Tokyo video tech #5 presentation document.

1. TOKYO VIDEO TECH #5
データドリブンな
動画コンテンツ制作の裏側
株式会社Viibar
メディア開発事業部 データアナリスト
赤坂達也

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はじめに
テレビ業界出身者が多い弊社で、どのようにしてデータドリブンな環境を構築して
いるのか、また、どのようにデータを活用しているのかについてご紹介させていた
だきます。
よろしくお願いいたします。
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自己紹介
名前：赤坂達也（Vo.）
所属：株式会社Viibar メディア開発事業部
経歴：
● システムエンジニア
○ 宇宙開発など
● 公共のインフラエンジニア
○ 電柱を建てる（物理的な意味で）
● NHKのエンジニア兼データ分析
○ 投稿プラットフォームのデータ分析等
● Viibarのデータアナリスト
○ 今に至る
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メディアに関わるデータ活用
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どこからどのようにしてデータを集めているのか
基本的に、データを取得することができるAPIがあるSNSなどのプラットフォーム
の場合はAPIを使用します。
APIが存在しない場合は、サイトのそのものをスクレイピングしてデータを集めな
ければならない場面もあります。
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APIがある APIがあるけど、難あり APIがない
Facebook Twitter LINE
Instagram SmartNews
YouTube 等々...

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ただし、
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どこからどのようにしてデータを集めているのか
スクレイピングをする場合は、SNSプラットフォームに限らず禁止されている場合
もあるため事前に利用規約（プライバシーポリシー）などで確認する必要がありま
す。
規約内で記述されている文言は、SNSプラットフォームによって異なりますが「ス
クレイピング」や「自動化」がキーワードとして用いられています。
例として…
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利用規約 - Twitterの場合
参考：
Twitter サービス利用規約 - https://twitter.com/ja/tos#current
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利用規約 - Facebookの場合
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参考：
Facebook 利用規約 - https://www.facebook.com/legal/terms#other-terms-policies

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利用規約 - Instagramの場合
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参考：
Instagram 利用規約 - https://help.instagram.com/581066165581870

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どこからどのようにしてデータを集めているのか
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利用規約に違反をした場合、アカウントの停止になる場合があります。
弊社では、色々なお客様からアカウントを預かっているため、万が一アカウント停
止になってしまうと、お客様に大変迷惑をかけてしまうためスクレイピングはおこ
なっておりません。
最近ではInstagramもデータの不正利用を通報すると懸賞金がもらえるなどのプ
ログラムを開始したため、スクレイピングにはそれなりのリスクがつきまとうという
ことを認識しておかなければなりません。

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スクレイピングは
用法用量を守り、
正しくお使いください。
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どこからどのようにしてデータを集めているのか
データをどのように集めているかの簡略図
Google
Cloud
Functions
Google Apps
Script
Google
BigQuery
Google
スプレッドシート
BIから接続
● Googleデータポー
タル
● Tableau
データ基盤
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データの取扱で苦労すること
APIの仕様書、載ってないこと多すぎ問題
● 指標によって時差がまちまち
同じプラットフォーム内のAPIにも関わらず、取得できるデータの時差が指標によって、
グリニッジ標準時だったり太平洋標準時だったりします。
● 日付に関するパラメータ（since, until）がプラットフォームによって逆の意味
になる
不思議。
● インサイト画面とAPIで取れるデータとcsvでダウンロードできるデータの数
値が違う（時がある）
僕たちは、何を信じればいいのでしょうか……？
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データの取扱で苦労すること
そもそもAPIがない
● 画面に出ている数値なんだが……
APIはない、繰り返す、APIはない
※ただしスクレイピングは禁止である
集計データのハズなのに
● 一週間ぐらいは数値が安定しない
なんなら10日位安定しないデータもある
等々、書き出すとキリがありませんが、話が伝わる人は後でお酒でも飲みましょう。
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データ可視化の話
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データの可視化
データを可視化するにあたり、もっとも留意しなければならない点は、データを見
る人が、弊社の場合では動画プロデューサーであったり、テレビ局の番組制作ス
タッフであるという点です。
つまり普段からデータにふれる機会が少ない人が日常的に使うツールになりま
す。
その点をふまえて、1ページの情報量は必要最低限で、かつ、データの深堀りが
できるような構築をおこなっています。
色々なデータが取れるからといって、それらを全部載せてしまうと、見にくくなり、
最終的にはデータを使ってもらえなくなります。
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データの可視化 - KPIによってデザインを変える
動画の再生完了率がKPIのものと、リーチ数・再生数がKPIのもの
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- KPIは常に追いかけて、健康状態の把握をするもの
- 必ずダッシュボードの１ページ目に持ってくる
- 必要最小限の情報のみで構築する
ポイント

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データの可視化 - 気づきが得られる見せ方をする
メディア内の人気のワード・ネタや組み合わせが、ひと目で分かるもの
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- Webの世界はファンとの距離感が近い
- ファンの好みを正確に把握する
ポイント

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データの可視化 - メディアのテーマカラーで統一する
メディアのテーマカラーを中心に画面を構築したもの
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- 統一感が出る
- レポートにそのまま使用することができる
- 愛着がわく（これ重要）
ポイント

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データが多い場合の可視化について
Googleデータポータルの場合、データソースが10,000件を超えてくると、表示が
非常に遅くなり、さらに膨大なデータ（100,000件）の場合、そもそもデータソース
として読み込めない場合が出てきます。
その場合はTableauなど他のBIツールを使い、データの可視化や分析をおこな
います。
特に、番組の放送後にツイートデータを全件可視化する場合などは、1時間番組
で数十万件に達する場合があるため、Googleデータポータルでは処理できませ
ん。
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データが多い場合の可視化について
例として下記のグラフはTableauで約554,000件のツイートとGoogle トレンドの
推移を日付毎に可視化したもの
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最後に
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最後に
データを有効に活用することにより、異業種間でも同じ土俵で会話をすることがで
きるようになります。
そのためにも、適切にデータを集める技術やそれを可視化する技術が必要にな
ります。
ここはデータアナリストだけでは完結しない、エンジニアの力が必要になってくる
部分でもあります。
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すでに、一メディアにつき、一データを扱うことができるエンジニアの時代が来て
います。
ぜひこの会をきっかけに、データを扱うことに少しでも興味を持っていただければ
幸いです。
最後に
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ご清聴
ありがとうございました。
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