ABEMA における"広告商材にマッチする番組"の選定と広告配信

ABEMA では広告商材と番組の相性をもとに配信先番組を選定する広告商品「AI マッチ」を提供しています。 本セッションではベクトル検索・Rerank・LLM-as-a-judge を用いた商品開発の事例を紹介します。 β版で営業メンバーから返ってきたのは「番組リストに納得できない」という声。 精度を上げる前にまず「納得できる提案とは何か」を商品企画のメンバーと言語化することから始めました。 業種特有の相性や利用シーンといった特性を踏まえた判断基準を分解し、LLM-as-a-judge で測れる指標に変えていった過程をつまずきも含めてお話しします。 ビジネスと近い場所でプロダクトを磨きたいエンジニアに向けた内容です。

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  渡辺 涼太

  Business Lead Engineer

  2023年8月にバックエンドエンジニアとして入社。 広告配信の施策や外部企業とのデータ連携施策を経て、現在は広告会社・営業向けの広告運用管理画面を開発するチームで AI を活用したプロダクト開発に取り組む。 自ら手を動かしつつ、チームの成果を最大化する方法を考えている。 技術を使って大きな事業成果につなげることに熱を持ち、商品企画や営業メンバーと日々プロダクト戦略を議論している。
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  浜谷 巴菜

  Business Lead Engineer

  2024年に Re:Career 入社。 バックエンドエンジニアとして ABEMA に配属。 広告代理店向けの入稿・管理画面の開発を担当し、AI を使った広告商品の開発と、Datadog を用いた監視・評価の領域に取り組んでいる。 技術を事業成果につなげる Business Lead Engineer を目指している。