SAS、ソーシャルネットワークとソーシャルメディアの分析を通じ、顧客との関係構築と不正利用の防止を支援

～ネットワークやテキスト内の隠れた関係性と情報を明らかに～

*2009年8月5日に米国SAS Institute Inc.より発表されたプレスリリースの抄訳です。

シンガポール発  (2009年8月26日)  –  ビジネス・アナリティクスのリーディング・カンパニーである米国SAS Institute Inc.（以下： SAS）は、顧客の心理を理解すると同時に不正利用の防止にも役立てることができる画期的な新製品「SAS® Social Network Analysis」をアジア太平洋地域で提供開始¹すると発表しました。SAS Social Network Analysisおよび今後提供予定のソーシャルメディア分析ソリューションは、個人とデータとの間の隠された関係を発見し、パターンとトレンドを検知するとともに、テキストなどの非構造化データの高度なマイニング機能を提供します。

掲示板やブログ、Twitterなど、ソーシャルメディアの急速な普及を通じて、誰もがインターネット上で発言し、表現することができる場が提供されたことで、顧客の嗜好に関しての膨大なデータが生成されています。この複雑なソーシャルネットワークの時代において、ビジネス・アナリティクスは、大量のデータを検証して、顧客間のやり取りから洞察を導き出すことでブランド価値向上に貢献するとともに、隠された不正パターンを検知し、巧妙化した不正取引を防止します。

SASのアジア太平洋地域 担当副社長であるデイビッド・ヒューズ（David Hughes）は、「情報が相互に関連しあった今日の世界では、想像を超える量のデータが生まれています。2008年に、ウェブサイト、電子メール、RFIDタグ、ネットワーク、YouTubeビデオ、産業用プロセッサーなどから生成されたデータは、合計で487エクサバイトにまで急増しました²。つまり、5,000億ギガバイトに近い数字です。データ量の増大がさらに加速することが予想される中で、企業にはデータから価値を見出すための情報活用戦略が求められています。これらのデータは、顧客同士の相互のやり取りや影響力に関する情報、また、業務や財務、コンプライアンス、製品品質などに関する多くの情報からなる宝の山といえます。こうした情報を的確に活用できる企業は、今後生き残り、発展することができる企業です。それを怠った企業には失敗が待ち受けているでしょう」と述べています。

^{1. 日本での提供開始は2010年上半期を予定しています。
2. 出典： “As the Economy Contracts, the Digital Universe Expands,” by John Gantz and David Reinsel, IDC, Multimedia White Paper, May 2009}

ソーシャルネットワークのマイニングと不正利用対策
SAS Social Network Analysisは、優れた視覚化機能により、顧客に関するすべての詳細情報と関係者の情報、ネットワークに迅速にアクセスでき、より短期間でケース・アセスメントを行い、調査書類を作成することが可能となります。SAS Social Network Analysisにはリンク分析が応用されており、ネットワークを視覚的に分析することで、主なオピニオンリーダーや関連するコミュニティの特定が容易になり、従来は不明だった関係性を明らかにすることができます。

また、取引や顧客に関係する住所、電話番号、勤務先、口座名義、その他の重要な取引データなど、ネットワーク内のあらゆる活動と関係性を分析することで、フィッシングやスキミングから、マネーローンダリングまで、多様で複雑なネットワークの連係を利用してますます巧妙化する不正利用の検知・防止を支援します。

SAS Social Network Analysisには特許出願中の技術であるNet-CHAIDが組み込まれており、不正利用の調査や、ブランド管理、マーケティング活動に際して、非常に大規模なデータクラスタを容易に分析することが可能です。この技術のコーディングにあたっては、SASのCEOであるジム・グッドナイト（Jim Goodnight）も貢献しました。

本製品は最近米国内で発売され、このたびアジア太平洋地域での提供が開始されました。SASの最新不正利用対策フレームワーク「SAS® Fraud Framework」と合わせて利用することで、保険会社や政府機関は、疑わしい個人や取引を特定し、さらなる不正利用の発生を防止することにも利用できます。また、通信事業者や銀行のマーケティング担当者は、顧客の獲得、維持、アップセルに関してさまざまな顧客セグメントが及ぼす影響を測定し、予測することができます。この洞察にもとづき、最も影響力の大きなセグメントを当初のターゲットとすることにより、オファーの効果を高めることが可能となります。

Gartnerのバイスプレジデント兼Distinguished AnalystのAvivah Litan氏は、「ソーシャルネットワーク分析ソフトウェアは、顧客や取引データを深く掘り下げ、パターンやリンク、関連を発見できるよう支援します。ソーシャルネットワークの分析を効果的に行うためには、データマイニングなどの非常に強力な分析ツールと高度な視覚化技術が必要です。目に見えないものを見えるようにすることにより、ソーシャルネットワークの分析は、不正利用を検知・防止するだけでなく、顧客をより深く理解するためにも効果的な新しいツールといえます」と述べています。

SAS Solutions OnDemand担当副社長でありSAS Advanced Analytics Laboratoryを率いるジョン・ブロックルバンク（John Brocklebank）は、「疑わしい個人を特定できた場合、調査担当者には、その個人のネットワークを迅速かつ正確に調査するための手段が必要となります。SAS Social Network Analysisは、この重要な機能を提供するものです。疑わしい個人は、他の高リスクの個人と結びつきがあるのか。また、不正の結果として所属組織の財務情報がさらされたのか。このように、不正が単独の個人によるものか、共謀による犯罪の一部であるのかを知ることは極めて重要です」と述べています。

ソーシャルメディアの分析
SASのソーシャルメディア分析ソリューション（2009年第4四半期に提供開始予定）は、SASのTeragram部門によるSentiment Analysis Managerを搭載しています。このソフトウェアは、自然言語の処理とテキスト・マイニングを通じ、AmazonやOverstockなどの主要サイト、掲示板やブログ、Twitterなどのソーシャルメディアから、消費者による製品のレビューやブランドに対するコメントを収集します。

Sentiment Analysis Managerは、デジタル・コンテンツを自動的にリアルタイムで検索、分析することで、書き手の感情を判断し、トレンドの変化を検知するほか、製品の欠陥を早い段階で明らかにします。このソフトウェアは、たとえば「これが最高のカメラというわけではない」というような判別しづらい言い回しも含め、テキスト内の肯定的・否定的なフレーズや、プラス・マイナスの入り混じった言い回しを探知し、評価することができます。

IDCのアナリストであるSue Feldman氏は、「コンピュータや書籍など、数多くの商品について、オンラインでのコメント書き込みやレビュー投稿がごく一般的になってきています。FacebookやTwitterなどのソーシャルメディア・サイトも、利用が拡大しています。このトレンドは、ソーシャルメディアをマーケティング活動に取り込みたいマーケティング担当者から注目を集めています。テキスト・マイニング、自然言語処理、SASのTeragram部門が提供するSentiment Analysis Managerのような新技術により、こうしたサイトから情報を集め、ブランドへの評価を包括的に検証し、顧客の感情をよりよく理解するための手段が得られました」と述べています。

R&Dのイノベーション
SAS Social Network Analysisの開発を主導したのは、2007年に設立されたアナリティクス専門コンサルタント集団として高い評価を集めているSAS Advanced Analytics Labです。ブロックルバンクは、「顧客やSASのR&D部門と密接に連携するAdvanced Analytics Labは、SASのイノベーション・センターの一つとして位置付けられています。このラボでは、SASのコア・テクノロジーであるアナリティクスの技術を活用し、最新の統計・数学的技法を応用することで、顧客が抱える重要な課題を解決しています」と述べています。

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