OpenAI、対話AI専用の広告基盤を開発　回答に影響与えず年商10億ドル規模に

米OpenAIは、対話型AI「ChatGPT」向けに独自開発した新たな広告配信システムの詳細を公表した。従来の検索エンジンやウェブ広告のように1回ごとの単発入力に反応する方式とは異なり、会話のやり取りを通じて変化する利用者の目的を把握しながら、必要な場合のみ適切な広告を提示する仕組みを構築した。立ち上げから200日足らずで年換算売上高の指標であるランレートは10億ドルに達し、これまでに10万社を超える広告主が同システムを通じて広告を配信したという。

従来の広告配信技術は、利用者の検索キーワードや閲覧イベントといった明確な契機をもとに広告候補を取得し、入札を経て表示する。一方、ChatGPTの対話では、旅行計画や製品選びなどのように複数回のやり取りを重ねて目的が具体化していく。OpenAIによると、最初の発言だけを見て広告を配信すると利用者の本来の意図を見誤る危険があり、やり取りごとに処理を繰り返すことも非効率につながる課題があった。

こうした課題に対し、新システムでは会話履歴の情報を記憶・更新しながら追跡するステートフルな広告セッションを導入した。さらに、広告選定の処理をChatGPTの回答生成プロセスから完全に分離し、別個のサービスおよびモデルで実行する構造を採用した。回答の生成ラインと広告処理を切り離すことで、広告がChatGPTの中立的な回答内容に干渉することを防ぎ、仮に広告システムが停止や遅延を起こしても通常の回答生成には影響が及ばないよう配慮した。明確な価値が見込めないときは広告を出さない判断も下される。

広告選定の中心的な役割を担うのは、学習を終えたモデルに対話力・安全性・思考力を仕込む仕上げ工程の総称。近年はここでの工夫が性能差を生んでいる。">事後学習を施した大規模言語モデルによるオーケストレーターである。このモデルが会話全体の文脈を解釈し、自律的にツール呼び出しを行いながら配信処理を進める。会話内容の要約から意味のベクトル表現を生成し、近似最近傍探索を用いて複数のインデックスから候補を高速に抽出する。その後、予算やターゲティング、掲載基準などの条件で候補を絞り込み、関連度や予測されるエンゲージメントのスコア評価と入札を経て、最終的に回答の末尾へ広告を表示する。