特許ウォッチ

公開番号2025172689
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-11-26
出願番号2025037094
出願日2025-03-10
発明の名称広告用テキスト生成システム
出願人株式会社電通,株式会社電通デジタル
代理人個人,個人,個人,個人,個人,個人
主分類G06Q 30/0241 20230101AFI20251118BHJP(計算;計数)
要約【課題】既存の学習モデルを用いて生成される広告用テキストの品質を向上させることのできる広告用テキスト生成システムを提供する。
【解決手段】広告用テキスト生成システム1では、既存の学習モデルに、広告用テキストの対象について伝えたいことを示す所定の広告用テキスト訴求情報と、当該広告用テキスト訴求情報で伝えたいことを伝えるための伝え方を示す広告用テキストおよび当該広告用テキスト訴求情報で伝えたいことから前記伝え方に至る理由との関係を、ファインチューニングによって追加学習させる。広告用テキスト訴求情報が入力されると、追加学習させた関係に基づいて、広告用テキスト訴求情報を入力として、当該広告用テキスト訴求情報で伝えたいことを伝えるための伝え方を示す広告用テキストおよび当該広告用テキスト訴求情報で伝えたいことから伝え方に至る理由が推定して出力される。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
広告用テキストを生成する対象である広告用テキスト対象に関する広告用テキスト対象情報に基づいて、当該広告用テキスト対象について伝えたいことを示す広告用テキスト訴求情報を生成する第１システムと、
前記第１システムで生成された前記広告用テキスト訴求情報を評価して、当該広告用テキスト訴求情報の評価点を出力する第２システムと、
前記広告用テキスト訴求情報に基づいて、当該広告用テキスト訴求情報で伝えたいことを伝えるための伝え方を示す広告用テキストを生成する第３システムと、
前記第３システムで生成された前記広告用テキストを評価して、当該広告用テキストの評価点を出力する第４システムと、
を備え、
前記第３システムは、
所定の学習データを用いて機械学習することによって生成された既存の学習モデルに、所定の広告用テキスト訴求情報と、当該広告用テキスト訴求情報で伝えたいことを伝えるための伝え方を示す広告用テキストおよび当該広告用テキスト訴求情報で伝えたいことから前記伝え方に至る理由との関係を、ファインチューニングによって追加学習させる追加学習部と、
前記第１システムで生成された前記広告用テキスト訴求情報のうち、前記第２システムで出力された評価点に基づいて選択された広告用テキスト訴求情報が入力される入力部と、
前記追加学習部で追加学習させた関係に基づいて、前記入力部から入力された前記広告用テキスト訴求情報を入力として、当該広告用テキスト訴求情報で伝えたいことを伝えるための伝え方を示す広告用テキストおよび当該広告用テキスト訴求情報で伝えたいことから前記伝え方に至る理由を推定して出力する推定出力部と、
を備える、広告用テキスト生成システム。
続きを表示（約 2,900 文字）【請求項２】
前記第４システムは、
所定の学習データを用いて機械学習することによって生成された既存の学習モデルに、所定の広告用テキストと、当該広告用テキストの評価点および当該評価点とした理由との関係を、ファインチューニングによって追加学習させる第２追加学習部と、
前記第３システムで生成された前記広告用テキストのうち、ユーザによって選択された広告用テキストが入力される第２入力部と、
前記第２追加学習部で追加学習させた関係に基づいて、前記第２入力部から入力された前記広告用テキストを入力として、当該広告用テキストの評価点および当該評価点とした理由を推定して出力する第２推定出力部と、
を備える、請求項１に記載の広告用テキスト生成システム。
【請求項３】
前記第１システムは、
所定の学習データを用いて機械学習することによって生成された既存の学習モデルに、所定の広告用テキスト対象に関する広告用テキスト対象情報と、当該広告用テキスト対象について伝えたいことを示す広告用テキスト訴求情報および当該広告用テキスト訴求情報とした理由との関係を、ファインチューニングによって追加学習させる第３追加学習部と、
広告用テキストを生成する対象である広告用テキスト対象に関する広告用テキスト対象情報が入力される第３入力部と、
前記第３追加学習部で追加学習させた関係に基づいて、前記第３入力部から入力された前記広告用テキスト対象に関する広告用テキスト対象情報を入力として、当該広告用テキスト対象について伝えたいことを示す広告用テキスト訴求情報および当該広告用テキスト訴求情報とした理由を推定して出力する第３推定出力部と、
を備える、請求項１に記載の広告用テキスト生成システム。
【請求項４】
前記第２システムは、
所定の学習データを用いて機械学習することによって生成された既存の学習モデルに、所定の広告用テキスト訴求情報と、当該広告用テキスト訴求情報の評価点および当該評価点とした理由との関係を、ファインチューニングによって追加学習させる第４追加学習部と、
前記第１システムで生成された前記広告用テキスト訴求情報のうち、ユーザによって選択された広告用テキスト訴求情報が入力される第４入力部と、
