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Adjust、サイバーセキュリティーAI 企業「Unbotify」の買収を発表

行動生体認証データによるボットの検知機能で、アドフラウド・アプリ内不正に立ち向かうマーケターを支援




[画像: https://prtimes.jp/i/11908/30/resize/d11908-30-332839-0.png ]

モバイル計測およびアドフラウド防止の業界リーダーであるadjust(アジャスト)株式会社(本社:独・ベルリン、代表取締役社長兼共同創業者:クリスチャン・ヘンシェル)は本日、サイバーセキュリティならび人工知能の開発を専門としたスタートアップ企業 Unbotify(アンボッティファイ)の買収において、最終契約を締結したことを発表しました。テルアビブを拠点にした同テクノロジースタートアップ企業は、デジタル上でのアドフラウド行為を人間とボットを区別することにより防ぎ、ウェブサイトやモバイルアプリ内での人間の行動パターンを分析する優れたソリューションを開発しました。

デジタル業界は今、世界全体の課題とも言えるアドフラウド問題に直面しています。World Federation of Advertisers (WFA) によると、広告主や企業ブランドは2025年までに、アドフラウドが原因でおよそ500憶ドルの損失を被ると言われています。アドフラウドの中でも特に大きな問題を引き起こす不正タイプはボットによる不正です。ボットは、人間のふりをしてビューやクリック、その他エンゲージメント指標に関わる行動をなりすますことができます。ボットによるアドフラウド行為は長期間見逃される傾向にあり、多大な量の不正トラフィックを生み出しています。

2015年にヤロン・オリカー (Yaron Oliker)とアロン・ダヤン (Alon Dayan)によって設立された Unbotifyは、ボット検知とデジタル不正防止の先駆的アプローチに対してファスト・カンパニー誌による「Israel's most innovative company in 2017 (2017年のイスラエルにおける「最も革新的な企業」)」、 およびガートナー社による「2018 Gartner Cool Vendor in Advertising (2018年ガートナー広告部門の優れたベンダー)」を受賞しました。同スタートアップ企業は、データサイエンティスト、元IBMマネージャー、コンピューターサイエンスや物理学で博士号を持つ機械学習専門家という25人のチームで構成されています。Unbotifyはアメリカやヨーロッパを通じて、Eコマース、ソーシャル、検索エンジン、ゲームの分野で活躍するフォーチュン500の企業と協業しています。

Unbotifyの検知テクノロジーでは、機械学習とディープラーニングを使って、デバイスの向きやタッチイベント、圧力感知などのデバイス上の行動データから抽出した何百という特徴を分析してボットを検知します。マーケターは人間による真のトラフィックとボットによる不正アクティビティを把握でき、アプリパブリッシャーは、人からなるオーディエンスのエンゲージメントのみを受け入れることができます。

Unbotifyの買収は、2018年12月のマルチキャンペーン管理 SaaS プロバイダー「Acquired.io」の買収後、間もなく発表されました。Unbotifyは Adjust による2019年初の買収となります。TriplePoint Capital による負債による資金調達を通して実現され、今後、Unbotifyのテクノロジーを Adjust のアドフラウド防止ツールに完全に統合させるための投資を計画しています。今回の買収と Adjust のフラッグシップ製品の改良は、最高級の製品を提供するという取り組みとグローバル規模にアドフラウドに立ち向かい、広告主のマーケティング活動を向上していくという同社のビジョンの大部分を形作ることとなります。今回の動きは、2017年にAdjustと業界リーダーにより結成された、数十億ドルにもなる不正市場と広告予算への影響を軽減させるための取り組み「アドフラウド防止連合 (CAAF)」と、グローバルに急成長するクライアントベースに対する透明性と信頼性を向上させるための新たな一歩と言えるでしょう。

Unbotifyは、独立したユニットとして引き続き運営していきます。同社のオフィスはテルアビブに残り、年内にはそのチーム規模を倍増させる予定です。これにより、Adjust の営業所数も世界中で15カ所へと増加することになります。2013年以降、Adjust は収益を2年ごとに2倍に増大させ、その収益性を維持しながら従業員数も300人へと増やすことができました。

