株式会社ＡＬＢＥＲＴ 事業の内容 (2015年12月期)

(1) 経営理念とコアコンピタンス
経 営 理 念 「分析力をコアとし、顧客の意思決定と問題解決を支援する」
当社は、高度な「分析力」をコアとするデータサイエンティスト(※1) 集団として、市場のニーズに耳を傾け、ビッグデータアナリティクス領域における最適なソリューションを提供することで、企業が保有するデータ資産を有効活用するための支援を続けてまいりました。特にアドテクノロジーやCRM領域におけるビッグデータ活用には定評があり、製造業や金融機関、商社、Eコマース等、幅広い業種の大手企業にソリューションを提供しています。最近では、ディープラーニング(※2) や状態空間モデル(※3) など、最先端の分析技術をいち早くビジネスに応用し、クライアントの企業価値向上に貢献しています。
[用語解説]

※	用 語	解説・定義
1	データサイエンティスト	データサイエンス力及びデータエンジニアリング力をベースに、データから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナルのこと。
2	ディープラーニング	「(3) 今後の可能性について」をご参照ください。
3	状態空間モデル	時系列データの中に隠れた因果関係を発見し、それをモデル化するものであり、観測できない隠れた「状態モデル」と、観測した結果である「観測モデル」からなる。

(2) サービスについて
当社の事業は単一セグメントであるため、セグメント別の記載は省略しておりますが、「マーケティングプラットフォーム」、「アナリティクス・コンサルティング」の2つのサービスに整理し、それぞれの特徴は以下のとおりであります。

(マーケティングプラットフォーム)
「ビッグデータ」がトレンドワードになり、企業内に蓄積・散在している大量のデータへの注目が集まるなか、データを有効活用し、より高度なマーケティング施策へ展開しようとする動きが高まっております。それを実現するための方法のひとつとして、データマネジメントプラットフォーム(DMP)(※4) を社内に構築しPDCAサイクルの実行へとつなげるものです。
当社は、国内企業としてはいち早くこのDMPの重要性に着目し、統計を活用し高度なデータ分析を行うアナリティクス領域と、大量のデータ処理やプラットフォーム構築などを行うエンジニアリング領域からなる高度な「分析力」によって、自社開発したプライベートDMP(※5)「smarticA!DMP」を提供するサービスを展開しております。
主にECサイト上などでユーザーごとにパーソナライズされたおすすめを表示するレコメンドサービス「おまかせ!ログレコメンダー」(2014年10月「Logreco」に名称変更)は、2007年11月のリリース以来、累計で340サイトを超える導入実績があります。また、蓄積された大量のデータを解析してマーケティング施策のためのルールを演算するシステム「smarticA!データマイニングエンジン」を2013年2月にリリース、演算されたルールに従ってWeb、メール、コンタクトセンターなどオムニチャネル(※6) により顧客に接し、顧客ひとりひとりの属性に応じたOne to oneマーケティング(※7) を実現するためのキャンペーンシナリオシステム「smarticA!キャンペーンマネジメント」を2012年12月にリリースなど、クライアントとユーザーのコミュニケーションを最適化するためのツールを先行リリースし、2013年5月にはこれらのサービスをコアとするプライベートDMP構築を請負う統合的サービスとして「smarticA!DMP」をリリース致しました。
「smarticA!DMP」は上述のほかに、企業内に散在するデータを統合し蓄積するデータベース「DWH」、蓄積された大量の行動履歴データを解析してユーザに最適な広告を配信する「行動ターゲティング広告システム」を活用した広告最適化ソリューション、実行された各種施策がどのような効果を挙げたのかモニタリング・分析するための「BIツール」、当社のデータサイエンティスト(※8) がクライアントと同じ環境にアクセスし、統計解析を行うことが可能なクラウド型「統計解析ソフトウェア」により構成されております。
その中でも特に「smarticA!データマイニングエンジン」および「smarticA!データキャンペーンマネジメント」は自社開発であることが強みであり、カスタマイズ性に富み、導入時にはクライアントのニーズにあわせて必要なサービスのみをピックアップして提供し、必要に応じて提供するサービスを増やすなどスモールスタートでスケーラブルなシステムとなっております。
また、「smarticA!DMP」の活用には、データの蓄積や分析の方法だけでなく、最終的にどのようなマーケティング施策を実施していくかという設計が不可欠となりますが、これまで様々な規模・業種の企業のデータ分析とマーケティング施策の支援を行ってきたノウハウをもって、クライアントごとのDMP設計と構築、及びスムーズなオペレーション実現までを一貫して支援することで、クライアントの「顧客満足度の向上」と「効果数値の明確化」に至るまでのフォローアップを実現しております。

