Internship Detail
接客対話領域
研究テーマ① |
接客対話エージェントとインタラクションを行うユーザの理解・評価 |
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研究テーマ詳細 | 接客対話エージェントとユーザがインタラクションを行う状況の理解、評価を行います。具体例として、興味や飽きに対するユーザ体験の評価、長期間にわたるエージェントとユーザの関係性の評価、エージェント属性とユーザの受容性・信頼感の評価、周囲環境によるユーザー体験への影響の評価など、対話エージェントが実社会で受け入れられるための幅広い現象の理解・評価に取り組みます。上記の例に限らず、実際の研究テーマは AI Lab 研究員と相談しながら、ご自身の専門性を活かせる形で模索します。 |
テーマの魅力 | ビジネス視点で接客対話エージェントを用いたインタラクションの評価に取り組めます。統制のとりやすい学内/社内でのユーザ実験だけでなく、実際の商業施設でのフィールドスタディを経験することができます。また目覚ましい成果が得られた場合には国際会議への論文投稿を目指すことができます。 |
必要スキル/専門性 |
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研究テーマ② |
実世界インタラクションにおける基盤モデルの構築 |
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研究テーマ詳細 | 商業施設や店舗などの実世界で収集したインタラクションデータを用いた対話エージェントのための基盤モデル関する研究に取り組みます。本研究では、AI Lab研究員が実世界で収集したインタラクションデータやビデオコーパスを活用して、人の行動理解・ロボットの行動生成・インタラクションデータの評価といった、基盤モデルの構築に関する幅広いテーマについて研究を行います。上記の例に限らず、具体的な研究テーマはAI Lab研究員と相談しながら、ご自身の専門性を活かせる形で模索します。 |
テーマの魅力 | 実世界で収集したインタラクションデータを活用し研究に取り組みます。実際の商業施設等で収集したデータを活用することで、よりリアルな環境下での基盤モデルの開発に取り組むことができます。目覚ましい成果が得られた場合には国際会議への論文投稿・特許出願を目指すことができます。 |
必要スキル/専門性 |
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研究テーマ③ |
実世界におけるユーザの意図や行動の理解・予測 |
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研究テーマ詳細 | 商業施設や店舗で活躍するエージェントは、ユーザは様々な要求を読み取りながら接客をする必要があります。そのような中でも、実世界での対話エージェントへの応用を目的とした、マルチモーダル情報を用いたユーザの意図や行動の理解・予測、複数人ユーザの意図・行動の理解、等に関する研究を行います。具体的な研究テーマはAI Lab研究員と相談しながら、ご自身の専門性を活かせる形で模索します。 |
テーマの魅力 | 実世界で収集したインタラクションデータを活用し研究に取り組みます。実際の商業施設等で収集したデータを活用することで、よりリアルな環境下における認識技術の開発に取り組むことができます。目覚ましい成果が得られた場合には国際会議への論文投稿・特許出願を目指すことができます。 |
必要スキル/専門性 |
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研究テーマ④ |
実世界での新しい広告表現・メディアの提案・開発 |
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研究テーマ詳細 | 従来型の広告やデジタルサイネージをはじめとして、実社会では様々な広告表現・メディアが開発され、普及しつつあります。そのような中でも、既存の広告方法に捉われない、ユーザに強い影響力を与えるような新たな広告表現や広告メディアの提案・プロトタイプの開発を目的とします。実際の研究テーマは AI Lab 研究員と相談しながら、ご自身の専門性を活かせる形で模索します。 |
テーマの魅力 | 新しい広告表現・メディアに関する研究に取り組めます。テーマによっては、ソフトウェア開発に限らず、ハードウェアの開発も経験することができます。また目覚ましい成果が得られた場合には国際会議への論文投稿・特許出願を目指すことができます。 |
必要スキル/専門性 |
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研究テーマ⑤ |
利用客の購買意欲を促進するエージェントの研究開発 |
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研究テーマ詳細 | 商業施設や店舗で活躍するエージェントのうち、利用客への接客にフォーカスし、購買促進を行うためのインタラクションの模索・エージェント設計や開発・実店舗での実践的な調査等に取り組みます。エージェントの影響力や社会的存在感、利用客の受容性等についての実験から、店舗での接客エージェントのあり方を議論します。実際の研究テーマは AI Lab 研究員と相談しながら、ご自身の専門性を活かせる形で模索します。 |
テーマの魅力 | 接客エージェントの調査・検証に取り組めます。統制のとりやすい学内/社内での被験者実験だけでなく、実際の商業施設でのフィールドスタディを経験することができます。また、目覚ましい成果が得られた場合には国際会議への論文投稿・特許出願を目指すことができます。 |
必要スキル/専門性 |
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クリエイティブ領域
研究テーマ① |
