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  • 2017.3.17

シルバーエッグ・テクノロジー、AIマーケティング・プラットフォーム「Aigent7」をリリース

シルバーエッグ・テクノロジー株式会社(本社:大阪府吹田市、代表取締役社長&CEO:トーマス・フォーリー、東証マザーズ:3961、以下 シルバーエッグ社)は、次世代のAI(人工知能)マーケティング・プラットフォーム「Aigent(アイジェント)7」を開発し、2017年3月16日からサービスを開始いたします。複数のレコメンデーション技術を搭載した本プラットフォームでは、顧客サイトのニーズに応じた最適な技術を容易に選択かつ導入することができ、ABテストによる効果検証も可能となる、新しいサービス環境基盤を提供いたします。

従来のレコメンドサービスは、単一の技術で異なる特性やニーズなどをカバーしていたため、新しい技術を導入する際は、その種類に応じた個別の設定をする必要があり、実装までに多くの工数(時間)がかかっていました。このたび提供開始した「Aigent7」は、「Pluggable(プラガブル)アーキテクチャ」という着脱自在の新たな特長を構築することで、実装までの工数(時間)短縮を実現。更には顧客サイトのニーズにあわせた最適なレコメンデーション技術の組み合わせを導入することが容易になりました。

シルバーエッグ社では、これまでも独自のAI技術を用いたリアルタイムなパーソナライゼーション技術を、日本の多くのトップ企業に提供してまいりました。今回のAIマーケティング・プラットフォーム「Aigent7」の提供を通して、拡大するEC市場のニーズに応えるとともに、求人・不動産・旅行・メディアなど各業界特有のニーズをサポートし、今後も、より導入が容易で利便性や精度の高い、最新AIマーケティング・テクノロジーを継続的に提供し、あらゆるチャネルとデバイス上での、顧客サイトの競争優位性とさらなる付加価値の向上を実現してまいります。

「Aigent7」の特長

レコメンデーション技術を容易に導入できる「Pluggableアーキテクチャ」

Pluggable(プラガブル)とは、プラグ(Plug)が可能(able)、つまり「着脱が容易にできる」という意味の呼称です。「Aigent7」の「Pluggableアーキテクチャ」は、顧客サイト側で工数をかけずに、複数のレコメンデーション技術の中から利用場面に応じた最適なものを選択し、容易な導入を実現します。また、ABテストを用いて効果検証を行い、最適な設定にチューニングしていくことも可能となります。

加えて、「Pluggableアーキテクチャ」上では、今後も更なる新しい技術を随時追加していく予定であり、顧客企業はそれらの新しい技術を、すぐにサイトへ導入できるのも利点です。

Pluggableアーキテクチャ

<Pluggableアーキテクチャのメリット>
・豊富なレコメンデーション技術から選択可能
・変更やABテストの際も、サイトの再改修は不要
・常に最新のレコメンデーション技術を利用可能

新たに追加搭載されたレコメンデーションアルゴリズム
「Aigent7」のプラットフォーム上では、従来の「アイジェント・レコメンダー」で提供している4つの行動相関やランキングに加え、以下5種類のアルゴリズムが新たに利用可能となりました。

(1) トピック・レコメンダー
(2) ハイパーパス・レコメンダー
(3) CB(カテゴリ‐閲覧)相関
(4) KB(キーワード‐閲覧)相関
(5) ダイナミック・ランキング

(1) トピック・レコメンダー
自然言語解析により、アイテム説明文の類似度からレコメンドを行います。新しく登録されたアイテムの場合、ユーザーの嗜好を判断するための情報が乏しく、適切な情報を提示することができない、いわゆる「コールドスタート問題」が発生します。これを解消し、閲覧や購買などのユーザー行動がまだ発生していない(十分でない)アイテムについても、適切なレコメンドを行うことが可能になります。

<おすすめサイト>
・アイテムの追加頻度が高いサイト (例)ニュース、求人サイトなど


(2) ハイパーパス・レコメンダー

ユーザーごとの嗜好性に関して、予測精度を格段に向上したレコメンデーションを実現します。複数のアイテムを閲覧したユーザーの、過去と直近の行動パターンに応じて、レコメンドするアイテムをリアルタイムに算出します。また、データの蓄積に伴って更に予測精度が改善されていくため、従来のレコメンドの限界を超える、高い正確性を実現します。

<おすすめサイト>
・アイテム詳細ページで、大量のPV(ページビュー=閲覧)数があるサイト

(3) CB(カテゴリ‐閲覧)相関 および (4) KB(キーワード‐閲覧)相関
閲覧や購買したアイテム自体ではなく、アイテムの「カテゴリ」や、検索「キーワード」に関するユーザー行動からも、レコメンドを生成することができるようになり、より幅広い用途でのレコメンデーション技術の活用が可能になりました。例えば、まだひとつもアイテム詳細ページを開いていない、初めてのサイト訪問者に対しても、検索行動(カテゴリ別TOPページへの訪問や、検索窓へのキーワード入力など)から適切なアイテムをレコメンドします。

<おすすめサイト>
・カテゴリが多く、アイテムの入れ替わり頻度が高いサイト (例)ショッピングモール、部品・電子機器サイトなど
・アイテム詳細ページの閲覧回数に対して、検索回数が多いサイト (例)不動産、旅行サイトなど


(5) ダイナミック・ランキング

従来のランキングが、過去の閲覧やコンバージョンを集計していたのに対して、予測アルゴリズムにより、現在のリアルタイム・ランキングを作成します。刻一刻と変わる人気アイテムを、サイト内コンテンツとして活用できるようになります。

<おすすめサイト>
・人気アイテムの移り変わりが激しいサイト

「アイジェント・レコメンダー」とは

AI(人工知能)と高等数学を組み合わせたロジックによる、精度の高いリアルタイム・レコメンドサービスです。サイトのアクセス、および購買状況を「リアルタイム」に把握・分析し、その時点で効果的なレコメンデーションを提供することができます。また、各ユーザーの動線を追跡し解析することで、一人一人の嗜好に合わせたおすすめ商品を表示することができるサービスです。
充実した管理画面とリリース後のレポーティングサービスにより、費用対効果を明確にすることや、専任コンサルタントによるサポートで、レコメンドによる売上向上を継続的に実現していくことも可能です。


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