個人投資家の皆様へ
当社は、AI（人工知能）技術をベースにしたレコメンド技術（※1）及びそれをベースとしたマーケティング・サービスを提供する事業を行っております。
現在、スマートフォンといった携帯型情報デバイスの普及により、インターネットは、私たちの生活に欠かせないものとなっております。それに伴い、企業活動においても、インターネットを使ったマーケティング活動はこれまで以上に大きな重要性を占めております。このような背景の中、インターネットを利用して商業サイトを営む企業経営者の最大の課題は、いかにして多様な顧客の満足を得て、リピート需要を喚起し、売上の増加を図るかということにあります。従来のマーケティングにおいては、性別、年齢による人口統計的な分類をベースとした分析が主流でありましたが、それでは、インターネット上で刻々と変化する顧客の嗜好やニーズに対応することができず、売上に結びつけることが困難でした。そこで、より個別レベルにおける顧客の好みに応じたコンテンツ（商品や情報など）を個別顧客へ提供する手法として、レコメンデーションというマーケティング手法が注目を集めております。
この新たな手法はパーソナライゼーション（※2）の中の具体的な手法のひとつと考えられており、顧客のウェブサイト上やPOSなどのチャネルから閲覧や購買といった顧客行動をデータとして取り込み、人工知能技術を用いて、自動的に個別顧客の次の行動を予測し提示することで、その顧客が欲している商品や情報を手間をかけずに取得し、大きな顧客満足の提供を可能にするものです。
当社は、顧客企業が自らの顧客を知り、顧客に対して最大の価値をすべてのタッチポイント（※3）においてリアルタイムで提供できるように、AI（人工知能）技術をベースに企業のマーケティングを支援する事業を行っております。
当社の主なサービスの特徴は、レコメンドエンジン「アイジェント」の活用による「リアルタイム解析」と「パーソナライズ・ターゲティング」であります。当社の主な顧客は、オンライン上で複数の商品や情報を扱うECサイト（※4）運営企業、ウェブサービス企業となっております。
レコメンドエンジン「アイジェント」について
当社の「アイジェント・レコメンダー」をはじめとする各種サービスには、リアルタイム解析を実現した当社独自開発のレコメンドエンジン「アイジェント」が採用されています。レコメンドエンジンは、有効な推奨をするために、有能なセールスマンが個別顧客とのやり取りからその顧客の嗜好を記憶しているように、その個別顧客が過去に行った閲覧履歴や購買履歴等といった行動データを記憶し、学習することにより効果的な推奨を行います。
大量のデータがレコメンド結果を算出するために使われるため、多くのレコメンドエンジンは、日に1度ないし2度定期的なバッチ処理（※5）での解析結果をレコメンド結果として表示しています。しかしながら、これでは、発売されたばかりの新商品がおすすめとして表示されない、また在庫切れの商品があってもおすすめ表示されてしまい、購買機会の喪失を招くことがありました。当社のレコメンドエンジン「アイジェント」では、リアルタイムの解析を実現し、ユーザーが今見ているものに対する最適な商品やコンテンツの表示を可能にしました。
「アイジェント・レコメンダー」
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。また、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。
「アイジェント・レコメンダー」の特長：
- 機械学習技術をベースにしたアルゴリズム（※6）
- レコメンドデータのリアルタイム生成
- スケーラビリティ（※7）への対応
- きめ細やかな導入後サポート
- 多様なウェブサイトに合わせた設定が可能なレコメンドタイプ
「レコガゾウ」
リアルタイム・レコメンドメールサービス「レコガゾウ」は、メール開封時にレコメンド結果をリアルタイムに返すことで、従来のレコメンドメールで大きな課題となっていた「導入ハードルの高さ」と「タイムラグ」などの問題を解消し、より簡単に、よりリアルタイム性の高いレコメンドメールを実現する、リアルタイム・レコメンドサービス「アイジェント・レコメンダー」のオプションサービスです。
「ホットビュー」
大手広告・優良サイト等で支持されてきたシルバーエッグ・テクノロジーのレコメンド技術を活かし、サイト訪問者をターゲティングして広告を表示するだけではなく、一人ひとりの興味・関心に合わせたバナー広告をリアルタイムで生成し、クリック率や購買率の極めて高い、パーソナライズされたバナー広告を提供することのできるサービスです。
［用語解説］
- ※1
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レコメンド技術
オンラインショップなどで、利用者の好みにあった物品やサービスを推薦するための技術・手法。ショップの利用者の購入履歴や行動履歴等の情報を分析し、適切な物品やサービスを絞り込んで推薦し、売り上げを高めるのがねらい。
- ※2
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パーソナライゼーション
顧客のウェブ閲覧行動、購買行動などの情報を基に、その顧客に最適な情報を提供すること。またはその技術。
- ※3
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タッチポイント
企業やブランドと顧客とのすべての接点のこと。企業やブランドについて顧客に何らかの印象が残るあらゆる接点が当てはまる。従業員のみでなくウェブサイト、スマートフォン、コールセンター、タブレット、広告など顧客がブランドに接するメディアも含まれる。
- ※4
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ECサイト
インターネット上で商品等を販売するウェブサイト。
- ※5
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バッチ処理
一定期間（もしくは一定量）データを集め、まとめて一括処理を行う処理方式。
- ※6
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アルゴリズム
求める解を導き出すための処理手順のこと。数学的には「算法」「数学モデル」と訳される。ソフトウェアのプログラムは、プログラミング言語で記述されたアルゴリズムのひとつである。
- ※7
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スケーラビリティ
拡張性のこと。コンピュータ等システムの規模や能力を、状況や要求に応じて柔軟に対応できる適応力のことを指す。
- ※8
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HTMLメール
HTML（HyperText Markup Language）は、ウェブページの記述やレイアウトに用いられるマークアップ言語をいい、HTMLメールとは、電子メールの本文をHTMLで記述したものを指す。マークアップ言語とは、文書の一部を「タグ」と呼ばれる特別な文字列で囲うことにより、文章の構造や、修飾情報を、文章中に記述していく記述言語をいう。
- ※9
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タグ
コンピュータで扱う文書（テキストデータ）中に埋め込む特殊な記号や文字列のこと。デザイン、レイアウト、論理構造、意味を記述する。主にHTMLやXMLといったマークアップ言語で用いられる。
- ※10
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DSP
デマンドサイドプラットフォーム（Demand-Side Platform）の略。オンライン広告において、広告主（購入者）側の広告効果の最大化を支援するツールのこと。広告枠の買い付けや配信、クリエイティブ分析（広告の認知・表現要素等の分析）までを自動で行い、最適化を行う。