前記第４追加学習部で追加学習させた関係に基づいて、前記第４入力部から入力された前記広告用テキスト訴求情報を入力として、当該広告用テキスト訴求情報の評価点および当該評価点とした理由を推定して出力する第４推定出力部と、
を備える、請求項３に記載の広告用テキスト生成システム。
【請求項５】
所定の学習データを用いて機械学習することによって生成された既存の学習モデルに、広告用テキストの対象について伝えたいことを示す所定の広告用テキスト訴求情報と、当該広告用テキスト訴求情報で伝えたいことを伝えるための伝え方を示す広告用テキストおよび当該広告用テキスト訴求情報で伝えたいことから前記伝え方に至る理由との関係を、ファインチューニングによって追加学習させる追加学習部と、
広告用テキストを生成する対象である広告用テキスト対象に関する広告用テキスト対象情報に基づいて生成された広告用テキスト訴求情報が入力される入力部と、
前記追加学習部で追加学習させた関係に基づいて、前記入力部から入力された前記広告用テキスト訴求情報を入力として、当該広告用テキスト訴求情報で伝えたいことを伝えるための伝え方を示す広告用テキストおよび当該広告用テキスト訴求情報で伝えたいことから前記伝え方に至る理由を推定して出力する推定出力部と、
を備える、広告用テキスト生成システム。
【請求項６】
所定の学習データを用いて機械学習することによって生成された既存の学習モデルに、所定の広告用テキストと、当該広告用テキストの評価点および当該評価点とした理由との関係を、ファインチューニングによって追加学習させる第２追加学習部と、
前記推定出力部から出力された前記広告用テキストのうち、ユーザによって選択された広告用テキストが入力される第２入力部と、
前記第２追加学習部で追加学習させた関係に基づいて、前記第２入力部から入力された前記広告用テキストを入力として、当該広告用テキストの評価点および当該評価点とした理由を推定して出力する第２推定出力部と、
を備える、請求項５に記載の広告用テキスト生成システム。
【請求項７】
広告用テキスト生成システムで実行されるプログラムであって、
前記プログラムは、前記広告用テキスト生成システムに、
所定の学習データを用いて機械学習することによって生成された既存の学習モデルに、広告用テキストの対象について伝えたいことを示す所定の広告用テキスト訴求情報と、当該広告用テキスト訴求情報で伝えたいことを伝えるための伝え方を示す広告用テキストおよび当該広告用テキスト訴求情報で伝えたいことから前記伝え方に至る理由との関係を、ファインチューニングによって追加学習させる処理と、
広告用テキストを生成する対象である広告用テキスト対象に関する広告用テキスト対象情報に基づいて生成された広告用テキスト訴求情報が入力される処理と、
前記追加学習部で追加学習させた関係に基づいて、前記入力部から入力された前記広告用テキスト訴求情報を入力として、当該広告用テキスト訴求情報で伝えたいことを伝えるための伝え方を示す広告用テキストおよび当該広告用テキスト訴求情報で伝えたいことから前記伝え方に至る理由を推定して出力する処理と、
を実行させる、プログラム。
【請求項８】
広告用テキスト生成システムで実行される方法であって、
前記方法は、
所定の学習データを用いて機械学習することによって生成された既存の学習モデルに、広告用テキストの対象について伝えたいことを示す所定の広告用テキスト訴求情報と、当該広告用テキスト訴求情報で伝えたいことを伝えるための伝え方を示す広告用テキストおよび当該広告用テキスト訴求情報で伝えたいことから前記伝え方に至る理由との関係を、ファインチューニングによって追加学習させることと、
広告用テキストを生成する対象である広告用テキスト対象に関する広告用テキスト対象情報に基づいて生成された広告用テキスト訴求情報が入力されることと、
前記追加学習部で追加学習させた関係に基づいて、前記入力部から入力された前記広告用テキスト訴求情報を入力として、当該広告用テキスト訴求情報で伝えたいことを伝えるための伝え方を示す広告用テキストおよび当該広告用テキスト訴求情報で伝えたいことから前記伝え方に至る理由を推定して出力することと、
を含む、方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、既存の学習モデルを用いて広告用テキストを生成する広告用テキスト生成システムに関する。
続きを表示（約 2,700 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、既存の学習モデル（例えば、GPT（Generative Pre-trained Transformer）など）を用いて広告用テキスト（例えば、ライブ配信を行う配信者のキャッチコピー）を生成する装置が提案されている（特許文献１参照）。この従来の装置では、配信者のライブ配信の動画データを変換したテキストデータと配信者の情報を入力として、その配信者のキャッチコピーと紹介文が出力される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特許第７３１６５９８号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の装置のように、単に既存の学習モデル（例えば「GPT」など）を用いて広告用テキストを生成しても、生成された広告用テキストの品質が低くなる（例えば、１５個のキャッチコピーをコピーライターが作成した場合には、その評価点の平均が６９．３点であるのに対して、１５個のキャッチコピーを既存の学習モデルを単に用いて生成させた場合、その評価点の平均が６１．６点になる）という問題があった。
