Metagraph Test Planner

トライ＆エラーが必要な実験・施策において、最短で最適値を探索

ベイズ最適化、進化計算、強化学習など、様々なアルゴリズムを組み合わせて、最適値を探索できます。

結果が分かるまでに時間やコストがかかる実験・施策において、最小の試行回数で最適値を探索するためのツールを提供します。様々な制約条件を設定することで、理論的に最高効率で答えに近づけるでしょう。

応用事例

広告配信戦略

広告配信の最適化において、最適な広告媒体、広告掲載頻度、広告掲載位置、広告掲載タイミングを探索することで、最も費用対効果の高い、広告ミックスを構成できます。単発で最適化を行うだけでなく、継続的に最適解を追従することで、トレンドの変化にも対応できます。

Q&A

どのようなアルゴリズムを利用していますか？

ベイズ最適化、進化計算、強化学習など、様々なアルゴリズムを組み合わせて、最適値を探索します。

人間が考えるよりも効率的に最適値を探索できるのはなぜですか？

実際のところ、非常に熟練した人間がたどるプロセスと、最適化計算のプロセスは似ています。しかし、最適化計算は、通常、人間が考える以上に多くの候補を同時に評価し、最適な候補を選択できる可能性が高いと言えます。また、アルゴリズムによる最適計画はブレがなく、再現性が高いという利点もあります。

どのような制約条件を設定できますか？

例えば、広告配信の例の場合、特定の広告媒体には特定の広告を掲載する必要があったり、掲載量の上限があったりするかもしれません。このような制約条件を柔軟に設定できます。いくつでも複雑な制約条件を付けることは可能ですが、その分、適用できるアルゴリズムの種類が狭まったり、計算に時間を要するようになるなどのトレードオフがある場合があります。詳細はお問い合わせください。

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