グラフィックデザインのための生成モデル |
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研究テーマ詳細 | バナー画像・動画は写真やイラスト、テキストなど多様なデザイン要素で構成されています。このテーマではそのようなデザイン要素を扱うための技術開発に取り組みます。具体的には、デザインの自動生成、テキストのスタイリング、マルチモーダルLLM構築、バナー画像・動画のための特徴量学習を想定しています。 |
テーマの魅力 | AI Labのサイエンティストと協力のもとコンピュータビジョン、機械学習を使った研究を進めます。研究成果は社内事業にて応用するほか、大きな成果は国際会議へ投稿できます。 |
必要スキル/専門性 |
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研究テーマ② |
メディア理解・生成 |
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研究テーマ詳細 | 主に画像・動画などのメディア認識に関する研究に取り組みます。過去のプロジェクトでは画像認識モデルの頑健性分析や画像生成モデルの改善などに取り組んでいます。応用先として主に広告制作を想定し、メディア認識における重要な技術的課題の発掘とその解決を目指します。 具体的なテーマは応募者の専門性を考慮し、相談しながら決めていきます。 |
テーマの魅力 | 国際会議を含む論文投稿を目指した研究プロジェクトを推奨します。 |
必要スキル/専門性 |
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研究テーマ③ |
自然言語処理によるインターネット広告の生成・理解(持ち込み可) |
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研究テーマ詳細 | 自然言語処理や関連する周辺分野の技術を駆使して「いかに高品質な広告テキストを生成できるか」や、「どんな文章表現」「どういった訴求」「どのタイミング」「どんなレイアウト」で見せるとより効果があるのかといった、広告の生成や評価・理解について、ビジネスの課題に即しながら探索・実験・分析して頂きます。インターネット広告の基本的な知識と現状の課題、重視したいポイントなどを共有したのち、先述した大目標に向けてご自身の専門性を活かせる形で取り組んで頂きます。本インターンにでは国内・国際会議などに外部発表することを推奨すると同時に、成果が将来的にプロダクトに実装されることも目指します。 |
テーマの魅力 | インターネット広告は、規模(広告費)が新聞・雑誌・ラジオ・テレビの四媒体の合計を上回り、今もなお増加し続けている巨大なマーケットです。弊社はインターネット広告代理店として国内最大手であり、国内屈指の規模の広告データを所有しています。本インターンではインターネット広告の運用に触れることができ、大規模な広告データを実践的に扱う経験が得られます。また、本インターンでは外部発表はもちろん、実プロダクトを運用する専門家からのフィードバックを得ることができ、自らの研究が学術界と産業界両方にインパクトを出せる、またとない機会です。 |
必要スキル/専門性 |
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研究テーマ④ |
自然言語処理に関連した基礎研究(持ち込み可) |
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研究テーマ詳細 | 広告分野に限らず、広範な自然言語処理技術に関連したテーマ(自然言語生成、LLM、強化学習、マルチモーダルなど)について取り組んでいただきます。応募者が自身の興味ある・やってみたいトピックを持ち込んでも構いません。その際は面接時に研究員と議論していただき、応募者の興味や専門性に基づいてテーマが決定されます。本インターンではトップ国際学会・論文誌への投稿を目指します。 |
テーマの魅力 | 自然言語処理に関連する幅広いテーマに取り組むことができます。AI Lab には強化学習や画像処理をはじめとした様々な分野の専門家が在籍しています。さらに大規模言語モデル(LLM)への強化学習の応用(RLHF)に分野横断でも取り組んでおり、LLM をフルスクラッチで実装・訓練しています。興味がある方は LLM の専門家と交流しノウハウやプラットフォームに触れられる機会もあります。 |
必要スキル/専門性 |
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研究テーマ⑤ |
音声合成の表現力向上 |
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研究テーマ詳細 | 音声合成は広告や対話システムを含む多くの分野に応用先があり、人間と異なる表現を目指したり、人間には不可能な量の収録をこなしたりできる可能性を持つ重要な技術です。現在、朗読や喜怒哀楽などの特定のスタイルでの音声合成は、人間の収録に迫る品質を達成しています。しかし一方で、自然な会話の再現や、文中の細かな感情の動きや、商品の爽快感、格好良さ、美しさ、高級感、といった感覚に訴える多様なスタイルを包括的にカバーするには、多様なデータを集めるだけでなく、アルゴリズムの様々な工夫が必要になります。こうした表現力に関わる研究や開発に取り組んでいただきます。 |
テーマの魅力 | 広告ドメインの希少な収録データに触れることができる他、状況次第では収録自体にも挑戦できます。AI Lab の研究員(音声合成の分野に限らず)の他、共同研究先との議論にも参加できます。状況や適性に応じて、論文化を目指すことも製品への組み込みを目指すことも可能です。 |
必要スキル/専門性 |
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研究テーマ⑥ |
特定の文脈に特化した音声認識 |
