SOMINをつくる人たち
経験豊富なマーケターとAI教授が、ひとつのプロダクトに
Aleks Farseev教授は、シンガポール国立大学で、複数のソーシャルネットワークから同時にユーザープロフィールを学習する研究で博士号を取得した後、SOMINを共同創業しました。デジタルマーケティングAIの研究教授であり、オーディエンスのプロファイリング、パーソナリティ駆動型のレコメンデーション、広告向けの説明可能なAIに関する研究は、Semantic Scholarで577回引用されています（2026-10-17時点）。
研究チームと並んで、SOMINのマーケターたちが、それらのモデルを、ブランドや代理店のチームが毎週実行するプレイブックに落とし込みます：ホワイトスペースマップ、ペルソナと葛藤、事前スコアリング済みコンセプト、コンテンツカレンダー。
研究者プロフィール
被引用数はSemantic Scholarより、2026-10-17。
論文からプロダクトへ
現在SOMINで稼働している7つの研究ライン
以下の各研究ラインは、プラットフォームの機能に対応しています。論文をクリックすると、出版社のサイトで読めます。
01
多様なデータソースからのオーディエンスプロファイリング
複数のネットワークにまたがる投稿、画像、チェックイン、センサーのデータから、オーディエンスが誰であるかをどう学習するか。そして、データソースによってモデルが学ぶ内容がなぜ変わるのか。
- AAAI 2020 I Know Where You Are Coming From: On the Impact of Social Media Sources on AI Model Performance (Student Abstract)
- AAAI 2017 TweetFit: Fusing Multiple Social Media and Sensor Data for Wellness Profile Learning
- SIGIR 2017 Cross-Domain Recommendation via Clustering on Multi-Layer Graphs
- ACM TOIS 2017 Tweet Can Be Fit: Integrating Data from Wearable Sensors and Multiple Social Networks for Wellness Profile Learning
02
パーソナリティ駆動型のコンテンツ
オーディエンスのコンテンツからその人柄を推定し、そのオーディエンスが反応する投稿を選び、生成するために活用すること。
- ACM MM 2022 Personality-Driven Social Multimedia Content Recommendation
- Frontiers in Big Data 2022 Do we behave differently on Twitter and Facebook: Multi-view social network user personality profiling for content recommendation
- WSDM 2021 SoMin.ai: Personality-Driven Content Generation Platform
- ICMR workshop 2021 Two-Faced Humans on Twitter and Facebook: Harvesting Social Multimedia for Human Personality Profiling
03
公開前のクリエイティブのスコアリング
広告クリエイティブの成果を、テキスト、画像、ターゲティング、設定から予測し、そのスコアを説明することで、マーケターが行動に移せるようにします。
- ACM TOIS 2025 Fusing Predictive and Large Language Models for Actionable Recommendations in Creative Marketing
- ACM MM 2023 Against Opacity: Explainable AI and Large Language Models for Effective Digital Advertising
- WSDM 2023 SoCraft: Advertiser-level Predictive Scoring for Creative Performance on Meta
04
競合分析のための説明可能なAIとLLM
成果予測モデルと大規模言語モデルを組み合わせ、競合のコミュニケーションを読み解いて、うまくいっているという事実だけでなく、なぜうまくいくのかを説明します。
- WWW 2025 SOEX: Explainable AI for Competitor Communications Analytics
- ACM MM 2025 SOMIN: An Explainable AI and LLM Platform for Real-Time, Data-Driven Digital Marketing Strategy
- arXiv 2024 SOMONITOR: Combining Explainable AI & Large Language Models for Marketing Analytics
- ACM MM 2016 bBridge: A Big Data Platform for Social Multimedia Analytics
05
エージェント型AIと戦略の共創
書く前に実際のコンテキストデータを取得するエージェントによって、コンテンツが同じようなありきたりな出力に収束せず、独自性を保てるようにします。
- SIGIR 2026 SOMIN: Agentic AI for Automating Professional Visibility and Countering Content Homogenization
- ACM MM 2025 MindFuse: Towards GenAI Explainability in Marketing Strategy Co-Creation
06
クリエイターとインフルエンサーの分析
適切なクリエイターとアカウントを見つけ、より少ないラベル付けでソーシャル投稿を分類し、個人、ブランド、著名人のアカウントを見分けます。
- ACM MM workshop 2021 Improving Multimodal Data Labeling with Deep Active Learning for Post Classification in Social Networks
- AAAI 2019 A Whole New Ball Game: Harvesting Game Data for Player Profiling
- ACM MM 2018 SoMin.ai: Social Multimedia Influencer Discovery Marketplace
- EGOSE 2018 Person, Organization, or Personage: Towards User Account Type Prediction in Microblogs
発表論文
トップクラスの学会・ジャーナルの論文
AAAI、ACM Multimedia、SIGIR、およびACM TOISとACM TISTのフルペーパーとジャーナル論文。
- ACM TOIS · 2025 · ジャーナル論文Fusing Predictive and Large Language Models for Actionable Recommendations in Creative MarketingQi Yang, Aleksandr Farseev, Marlo Ongpin, Alfred Huang, et al.. ACM Transactions on Information Systems, vol. 43, pp. 1-31.
