メタップス、アプリマーケット分析「AppDataBank」において人工知能を用いたアプリストアのパターン学習を通して、開発者の意思決定を支援

@Press / 2014年6月9日 10時30分

Google Play上でのLINEの『類似のアイテム』を軸としたアプリグラフの一例
株式会社メタップス(本社:東京都新宿区、代表取締役:佐藤 航陽、以下 メタップス)は、人工知能によるアプリストアのパターン学習を通し、アプリ開発者の意思決定をサポートするための支援業務を開始いたします。

これまで、アプリ開発における意思決定は、企画者の「経験」や「勘」といった属人的な要素に左右されるのが一般的であり、Google PlayやApp Storeでのランキングや売上順位といった点に着目した「人の目」による分析が行われてきました。一方で、アプリストアの数値に表れにくい変化をシステムで把握していくことは容易ではありませんでした。

メタップスの研究開発部門である「Metaps Lab」で進めている機械学習の研究を、先日事業を譲り受けた「AppDataBank」の過去3年分の蓄積データ解析に応用することで、アプリマーケットでの様々なイベントのパターンを人工知能に学習させ、開発者の事業投資最適化のための予測に活かします。

それをもとに予測アルゴリズムを構築し、システムに仮説検証を繰り返させることで将来予測の精度を高めていきます。過去の膨大な、アプリの成功と失敗のパターン、現在のアプリの状況を照らし合わせ、それぞれのアプリ開発者が「次にどんな手を打てば良いか」の意思決定を支援していきます。

具体的には下記のような点から構成されます。

1) 『アプリグラフ』の可視化
アプリストア上では、アプリ同士は様々な相関関係を持っています。自然言語処理による単語レベルでの類似性や、画像解析による、アイコンやクリエイティブの類似性、売上順位やダウンロード規模における競合可能性など、様々な角度からアプリ相互の関係性をグラフとして把握します。人のつながりを可視化したソーシャルグラフのアプリ版と捉えています。

2) アプリストアの「外」との相関関係
アプリストア「内」での順位の変動と、それに対応するアプリストア「外」でのイベントとの相関関係を解析し予測に活かします。ストア「外」のイベントとして、例えばソーシャルメディア・検索・ブログでの出現頻度及び回数、テレビCMなどのリアルでのアクションがあり、その外的要因とアプリストア「内」の変化との相関関係を解析していきます。相関関係を解析した結果を、統計モデルやエージェントベースモデル等を用いて予測の学習をさせることで、経験や勘を超える予測精度を目指します。

今後は、これらの人工知能による意思決定エンジンを、アプリ以外の領域にも応用していきます。

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