パーソナライゼーションの技術

1．顧客差別化志向

ブロードバンドの普及によりインターネット利用者も増加の一途をたどり、EC（電子商取引）利用経験者もますます増えている。ビジネスの世界では、大手企業だけではなく、中小規模企業や個人のEC進出も目覚しく、激しい競争が繰り広げられている。

淘汰の激しいECビジネスを勝ち抜くための有力な手段として OneToOne マーケティングと、それを実現するためのパーソナライゼーション技術が注目されているが、行政機関のサービスにも同じことが要求されている。

顧客としての国民・市民、さらに企業や公共団体等の利用者は置かれた立場もサービス要求も様々に異なるため、従来の画一的なサービスメニュではきめ細かに対応できないからだ。海外の電子政府先進国ではこの技術が広範に使われている。

今回はこのパーソナライゼーション技術を取り上げ、簡単に紹介する。

2．パーソナライゼーション技術

パーソナライゼーションとは「利用者を個人として識別・特定すること」を意味しており、顧客のさまざまな情報（顧客の Web 閲覧行動、購買行動、問い合わせ内容など）をもとに、顧客に最適な情報を提供するという戦略、あるいはそのための技術のことをいう。以下では、代表的なパーソナライゼーション技術を紹介する。

・ビジネスルール方式
あらかじめ決められたビジネスルール（業務上の規則）に、顧客の行動をマッチングさせ、各顧客にリアルタイムにルールの結果を提示するという方式。

たとえば、航空券を購入した顧客に現地情報を提供するといった例があげられる。この方式はあらかじめルールを決めておかなければならず、高いメンテナンスコストなどの問題はあるが、実証されたルールを使える点で、信頼性は高く、その効果は大きい。

・協調フィルタリング方式

ある顧客と似たような行動パターンの顧客を自動的に抽出し、抽出された顧客の嗜好情報をもとに、その顧客の嗜好を推測するというAI（人工知能）的アプローチ。

ルールベース方式のように既存のルールは不要で、メンテナンスコストはかからないが、ほかの顧客との類似性を利用するため、大量の顧客情報や顧客行動情報が必要になる。大規模サイトで効果がある。

・コンテンツベースフィルタリング方式

コンテンツに属性を付加し、付加された属性に対して、顧客の嗜好情報を蓄積し、蓄積された嗜好情報をマッチングして、コンテンツ情報を抽出する方式。

あらかじめコンテンツに属性を付加（カテゴリに分類）しておく必要がある。大量の顧客データを必要としないものの、コンテンツの属性をいかに付加するかがポイントとなる。コンテンツのカテゴリ分類をサポートする手法もある。

・データマイニング

CRM ですでに実績のあるデータマイニングで利用されている統計解析や機械学習といった技術を応用しようというもの。分類や相関の結果をルールとして取り込むことで、リアルタイムなレコメンド（お勧めメニュ提示など）を実現する。

・ハイブリッド型

上記のさまざまな手法を組み合わせたもの。それぞれの利点を生かし、欠点を補うことで、最適なパーソナライゼーションを実現する。

3．日本ユニシス・グループでの取り組み

日本ユニシス グループでは、早くからパーソナライゼーションに注目し、リアルタイムレコメンドを実現するソリューションを使ったシステム構築の提案、ソリューション適応サービス、システム構築支援を行ってきた。

これまで、パーソナライゼーション技術は、主に Web を利用した民間のECビジネスに適用されてきた。今後、行政機関や付属機関、研究所、学校等、公的な事業体のECサービスへの適用は必然であると考えられる。また、パーソナライゼーション技術が効果をもたらすのは Web ビジネスだけではない。

ネットワークや利用端末の多様化、ユビキタス コンピューティングの普及により、携帯電話、PDA、カーナビなどの情報量の限られる端末を利用したサービスの拡大が、今後ますます予想され、その限られた情報量の中で、できる限り多くのサービスを提供する必要性が生まれてくるだろう。

このように、顧客に最適な情報だけを抽出して提供するパーソナライゼーション技術は、M（モバイル）コマース、T（テレビ）コマース、テレマティクスなどといった新たな分野においても、その効果が期待できる。

日本ユニシスはこれらの分野に注目し、センサ利用やユビキタスでの新たなビジネス展開に加え、パーソナライゼーションがもたらす付加価値としてのサービス提供に取り組んでいる。

皆川　和花 日本ユニシス株式会社 サービスビジネス統括部／ユビキタステクノロジ＆サービス部

提供：日本ユニシス