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研究テーマ詳細 | 汎用音声認識はクラウドAPIを始め、使いやすく高精度なものが普及していますが、汎用手法であるがゆえに、特定の発話パターンであることがわかっている状況に特化させたい場合など、ドメイン特化の対応が難しい場合があります。また、音声合成のパイプラインにも特殊な音声認識が活用できます。こうした様々な使い方の音声認識手法をより便利にするための研究や開発に取り組んでいただきます。 |
テーマの魅力 | 実際にユーザのいる既存サービスの課題に触れることができ、AI Lab の研究員(音声認識の分野に限らず)の他、サービスの研究開発メンバーとも交流できます。状況や適性に応じて、論文化を目指すことも製品への組み込みを目指すことも可能です。 |
必要スキル/専門性 |
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研究テーマ⑦ |
ユニバーサル音源分離におけるデータ解析 |
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研究テーマ詳細 | ユニバーサル音源分離は入力を音楽や効果音、音声といったカテゴリの音信号へ分離する技術であり、広告の分析や合成といった応用が期待されます。複雑な音信号を扱うユニバーサル音源分離では、多様かつ類似した音信号をどう区別するかが重要な課題です。本テーマでは、ユニバーサル音源分離における音信号のデータ解析を通して性能改善に関する研究や開発に取り組んでいただきます。 |
テーマの魅力 | 研究開発に利用されるデータに加えて、実際に広告で利用されるデータに触れることも可能です。AI Lab の研究員(Audioに限らず)の他、共同研究先との議論にも参加できます。状況や適性に応じて、論文化を目指すことも製品への組み込みを目指すことも可能です。 |
必要スキル/専門性 |
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研究テーマ⑧ |
ブラックボックス最適化 |
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研究テーマ詳細 | 広告制作においては人間の評価を目的関数として最適化を行いたい場合がありますが、これらの目的関数はブラックボックスであり、明示的な数式表現を持ちません。本テーマでは、このような問題に対する効率的なブラックボックス最適化手法の構築に取り組みます。具体的なテーマは応募者の興味・専門性を考慮して決定しますが、特にベイズ最適化や進化計算に関連するテーマとなることが期待されます。 |
テーマの魅力 | AI Lab研究員の協力のもと、国際会議への投稿を目指します。本テーマに関連する研究において、直近ではICML’23、GECCO’23等分野における主要国際会議での発表実績があります。 |
必要スキル/専門性 |
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グラフィックス領域
研究テーマ① |
人物画像・動画生成 |
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研究テーマ詳細 | 広告では人物を使った映像表現が多用されますが、サイバーエージェントでは撮影と映像制作にコンピュータグラフィックスを使ったプロダクション手法の確立を目指しています。このテーマでは、フォトリアルなデジタルヒューマンを実現するために必要となるCGと画像生成技術を組み合わせた新しい映像制作支援技術実現に取り組むことを想定しています。音声を入力とした人物画像・映像生成技術などを想定していますが、実際のテーマについては応募者の専門性を考慮し相談しながら決めていきます。 |
テーマの魅力 | 最新の撮影設備を用いた研究が可能です。また研究者のみでなく、CGクリエイター、エンジニア、ビジネスを跨ぐチームで研究開発から社会実装まで様々な経験をすることができます。研究成果については、国際会議などへの投稿が可能です。 |
必要スキル/専門性 |
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行動理解領域
研究テーマ① |
大規模言語モデルを活用したマルチモーダル行動データ解析 |
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研究テーマ詳細 | カメラ映像や音声・テキストに加え、スマートフォンに搭載されたIMUや環境に設置されたBLEビーコンなどさまざまな機器を用いて人物の行動を計測し、大規模言語モデルを活用することでその行動データを解析・要約する技術を研究します。大規模言語モデルを用いた行動認識技術の開発、評価基盤となるデモ環境の構築など、応募者とAI Labの研究員双方の興味・専門性が活かせる課題に取り組んでいただきます。 |
テーマの魅力 | マルチモーダルなデータを使った人物行動解析は、様々な実世界サービスへの活用が期待されています。AI Lab研究員による密なメンタリングのもと、大きな成果については国際会議・ジャーナルへの投稿を目指すことができます。 |
必要スキル/専門性 |
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研究テーマ② |
対話可能な自律移動ロボットのナビゲーション |
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研究テーマ詳細 | 自然言語による対話が可能な自律移動ロボットを想定し、対話内容に応じた移動のための機械学習アルゴリズムを研究します。グローバル・ローカルプランニング、環境・人物センシング、自己位置推定、マルチロボットシステムへの拡張、ROSパッケージの開発、シミュレーション環境の開発など、応募者とAI Labの研究員双方の興味・専門性が活かせる課題に取り組んでいただきます。 |
