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シルバーエッグ、購買なしの閲覧情報から商品間の相関作成するアルゴリズム
October 29 , 2009 23:35 | Venture Now 編集部
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シルバーエッグ・テクノロジー株式会社 ベンチャーサーチ

 シルバーエッグ・テクノロジー株式会社(本社:大阪府吹田市、代表:トーマス・フォーリー)は、同社のECサイト向けレコメンデーションASPサービス「アイジェントASP」を機能拡充。新たなアルゴリズムも追加し、11月16日よりサービス名称を「アイジェントEC」に改める。

 「アイジェントASP」は、訪問ユーザーごとの行動履歴を学習しリアルタイムにレコメンドするASPサービス。訪問ユーザーの行動履歴/購買履歴から商品間の購買相関を分析し、訪問ユーザーにとって最適と思われる商品をリアルタイムに自動選別/表示する。既存のシステム構成やプラットフォームに依存せず利用可能。2006年11月17日には、レコメンデーションASPに関するビジネスモデル特許を取得(特許番号3880969)している。ライセンス/システム構築などの初期費用は不要で、導入後のレコメンド商品の売上成果に応じて課金(5%)する成功報酬型課金。



 今回の拡充では、新たなアルゴリズムとして、ユーザーの導線を追跡・解析し、該当ページにたどり着くまでの経路に応じて、異なる商品のレコメンドを行える「パス・ディペンデンシー」(PathDependency:ユーザー動線追跡型)を独自開発し、採用。「点と点を比較・分析するのではなく、これまでの行動履歴を線として捉えてその先を予測・分析する」(同社 専務取締役 西村氏)。さらに、商品Aに対して、推奨された商品Bが、クリックされた場合はAB間の相関関係を強め、逆にされなかった場合は弱める調整を行う「強化学習」のアルゴリズムを加えた。

 この2つのアルゴリズムにより、これまで想定してきた商品間の3つの相関関係である「同時購買相関」(複数ユーザーの行動履歴から該当商品と合わせて推奨する商品、例:弁当に対してお茶などを推奨)、「過去購買相関」(複数ユーザーの行動履歴から、該当商品ではない選択肢となる商品を提案、例:弁当に対しておにぎりを推奨)、「閲覧購買相関」(複数ユーザーの行動履歴から閲覧パターンで商品を推奨、例:過去ヨーグルとの棚を見た後おにぎりを買うことが多い、ヨーグルトの棚でおにぎりを推奨)加え、新たに購買が絡まない、閲覧だけの相関関係(閲覧閲覧相関)を想定したレコメンドが実現できる。「閲覧閲覧相関が加わったことで、これまで以上に、よりパーソナルなレコメンドを可能になる」(西村氏)

 また、同社では今回の機能拡充を機に、製品ラインナップの名称を「アイジェント」ブランドで統一。11月16日より、EC向けのレコメンドサービスであるアイジェントASPについては、「アイジェントEC」と名称を改める。

シルバーエッグ・テクノロジー株式会社
http://www.silveregg.co.jp/

News Category サービス拡充
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