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楽天のデータサイエンス/AIによるビッグデータ活用
楽天株式会社
グローバルデータ統括部
データサイエンスコンサルティング部
ビジネスデベロップメント課
シニアマネージャー 勝山公雄
年 月 日
2
略歴紹介(勝山公雄)
年 月 日本オラクル株式会社 入社
データベース、ミドルウェア、アプリケーション、ハードウェア
それぞれの事業にわたり、データ活用の仕事に携わり、
製品主管、プリセールス、研修、コンサルティングに従事
金融、製造、流通、通信、公共公益などほぼ全ての業界のお客様を支援
年 月 日本オラクル初のデータサイエンティスト
年 月 コンサルティング合同会社 入社
所属
チームの立ち上げから営業およびマーケティングを主に担当
年 月 楽天株式会社 入社
所属
楽天全体のデータサイエンスをコンサルティング
3
楽天での活動
• 楽天ーグローバルデータ統括部
• 金融担当コンサルタント( 年 月)
• メンバー 名を含むマネージャーとしてカンパニー との取り組みを開始
• 要望を聞くことだけでなく提案ベースのプロジェクトも含め、多くのデータサイエンスプロジェクトをマネージ
• 法人情報統合プロジェクト( 年 月)
• コンシューマー顧客ではなく、企業クライアントの情報を統合するデータベース構築プロジェクトをプロジェ
クトマネージャーとして担当
• グループ内コンサルティング部門の構築( 年 月)
• コンサルティング部として発足
• 広告事業を除くグループ全体(金融、コマース、モバイル等)のコンサルティング部門を担当
• グループ約 名の社員が所属するチームまで拡大
• 外販コン楽天サルティング部門の構築( 年 月)
• で得られたノウハウやインサイトを外部企業向けに販売するための部門を担当
4
目次
楽天グループのビジネス全体像
楽天のデータサイエンス概要
楽天におけるデータサイエンス事例
データガバナンスの取り組み
コンサルティングサービスのご紹介
5
楽天のビジネス全体概要
6
楽天経済圏を表す楽天の数字
グループサービス利用者数
世界で約 億人
事業展開
か国
年 月 日時点
7
年財務ハイライト
売上収益の成長率
グローバル流通総額 兆円
国内 流通総額 兆円
連結業績サマリー
インターネットサービス
売上収益 億円 営業利益 億円
金融事業
売上収益 億円 営業利益 億円
重複調整前数字
年度 資料より
https://corp.rakuten.co.jp/investors/documents/
8
楽天のサービス一覧( 年 月現在)
9
楽天のグローバルビジネス全体像
10
目次
楽天グループのビジネス全体像
楽天のデータサイエンス概要
楽天におけるデータサイエンス事例
データガバナンスの取り組み
コンサルティングサービスのご紹介
11
データ活用のビジョン
エンドユーザーにとって
ベストな商品・サービスの発見を助ける
プラットフォームのプレイヤー
(クライアント)の成功
多量多種のデータから
ユーザー体験の向上余地を補足し
サービスの革新を起こす
12
13
デモグラフィクス
• 年代
• 性別
• 地域
•
インタレスト
• ファッション
• コスメ
• 書籍
• ...
アクティビティ
• 旅行頻度
• 直近予約
• 生涯消費金額
•
ビヘイビア
• 利用端末
• 価格帯
• アクティブタイム
•
楽天サービスの から数百にも及ぶ項目を導出
14
● 類似
● 類似
● 類似
ターゲット顧客のLook a like拡張
15
効果の高いマーケティングアクション
デモグラフィック
検索履歴
サイト訪問
購買履歴
ポイント利用傾向
AIrisが楽天の保有するビッグデータを分析することで、
消費行動に対する詳細な理解を実現し、マーケティン
グソリューションを提供します。
ファクトベースのビッグデータ
15
楽天のビッグデータと比較
分析することで、ターゲッ
トのユーザー像を高精度に
可視化
独自のアルゴリズムで消費
行動を解析し、購買の見込
みがあるユーザーを的確に
抽出
16
目次
楽天グループのビジネス全体像
楽天のデータサイエンス概要
楽天におけるデータサイエンス事例
データガバナンスの取り組み
コンサルティングサービスのご紹介
17
楽天内におけるデータサイエンス事例
テーマ 概要
店舗診断 店舗ごとの商品ページ自動診断サービス
顧客理解 Customer DNAの顧客分析
サーチ サーチランキングアルゴリズムの改善
広告 広告投資効果推定と広告投資効果の最適化
Web画面 各種Web画面のパーソナライズ
キャンペーン Bandit Algorithmによるクーポン配布の最適化
マーケティング 流通金額の予測、顧客属性の予測
マーケティング アップセルの予測とターゲティング
マーケティング 種々のリコメンドロジック開発
リスク 信用リスクのモデリング
不正検知 不正検知のモデリング
キャンペーン ふるさと納税促進
広告 広告投資効果推定と広告投資効果の最適化
マーケティング メールリコメンデーションモデリング
マーケティング バナー出力の最適化モデリング
マーケティング 顧客分析からクロスユースの促進
マーケティング キャンセル予測要因分析
Web画面 トップページのパーソナライズ
テーマ 概要
顧客獲得 顧客分析によるアップグレード案内
顧客獲得 顧客分析によるグループ内送客
離反防止 取引データの分析による離反防止
Web画面 各種Web画面のパーソナライズ
マーケティング マーケティング戦略構想策定支援
