ユーザー事例

数理最適化パッケージ

Nuorium Optimizer※「Numerical Optimizer」はV24より「Nuorium Optimizer」に改名しました。

株式会社ビデオリサーチ 様

ビッグデータ時代を視野にデータフュージョンシステムを機能拡張
テレビ視聴率をはじめ広告・マーケティング活動に必要な各種調査データを提供している
株式会社ビデオリサーチ。2007年、数理システムとともにデータ統合の1つの手法であるデータフュージョンを実行するシステムを開発し、サービスに応用してきた。今回、そのIT・技術推進局
IT2 部 ロジックグループ 主事

片柳 伊佐 様システムを機能拡張し、新たなサービス展開を始めている。

Interview
2007 年、データフュージョンシステムを数理システムと開発以前からデータフュージョンの技術開発に取り組まれていましたね。
片 柳

データフュージョン（フュージョン：融合）とは、2 種類の調査データをサンプルの共通項目の類似度に基づいて融合し、擬似的にシングルソースデータを作り出すことです。当社 では 2000 年 代 からこの 技 術 開 発を進 めており、2007 年には 数 理システムとともにNuorium Optimizerによりシステムを開発し、調査レポート作成などに活用してきました。
2 種類の異なるデータを融合することで、個別データでは分からなかった知見を得ることができます。当社ではテレビ視聴率調査と生活者動向に関する独自調査を融合し、「この番組を視聴した人は、このような趣味の人が多い。このような商品に興味を持っている」
といった分析を行い、それをレポート等で提供してきました。

データフュージョンのイメージ

Profile株式会社

ビデオリサーチ 様1962 年、テレビ 視 聴 率を調 査 する第 三 者 機 関として 設 立。テレビ 視 聴 率 や
ラジ オ 聴 取 率に代 表 されるメディア接触測定をはじめ、広告プランニング、広告効果測定、マーケティング、国際市場環境など、さまざまな角度からの調査・データB

共通項目

共通項目

擬似シングルソースデータ
共通項目

データA

レポ ート提 供 サ ー ビ スを展開している。

「ローテーション」と「ビッグデータ」への対応を目指し機能を拡張
機能拡張を行った理由とポイントを教えていただけますか。
時点t時点t+1片 柳 今回行った機能拡張は大きくローテーション対応です。前回開発し2 つあります。1 つは、制約なし統計的マッチング でローテーションで入ってきたたデータフュージョンシステムでは、調査データに存在するサンプルがもれなくマッチン
データフュージョンを実施
サンプルにのみ新たにマッチングを行うグ対象となっていました。しかし、データの 1 つであるテレビ視聴率調査は対象世帯のう
ローテーション
ち一定数が定期的に入れ替わるため、継続的にマッチングを維持していくことはできまアウトせん。そのため、入れ替わったサンプルも新たにマッチングさせる必要がありますが、そ
データA データBの際、集計結果に影響が出ないようデータの内容や質を保持することが求められます。技ローテーション
データA データB
実施
術的に非常に難しい課題でしたが、その解決に今回も引き続き数理システムの力を借りまローテーション
した。これによってテレビ視聴率データの活用の幅を広げることができました。
イン
マッチング

対象外
もう1 つはビッグデータへの対応で、こちらは後述の新サービス展開も視野に入れた機能マッチング

拡張です。そのシステム開発も数理システムに依頼し、物理的には最大100 万件のデー
対象外
新たにタ同士のフュージョンが可能という検証結果が得られています。これらの機能拡張により、マッチング
データフュージョンのポテンシャルがさらに高まり、その応用範囲も広がりました。

030_ユー�ー事例_��オリサーチ.indd 1［裏面に続く］2022/03/10 13:36

目

片 柳目

目

機能拡張にあたって、どんな点に注力されましたか。

ローテーションへの対応方法

ローテーション対応では対象者が入れ替わっても、でき時点t時点t+1

る限り高精度にマッチングの状態を維持できるよう新た制約なし統計的マッチング でローテーションで入ってきた

データフュージョンを実施

サンプルにのみにロジックを開 発しましたが、そ の 作り込 みに注 力しま新たにマッチングを行うした。特に難しかったのが、ローテーションで新たにマッローテーションアウトチングさせるサンプルをどのようにもう一方のデータと紐付けるか、という点です。新たなサンプルにはそれまデータAデータBでのデータが無いため、紐 付けしようにもできませ ん。
その問題を解決する考え方や手法を数理システムの担当者にご相談しながら開発を進めました。集計結果の精度

