コミュニケーションの個人最適を求めて。WedAI:人工知能コミュニケーションの個人最適を求めて。Labs』を立ち上げたRepro株式会社。年内サービスイン予定の研究もあり、一定の成果を出している同研究所。最近、IT業界の企業内研究所が増えてきており、企業内研究所の研究発表に特化したカンファレンスも開催されたりと、その動きが活発です。代表取締役の平田さんと、エンジニアの今井さんにお話を伺ってきました。平田祐介(ひらたゆうすけ)1980年、東京都生まれ。戦略コンサルタント出身のシリアルアントレプレナー。2011年から複数の事業の立ち上げに関与したのち、2014年にReproを創業、代表取締役CEOを務める。今井太宗(いまいたいそう)2016年1月にRepro株式会社に入社。WEBエンジニアとしてマーケティング機能や分散処理基盤を利用した機能の開発に従事。Labs」を立ち上げ、さらなる付加価値を提供するべく奮闘中。「弊社ではスマホアプリ事業者向けの分析・マーケティング支援や、5000以上のアプリで利用されているSaasツールの販売をおこなっています。そこから得られる3000万デバイスのアプリデータを利用し、マーケティング支援になるようなAI技術の研究をしている形ですね。「Reproでは取得したアプリ内データを活用し、プッシュ型のコミュニケーション施策のコンサルティング提案をおこなってきました。プッシュ型のコミュニケーションは個々人に最適化されているべきという思いがありました。アプリ事業者の運用工数等を考えるとプッシュ通知なども一斉配信が前提になり、その中での最適解を提案することしかできなかったんです。」たとえばプッシュ通知を配信する際も、多くのアプリが昼どきにプッシュ通知を送っているので、自分たちも12時6分に送ろうという結論になってしまう場合もあるそう。それはそれで効果はありますが、理想的なコミュニケーションではなかったそうです。「また、これからの時代、特にデジタル領域において、AIに投資しなかったら時代に置いてかれるだろうとも思っていて。して設立するに至りました。」パーソナライズへの障壁という明確な課題感と、「今」AIをやらなければ時代に取り残されるという危機感。具体的に何を研究しているのか、気になります。アプリデータを利用してマーケティングに生かす研究をしています。AI文脈ではありがちな機能ではあるのですが、すぐに効果が出る実用的な領域にまずは着手しています。「マーケティング分野のAI活用は、IT企業の巨人たちが収益の上がる広告分野に走っているので、私たちはCRM分野でやっていきたいと思っています。確かにCRMやマーケティングオートメーションの分野でのAI活用には可能性を感じます。「弊社ではマーケティングツールとして大事な指標を、そのまま実証実験の指標に置いています。チャーン予測では離脱する人の予測精度ではなく、離脱予測からの施策効果を指標に置く、という具合です。」AI研究の視点で見ると、離脱者予測の精度を高めることをゴールと考えがちです。Reproでは予測する本来の目的である離脱させないことを指標と考え、離脱率がいかに下がるかを指標に置いたそう。24時間すべての時間帯でプッシュ通知を送る実証実験もおこないました。一般的にプッシュ通知は一斉配信で行うことが多く、ユーザー体験を損ねかねない深夜や早朝帯の配信は厳禁だと考えます。実際にアプリのアクセス分析をしてみると、早朝の4時や5時に、アプリを利用しているユーザーも多いんですよね。いったユーザーには朝4時に有用な情報を通知することはむしろ良い体験なはず、と考え、その判定をAIでおこない個人への最適化を図ったりしています。実証実験では、これまで16〜17時で一斉配信していたところを、AIでの時間帯最適化によって「期待行動をするユーザーが20%増」といった成果が出ており、年内にはサービスインする予定とのこと。これまでパーソナライズ機能がついたマーケティングツールは数多くリリースされており、「個々人に最適化したコミュニケーション」をやろうとする潮流は今までもありました。面で、ほとんどの企業が諦めていたと思います。その課題を解決するために、慣習的にはタブーな深夜・早朝帯でのプッシュ通知へも乗り出し、しかも成果まで出している。企業姿勢としても、研究姿勢としても素晴らしいですね......!成果を出すには“三方よしの状態”を作るのがカギ――企業内研究は投資である一方で、企業としての成果も求められると思います。「”企業内”研究所ということを自覚し、エンドユーザー・クライアントに利益をもたらすことを優先して研究することが大事だと思います。研究をしていて感じたのは、AIは飛び道具ではなく、ノウハウの地続きであるということでした。AIを使えば何でも解決すると思われがちですが、そうではなく、研究を繰り返し、ノウハウを積み上げて成果に繋げていくことが大事です。」AIはあくまで今の技術の延長であると認識し、AI以外の技術やノウハウとつなげて、課題を解決していく研究をすることが大事なんですね。「エンジニア(研究者)・クライアント・自社が三方よしの状態を作ることです。エンジニアは、トレンドの技術に触れたい、クライアントは事業で成果・利益を出したいと思っています。状態を作り出すことが大事です。平田さんはあっさりと答えられていましたが、三方よしとなる研究テーマを見つけること自体、とても難しいことかと思います。現場でもユーザーの価値になるものは何かを常に考える慣習があるからこそ、課題感をもって、研究テーマを見つけられるのではないかと思いました。「AI分野は早くやらなきゃダメな世界だと思っているので、研究速度をあげていこうと思っています。今上がっている研究内容はすべてやっていく勢いです。まで、マーケティングの理想論としてあった、必要としている人に必要なタイミングで必要な情報やモノを届けるという仕組みを本当の意味で作り上げたいですね。そのためには、基礎研究領域の研究をしたり、アプリ以外のデータも必要になってくるため、1社だけでは実現できないと思っています。私自身日本の国際競争力を高めていくという目標もあるので、研究所は中立的に活動を行い、営利目的以外でもいろいろな企業や大学と連携していきたいと考えています。「マーケティング分野の研究所として国内で一番になる」「日本の国際競争力を高めていく」など、壮大な目標を掲げるお二人。サービスインする研究もあるなど、一定の成果を収めているところに覚悟と熱意を感じます。研究もどうなっていくのか、今から楽しみでなりません。Adsの広告運用、SEOを軸にしたコンテンツマーケティングまで幅広い経験を持つマーケター。オフライン・オンライン両方を合わせた施策を打てるのが強み。フロントエンドエンジニアとしての経験もあり、企画から実装まで一人で回すことができる。Wed精度は8割程度。