Causal Value Attribution of Marketing Labels in LLM-Generated Ads: A Deconfounder Approach
LLM生成広告におけるマーケティングラベルの因果的価値帰属：デコンファウンダー手法
国際機会要約
本研究は、専門家が付与する構造化ラベルが大規模言語モデル（LLM）生成広告の性能にどう因果的に寄与するかを推定する枠組み「D-VAE」を提案する。多処置デコンファウンダーと因果表現学習を統合し、単一処置の交絡によるバイアスの上限をPAC理論に基づき導出した。
機会の側から考える
AI生成コンテンツの価値源泉が可視化されれば、マーケティング業務における専門スキルの評価基準や報酬配分の在り方が見直される契機となりうる。
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