株式会社スパイスボックス（本社：東京都港区、代表取締役社長 田村栄治）は、京都大学 情報学研究科 新熊亮一准教授らが開発する「関係性技術」のデジタルマーケティング分野への応用に向けた実証実験を開始いたします。

近年、マーケティングにおいて“未来予測”への関心が高まっています。米アマゾンの「予測出荷」の特許取得(※)に代表されるように、顧客一人ひとりへの対応を効率的かつ正確に実現しようとする事業者の動きがある中で、これまでの性別・地域・利用傾向等の顧客セグメント単位の予測のみならず、顧客単位での予測を可能とするような個々人の持つ個別性・特異性に着目したデータ分析技術の必要性が増してきています。

関係性技術は、Webサイトの閲覧履歴、SNS上のつながり、オンライン・オフラインでの購買履歴、チェックインサービスから取得できる位置情報などの様々なデータを元に、人と人・人とモノの間にある関係性の時間的変化を数値化する手法です。これらの関係性は、人やモノなどをノードとする「関係性グラフ」として目に見える形で抽出することも可能です。ノード間の距離やノードの類似度などといった指標を用いて、「ある人が、友人の好きなモノを気に入るかどうか」や「あるモノに関心を持つ人の数が、将来増加するか」といった個々のノードが持つ関係性の時間的変化を予測することが可能になります。

関係性技術の「様々なデータを統合し、未来を予測する技術」としての独自性に着目した当社は、新熊准教授らが主宰する産業化推進フォーラム「モバイルソーシャライズシステムフォーラム」に参加し、関係性技術の応用を検討して参りました。関係性技術の持つ独自性のみならず、新熊氏らによる実際の企業データを用いたシミュレーションにおいて、従来のネットワーク分析手法と比べ精度が最大2.5倍向上するなど良好なパフォーマンスを発揮していることから、将来的な応用を目指し実証実験に取り組むものであります。

当社は関係性技術の特性である“未来予測”性能を検証するため2015年末までにデジタルマーケティング分野において3つの実証実験事例の創出を予定しています。将来的には、未来予測技術としての利活用により、ECビジネスにおける販売促進・運用型広告の出稿最適化・ブランド価値の未来予測に基づくブランドマネジメントの高度化などといった価値をクライアント企業に提供することを目指します。具体的応用例として「DMP(データ・マネジメント・プラットフォーム)を活用したコンテンツマッチングへの適用」や「DSP/DMPでのオーディエンス拡張ロジックへの応用」、「商品・ブランド価値の未来予測システムの構築」などを想定しております。

※:「METHOD AND SYSTEM FOR ANTICIPATORY PACKAGE SHIPPING(予測による貨物配送のための手法とシステム)」なる米国特許。あらかじめ予測に基づく1つあるいは複数の商品からなるパッケージを一定のエリアに向け出荷し、配送中に届け先の住所を確定させることなどが想定されている。