- ACM MM · 2022 · フルペーパーPersonality-Driven Social Multimedia Content RecommendationQi Yang, Sergey Nikolenko, Alfred Huang, Aleksandr Farseev. Proceedings of the 30th ACM International Conference on Multimedia (MM '22), Lisboa, pp. 7290-7299.オープンアクセスPDF
- AAAI · 2017 · フルペーパーTweetFit: Fusing Multiple Social Media and Sensor Data for Wellness Profile LearningAleksandr Farseev, Tat-Seng Chua. Thirty-First AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-17), Technical Track: AI and the Web.オープンアクセスPDF
- SIGIR · 2017 · フルペーパーCross-Domain Recommendation via Clustering on Multi-Layer GraphsAleksandr Farseev, Ivan Samborskii, Andrey Filchenkov, Tat-Seng Chua. Proceedings of the 40th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR '17), Tokyo, pp. 195-204.
- ACM TOIS · 2017 · ジャーナル論文Tweet Can Be Fit: Integrating Data from Wearable Sensors and Multiple Social Networks for Wellness Profile LearningAleksandr Farseev, Tat-Seng Chua. ACM Transactions on Information Systems, vol. 35, no. 4, pp. 1-34.
- ACM TIST · 2017 · ジャーナル論文Learning User Attributes via Mobile Social Multimedia AnalyticsLiqiang Nie, Luming Zhang, Meng Wang, Richang Hong, Aleksandr Farseev, Tat-Seng Chua. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, vol. 8, no. 3, pp. 1-19.
トップクラスの学会での論文、デモ、アブストラクト
ACM Multimedia、AAAI、SIGIR、WSDM、The Web Conference、ICMR、CLEF、WebSciでの、論文、インダストリー・デモ論文、学生アブストラクト。
- SIGIR · 2026 · 論文SOMIN: Agentic AI for Automating Professional Visibility and Countering Content HomogenizationAleksandr Farseev, Kirill Lepikhin, Kevin Manuel, Maksim Gorodilov, et al.. Proceedings of the 49th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR '26).
- ACM MM · 2025 · 論文MindFuse: Towards GenAI Explainability in Marketing Strategy Co-CreationAleksandr Farseev, Marlo Ongpin, Qi Yang, Ilia Gossoudarev, et al.. Proceedings of the 33rd ACM International Conference on Multimedia (MM '25), Dublin.オープンアクセスPDF
- WWW · 2025 · コンパニオンペーパーSOEX: Explainable AI for Competitor Communications AnalyticsAleks Farseev, Sergey Nikolenko, Qi Yang, Kirill Lepikhin, et al.. Companion Proceedings of the ACM Web Conference 2025 (WWW '25), Sydney, pp. 2823-2826.
- ACM MM · 2025 · インダストリーデモSOMIN: An Explainable AI and LLM Platform for Real-Time, Data-Driven Digital Marketing StrategyAleksandr Farseev. Proceedings of the 33rd ACM International Conference on Multimedia (MM '25), Dublin, industry demonstration.
- ACM MM · 2023 · 論文Against Opacity: Explainable AI and Large Language Models for Effective Digital AdvertisingQi Yang, Marlo Ongpin, Sergey Nikolenko, Alfred Huang, Aleksandr Farseev. Proceedings of the 31st ACM International Conference on Multimedia (MM '23), Ottawa, pp. 9299-9305.オープンアクセスPDF
- WSDM · 2023 · デモ論文SoCraft: Advertiser-level Predictive Scoring for Creative Performance on MetaAlfred Huang, Qi Yang, Sergey Nikolenko, Marlo Ongpin, et al.. Proceedings of the Sixteenth ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM '23), Singapore, demonstration.