テーマの魅力 | ロボティクス、機械学習、自然言語処理の関わる学術的なテーマに取り組むことができます。自律移動ロボットのナビゲーションにおいて何をどの程度機械学習が担うべきかは、いまだ明確な解のない重要な問いです。AI Lab研究員による密なメンタリングのもと、大きな成果については国際会議・ジャーナルの投稿を目指すことができます。 |
必要スキル/専門性 |
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経済学・強化学習領域
研究テーマ① |
マーケットデザインの理論・応用とアルゴリズム検証・構造推定 |
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研究テーマ詳細 | 経済学社会実装チームでは、保育所の利用調整アルゴリズムの開発・検証や、情報介入実験による選好変化の分析、両面市場におけるマッチングアルゴリズムの応用など、マーケットデザインの応用に多数取り組んでいます。本テーマでは、マーケットデザイン(マッチング・オークション)の理論分析、実データを用いた構造推定、シミュレーションによるアルゴリズム検証を行い、実応用および国際会議・学術誌への論文投稿を目指します。具体的な研究テーマはインターン生の興味・専門性に合わせてAI Lab研究員と相談しながら模索します。 |
テーマの魅力 | マーケットデザインはオークションやマッチング・資源配分ルールの設計など近年実応用が急速に進んでおり、国内外のテック企業においても注目を浴びています。本テーマではテック企業におけるマーケットデザイン応用を体験しながら、実応用を想定した理論研究、あるいは実データを用いた検証を行うことができます。また得られた成果に応じて、実応用および論文投稿を目指すことができます。 |
必要スキル/専門性 |
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研究テーマ② |
トランスフォーマーベースの強化学習
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研究テーマ詳細 | Transformerは、大規模言語モデル(LLM)における成功に続き、強化学習(RL)の分野でも活用が進んでいます。本テーマでは、Transformer RLの学習もしくは推論方法を検討し、オフラインRL問題に対してTransformerが持つ高度な表現能力を引き出すアプローチを探求します。 |
テーマの魅力 | AI Labの研究員と協力しながら、国際会議への論文投稿を目指すことができます。 |
必要スキル/専門性 |
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研究テーマ③ |
言語生成のための強化学習 |
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研究テーマ詳細 | 言語生成技術はLLM(大規模言語モデル)による進展が著しく、広告文の作成や記事の要約など、多くの業務を自動化し、新たなビジネスを創出しています。言語モデルの学習に強化学習(RL)やRLHF(RL with Human Feedback)を用いると、人間評価や広告効果といった実用的な指標の直接的な最適化が可能になります。さらに、強化学習はデータから外れたテキストの生成においても、exposure biasに強く、頑健な性能を発揮します。本テーマでは、RLHFやDPOなどの選好学習、プロンプトデザイン、デコーディングのための探索アルゴリズムなど、言語生成の課題に対して強化学習を応用することを探求します。 |
テーマの魅力 | AI Labの研究員と協力しながら、国際会議への論文投稿を目指すことができます。また、研究成果をプロダクトチームなどと議論してフィードバックを得ることも可能なため、学術界と産業界の接点で研究活動を行うことができます。 |
必要スキル/専門性 |
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研究テーマ④ |
多腕バンディット問題等 確率的最適化一般に関する研究テーマ |
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研究テーマ詳細 | 多腕バンディット問題をはじめとした確率的最適化一般に関する研究テーマに関して、アルゴリズムの提案や理論解析・数値実験を行います。 |
テーマの魅力 | AI Labの研究員と協力しながらトップ国際会議や論文誌への投稿を目指すことができます。テーマによっては実データを用いた評価を行うことも可能です。 |
必要スキル/専門性 |
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研究テーマ⑤ |
マルチエージェント環境における戦略学習 |
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研究テーマ詳細 | マルチエージェント環境や機械学習における最適化問題において、均衡戦略の学習を行うことは非常に重要です。例えば最近では、言語モデルのファインチューニングやデコーディングをマルチエージェント学習として捉え、その環境での均衡戦略を学習することで言語生成の精度を向上させる取り組みが注目を浴びています。このテーマでは、より高速に均衡戦略が学習可能なアルゴリズムの提案や理論解析・数値実験を行い、トップ国際会議・論文誌への投稿を目指します。 |
テーマの魅力 | 世界的に注目を集めている一方で国内では取り扱われることが少ない研究課題に取り組むことができます。また、専門領域のAI Lab研究員と議論をしながらテーマに取り組むことができます。 |
必要スキル/専門性 |
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