マッチング
対象外

データA

新たにマッチング

共通項目

数理計画法の知識と技術が不可欠です。数理システムからこの分野のプロフェッショナルとしてのアイデアと丁寧なサポートを受け、課題をクリアすることができました。

データB

ローテーション
イン

擬似シングルソースデータ

共通項目

共通項目に関わる部分でしたので、満足いくテスト結果が得られるデータA
データBまで何度も検証を行いました。こうしたロジック構築には

ローテーション
実施

マッチング
対象外

新世代データフュージョンにより、ビッグデータ統合など新サービスを展開
新しい視聴率データサービスを展開されていますね。
片 柳

さらに、ビッグデータ統合のサービスも立ち上げられました。

企業様保有の大規模データ
当社創業時からの事業であるテレビ視聴率調査と、「生活片 柳時点時点tt+1者属性」「 商品関与」「メディア接触」を同一サンプルに調査
制約なし統計的マッチング でした当社独自の大規模調査『 ACR/ex（エーシーアールエ
データフュージョンを実施

ビデオリサーチ自主調査データ
データ統合ソリューション
2017年11月よりビッグデータ対応の新サービスもスタートさせました。このソリューションサービスは『 VR LINC
プロフィール

ローテーションで入ってきた（ブイアールリンク）』という名称で、テレビ視聴データをサンプルにのみ性別、年齢、クス）』、それぞれの調査結果をデータフュージョンシステ 新たにマッチングを行う
はじめとする当社保有データを、DMP（データマネジメン
嗜好性、保有商品 etc.
データフュージョン

ムにより融合したデータサービス『 ADVANCED TARGET

ローテーション
アウト

顧客会員データ、（アドバンスドターゲット）』を、2016
年 10月より放 送 局
データA データ
Bドメディア来訪ログデータ、オウン
様や広告会社様にご提供しています。このサービスによローテーション
顧客購買ログデータ、実施
り、従来の性年代や職業別の視聴率に加え、ライフスタ
アンケート調査データ、etc.
イルの違いや特定商品カテゴリの利用状況別など、多様マッチング
対象外な切り口で視聴率を日々集計できるようになりました。また、ご契約いただいているお客様ご自身で、目的に応じて集計ターゲットや集計内容の設定をしていただけます。放
送局様にとっては自社の番組のより詳細な視聴者像を知データA

ローテーションイントプラットフォーム）を通して、企業様が保有する会員情報推定モデル適用
メディア視聴行動やアクセスログ、アンケートなどの各種データに連結・統TV 視聴行動履歴、ウェブ閲覧履歴 etc.

合するものです。その結果は自社顧客や潜在顧客の理解データID
B マッチング

促進をはじめ、マーケティング戦略の立案、具体的な戦術の策定などにご活用いただけます。

意識・行動

企業様保有データが今ビッグデータが注目され、さまざまなデータ取得が可
生活・消費意識、リッチプロフィール化。
マッチング
買物・情報行動、能となっていますが、それらデータは項目が限定されて対象外
自社顧客や潜在顧客の理解促進、ブランド認知・購入意向
新たに プランニング施策の拡大が可能に！
いることが 多く、なかなか思うように活 用できないことetc.

マッチングがあります。そんなとき、このサ ービスのデータフューる手がかりとして、また広告会社様には広告主様に番組をジョン機 能によりデ ータをリッチ 化 することで、ビッグセールスする際の資料としてご活用いただいています。

データ活用の範囲を一段と拡大することができます。現在、インターネット広告関連会社
様 や IT 系 企 業 様 など、当 社とこお客様保有のデータをリッチ化するデータ統合ソリューション『 VR LINC 』
企業様保有の大規模データ

データ統合ソリューション

れまでお 取り引きの なかった分

ビデオリサーチ自主調査データ
プロフィール

データフュージョン
顧客会員データ、オウンドメディア来訪ログデータ、顧客購買ログデータ、アンケート調査データ、etc.

性別、年齢、嗜好性、保有商品 etc.

推定モデル適用

メディア視聴行動

IDマッチング

TV 視聴行動履歴、ウェブ閲覧履歴 etc.

企業様保有データがリッチプロフィール化。
自社顧客や潜在顧客の理解促進、プランニング施策の拡大が可能に！

意識・行動

生活・消費意識、買物・情報行動、ブランド認知・購入意向
etc.

野のお客様にもご利用が広がって います。今 後 も、調 査 サ ービ
ス会 社としてデ ータ活 用をさらに広げる技術や手法を追求していきたいと考えています。

各種調査に関するお問い合わせはこちらまで
株式会社ビデオリサーチ

TEL 03-5860-1711（代表）

お問い合わせ：平日10:00-17:00（e-mail、FAXは随時受付）

Nuorium Optimizer 担当〒160-0016 東京都新宿区信濃町 35 番地 信濃町煉瓦館 1 階〈 e-mail 〉nuopt-info@ml.msi.co.jp

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TEL 03-3358-6681 FAX 03-3358-1727〈 URL 〉https://www.msi.co.jp/nuopt/

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