- WSDM · 2023 · デモ論文"Just To See You Smile": SMILEY, a Voice-Guided GUY GANQi Yang, Christos Tzelepis, Sergey Nikolenko, Ioannis Patras, Aleksandr Farseev. Proceedings of the Sixteenth ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM '23), Singapore, demonstration.
- WSDM · 2021 · デモ論文SoMin.ai: Personality-Driven Content Generation PlatformAleksandr Farseev, Qi Yang, Andrey Filchenkov, Kirill Lepikhin, et al.. Proceedings of the 14th ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM '21), demonstration.オープンアクセスPDF
- AAAI · 2020 · 学生アブストラクトI Know Where You Are Coming From: On the Impact of Social Media Sources on AI Model Performance (Student Abstract)Qi Yang, Aleksandr Farseev, Andrey Filchenkov. Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-20), Student Abstract Track.オープンアクセスPDF
- AAAI · 2019 · 学生アブストラクトA Whole New Ball Game: Harvesting Game Data for Player ProfilingIvan Samborskii, Aleksandr Farseev, Andrey Filchenkov, Tat-Seng Chua. Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-19), Student Abstract Track, pp. 10025-10026.オープンアクセスPDF
- ACM MM · 2018 · 論文SoMin.ai: Social Multimedia Influencer Discovery MarketplaceAleksandr Farseev, Kirill Lepikhin, Hendrik Schwartz, Eu Khoon Ang, Kenny Powar. Proceedings of the 26th ACM International Conference on Multimedia (MM '18), Seoul, pp. 1234-1236.
- CLEF · 2018 · 論文Multi-view Personality Profiling Based on Longitudinal DataKseniya Buraya, Aleksandr Farseev, Andrey Filchenkov. Experimental IR Meets Multilinguality, Multimodality, and Interaction: CLEF 2018, Lecture Notes in Computer Science vol. 11018, pp. 15-27.
- AAAI · 2017 · 学生アブストラクトTowards User Personality Profiling from Multiple Social NetworksKseniya Buraya, Aleksandr Farseev, Andrey Filchenkov, Tat-Seng Chua. Thirty-First AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-17), Student Abstract Track.オープンアクセスPDF
- ACM MM · 2016 · デモ論文bBridge: A Big Data Platform for Social Multimedia AnalyticsAleksandr Farseev, Ivan Samborskii, Tat-Seng Chua. Proceedings of the 24th ACM International Conference on Multimedia (MM '16), Amsterdam, pp. 759-761.
- ICMR · 2015 · フルペーパーHarvesting Multiple Sources for User Profile Learning: a Big Data StudyAleksandr Farseev, Liqiang Nie, Mohammad Akbari, Tat-Seng Chua. Proceedings of the 5th ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR '15), Shanghai, pp. 235-242.
- WebSci · 2015 · 論文Cross-Social Network Collaborative RecommendationAleksandr Farseev, Denis Kotkov, Alexander Semenov, Jari Veijalainen, Tat-Seng Chua. Proceedings of the ACM Web Science Conference (WebSci '15).
学術誌、ワークショップ、プレプリント
- arXiv · 2024 · プレプリントSOMONITOR: Combining Explainable AI & Large Language Models for Marketing AnalyticsAleksandr Farseev, Qi Yang, Marlo Ongpin, Ilia Gossoudarev, et al.. arXiv preprint arXiv:2407.13117（査読なし）。
- WSDM · 2023 · 講演アブストラクトUnder the Hood of Social Media Advertising: How Do We use AI Responsibly for Advertising Targeting and Creative EvaluationAleksandr Farseev. Proceedings of the Sixteenth ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM '23), Singapore（講演アブストラクト）。
- Frontiers in Big Data · 2022 · 学術誌論文Do we behave differently on Twitter and Facebook: Multi-view social network user personality profiling for content recommendationQi Yang, Aleksandr Farseev, Sergey Nikolenko, Andrey Filchenkov. Frontiers in Big Data, vol. 5 (Original Research).オープンアクセスPDF
- ICMR workshop · 2021 · ワークショップ論文Two-Faced Humans on Twitter and Facebook: Harvesting Social Multimedia for Human Personality ProfilingQi Yang, Aleksandr Farseev, Andrey Filchenkov. Proceedings of the 2021 ACM Workshop on Intelligent Cross-Data Analysis and Retrieval (ICDAR @ ICMR '21).オープンアクセスPDF
- ACM MM workshop · 2021 · ワークショップ論文Improving Multimodal Data Labeling with Deep Active Learning for Post Classification in Social NetworksD. Krylov, S. Poliakov, N. Khanzhina, A. Zabashta, A. Filchenkov, Aleksandr Farseev. Workshop on Multimedia Understanding with Less Labeling (MULL @ ACM Multimedia 2021).
