【ALBERT】スカパーＪＳＡＴのレコメンドロジック開発を支援

～視聴データを活用し、加入者の嗜好に合わせたデータドリブンマーケティング推進に貢献～

2022/8/10 15:00

2022年8月10日

【ALBERT】スカパーＪＳＡＴのレコメンドロジック開発を支援 ～視聴データを活用し、加入者の嗜好に合わせたデータドリブンマーケティング推進に貢献～

株式会社ALBERT（アルベルト、東京都新宿区、代表取締役社長：松本壮志、以下ALBERT）は、スカパーＪＳＡＴ株式会社（本社：東京都港区、代表取締役執行役員社長：米倉英一、以下スカパーＪＳＡＴ）が推進する、視聴データを活用した高精度なレコメンドロジックの開発を支援し、2022年7月より本格運用が開始されました。これにより、スカパーＪＳＡＴが提供する「スカパー！」をはじめとする衛星放送事業および加入者向け動画配信のコンテンツの視聴データを活用し、加入者の嗜好に合わせたマーケティング施策への活用の更なる推進やサービス価値の向上に貢献します。

■開発経緯

近年、有料放送市場が成熟する一方で、インターネット経由の動画配信サービスが続々と立ち上がり、また静止衛星における技術革新に加え、低軌道小型衛星による新たなビジネスが始まるなど事業環境は大きく変化しています。

スカパーＪＳＡＴは、通信自由化による1985年の設立以来、衛星通信とデジタル多チャンネル放送のパイオニアとして新たな事業・サービスを開拓しており、2007年・2008年の企業統合を経て、アジア最大の衛星通信事業と日本最大級の有料多チャンネル放送サービスを提供しています。

一方、ALBERTは2005年の創業以来培ってきたデータ分析力を軸に、「産業に実装されるAI・データ活用のパートナー」として事業を展開しており、今回、幅広い業界へのデータ・AI活用の支援実績およびノウハウを活かし、新たに視聴データを活用したレコメンドロジックの開発支援に至りました。

■視聴データを活用したレコメンドロジックの概要

スカパーＪＳＡＴでは、従来よりWebサイトの閲覧ログを活用したレコメンド施策を運用していましたが、より精度の高いレコメンドを実現し、加入者の嗜好に合わせたサービスや情報の提供を通じた満足度向上を図るため、視聴データを活用したレコメンドロジックの開発に取り組みました。

　レコメンドロジックでは、番組属性を「番組分数」「ジャンル」等の４項目から定義し、 Item2Vec*1と呼ばれる手法を用いて、視聴データから番組属性ベクトルと加入者属性ベクトルを算出することで、加入者の嗜好に合致した未来放送の番組をレコメンドします。また、スカパーＪＳＡＴが保有する自社の視聴データに加え、3rdPartyが提供する非特定のデータも用いることで、更なる精度の向上を実現しました。

さらに、視聴データが取得できていない加入者に対しても高い精度でのレコメンドを実現するため、加入者属性・番組属性ベクトルを活用した拡張推計型のレコメンドロジックの開発を行いました。

*1…Item2Vecとは、コンピュータが単語の意味解析をするために、単語の意味関係を保存し意味の足し引きができるベクトルに変換するword2vecと呼ばれる自然言語処理の手法を、単語からアイテム（物）に応用した手法で、ベクトル間の距離が近いということはアイテム同士の関係性も近いと考えられます。word2vecについての詳細は、ALBERTオフィシャルブログ（https://blog.albert2005.co.jp/2020/05/08/nerf/）をご参照ください。

■今後の展開

今回開発したレコメンドロジックにより、加入者の嗜好性により即したサービスの検討やマーケティング施策の推進が期待されます。さらに、今後システムに蓄積されていくデータや高度番組データ（メタ情報）をもとに、更なる精度向上や機能高度化を通じて、スカパーＪＳＡＴの提供するサービスの価値向上を推進する取り組みを支援し、企業価値向上に貢献していきます。