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インティメート・マージャー、NTTデータ経営研究所と共同研究を実施〜同意取得済みデータとWeb閲覧履歴を使ったペルソナ像の作成が可能に〜
国内最大級パブリックDMPを提供するデータプラットフォームカンパニーの株式会社インティメート・マージャー（本社：東京都港区、代表取締役社長：簗島 亮次、以下当社）は、株式会社NTTデータ経営研究所（本社：東京都渋谷区、東京都千代田区、代表取締役社長：柳 圭一郎、以下：NTTデータ経営研究所）と人間情報データベースにWeb閲覧履歴から生成される興味関心データを組み合わせた共同研究を行いました。
【背景】
現在のWeb広告配信は、年代や性別などの属性、過去のWeb閲覧履歴などをもとにしたターゲティング配信が主流です。一方で、そのターゲットの人柄や生活実態まで捉えることが難しいのが現状です。そこで、より効果的に広告を配信するために、性格や認知バイアスなどの人柄の情報や興味・関心の情報に基づく訴求方法で広告を配信することが重要であると考えました。（図1）
[資料: https://files.value-press.com/czMjYXJ0aWNsZSM2ODA0MyMyODE1MjEjNjgwNDNfRmJ5V3VSeXlSVi5wbmc.png ]
図1：広告配信の将来像
【研究の狙い】
当社は国内のインターネット人口の約9割をカバーする豊富で膨大なデータを活用できるプラットフォーム「IM-DMP」を保有しています。この「IM-DMP」にNTTデータ経営研究所が保有する約5万人分の個人の属性、性格、認知バイアスなどのデータ「人間情報データベース」を組み合わせることで消費者の実像を動的に捉え、実像に合わせた訴求ができるようになるのではないかと考えました。こうした背景を受け、当社およびNTTデータ経営研究所で人間情報データベースにWeb閲覧履歴から生成される興味関心データを組み合わせた共同研究（以下、本研究）を行いました。
【研究概要】
NTTデータ経営研究所が人間情報データベースのモニターに対し、当社との間でIDを連携させ、データを利用することについて同意取得を行い、同意を得られたモニターを対象にデータ分析を行いました。（図2）
[資料: https://files.value-press.com/czMjYXJ0aWNsZSM2ODA0MyMyODE1MjEjNjgwNDNfdXJJR1FxYVZwRi5wbmc.png ]
図2：本研究の流れ
データ分析にあたって、九州工業大学の「テンソルSOM」という技術を基に、NTTデータ経営研究所が独自に開発したツール（以下、本ツール）を利用しました。本ツールは、多次元のデータから消費者の特徴を探索的かつグラフィカルに捉えられることが可能です。
本研究では、Webアンケートで取得した2020年ヒットコンテンツ利用実態の結果を「モニターの分類（セグメント化）」「各セグメントの特徴」の2つに大別し、5つのマップで表しました。（図３）
この5つのマップで表すにあたって、まず、2020年ヒットコンテンツ利用実態の類似度をもとにモニターを9つのセグメントに分類し（図3?）、続いて、9つのセグメントが各々どのような特徴を持っているのかを4つのマップで表しています。（図3?〜?）
図3?のセグメントをクリックすると図3?〜?のマップは切り替わり、該当のセグメントに合ったマップを表示します。マップ内の色は、傾向の強弱を示しており、赤色（正の傾向）、緑色（傾向無し）、青色（負の傾向）としています。図3は実際にモニターの中で18.5%を占めるセグメントをクリックした場合のマップを表しており、セグメント毎にペルソナ像を作成することが可能です。
[資料: https://files.value-press.com/czMjYXJ0aWNsZSM2ODA0MyMyODE1MjEjNjgwNDNfalZIRGpYRmFpaS5wbmc.png ]
図3：本ツールにおけるアウトプット例
【研究結果】
この18.5%のモニターは、様々な新商品・サービスを積極的に試すイノベータータイプではなく、どちらかと言えばフォロワータイプである可能性が高いと考えられます。このようなタイプには、最近の興味関心に関連する媒体（旅行サイト、ポイントサイトへのバナー広告やビールという検索ワードに連動したリスティング広告）で口コミやインフルエンサーを活用したPRを行うことが有効かもしれません。
