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Momentum 株式会社（” M0mentum” ）について～ Black Swan Verification のご紹介～

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主要開発メンバー及び弊社アドバイザーのご紹介

大久保　遼代表取締役社長

高頭　博志取締役副社長

木村　淳CTO

2012 年東京大学経済学部卒 同年ゴールドマン・サックス証券投資銀行部門入社。主に広告、通信・メディア、

テクノロジー関連の M&A 、ファイナンシングのアドバイザリー業務に従事 2014 年 9 月より現職

2013 年京都府立大学環境情報科学科卒 学生時代より大手放送局、金融機関のシステム構築等、サーバサイドエンジニ

アとして豊富な経験を積む 同年ジャストシステム開発部門入社。主にソーシャルコマースの大規模プラッ

トフォーム構築業務に従事 ドコモイノベーションビレッジ採択の Wonder Bee において CTO を務める 2014 年 9 月より現職

2013 年慶應義塾大学文学部卒 学生時代に日本初のクラウドファンディングサービス、 READY FOR? の立ち上げ

に参画 同年グリー株式会社新規事業部門入社。主に教育関連新規事業の立ち上げや、

グリープラットフォーム内の広告媒体設計業務に従事 2014 年 9 月より現職

上垣外　英剛氏テクニカル

・アドバイザー

2012 年東京工業大学情報工学科卒 2014 年同大学総合理工学研究科知

能システム科学専攻修士課程修了 現在は同大学総合理工研究科博士

課程にて奥村・高村研究室に所属し、自然言語処理を専門に研究を行っている

松尾　豊氏ビジネス

・カウンセル

東京大学大学院工学系研究科 総合研究機構 准教授

東京大学大学院 工学系研究科電子情報工学 博士課程修了。博士（工学）

独立行政法人 産業技術総合研究所 研究員、米国スタンフォード大学 CSLI 客員研究員を経て、現職

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主要顧客層：大口の広告主展開先市場：国内オンライン広告市場

Black Swan Verification の展開先市場・主要顧客層

国内オンライン広告市場は本格的な拡大期に入りつつある

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013 2 2 2 2 20

200

400

600

800

1,000

1,200

2013-2018E CAGR: 9 ％

国内オンライン広告市場規模

出所：　電通、ゴールドマン・サックス証券株式調査部レポート注：　ヤフーのサーチ広告の業種別内訳で「食品」と「飲料 / 嗜好品」に該当するものはなく、「その他」に含まれるが、大きくはないと思われる。

大手広告主主導の「 4 マスからデジタルへ」の流れはまだ始まったばかり

-2.0%

0.0%

2.0%

4.0%

6.0%

8.0%

10.0%

12.0%

4 マス合計

大口業種別の 4 マスにおける構成比とヤフーのサーチ広告における構成比の比較（ 2013 年）（十億円）

化粧

品/

トイ

レタ

リー 食品

情報

/ 通

信

飲料

/ 嗜

好品

自動車

/ 関

連品

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Black Swan Verification の市場における立ち位置Black Sw

an Verification

のポ

ジシ

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ング

：広

告配

信の

入り

口に

位置

する

横断

的ツ

ール

vb広告主

広告代理店

DSP

広告効果測定ツール

純広告

リワード

アドネットワーク・アドエクスチェンジ

メディア

（=

パブリッシャー）

SSP広告主 に関するアドテク メディア に関するアドテク 広告分析

DMP

4

弊社の事業領域

アド・ベリフィケーションを搭載した第三者配信的立場で弊社は事業を展開

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Black Swan Verification の取り組むテーマについてBlack Swan Verification の取り組むテーマ：アド・ベリフィケーション アド・ベリフィケーションとは、“広告主にとって意図しない広告出稿”を避けること

で広告出稿の質を高めるアド・テクノロジー Black Swan Verification における“意図しない広告出稿”とは“ ROI が低い ( ＝広告効果

がない )” 、広告出稿である

出稿企業に対して批判的なコンテンツに広告を出稿しても、成約率が極めて低い

広告効果は殆どないどころかマイナス効果さえ想定される

Black Swan における“意図しない広告出稿” の例

5

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Black Swan Verification のご紹介 ①Black Swan Verification とは？：① 世界初の ROI 改善型アド・ベリフィケーションサービス “より成約されそうな枠・ユーザー”に絞って ROI を改善するのがターゲティング 対して、“成約率が極端に低い枠・ユーザー”を避けることで ROI を改善するのが

ROI改善型アド・ベリフィケーション

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Black Swan Verification のご紹介 ②Black Swan Verification とは？： ② 独自のアルゴリズムに基づくアド・ベリフィケーション 社会的に不適切な出稿先かどうかを出稿直前に判断、低 ROI 広告として出稿回避 広告出稿企業にネガティブな出稿先かを出稿直前に判断、低 ROI 広告として出稿回避 機械学習や経験則等の独自ロジックに基づくアルゴリズムで、高い分析精度を維持

悲惨なニュース等、ユーザー心理にネガティブなコンテンツや、出稿企業に対して批判的なコンテンツは、成約率が極めて低いためフィルタリング

アダルト等、広告にアンマッチなコンテンツは、成約率が極めて低いためフィルタリング

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Black Swan Verification のご紹介 ③Black Swan Verification とは？： ③ 業界初の完全成果報酬型アド・ベリフィケーション Black Swan を導入した場合としなかった場合の ROI （ CTR) を可視化 “ 改善した ROI （ CTR ）”に連動した成果報酬型課金モデル（成果がなければ無

料）

インプレッションの直前に“極端に ROIが低い出稿先”かどうかを独自のアルゴリズムで判断、フィルタリング

フィルタリング対象は URL レベルで可視化、透明性を担保

10/1 10/2 10/3 10/4 10/5 10/6 10/7 10/8 10/9 10/10 10/11 10/120.00%

0.50%

1.00%

1.50%

2.00%

2.50%

0

200,000

400,000

600,000

800,000

1,000,000

1,200,000 Imp数 After Filter CTR Base CTR

Black Swan使用時、不使用時の CTR を同時計測

CTR の差額に連動して CPM にプレミアムが課される完全成果報酬型課金モデル

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M0mentum の成長戦略～キャッシュフローの安定創出 + ベリフィケーションを核とした拡大～

時系列

売上 アド・ベリフィケーション（ブラウザ・アプリ）大口出稿特化型ベリフィケーション運用（枠 × オーディエンス）

枠 × オーディエンスベリフィケーション DMP

アド・フラウド

オーディエンス ×枠ベリフィケーション運用

媒体スコアリング

枠ベリフィケーション運用

新規事業（テレビ / マインド・アナリシス / 海外 / オフライン ）

テレビ / マルチスクリーン・ベリフィケーション

マインド・ターゲティング