データビジネスの時流に乗り急成長

　DATUM STUDIO（デイタム スタジオ）は、データをビジネスに活かしたいというクライアントに対して、データ分析基盤の構築から分析に関するコンサルティングまで、様々な支援を行う企業だ。2014年8月の創業から3期目を迎える今、社員数は約50名と急成長を遂げている。

　里氏は、ヤフーでウェブエンジニアとしてキャリアをスタートさせ、DeNAに転職してデータマイニングに従事。さらにドリコムに移りソーシャルゲームの分析などを担当した後、DATUM STUDIOの立ち上げに参画した。ウェブサービスのデータベース構築やアルゴリズムの構築はもちろん、テレビCMの効果分析などシステム側だけでなくマーケティングの視点での業務経験も豊富だ。

　安部氏は医療系の研究所出身でゲノムサイエンス分野の研究をしており、その後IT系のコンサル会社を経て、現職に就いている。

　もともと同社は、データ分析やレポーティング、提案などのコンサルティングを行っていた。しかし最近ではクライアントの要望の幅が広がり、予測モデル作成、ミドルユーザーをヘビーユーザーに育成するためのパターンマイニングなども行っている。

買い取り価格適正化から映画のレビューまで多様な事例

　ではDATUM STUDIOがクライアントに対しどういったソリューションを提供しているのか。3つの事例を紹介したい。

1.買い取り価格適正化サービス

　オークションなど不要なものを欲しい人に売る取引において、販売側・購入側・中間業者の皆が知りたいのが適正価格だ。同社ではこの適正価格を導き出すサービスを実現しようとしている。例えば中古車であれば、車種や走行距離、経過年数などの様々なデータから、分析をかけるための構造化データに変換する。その後、マイクロソフトが提供する機械学習サービス「Azure Machine Learning」（以下、Azure ML）を使った分析を行う。これにより、適正価格を導くというのだが、その精度を上げるには「クライアントとのコミュニケーションが重要だ」と安部氏は語る。

　「データベースに入っている“車の色”の情報を蓄積するだけでは精度は上がりません。例えば“薄い色はキズが目立つから、中古車ではあまり値段が上がらない”などというお客様が感覚的に知っている情報がキーになります。そのため、お客様としっかりお話をして、情報を得たら細かく取り入れていくことが大切ですね」（安部氏）

2.大手マーケティング会社のデータ分析基盤

　様々なデータソースや企業から取得したデータを統合し、分析レポートを出すといったビジネスを行うクライアントがいる。これまで同クライアントでは、多種多様なデータを統合する部分を人力で行っていたが、データの統合とレポート作成を機械学習で行えないのかという依頼がDATUM STUDIOに来た。その依頼に対し、同社はAzure MLを活用したデータ分析基盤を提案した。

　「このケースの場合、機械学習をクライアント自身が使い分析結果を導き出したいというニーズでした。Azure MLはとても扱いやすいので、データ分析基盤の構築から活用プロセスを当社が設計し、その中でクライアントの行いたい分析をしていただきました」（里氏）

3.映画評判分析Webアプリ

　最後は映画配給会社からの依頼だ。依頼の内容は、Web上に散らばっている映画や俳優の評判に関するレビューをデータとして蓄積し、ある条件で映画を作った場合売れるのかを予測したり、類似作品が過去どれくらい売れたかなどの情報を出したりできる。Azure MLは予測や情報のレコメンドに一役買っている。分析に必要なレビューは映画のレビューサイトなどをクロールし取得しており、自社データだけではできないことも公開されているデータを活用することで可能にした。