- EGOSE · 2018 · 論文Person, Organization, or Personage: Towards User Account Type Prediction in MicroblogsIvan Samborskii, Andrey Filchenkov, Georgiy Korneev, Aleksandr Farseev. International Conference on Electronic Governance and Open Society (EGOSE 2018).
- SIGWEB Newsletter · 2016 · 記事360° user profiling: past, future, and applicationsAleksandr Farseev, Mohammad Akbari, Ivan Samborskii, Tat-Seng Chua. ACM SIGWEB Newsletter, 2016, pp. 1-11.
講演・講義
基調講演、講義、Marketing Mondaysセッション
Aleks Farseev教授が、ACM MultimediaやINSEADからMarketing Mondaysまで、広告におけるAIを語ります。動画はYouTubeで開きます。
ピッチ · 2026From 6 Weeks to 13 Minutes: Pitching SOMIN AI at ATxSG 2026ATxSG 2026（Asia Tech x Singapore）／Marketing Mondays by SOMIN
SOMINの4つのモジュール（競合インサイト、ギャップ発見、コンセプト生成、公開前の広告スコアリング）のスタートアップピッチです。Mothercareの導入事例を紹介しています。
業界エキスパートトーク · 2025Will AI Make Agencies Obsolete? Rethinking the Future of AdvertisingACM Multimedia 2025（ダブリン、Industry Expert Talk IET #2）／動画はMarketing Mondays by SOMINで公開AIが広告に入り込む3つの形（クリエイティブ業務の代替、支援、説明）と、代理店がどう適応しているかを比較します。
ピッチ · 2025SOMIN @madfestlondon 2025 - L'Oreal Brand Challenge CompetitionMAD//Fest London 2025／Marketing Mondays by SOMINスケーラブルでクリエイター主導のコンテンツ戦略をテーマにした、L'OrealブランドチャレンジへのSOMINの応募作品です（動画公開日：2025-07-14）。
基調講演 · 2025The Future of Generative AI in Marketing CommunicationsDigital Marketing Conference Kuala Lumpur 2025（DMCKL2025）／Marketing Mondays by SOMINオーディエンスのセグメンテーションとキャンペーン構築における生成AIについての基調講演です。SOMONITORとGWIを使ったMiraflora Wagyuの導入事例を取り上げています。
講義 · 2025INSEAD: How AI Cut Marketing Costs for a Beef BrandINSEAD講義／Marketing Mondays by SOMINAIによる消費者インサイトと競合インサイトが、米国のプレミアム牛肉ブランドの顧客獲得コスト削減にどう役立ったかを解説する講義です。
講義 · 2025NUS Engineering: Business Strategy with GA4, Meta Ads & SOMONITORNUS Engineering（ビジネスエンジニアリング専攻の学生）／Marketing Mondays by SOMINGoogle Analytics 4、Meta広告マネージャ、SOMONITORを使った競合インサイトについての授業です。
Marketing Mondays · 2024Marketing Mondays: The Significance Of Responsible AI for Marketing Strategy & BeyondMarketing Mondays at Block71 Singapore／Marketing Mondays by SOMINマーケティングにおける大規模言語モデルの責任ある利用をテーマにしたファイヤーサイドチャットです。Block71 SingaporeでAleks Farseev教授が共同ホストを務めました。
講演 · 2024The Intelligent Advantage: Large Language Models Redefining Marketing Decision-MakingTechnology for Marketing（YouTubeチャンネル）LLMが競合、ペルソナ、ブランドボイス、課題の分析をどう高速化するか、そしてなぜマーケターを置き換えるのではなく支援する存在であるべきかを解説します。
デモ · 2024SOMONITOR Demo - Travel Agents and Tourist Guides Industry Forum 2024Travel Agents and Tourist Guides Industry Forum 2024（Singapore Tourism Board）／SOMINチャンネル旅行業界向けのSOMONITORのライブデモです。
