株式会社NTTドコモ

株式会社NTTドコモ（以下、NTTドコモ）は、移動体通信事業の国内最大手企業。近年では、入会金・年会費無料のポイントプログラム「dポイントクラブ」に力を注いでおり、その顧客層を回線契約者以外にも広げている。

ポイント運営の主体になれば、ユーザーにより良い体験を提供することに加え、ポイントパートナーとの共存共栄も望まれる。以前から同社は、自社サービスのクロスセル／アップセルを可能にする深いパーソナライズに取り組んでおり、20年以上にわたりSASを活用してきた歴史と経験がある。

それに加えて加盟店の提供する数多くのサービスとユーザーを的確にマッチングさせ、ユーザーが必要なものやサービスを、彼らが必要とする時に紹介する展望を描いた。

8割の時間はデータ準備にかけている

デジタルマーケティング推進部 データ活用推進担当 担当課長（取材当時） 川崎 達矢氏は、「それまでは、自社のキャンペーンに合わせて年間40モデルくらい作っていましたが、基本的に使い捨てでした」と話す。デジタルマーケティング推進部 データ活用推進担当 細田 雅也氏も、「人的リソースの制約があり、すべての依頼にこたえることができず、歯がゆい思いがありました。完成までに1～2か月の時間がかかっていたことにも課題意識がありました」と当時を振り返る。

川崎氏は以前から、「モデルの作成と運用は、自動化できるのではないか」と考えていた。モデルを作るにあたって、約8割の時間はデータの準備にかかる。データ準備の工程では、同じ作業をモデルごとに繰り返し実施している部分がある。それらの部分を共通化し、重複作業を自動化することで、複数のモデルを使って分析を回し続けるプロセスに注力できるようになる。

このアイデアを具現すべく、半年後の完成を目途にプロジェクトが立ち上がった。自社で行われるありとあらゆるワン・ツー・ワン施策に利用できる分析基盤の構築だ。デジタルプロモーションに加え、たとえばドコモショップの対面営業プロセスにおける限られた接客時間の中で、顧客ニーズに最適なクロスセル対象サービスをレコメンドする仕組みでの利用を目指した。

しかし、ほどなく大きな壁が立ちはだかっていることが明らかになった。まず、モデルが膨大になること。「サービス内容」、「顧客の嗜好や体験レベル」、「契約や解約などのイベント」といった複数の要素を掛け合わせた数が必要になってくる。最適化しても、400～500に及ぶモデルを回し続けることが必要になりそうだった。最初にモデルを作るだけなら「がんばればできる」かもしれない。しかし、運用し続けるとなると、すべてのモデルについて評価プロセスを同時に走らせ、個々のモデルの分析精度を担保し続ける必要がある。

ITインフラ面の課題も大きい。分析基盤上にデータマートを構築し、7000万人を超えるユーザーに対してモデルを回し続けるとなれば、システムリソースに制約が出てくる。社内に優れたデータサイエンティストやエンジニアを抱えており、データやマーケティングの知見はあったが、「リソースの範囲内で、モデルを最適に管理し、運用する」というノウハウはなかったのだ。