このように、本研究において、人間情報データベースに加え、日々の興味関心データを組み合わせることで消費者の実像を捉えることができました。
【今後の展望】
今後は、NTTデータ経営研究所と連携し、クライアントのペルソナ作成支援からWeb広告支援までを行う新サービスを提供する予定です。（図4）
[資料: https://files.value-press.com/czMjYXJ0aWNsZSM2ODA0MyMyODE1MjEjNjgwNDNfdUxaYlRVc2NzeS5wbmc.png ]
図4：新サービスのイメージ
■人間情報データベースについて（https://www.nttdata-strategy.com/dcs/about/index.html）
株式会社NTTデータ経営研究所の「人間情報データベース」は、2016年から構築を開始し、約5万人分の個人の属性、性格、認知バイアスなどの人間特性をこれまでに累計3,000項目以上取得しています。本データベースの特徴は以下の通りです。
? 構築開始から4年間で同一モニターから継続的にデータを取得
? 本データベースは、日本の縮図であり、社会実験やモデリングに最適な環境
? 本データベースを活用したソリューション構築・導入の実績を有する
■インティメート・マージャーについて（ https://corp.intimatemerger.com/）
「世の中のさまざまな領域における、データを使った効率化」をミッションに掲げ、国内DMP市場導入シェアNo.1(※1)のデータ活用プラットフォーム「IM-DMP」を保有するデータマーケティングカンパニー。約4.7億のオーディエンスデータ(※2)と高度な分析技術を掛け合わせたデータ活用プラットフォーム「IM-DMP」の提供・構築支援、データ活用に関するコンサルティングサービスを提供しています。また、プライバシー保護に関する取り組みとして、一般社団法人 日本経済団体連合会が掲げる「個人データ適正利用経営宣言」に賛同しています。今後はSales TechやFin Tech、Privacy TechなどのX-Tech領域に事業を展開し「データビジネスのプロデューサー集団」を目指します。
※1出典元：「DataSign Webサービス調査レポート 2021.2」
※2?定期間内に計測された重複のないブラウザの数を?します。多くの場合、ブラウザの識別にはCookieが利?され、?定期間内に計測された重複のないCookieの数のことを?します。
【背景】
現在のWeb広告配信は、年代や性別などの属性、過去のWeb閲覧履歴などをもとにしたターゲティング配信が主流です。一方で、そのターゲットの人柄や生活実態まで捉えることが難しいのが現状です。そこで、より効果的に広告を配信するために、性格や認知バイアスなどの人柄の情報や興味・関心の情報に基づく訴求方法で広告を配信することが重要であると考えました。（図1）
[資料: https://files.value-press.com/czMjYXJ0aWNsZSM2ODA0MyMyODE1MjEjNjgwNDNfRmJ5V3VSeXlSVi5wbmc.png ]
図1：広告配信の将来像
【研究の狙い】
当社は国内のインターネット人口の約9割をカバーする豊富で膨大なデータを活用できるプラットフォーム「IM-DMP」を保有しています。この「IM-DMP」にNTTデータ経営研究所が保有する約5万人分の個人の属性、性格、認知バイアスなどのデータ「人間情報データベース」を組み合わせることで消費者の実像を動的に捉え、実像に合わせた訴求ができるようになるのではないかと考えました。こうした背景を受け、当社およびNTTデータ経営研究所で人間情報データベースにWeb閲覧履歴から生成される興味関心データを組み合わせた共同研究（以下、本研究）を行いました。
【研究概要】
NTTデータ経営研究所が人間情報データベースのモニターに対し、当社との間でIDを連携させ、データを利用することについて同意取得を行い、同意を得られたモニターを対象にデータ分析を行いました。（図2）
[資料: https://files.value-press.com/czMjYXJ0aWNsZSM2ODA0MyMyODE1MjEjNjgwNDNfdXJJR1FxYVZwRi5wbmc.png ]
図2：本研究の流れ
