行動パターンからペルソナを描く。位置×範囲×時間で実現する、より深い消費者理解

レイ・フロンティア

スマートフォンの浸透で、これまでは取れなかったオフラインの行動データが収集できる環境が整っている。データが取得できるようになった次に必要なのは、それを分析するナレッジだ。AIを用いて企業の意思決定に生かせる、行動データの分析を行うレイ・フロンティアの戦略に迫る。

レイ・フロンティアが提供する顧客分析レポートの一例。

行動データの独自収集から分析までワンストップで提供

GPS機能を内包したスマホの浸透で、位置情報が紐づいたユーザーの行動データが収集・分析できる環境が整っている。現在は、あるエリアに入った人を対象にクーポンを配信する施策など限定的な活用が目立つが、レイ・フロンティアの田村建士氏は「販促だけでなく、より深い消費者理解のために行動データは活用できる」と、その可能性を指摘する。

「数年前から位置情報の活用を考える企業が出ていた。しかし集めたデータを格納するプラットフォームもなければ、分析できる人材もおらず、活用できないままになっていた。こうした課題を解決しようと当社ではAIを用いて行動データより、人間の属性情報を推定する、分析・調査に特化したサービス『SilentLog Analytics』を提供している」（田村氏）。

同社が現在、注力しているデータビジネスは3つある。ひとつが、企業が過去に取得した位置情報データを、同社独自のAIを用いた分析手法により、解析するサービス。2つ目が新たに位置情報の取得を考える企業に対して、アプリに容易に組み込める情報取得用のプログラムの提供。そして3つ目が、同社が開発・運用するライフログアプリ「SilentLog」経由で収集したデータの提供だ。

「SilentLog」は1日に3万人強が利用するアプリで移動手段、距離、時間、歩数、滞在場所が自動で測定し記録されるというもの。ユーザーは日記がわりに「SilentLog」を利用している。

「リアルタイムに近い形で行動データを記録するとバッテリーの消耗が激しく、他の同様の機能を持ったアプリは数分ごとに情報を取得するものが大半。当社はバッテリー消費の問題を独自の方式で抑制することに成功したため、ユーザーにとって負荷なく、精緻な行動データを記録することができる」と田村氏は、アプリの強みを説明する。

日々「SilentLog」を介して行動データが蓄積していくので、分析の精度も向上。現在は「行動パターンから推定した、ユーザーのペルソナまで描けるようになっている」という。さらに「IoTデバイスが浸透する中で、行動データを分析するナレッジが生かされる場面はますます増えていく」と語る田村氏。

同社では現在、東京大学大学院情報理工学系研究科の廣瀬・谷川・鳴海研究室と共同研究を行っているが、そこでのテーマは行動データの背後にある人の思考や感情変化を把握すること。「これまで培ってきた分析ナレッジを使って、行動データのマーケティングにおける活用可能性をさらに広げていきたい」と田村氏は今後の展望を語った。