1. トップ
  2. 新着ニュース
  3. 経済
  4. プレスリリース

漫画ファン一人ひとりの「好みに合う」良作、AIが選びます!

@Press / 2018年4月16日 16時30分

シルバーエッグ・テクノロジー株式会社(本社:大阪府吹田市、代表取締役社長&CEO:トーマス・フォーリー、東証マザーズ:3961、以下 シルバーエッグ社)は、同社が開発・提供するリアルタイム・レコメンドサービス「アイジェント・レコメンダー」を、株式会社ビーグリー(本社:東京都港区、代表取締役社長:吉田 仁平、以下 ビーグリー社)が運営する日本最大級の電子コミック配信サービス『まんが王国』(URL: https://comic.k-manga.jp/ )に導入しました。

画像1: https://www.atpress.ne.jp/releases/154184/LL_img_154184_1.png
AIレコメンドの役割
シルバーエッグ社独自のAI技術を使ったレコメンドエンジンは、80万人の会員ユーザーの作品閲覧・購入行動を分析し、60,000以上の作品の中から一人ひとりの「好み」に合った作品をリアルタイムで表示します。画一的になりがちだった「おすすめ作品」の内容をパーソナライズすることで、多様な嗜好を持ったユーザーが「いま、読みたい」と思える作品と出会える機会を増やし、ファンとクリエイターを結ぶ『まんが王国』のサービスに貢献します。

■シルバーエッグ社のAIによるメリット
1.埋もれた名作を「発見する」喜びをユーザーに提供
あるユーザーが発見した名作を、漫画の好み(閲覧・購入の傾向)の似ているユーザーにもレコメンドすることで、知らなかった「自分が好きになれる漫画」に出会う確率を高め、ユーザー満足度を向上します。

2.SNSなどで発生している「局所的ブーム」をリアルタイムで反映
多くのレコメンドサービスと違い、シルバーエッグ社のAIはユーザーの行動をリアルタイムで分析し、レコメンドに反映します。SNSなどで注目され閲覧数が増え始めた作品をAIがキャッチし、即座に似た好みを持つユーザーにレコメンドすることで、ブームを相乗的に高めてゆくことができます。

3.より多くの作家・出版社に収益をもたらす状況を創出
最新の作品、人気の作品だけをプッシュするのではなく、80万人のユーザー 一人ひとりに対し、個人の嗜好に合った異なる作品をおすすめすることで、様々な漫画が購入されやすい環境をつくります。


■「アイジェント・レコメンダー」とは
複数のレコメンデーション・アルゴリズムを搭載した、リアルタイムAI(人工知能)マーケティング・プラットフォームです。顧客企業は、利用場面に応じて最適な技術を容易に選択・導入することができ、ABテストによる効果検証も可能です。アルゴリズムは、シルバーエッグ社独自開発のAIをベースにしており、サイトのアクセスや購買状況、各ユーザーの動線を「リアルタイム」に把握・分析し、一人一人の嗜好に合ったおすすめの商品を、瞬時に表示することができます。
また、多機能な管理画面やレポーティングサービスにより費用対効果の検証を行い、売上増大に向けた対策などを、専任コンサルタントが継続的にサポートします。


■株式会社ビーグリーについて
ビーグリー社は、『固定観念にとらわれる事なく、新しい発見と進歩を求め続ける』という理念のもと、国内最大級のコミック配信サービス「まんが王国」を中核にコンテンツプラットフォーム事業を展開しています。
『インターネットによって隠れた才能を持つクリエイターとファンを繋ぐことで新たな市場、新たな顧客を開拓し、文化の発展に貢献する』というMissionを遂行すべく、創作活動によって生み出される”コンテンツ”が、インターネット上で“ユーザー”や“ファン”としっかり出逢えるように、様々な役割を担ってゆきます。


■シルバーエッグ・テクノロジー株式会社 会社概要
社名 : シルバーエッグ・テクノロジー株式会社
代表者 : 代表取締役社長&CEO トーマス・フォーリー
所在地 : <大阪本社>
大阪府吹田市江坂町1-23-43 ファサード江坂ビル10F
<東京オフィス>
東京都千代田区永田町2-13-1 オカムラ赤坂ビル7F
設立 : 1998年8月26日
資本金 : 268百万円(2018年2月28日現在)
URL : http://www.silveregg.co.jp/
事業内容: AI(人工知能)技術をベースにしたWebマーケティングサービスの開発・提供


詳細はこちら
プレスリリース提供元:@Press

この記事に関連するニュース

トピックスRSS

ランキング

記事ミッション中・・・

10秒滞在

記事にリアクションする

記事ミッション中・・・

10秒滞在

記事にリアクションする

デイリー: 参加する
ウィークリー: 参加する
マンスリー: 参加する
10秒滞在

記事にリアクションする

次の記事を探す

エラーが発生しました

ページを再読み込みして
ください