データ分析にあたって、九州工業大学の「テンソルSOM」という技術を基に、NTTデータ経営研究所が独自に開発したツール（以下、本ツール）を利用しました。本ツールは、多次元のデータから消費者の特徴を探索的かつグラフィカルに捉えられることが可能です。
本研究では、Webアンケートで取得した2020年ヒットコンテンツ利用実態の結果を「モニターの分類（セグメント化）」「各セグメントの特徴」の2つに大別し、5つのマップで表しました。（図３）
この5つのマップで表すにあたって、まず、2020年ヒットコンテンツ利用実態の類似度をもとにモニターを9つのセグメントに分類し（図3?）、続いて、9つのセグメントが各々どのような特徴を持っているのかを4つのマップで表しています。（図3?〜?）
図3?のセグメントをクリックすると図3?〜?のマップは切り替わり、該当のセグメントに合ったマップを表示します。マップ内の色は、傾向の強弱を示しており、赤色（正の傾向）、緑色（傾向無し）、青色（負の傾向）としています。図3は実際にモニターの中で18.5%を占めるセグメントをクリックした場合のマップを表しており、セグメント毎にペルソナ像を作成することが可能です。
[資料: https://files.value-press.com/czMjYXJ0aWNsZSM2ODA0MyMyODE1MjEjNjgwNDNfalZIRGpYRmFpaS5wbmc.png ]
図3：本ツールにおけるアウトプット例
【研究結果】
この18.5%のモニターは、様々な新商品・サービスを積極的に試すイノベータータイプではなく、どちらかと言えばフォロワータイプである可能性が高いと考えられます。このようなタイプには、最近の興味関心に関連する媒体（旅行サイト、ポイントサイトへのバナー広告やビールという検索ワードに連動したリスティング広告）で口コミやインフルエンサーを活用したPRを行うことが有効かもしれません。
このように、本研究において、人間情報データベースに加え、日々の興味関心データを組み合わせることで消費者の実像を捉えることができました。
【今後の展望】
今後は、NTTデータ経営研究所と連携し、クライアントのペルソナ作成支援からWeb広告支援までを行う新サービスを提供する予定です。（図4）
[資料: https://files.value-press.com/czMjYXJ0aWNsZSM2ODA0MyMyODE1MjEjNjgwNDNfdUxaYlRVc2NzeS5wbmc.png ]
図4：新サービスのイメージ
■人間情報データベースについて（https://www.nttdata-strategy.com/dcs/about/index.html）
株式会社NTTデータ経営研究所の「人間情報データベース」は、2016年から構築を開始し、約5万人分の個人の属性、性格、認知バイアスなどの人間特性をこれまでに累計3,000項目以上取得しています。本データベースの特徴は以下の通りです。
? 構築開始から4年間で同一モニターから継続的にデータを取得
? 本データベースは、日本の縮図であり、社会実験やモデリングに最適な環境
? 本データベースを活用したソリューション構築・導入の実績を有する
■インティメート・マージャーについて（ https://corp.intimatemerger.com/）
「世の中のさまざまな領域における、データを使った効率化」をミッションに掲げ、国内DMP市場導入シェアNo.1(※1)のデータ活用プラットフォーム「IM-DMP」を保有するデータマーケティングカンパニー。約4.7億のオーディエンスデータ(※2)と高度な分析技術を掛け合わせたデータ活用プラットフォーム「IM-DMP」の提供・構築支援、データ活用に関するコンサルティングサービスを提供しています。また、プライバシー保護に関する取り組みとして、一般社団法人 日本経済団体連合会が掲げる「個人データ適正利用経営宣言」に賛同しています。今後はSales TechやFin Tech、Privacy TechなどのX-Tech領域に事業を展開し「データビジネスのプロデューサー集団」を目指します。
※1出典元：「DataSign Webサービス調査レポート 2021.2」
※2?定期間内に計測された重複のないブラウザの数を?します。多くの場合、ブラウザの識別にはCookieが利?され、?定期間内に計測された重複のないCookieの数のことを?します。
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