マーケティング ソーシャル活用支援
システム データ活用システム構想コンサルティング
システム CRMシステム活用コンサルティング
リスク 事業内データ活用による信用スコアリング
リスク 楽天グループデータ活用による信用スコアリング
広告 顧客分析によるグループ内送客
クライアント理解 クライアント業種分類
広告 位置情報活用による広告ビジネス支援
キャンペーン 顧客分析によるターゲティング
店舗支援 顧客分析から店舗への誘致
戦略構想 データ戦略構想策定支援
10以上の事業に対し、30を超えるテーマで実施
18
目次
楽天グループのビジネス全体像
楽天のデータサイエンス概要
楽天におけるデータサイエンス事例
データガバナンスの取り組み
コンサルティングサービスのご紹介
19
データガバナンス専門組織の設置
データ活用専門組織とは別に、セキュリティ専門組織の配下に設置され、特にグループ横断でデータが使用される際にはグループ
内ルールの徹底と標準的な考え方の構築を行っています。
IT部門
データ活用部門 データガバナンス部門
データ整理
データ関連製品開発
データサイエンスコンサルティング
攻めのデータ活用
情報セキュリティ
プライバシーポリシー
コンプライアンス
守りのデータ活用
20
トレーニングプログラムの実施(機械学習 、データガバナンス)
データガバナンスおよびデータ活用のためのトレーニングが定期的に実施され、データ活用の際に気を付けるべき事項の徹底や、
データサイエンティストになるために必要な高度なデータ分析スキルについても実施されています。専門的なスキルに限らず、各部
署で徹底すべき注意事項についても共有されています。
担当者
トレーナー
トレーニング
担当者
トレーナー
トレーニング
個別トレーニング集合研修
自己研鑽実地トレーニング個別トレーニング自己学習集合研修
データ
ガバナンス
機械学習
/AI
e-ラーニング
News Letter配信
実データの活用
DG担当
e-ラーニング
News
Letter
担当者
プロジェクト
アドバイス
プロジェクト
担当者→トレーナー
チャンピオン
アドバイザ
自己判断
他の担当者
21
データコントロールボードの設置(セキュリティ、ポリシー、法務)
( )という窓口が設置され、情報セキュリティ、プライバシーポリシーなどのあらゆるポリシーおよび
法務的観点から、部門をまたがるデータ活用における審査が行われています。これにより、データに基づくアクションが実行された場
合におけるレピュテーションリスクやコンプライアンスにおいて守ることが徹底されています。
アクション実行承認提出ユースケース作成アクション検討
ビジネス担当
データ担当
担当
アウトプット
アクション
検討
ユースケース
作成 申請
アクション実行
承認
アクション素案 ユースケース 申請チケット 実行結果レポート
結果
受領
詳細
検討
再検討
中止
22
実行プロセスの徹底(データ活用、ガバナンス)
データ活用のコンサルティング部門の設置および実行によって、横断的なデータ活用を意識した実行プロセスが徹底され、ナレッジ
が共有されることにより、よりデータ活用が促進されています。グループ会社間の活動になる場合は、必要に応じて業務委託契約
を結ぶなど、コンプライアンス面でも注意しながら実施されています。
データの所在 体制 プロセス データコントロール
コンサルタント ビジネス担当者
業務委託契約
データの発生源
データの保管
データの活用
データオーナー
データサイエンティスト
データ活用部門
ビジネス課題
データ分析課題
パーミッション
データ活用アクション
情報セキュリティ
法令
ポリシー
その他規制
23
目次
楽天グループのビジネス全体像
楽天のデータサイエンス概要
楽天におけるデータサイエンス事例
データガバナンスの取り組み
コンサルティングサービスのご紹介
24
楽天のデータサイエンスコンサルティングサービス
楽天のデータ活用ノウハウやインサイトから、お客様にお役立ちするためのコンサルティングサービスを開始
1.データ分析サービス
楽天のデータもしくはお客様のデータを活用したインサイトを提供します
アウトプット例:カスタマージャーニーマップ、ペルソナ像、顧客スコアリング
2.データ活用戦略立案支援
データ活用における将来ビジョンや組織作りなどを一緒に検討します
アウトプット例:データサイエンス戦略構想、組織構想、ロードマップ
3.データプラットフォーム構想策定支援
データ活用のプラットフォーム( )について一緒に検討します
アウトプット例:データマネジメントアーキテクチャ、データガバナンス設計
4.データ活用研修サービス
データサイエンティスト育成のための研修やワークショップを提供します
提供サービス例: ワークショップ、 時間× 回の か月ワークショップ
ご支援メニュー
カスタマージャーニーマップ
ビジネス優先度マップ
指標ツリー
25
このようなお悩みがありましたら、ご相談ください!
データサイエンスを始めたいが、何から始めればよいかわからない
データサイエンス専門組織を作ったが、進め方、促進の仕方がわからない
あまり良いデータ活用のアイデアが出ず、行き詰ってしまっている
データ活用戦略を立てたいが、うまく定まらない
 や システムを構築しているが、上手に活用されている自信がない
データサイエンティストを育成したい
楽天のデータサイエンス/AIによるビッグデータ活用

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