ポッドキャスト · 2023 · ロシア語«Нужно разобраться со скиллами, с головой, а потом уже деньги искать»（まずスキルと考え方を整理して、お金を探すのはそれから）MTS StartUp Hub、ポッドキャスト«От сида до экзита»（シードからイグジットまで）SoMin.aiの海外での立ち上げ、ベンチャー投資の冷え込み、LLMは本当に成長機会なのかについて語るロシア語のインタビューです。
デモ · 2023SoMin.ai Platform DemoAlex Farseev（YouTubeチャンネル）SOADS（ロングテール広告ターゲティング）とSOMONITOR（クリエイティブスコアリング、SODA LLMアシスタント）モジュールの紹介です。
講演 · 2023From Academic Research to Adtech Entrepreneurship: The Journey of Aleks Farseev and Somin.AIDigital Ignition - A Coworking Space学術研究からSomin.AIの広告テクノロジープラットフォームとその4つのモジュールに至る道のりを紹介するプロフィールです。
講演 · 2023Under the Hood of Social Media Advertising: How Do We use AI Responsibly for Advertising Targeting and Creative EvaluationWSDM 2023（ACM International Conference on Web Search and Data Mining）、シンガポール広告ターゲティングとクリエイティブスコアリングを支える技術と、その責任ある活用について語るカンファレンス講演です。
講演 · 2021Under the Boot of Google and Facebook and How to Crack it for better PerformanceODS AI Global機械学習がGoogleとFacebookの広告プラットフォームをどう動かしているか、そしてロングテールターゲティングなど広告パフォーマンスを高める手法を解説します。
講義 · 2020Lecture 1: Introduction (ITMO University, Social Media Computing)ITMO Universityの講座／Aleks Farseev（YouTubeチャンネル）ソーシャルメディアのプラットフォーム、ソーシャルメディア観測所とその課題を扱う大学講座の初回講義です。
講義 · 2017360 Degree User Profile Learning from Multiple Social Networks for Wellness and Urban Mobility Applications (Ph.D. defence public seminar)NUS School of Computingソーシャルネットワークとセンサーからの複数ソース学習による、デモグラフィック推定、ウェルネス、会場推薦タスクについての博士論文公開審査です。
講義 · 2016 · ロシア語Профилирование атрибутов пользователей из множества источников данных различной модальности（複数のモダリティを持つ多数のデータソースからのユーザー属性プロファイリング）Computer Science Club at POMI RAS／Лекториум (Lektorium)異なるモダリティの多数のデータソースからユーザー属性を推定する方法についてのロシア語の講義です。
FAQ
SOMIN研究に関するよくある質問
SOMINは本物のAI研究に基づいていますか？
はい。SOMINはAleks Farseev教授が共同創業しました。オーディエンスペルソナ、クリエイティブスコアリング、競合分析を支えるモデルは、同教授とSOMINチームが2015年以降に発表してきた研究に基づいています。AAAI、ACM Multimedia、SIGIR、WSDM、The Web Conferenceでの論文や、ACM Transactions on Information Systemsの掲載論文が含まれます。
SOMINの研究はどこで発表されていますか？
このページには、AAAI、ACM MM、ACM TIST、ACM TOIS、ICMR、SIGIR、WSDM、WWWなどで発表された査読付き論文、デモ、アブストラクトを28件掲載しています。各エントリーは出版社のページまたはDOIにリンクしており、オープンアクセスPDFがある場合はそちらにもリンクしています。
SOMINは誰が作っているのですか？
SOMINは、経験豊富なマーケターとAI分野の教授が作っています。Aleks Farseev教授が研究と会社を率い、SOMINチームは、上記の論文の共著者を含む機械学習の研究者と、ブランドや代理店のチームと日々向き合うマーケターで構成されています。
研究は製品にどう反映されていますか？
複数ソースのオーディエンスプロファイリングがSOMINのペルソナを支え、パーソナリティ駆動のレコメンデーションがペルソナに合ったクリエイティブを形づくり、クリエイティブパフォーマンス予測が公開前にコンセプトをスコアリングし、説明可能なAIと大規模言語モデルが競合コンテンツがなぜ効くのかを説明します。エージェント型AIの研究は、実際のカテゴリーデータに基づくことで、生成されるコンテンツの独自性を保ちます。
SOMINに関する講演はどこで視聴できますか？
講演は上記にリンク付きで掲載しています。ACM Multimedia 2025でのインダストリーエキスパートトーク、Digital Marketing Conference Kuala Lumpur 2025での基調講演、INSEADとNUSでの講義、ATxSG 2026でのピッチ、YouTubeのMarketing Mondaysセッションです。