(アナリティクス・コンサルティング)
企業内に蓄積される大量のデータのみならず、インターネット広告を中心とした広告配信データ、マーケティングデータを販売する3rdパーティデータ(※9) など、以前に比べて大量且つ多様なデータが各方面のデータベースに蓄積されるようになりました。企業はこれらのデータを分析した上で、経営課題の解決や意思決定の合理化に取り組む努力をしていますが、国内にはマーケティングと統計解析の知識を有し、且つ大量のデータを取り扱うためのIT技術を保有する人員が不足しているため、企業がビッグデータを分析する人員を自社で抱えることが難しいという現状があります。
このような状況のもと、当社のコアコンピタンスである「分析力」そのものをサービスとして提供する「アナリティクス・コンサルティング」として、企業からデータを拝受して分析し、マーケティングの示唆やマーケティングオートメーションシステムの設計を指南する分析コンサルティング、顧客分析 / 商圏分析 / 商品分析 / 広告分析等の課題解決に必要な各分析メニュー、統計解析関連に深い知見を持つ講師陣を豊富に揃え企業に派遣して講義をするデータサイエンティスト養成講座などを展開しています。

① 分析コンサルティング
高度なビッグデータ関連システムの開発を推進するために必要なコンピュータサイエンスと、企業の経営課題を解決するためのソリューションを提供する上で不可欠なマーケティングサイエンスの両方を兼ね備えた、他に類を見ない専門集団として、ビッグデータの分析とコンサルティングを請け負う事業を展開しています。課題のヒアリング、現状データの確認、解決策の提示、ソリューションのご提供、その後の検証まで手厚いフォローに至るまでの一気通貫サービスが特徴であります。
② 顧客分析 / 商圏分析 / 商品分析 / 広告分析
データドリブンな意思決定はあらゆる企業で必要とされており、顧客分析、商圏分析、商品分析、広告分析、最近ではM2M(※10) やO2O(※11) に纏わるデータの分析など幅広いニーズに応えています。
③ データサイエンティスト養成講座
大手企業をはじめとして、今後ビッグデータ領域でのビジネス展開を検討している情報システム企業や総合代理店など、自社内にデータサイエンティストを養成していきたいという企業ニーズに向けて、日本を代表する統計解析関連の講師陣を企業に派遣して講義をするデータサイエンティスト養成講座を展開しています。

[用語解説]

※	用 語	解説・定義
4	データマネジメントプラットフォーム	自社と外部のさまざまなデータを一元管理・分析するためのプラットフォームのこと。Data Management Platformの頭文字3文字をとって「DMP」と略される。DMPはさらに、オープンDMPとプライベートDMP(※2)とに分類される。
5	プライベートDMP	企業内で、多様かつ大量のデータを統合管理・分析し、マーケティング施策に活用するためのプラットフォームのこと。※1参照
6	オムニチャネル	オンラインストアや実店舗のほかあらゆる販売チャネルや流通チャネルを統合すること。またその統合販売チャネルの構築により、どの販売チャネルからも同じように商品を購入できる環境を実現すること。
7	One to oneマーケティング	One to oneを、一つの販売機会に対し1最小顧客セグメントと定義し、それぞれの接点の最適化を実現し、顧客との継続した関係を維持することための活動のこと。
8	データサイエンティスト	データサイエンス力及びデータエンジニアリング力をベースに、データから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナルのこと。
9	3rdパーティデータ	直接の当事者(自社)ではない第三者が保有するデータのこと。
10	M2M	機械間で通信ネットワークを介して互いに情報をやり取りすることにより、自律的に高度な制御や動作を行うこと。 「Machine to Machine」の略。
11	O2O	ネット上(オンライン)から、ネット外(オフライン)店舗等での行動へと促す、または、オンラインでの情報接触行動をもってオフラインでの購買行動に影響を与えるような施策のこと。 「Online to Offline」の略。

(3) 今後の可能性について
当社では、人工知能の最有力な手段とも言われている最先端の機械学習手法である「ディープラーニング」を活用し、コスト削減と精度の向上の実現のために、人手を介さずに大量の画像に対して自動的にタグ付けを行なうシステムを開発しています。この先端の画像解析技術を応用することにより、科学的な根拠に基づく意思決定を支援する画期的なソリューションを提供することが可能になります。
人工知能は1950年代から研究が進められてきました。この研究の歴史において、ディープラーニングは50年来のブレイクスルーと呼ぶべき画期的な技術として注目を浴びています。ディープラーニングは、人間の脳神経の働きをコンピュータ上でモデル化して再現したニューラルネットワークの一種です。人工知能の技術的壁とされてきた「特徴抽出」を、人に依存せずコンピュータが自動的に行なえるという点において、これまでの技術と一線を画しています。当社では、理化学研究所脳科学総合研究センターで神経科学、特に高等動物の高次視覚野に関する研究に携わったメンバーを中心に、ディープラーニングの継続的な研究開発を行なっています。
当社は、この技術を利用して大量の画像を解析し、自動的にタグ付けをするサービスの提供を2015年9月より開始しました。クライアントのマーケティング分析や商品レコメンデーションへの応用だけでなく、さまざななビジネスへの展開が見込まれています。

(4) 事業系統図
当社の事業系統図は、次のとおりであります。

※12 DSP、※13 CMS

[用語解説]

※	用 語	解説・定義
12	DSP	インターネット広告において、広告主、広告会社側の広告効果の最大化を支援するプラットフォームのことで、予算配分やターゲティングといった配信条件の最適化や、広告管理業務の効率化をはかることができる。 「Demand Side Platform」の略。
13	CMS	コンテンツ管理システム。web上でコンテンツを構成するテキストや画像などのデジタルコンテンツを統合・体系的に管理し、配信など必要な処理を行うシステムの総称。 「Content Management System」の略。