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「ABEMA」が機械学習を用いたデータ活用を強化 レコメンド精度・検索機能の向上へ

 テレビ&ビデオエンターテインメントの動画配信事業「ABEMA(アベマ)」は、視聴者がより好みにあった番組と出会うことができるよう、機械学習を用いたデータ活用を強化。レコメンド精度の向上や検索機能の強化に取り組んでいくことを発表した。

 今回、「ABEMA」のサービス内で提供する検索機能や、ユーザーに対するレコメンド精度の向上を実現するため、検索・レコメンド機能を開発するソケッツと提携。同社が保有するメディアサービスデータベース(MSDB)より映像データのライセンスの提供を受け、データ活用を促進していく。

 ソケッツが開発したMSDBは、映像、放送、人物などを体系的かつ特徴情報を詳細に分類したもの。作品タイトルや出演者情報、デジタルパッケージ情報などがデータベース化され、作品タイトルに関連したあらゆる起点からユーザーのニーズに対応可能な情報が集約されていく。

 さらに、総エピソード数が26,000を超える「ABEMA」では、ソケッツの協力のもと、配信するオリジナル作品について、作品情報や出演者情報のデータベース化を進めている。これらのデータベースは今秋以降より本格的に運用が開始される予定だ。

 他にも「ABEMA」では、機械学習を用いた番組編成を自動化するプロジェクト、データを活用したキャスティング支援ツールの開発、番組のアートワークをパーソナライズするためのアルゴリズムの開発など、データを活用した取り組みを強化している。

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