【０００５】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたもので、既存の学習モデルを用いて生成される広告用テキストの品質を向上させることのできるキャッチコピー生成システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の広告用テキスト生成システムは、広告用テキストを生成する対象である広告用テキスト対象に関する広告用テキスト対象情報に基づいて、当該広告用テキスト対象について伝えたいことを示す広告用テキスト訴求情報を生成する第１システムと、前記第１システムで生成された前記広告用テキスト訴求情報を評価して、当該広告用テキスト訴求情報の評価点を出力する第２システムと、前記広告用テキスト訴求情報に基づいて、当該広告用テキスト訴求情報で伝えたいことを伝えるための伝え方を示す広告用テキストを生成する第３システムと、前記第３システムで生成された前記広告用テキストを評価して、当該広告用テキストの評価点を出力する第４システムと、を備え、前記第３システムは、所定の学習データを用いて機械学習することによって生成された既存の学習モデルに、所定の広告用テキスト訴求情報と、当該広告用テキスト訴求情報で伝えたいことを伝えるための伝え方を示す広告用テキストおよび当該広告用テキスト訴求情報で伝えたいことから前記伝え方に至る理由との関係を、ファインチューニングによって追加学習させる追加学習部と、前記第１システムで生成された前記広告用テキスト訴求情報のうち、前記第２システムで出力された評価点に基づいて選択された広告用テキスト訴求情報が入力される入力部と、前記追加学習部で追加学習させた関係に基づいて、前記入力部から入力された前記広告用テキスト訴求情報を入力として、当該広告用テキスト訴求情報で伝えたいことを伝えるための伝え方を示す広告用テキストおよび当該広告用テキスト訴求情報で伝えたいことから前記伝え方に至る理由を推定して出力する推定出力部と、を備えている。
【０００７】
この構成によれば、第１システムで、広告用テキスト対象（例えば「清涼飲料水」など）に関する広告用テキスト対象情報（例えば「脱水症状を身近に感じてもらう」など）から、その広告用テキスト対象について伝えたいこと（WHAT）を示す広告用テキスト訴求情報（例えば「あなたの健康は、水分補給の有無によって変わります」など）が生成され、第２システムで、その広告用テキスト訴求情報の評価点（例えば「８５点」など）が出力される。そして、第３システムで、広告用テキスト訴求情報から、その広告用テキスト訴求情報で伝えたいことを伝えるための伝え方（HOW）を示す広告用テキスト（例えば「生きる為に、飲め。」など）が生成され、第４システムで、その広告用テキストの評価点（例えば「９０点」など）が出力される。
【０００８】
この場合、第３システムでは、広告用テキスト訴求情報と、広告用テキストおよび理由（伝えたいこと（WHAT）から伝え方（HOW）に至る理由）との関係が、ファインチューニングによって追加学習された既存の学習モデルが用いられ、広告用テキスト訴求情報（第１システムで生成された広告用テキスト訴求情報のうち、第２システムで出力された評価点に基づいて選択された広告用テキスト訴求情報）が入力されると、広告用テキストおよび理由（伝えたいこと（WHAT）から伝え方（HOW）に至る理由）が推定して出力される。
【０００９】
単に既存の学習モデル（例えば「GPT」など）を用いて、広告用テキスト訴求情報から広告用テキストを生成した場合には、生成された広告用テキストの品質が低くなる（例えば、１５個の広告用テキストを生成させた場合、その評価点の平均が６１．６点になる）のに対し、上記のように、広告用テキスト訴求情報と広告用テキストとの関係だけでなく、その理由（伝えたいこと（WHAT）から伝え方（HOW）に至る理由）との関係をあわせて追加学習させた既存の学習モデルを用いて、広告用テキスト訴求情報から広告用テキストと理由を生成した場合には、生成された広告用テキストの品質が高くなる（例えば、１５個の広告用テキストを生成させた場合、その評価点の平均が７３・３点になる）。このように、既存の学習モデルを用いて生成される広告用テキストの品質を向上させることができる。
【００１０】
また、本発明の広告用テキスト生成システムでは、前記第４システムは、所定の学習データを用いて機械学習することによって生成された既存の学習モデルに、所定の広告用テキストと、当該広告用テキストの評価点および当該評価点とした理由との関係を、ファインチューニングによって追加学習させる第２追加学習部と、前記第３システムで生成された前記広告用テキストのうち、ユーザによって選択された広告用テキストが入力される第２入力部と、前記第２追加学習部で追加学習させた関係に基づいて、前記第２入力部から入力された前記広告用テキストを入力として、当該広告用テキストの評価点および当該評価点とした理由を推定して出力する第２推定出力部と、を備えてもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許