オンライン動画配信サービスの中でも最大級の規模で、オリジナルコンテンツも豊富なネットフリックスという会社があります。本社はアメリカにある会社です。

競合他社も多い動画配信サービスの業界ですが、現状はネットフリックスの一人勝ち状態。ユーザーの満足度が高い理由は、機械学習の活用に隠されていました。

ネットフリックスで動画を見続けて欲しい

有料の動画サービスはネットフリックス以外にもアマゾンプライムやHuluなど、競合サービスが多数存在しています。他社が多い環境においては、ネットフリックスの顧客が他社に流出しないようにすることが課題となります。

つまり、ネットフリックス上で次々に動画を見てしまう仕組みを作らなければなりません。そこで、機械学習に白羽の矢が立ちました。

機械学習でユーザーの好みを分析

Netflix

まず、各ユーザーがどのような番組を気に入っているのか調べます。これは過去の視聴歴から調べることができますよね。ただし、これでは「とても好きな番組」と「まあまあ好きな番組」を区別することができません。そこで、機械学習を用いてユーザーの視聴歴を深掘りするのです。

例えば、ある連続ドラマを3シーズン分見るのに、どのような行動を取ったのか、といったデータです。少しの休憩を挟みながら、ほとんど48時間続けて見ているユーザーがいた場合、そのドラマの大ファンであることが言えるのです。

このように、ネットフリックスはユーザーの番組の好みだけでなく、「どれくらい好きなのか」というデータをユーザーの行動を基に機械学習で分析しました。好みのレベルを細分化して分析することで、ユーザーが最も好むジャンルの動画をおすすめできる仕組みを作ったのです。

ユーザーの満足度と維持率が向上

ユーザーに合った動画を自動的におすすめすることで、ユーザーがおすすめ動画をよく見てくれるようになりました。ランダムに動画を勧めるのではなく、「ユーザーに合った動画」を調べ、勧めることができたからこその成果です。

これによって、ネットフリックスのユーザー満足度は向上しています。ユーザー本位のサービスを提供できている証と言えるでしょう。

まとめ

過去の視聴動画からユーザーの好みを分析し、1人1人に合った動画をおすすめするネットフリックスのアルゴリズムについてご紹介しました。ユーザーの過去の行動を分析し、未来に先回りする商品紹介は、今後ますます発展していくと考えられます。

参考サイト
※本記事は参考サイト先の情報の英語を一部和訳して記載しております。

 

ネットフリックスのような顧客データのAIによるデータ解析システムを開発したい方へ

一体どれぐらいの開発費用をかけて開発を行っているのか、今のAIまで行くのにどれほどのアルゴリズムを入れ替えたりしているのか想像もつきませんが、ネットフリックスのAIを使ったデータ解析は、ネットフリックスの顧客だけでしか活きません。データ解析はそれぞれの会社やサービス、会社規模によって必要なものが微妙に変わるはずだからです。

この世に自社と似たようなサービスはあるかと思いますが、全くの同じ内容というのはあり得ないのです。

多少なりとも変化があるものです。

徹底的に他社の真似をしても3年後には結果として違う形に成長していきます。

全く同じ成長をして、全く同じ仕様のものにはならないのです。

この内容をご覧になっている方がAI解析が必要な状況にいるのであれば、御社用の特別な仕様設計にて開発を進めていきましょう。

もちろん、ビックデータを持っていなければ、データを集めるところからスタートしなければいけませんが。

 

開発費は3000万越え? 半額にする方法とは?

データ解析のためのデータ取得方法や、データを取得したあとのデータ解析アルゴリズムはどうするのか、また自社の文化を調整して考えて、、、というコンサルティング費用まで考えると、最低相場が3000万ぐらいからだとお考え下さい。(半分ぐらいはコンサルティング費用かと思います、、、)

家の装飾と同じで、沢山の費用を払えば内装はとても豪華になるのと同じく、システム開発やコンサルティング費用をつぎこめば色々なことができるようになります。

ただ、これは日本の開発会社やアメリカ等の人件費の高い会社に依頼をすると、とても高いのです。

では、どうするのか?  次のページにてオフショア開発SIMECという開発費用高騰課題とエンジニア、デザイナ不足の解決方法をご紹介します。

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