Day 1: 9/11 Thu. 14:10 - 14:40
BC-107

Native Apps Frameworkで実現するクーポン原資70%削減AIエージェント

Readerアカウント活用でセキュアな展開

クーポン施策における原資の無駄を削減する「価格エージェント」は、AIと経済学で「誰に・いくらの割引で行動が変わるか」を予測し、売上を維持したまま原資の最大70%削減を実現。本セッションでは、Snowflake Native Apps FrameworkとReaderアカウントを活用し、このモデルを顧客ごとの環境にセキュアに展開・運用する方法をご紹介します。

  • DeNAに新卒入社後、「Go」の需要供給予測アルゴリズム開発に従事。プレイドにてMLTeamを立ち上げ、「KARTE」のユーザー行動分析スケールに貢献。2024年よりサイバーエージェントAILabにて主著論文がCIKM等に採択。最新AI研究の実用化経験を通じ、Google Cloud Next, AI Agent Summit等に多数登壇。現在はDSCにてAI事業本部横断のデータ活用基盤プロジェクトをディレクション。
    春日 瑛 氏
    株式会社サイバーエージェント
    AI事業本部 / Data Science Center
    Staff Engineer
  • サイバーエージェントに新卒入社後、インターネット広告配信アルゴリズムの開発・実装、研究開発に従事。共著論文はWWWなどの国際学会に採択された。その後、リテールメディア事業の立ち上げやドラッグストアアプリのグロースに携わる。現在は事業責任者として経済学を用いた価格最適化事業を推進している。2023年、Forbes Japan 30 Under 30に選出。
    藤田 光明 氏
    株式会社サイバーエージェント
    AI事業本部 / 価格エージェントカンパニー
    事業責任者 / Senior Data Scientist