内容紹介：年間２兆円規模の市場を生むインターネット広告。高速で最適な広告を配信する技術の理論的背景を、業界トップのサイバーエージェントの著者陣が解説。機械学習を用いて広告配信を最適化する技術と、コンテンツを機械学習により自動生成する技術とを俯瞰する。【目次】第１章　インターネット広告業界と関連する機械学習技術　１．１　インターネット広告業界における機械学習の環境適性　１．２　機械学習の適用領域　１．３　インターネット広告業界が向き合うプライバシー規制第２章　広告配信のためのアルゴリズム　２．１　ＣＴＲ／ＣＶＲ　予測　２．２　予測のサービスでの活用　２．３　クリエイティブ選択第３章　広告効果の効果測定のための手法　３．１　施策の効果の定義　３．２　ランダム化比較実験　３．３　観察研究に基づくアプローチ第４章　広告配信とプライバシー　４．１　デジタル広告業界を取り巻く環境の変化　４．２　プライバシー保護とアトリビューションの仕組み　４．３　差分プライバシーとプライバシー保護のメカニズム　４．４　データ保護のための秘匿マルチパーティ計算　４．５　デジタル広告業界を取り巻く環境の変化　４．６　ブラウザが取り組んでいる取り組み　４．７　差分プライバシーとプライバシー保護のメカニズム　４．８　集約した単位から予測モデルの構築第５章　広告運用のための自然言語処理　５．１　広告テキスト生成のための自然言語処理　５．２　広告テキスト生成における評価第６章　グラフィックデザインのための機械学習　６．１　広告効果の事前予測　６．２　レイアウトの生成　６．３　タイポグラフィの認識と生成第７章　広告配信の未来
年間３．３兆円の市場を動かす、０．１秒の配信プロセス。ＧｏｏｇｌｅやＭｅｔａが莫大な収益を得ているインターネット広告事業。高速で最適な広告を配信する技術の理論的背景を、サイバーエージェントの著者陣が詳解。
もくじ情報：第１章　インターネット広告業界と機械学習；第２章　広告配信のためのアルゴリズム；第３章　広告配信の効果測定；第４章　広告配信とプライバシー；第５章　広告運用のための自然言語処理；第６章　グラフィックデザインのための機械学習

木村　衆平(キムラ　シュウヘイ)
修士（経営工学）。株式会社サイバーエージェント広告部門執行役員。２０１１年慶應義塾大学大学院理工学研究科修士課程修了後、株式会社サイバーエージェントに入社。広告効果計測のサービス開発を経て、広告取引システムの開発に従事。現在は主にリテールメディア領域の事業開発を中心に広告部門全体の技術担当執行役員を担う