20120620 idg(ontrox) v1.6

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Insight DiggerInsight Digger (IDG)(IDG)のご紹介のご紹介--プロモーション最適化⽀援ケースプロモーション最適化⽀援ケース--

2012.6


解析と可視化をさせるInsight Digger (IDG)を利⽤することで、すべての企業が持っているデータを有⽤な形に活かすことができます。

Insight Digger (IDG)の概要

これまでこれから

⾼度解析テクノロジー

⾼速可視化テクノロジー

Insight Digger (IDG)

企業が取り扱えるデータは多数あるにもかかわらず活⽤できていない。

顧客データ

ネットでの話題

購買履歴

問合せ内容

広告配信データ

事業アイデア集

意味のあるデータを直感的に理解し、活⽤している。

？

様々な現象をその関係性を解析してノード（結節点）とエッジ（結節線）で表現する

ビジュアライズする技術。

多⾔語やあらゆるデータの型や⽂法が正しくない⼝語などの⾮定型のデータも

特徴を解析する技術。

次の打ち⼿は…


IDGの特徴

「意味のある情報が視覚的に理解できる」「⼤量のデータ処理に対応可能」「⼿間のかからない」といった点で様々なお客様から⾼い評価を受けています。

意味のある情報が視覚的に理解できる

⼤量のデータ処理に対応可能

メンテナンス・分析に⼿間がかからない

⼀般的な「単語別」の出現数でなく、「内容別」に整理されます。加えて、内容が近いものが近くに配置されるといった各グループの関係性を整理されていることから、意味のある情報が視覚的に把握できます。

スマホの話題のマッピングイメージ

独⾃の⾼速演算⼿法により、⽇次で約4万件といった⼤量のデータでもサンプリングを抽出するのでなく、すべての実データを分析・可視化を実現することができます。これにより、より正確に全体像を把握することができます。

⼊⼒⽅法について

カメラの操作⽅法について

充電時間について

⾳声検索について

ボタン操作について

アプリの操作⽅法について

アプリのダウンロード

について

⼀般的な「構⽂型解析」でなく「計算型解析」なので、単語をマシーンに覚えさせるような辞書登録のメンテナンスが不要でかつ、⼝語にも対応できるため、ノイズの除去といった作業も不要で、運⽤の⼿間を抑えることができます。粒度：影響の⼤きさ

線・距離：関係性


IDGの主な適⽤事例

様々な企業のニーズに合わせて、独⾃にチューニングしてサービスを提供しております。

市場がどの因⼦で拡散し収束して⾏くのかを可視化することによって、最適なタイミングで、最適な対象者に、最適な情報を当てることができ、プロモーション効果を最⼤化します。

・プロモーションの最適化各アイデアの関係性をビジュアライズしてアイデア全における議論の核、⽅向性を認識できるようにする。これにより、より深いアイデアや斬新なアイデアを出せるようにします。

・アイデア創出の⽀援

・ソースコードの最適化プログラム同⼠の関係性を可視化することによって、ボトルネックになっているプログラムなどを⾒つけて、ソースコード全体の最適化を⾏います。

問合せの⼤量のログデータを⾼速に解析して、質問内容・傾向の変化や主な問合せ内容、及び重要度の⾼い質問を直感的に把握できるようにします。これによって、より効率的な運営を⽀援します。

・コールセンター運⽤費削減


プロモーション最適化での利⽤イメージ (1/3)

シーン1 市場を俯瞰して話題の全体像を把握ネット上の話題の全体像特定の話題

何万件とある⼈の⽬では読み切れない市場での話題を、俯瞰して把握することができます。また、確認したい内容のクラスターについては、ズームアップして内容を簡単に理解することができます。

話題の⽅向性・全体像を把握し「今、必要とされている話題の検討」に活かしたり、影響⼒のある情報発信者を特定することで「情報を発信してもらう対象の検討」を⽀援します。

