「Ｙａｈｏｏ！ショッピング」新規ユーザーのレコメンド商品クリック率が４．５倍に

　同実験は、検索やメディア・ＥＣなどの多岐にわたるビッグデータ、同社が保有するＡＩ技術・スパコンなどの計算技術、顧客企業の持つデータを掛け合わせ、ビッグデータを分析するもの。手始めに「生活者の深い理解に基づく商品企画」「需要予測に基づく生産・物流の最適化」など、企業活動の課題解決に分析結果を活用する。顧客企業が提供する商品・サービスが、より生活者のニーズにマッチしたものに改善されることを目指す。

　同社は、さまざまなデータを掛け合わせ、課題解決につなげる「データフォレスト構想」を２０１９年度に事業化することを目指している。

　これまでに同社は、異なるサービスのビッグデータを掛け合わせることで、単一サービスのビッグデータ利活用を上回る予測・成果を実現。一例として、「Ｙａｈｏｏ！検索」の検索履歴と「Ｙａｈｏｏ！ショッピング」の購買履歴を掛け合わせることで、「Ｙａｈｏｏ！ショッピング」の新規ユーザーに対する商品レコメンドのクリック率を４．５倍に向上させている。同社ではこういった異なるサービス間のビッグデータ連携ノウハウを応用することで、異なる企業間のビッグデータ連携による各種予測精度の向上など、企業活動の課題解決も可能になるとみている。

　同社では、本格的な実証実験に先行して、日産自動車（株）・江崎グリコ（株）・（公社）日本プロサッカーリーグ・神戸市・福岡市といった企業や自治体などとの共同で、個別に実証実験を進めており、今後、ビッグデータを保有する企業・自治体・研究機関などの参画者を拡大することで、実証実験を本格化させたい考え。参画者の募集は、データフォレスト構想の特設ページで行っている。

■「企業間ビッグデータ連携の実証実験参画者応募ページ」