Adjust 代表取締役社長兼共同創業者 クリスチャン・ヘンシェル
「Adjust はモバイルのアドフラウド防止の先駆的存在で、デジタル広告業界の信頼性と透明性の向上を目指しています。優秀なチームを率いるAdjustの事業とUnbotifyの機械学習機能技術を組み合わせることで、Adjustのプラットフォームを業界一強固な不正防止ツールとしてさらに発展させることができます。」

共同設立者兼CEOヤロン・オリカー
「アドフラウドの取り組みは、不正業者が素早くすり抜けるその様子から、『いたちごっこ』と言われることがあります。だからこそ Adjust では、アドフラウド防止の基準を強化するのではなく、人間の行動という、不正業者が最も偽造しにくいデータポイントに注目します。広告主に有利に働くように環境を根底から覆すわけです。当社のリアルタイムのボット検知テクノロジーを Adjust の高度なアドフラウド防止機能と統合することで、アドフラウド防止業界において Adjust を市場のリーダーに位置づけ、アドフラウドによる何十億ドルもの損失に終止符を打つこととなるでしょう。」

adjust株式会社 会社概要
Adjustは、モバイル計測およびアドフラウド防止の業界リーダーです。Adjust SDK搭載のアプリのアクティブユーザーは世界で13億を超えており、グローバルで最も使用されています。また、クラウドサービスを使用せず、自社のサーバーからサービスを提供する、業界でも特別な存在となっています。透明性の高いオープンソースのSDKや、長期間のデータの保存が可能なこと、取得できるデータの多様性と正確性、さらにアドフラウドをリアルタイムで除外する機能などがAdjustの強みとなっています。

Adjustは、Facebook、Twitter、Google、LINE、Snap、WeChatの正式マーケティングパートナーになっており、国内外の主要広告ネットワークパートナーとも連携済みです。楽天、リクルート、グリー、ディー・エヌ・エー、メルカリなど国内400社以上のトップパブリッシャーを始め、マイクロソフト、Zynga、Spotifyといったグローバルブランドを含む25,000以上のアプリで、パフォーマンス向上のためにAdjustのソリューションが導入されています。

2012年に独・ベルリンで設立されたAdjustは東京、ベルリン、サンフランシスコ、ニューヨーク、パリ、北京、上海、ソウル、シンガポール、ムンバイ、サンパウロなど世界15都市にオフィスを構えています。日本ではアプリ計測プラットフォームとして最大のシェアを占めています。東京オフィスは2014年11月に最高売上責任者(CRO)のショーン・ボナムにより設立され、カントリーマネージャーの佐々 直紀を筆頭に、現在22名以上の営業・カスタマーサポート・マーケティング担当者が日本市場で徹底したサポートを提供しています。また、Target Partners、Capnamic Ventures、Iris Capital、and Active Venture Partners等のベンチャーキャピタルから資金を調達しています。

2018年12月、Adjust はマルチキャンペーン管理プラットフォーム「Acquired.io」を買収しました。この包括的な SaaS ソリューションは、モバイルユーザー獲得に向けたマルチチャネルキャンペーンの管理を自動化・簡素化することを可能とします。同プラットフォームの追加は、広告主のマーケティング活動を一元化して最高級の製品を構築するという、 Adjust の企業目標への取り組みの一部として実現されました。
公式ホームページ:https://www.adjust.com/ja
公式Facebook:https://www.facebook.com/adjustJapan/

Unbotifyについて
Unbotifyは、高度な機械学習を使って行動生体認証データを分析します。マウスの動きやキーを押すタイミング、タッチイベント、デバイスの向きなどのセンサーによる情報が収集され、リアルタイムで異常を検出します。この新しい機能により、アドフラウド、アフィリエイトマーケティング不正、アカウントの乗っ取り、支払い不正、スカルピング行為、その他情報セキュリティー関連の脅威など、ボット関連の脅威や不正を回避することが可能になります。IPやブラウザ/デバイス情報、そして閲覧パターンに注目したソリューションは簡単に偽装することができますが、人間によるデバイス操作は、機械が一貫して偽装することのできないデータポイントです。Unbotifyのソリューションは現在、Eコマース、ソーシャルメディア、検索エンジン、ゲームといった業界のフォーチュン500企業のウェブサイトやモバイルアプリで採用されています。
公式ホームページ:https://www.unbotify.com/



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