「クラスターの中⼼」＝ココを把握するだけで該当の

クラスターの意味が分かる

話題の中⼼

できること

活⽤例



シーン2 どのような話題が、いつ、どのようにして拡散・収束したのか？

時系列で変化を⾒ていくことで、増加・減少傾向にある話題を素早く把握できます。また、週次や⽉次、季節などにおける変動性も把握することができます。

「プロモーションを⾏う最適なタイミング」を測ったり、「広告効果を⾒据えたプロモーション」を⽀援します。

イベント効果もしくは、炎上

定常的に発⽣するニュース

サイト

できること

活⽤例


(補⾜) ⽣活者の属性

「単語の出現頻度」ではなく、「議論の内容」を分析していくことで、より購買に影響を及ぼす⽅法の模索を⽀援します。

話題を発信する回数

話題を引⽤する回数

発⾔者の発⾔特性のマッピング

議論する内容に応じて購⼊対象商品が左右される

「どのような議論が今、起こっているのか？」「対象商品と競合商品のマインドシェアは？」

を理解して、情報を発信することが重要。

ニュース・メディア

議論する⼈話題を拡散

する⼈

ROMユーザー


対応すべき重要度の⾼い新しい問合せ内容を、素早く問合せ内容のリストから発⾒することができます。また、他の問合せ内容との関係性もマップから直感的に理解することができます。

「市場の変化に合わせた素早い対応策の⽴案」を⽀援します。


シーン3 対応すべき新事象を素早く発⾒する

重要度順の問合せ内容新事象の発⽣後、

問合せが多くなっている状態新事象の発⽣した状態

新規アプリについて対応すべき問合せ内容

重要度の低い問合せ内容

⼊⼒⽅法について

ソフトのバグについて

アプリのダウンロードについて

充電時間について

カメラの操作⽅法について

New

：

できること

活⽤例


サービス運⽤例

ユーザーは、解析対象のデータを所定のフォルダーに格納するだけで、解析結果をクライアント側で確認するといった運⽤を実施します。

インプットデータフォルダー

アウトプットデータフォルダー

ビジュアライゼーションアプリ

解析対象データ

解析サーバー

Step1 解析対象データを所定のフォルダーに格納

Step2 チューニングされた基準で解析を実施

Step3 アプリで解析後データを開く

ユーザーアクション

システムイメージ


IDG Architecture

⼈物と発⾔に抽象化

Object Relation logic

Tinkerpop

その他プラグイン



Twitter DB(mysql)

twitter crawler

Graph DB

View logic

Web browser

Twitter 拡散・収束ロジック


発⾔内容別分析

IFA

twitter APIBlogDB(mysql)

本⽂Timestamp

Sub graph

抽出し抽象化してサービスに投げる

レスポンスをGraphDBへ保存









⼈物、本⽂に線をつなげる

本⽂Timestamp

本⽂Timestamp

コールセンタDB

(mysql)

view logic

Mysqlconnect

データの⽅向とプロトコル

TinkerpopBlueprintsMysql

connect

Mysqlconnect

Mysqlconnect

Request Response

TinkerpopBlueprints

TinkerpopBlueprints

Tinkerpop RexsterREST Json

IDG Architecture


IDG操作画⾯ 2012/6/16版

アクターの選択(選択したアクター

を表⽰)

ビジュアライズの拡⼤縮⼩

マップリデューススライダー(ノード・エッジ数の増減設定)

ビジュアライズマウスドラッグで表⽰位置移動

ノード情報選択したノードのID、tweet などの詳細情報

選択したノードに関係するエッジを表⽰

ノード数の時系列カウントグラフ

タイムライン上の期間設定

オブジェクト切り換えタブ「発⾔者別の表⽰」もしくは

「発⾔内容別の表⽰」

画像・映像保存機能


ONTROX 会社紹介

本社：⼤阪市中央区北浜東2-17, ART AGITO 1961 1F,2F

HP: www.ontrox.com

専⾨領域: ⾃然⾔語解析、複雑系解析、それ関連するミドルウェアの開発・販売、及び、テクノロジーの評価・実験検証及び、導⼊コンサルティング

主要取引先

株式会社電通、株式会社電通国際情報サービス、GMO グループ各社、Panasonic乃村⼯藝社など

会社概要

設⽴: 2010年 7⽉

最先端の技術と知性でRockし続ける集団ONTROX

サービス

プロダクトInsight Digger ：解析及び⽰唆のビジュアライゼーション・エンジン提供Mind Factor Analyzer :思考解析エンジン提供Zukool Feature Similarity Mapping : 特徴/関連性解析エンジン提供ZuKool Agent : パーソナライゼーション・エンジン提供

サービスデータサイエンスコンサルティング、GPGPU化サービス解析エンジン開発,技術審査及び技術研究開発

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