SHOEISHA iD

※旧SEメンバーシップ会員の方は、同じ登録情報(メールアドレス&パスワード)でログインいただけます

新着記事一覧を見る

おすすめのイベント

おすすめの講座

おすすめのウェビナー

マーケティングは“経営ごと” に。業界キーパーソンへの独自取材、注目テーマやトレンドを解説する特集など、オリジナルの最新マーケティング情報を毎月お届け。

『MarkeZine』(雑誌)

第107号(2024年11月号)
特集「進むAI活用、その影響とは?」

MarkeZineプレミアム for チーム/チーム プラス 加入の方は、誌面がウェブでも読めます

MarkeZineニュース

新日鉄住金ソリューションズ、Jリーグ年間入場者数の予測モデルを開発~機械学習を活用

 新日鉄住金ソリューションズ(以下、NSSOL)は、公益社団法人 日本プロサッカーリーグ(以下 Jリーグ)向けに、過去の入場者数などの各種データをもとにAIの一種である機械学習を活用することによって、年間入場者数の誤差が少ない予測モデルを開発した。

 Jリーグでは、2014年よりNSSOLが開発した組合せ最適化ソリューションを適用した「試合日程自動作成システム(通称Jリーグ・マッチスケジューラー)」にてシーズン試合日程作成業務を行っている。その中で、より良い試合日程を選択するための定量的な指標が求められており、同時に入場者数の増減に影響を与える要因を把握したいとJリーグでは考えていた。

 NSSOLではこの背景から2014年よりJリーグとともに入場者数の予測モデルの開発を進めてきた。そして今回、2016年J1のシーズン年間入場者数の実績に対して、年間入場者数の予測との誤差が、約0.5%という精度の高い予測モデルを開発することができた。

 予測のための変数としては、スタジアム別平均入場者数、キックオフ時刻、日付、節フラグを採用。分析手法としては、重回帰分析をもとに機械学習による予測モデルを構築している。

 Jリーグは今回の成果をふまえ、2018年シーズンを目途に、試合日程自動作成システムと今回の予測モデルを活用し、更に入場者数の増加につながる試合日程の実現に目指す。

【関連記事】
フリービット、機械学習とAIの導入支援パッケージを提供開始
CyberZ、「Force Operation X」のデバイス推定技術に機械学習を活用
ファッションアプリiQON、 機械学習導入1ヶ月でアイテム閲覧数が約4倍に向上
博報堂DYメディアパートナーズ、Jリーグ「ベガルタ仙台」のビジネス戦略パートナーに
Jリーグ、NTTグループらと「スマートスタジアム事業」協業契約を締結~デジマも推進

この記事は参考になりましたか?

  • Facebook
  • X
  • Pocket
  • note
関連リンク
MarkeZineニュース連載記事一覧

もっと読む

この記事の著者

MarkeZine編集部(マーケジンヘンシュウブ)

デジタルを中心とした広告/マーケティングの最新動向を発信する専門メディアの編集部です。

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

この記事は参考になりましたか?

この記事をシェア

MarkeZine(マーケジン)
2017/02/17 11:40 https://markezine.jp/article/detail/26088

Special Contents

PR

Job Board

PR

おすすめ


イベント

新規会員登録無料のご案内

  • ・全ての過去記事が閲覧できます
  • ・会員限定メルマガを受信できます

メールバックナンバー

アクセスランキング

アクセスランキング