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生成AIを用いてブランドイメージに沿った画像を作成する

画像生成技術は、小売業や消費財メーカーに大きなメリットをもたらします。 生成モデルを使用することで、ユーザーのプロンプトから様式的な画像とフォトリアリスティックな画像の両方を生成することができ、マーケティング担当者やデザイナー、製品開発チームは、新しいアイデアやデザインを迅速かつ効果的に検討することができます。 このAI技術を使用するための主な要件は、ユーザーがコンセプトを明確に表現する能力です。 共通の目標に集中する個人からなる小さなチームは、AIにプロンプトを渡すことで、アイデアを評価したり、新しいアイデアを閃いたりするのに役立つビジュアライゼーションを生成できます。 このような技術によって促進されるプロセスでは、チームは先行投資コストを削減し、フィードバックまでの時間を短縮し、最終的には、新しい、革新的で差別化されたコンテンツやデザインコンセプトにつながる、より創造的なプロセスに従事することができます。 しかし、大量の一般的な画像で事前に訓練されたモデルを使用することは、あるまとまった画像を作成するのに適し

因果機械学習による販促オファーの最適化

翻訳:Junichi Maruyama. - Original Blog Link 多くの企業は、取引を成立させたり、契約を更新させたり、サービスを購入させたりするために、顧客にプロモーションのオファーを提供している。このようなインセンティブは、販売者にとっては、購入と引き換えに顧客に提供される収益やサービスの面でコストがかかる。しかし、適切に適用されれば、取引を確実に成立させ、購入規模を拡大させることもできる。しかし、インセンティブオファーを受け取ったすべてのアカウントが同じように反応するわけではありません。不適切に適用された販促オファーは、取引の規模や速度に何の影響も与えないかもしれないし、不必要にマージンを損なうかもしれない。顧客にインセンティブを提案する組織は、オファーが取引完了の確率に与える影響を予測し、それが取引の純収益に与える影響を理解することが重要である。 プロモーション・オファーを最適化することで、より良い結果を導くことができる あるソフトウェア会社が、営業チームが異なる提案に対してどのようにオ