業務改善のPDCAサイクルの各フェーズで、ビッグデータを活用

　“課題解決エンジン”をミッションに掲げるヤフーの現在の規模感は、月間アクティブユーザーID数が約2800万人、月間総ページビュー数が約590億で、年間約75億種類の検索クエリが入力されているという。「Yahoo!ショッピング」における取扱商品数は1億点以上だ。

「サービスを運営する中で我々は利用者のさまざまな行動、たとえばどんなキーワードで検索したのか、ショッピングで何を買ったのか、地図でどこを見たのかといった多種多量のデータを保持している。しかし単にデータがあるだけでは何も生まれない。ここから価値を生み出すには、これらビッグデータを十分に活用する必要がある」

　そのためヤフーでは、業務改善におけるPDCAサイクルのあらゆる場面で、ビッグデータを活用している。

　たとえばPlanのフェーズでは、“萌芽検知”という取り組みがある。あるキーワードの検索回数の変化を時系列に沿って見るもので、これにより世間で関心が伸びつつある事柄を早期に発見し、そこからユーザーニーズの変化やマーケットの変化をいち早くキャッチして、適切な施策立案につなげていく。


　次にDoのフェーズでは、ビッグデータを利用してさまざまなサービスを展開している。具体的には、検索窓に入力されたキーワードに関連して、次に打ちこまれるキーワードを予測し、ユーザーに提示する“検索キーワードの入力補助”や、ショッピングやニュースなどで、ユーザーが関心のありそうな商品やニュースを推測して提案する“レコメンデーション”などが挙げられる。

　さらにCheckとActionのフェーズでは、ビッグデータを分析することでさまざまな施策の効果を検証し、次のアクションを決める取り組みを行っている。

　わかりやすい例がA／Bテストで、サイトのデザインやレイアウトを数パターン出し分け、ユーザーの実際の反応を見ながら最適な形を決めていくというものだ。ヤフーのサイトでは日々、さまざまなテストが行われており、その結果に応じてレイアウトを調整しているという。

「たとえば、スマートフォン版Yahoo! JAPANトップの検索窓の枠線を中太にした場合、細い枠線の時と比べて、検索誘導率が2％向上した。我々は検索連動型広告というサービスも提供しているが、検索誘導率のアップによって、広告の年間売上高は約5億円増えた。まさにビッグデータの活用がビジネスにつながった好例だ」

バリューにつながるシステムの1つめのポイントは、“入力基盤の強化”

　ビッグデータを活用して数多くのビジネス価値を生み出しているヤフーだが、そのためにはデータ活用を支えるIT基盤が必要不可欠だ。それではどうすれば、バリューにつながるシステムを構築することができるのか。

「先に紹介したようなPDCAサイクルにおけるデータ活用例は、1つ1つを見ると小粒なもの。しかしこうした取り組みが、業務の至るところで行われるようにならなければ、会社としての大きな効果には結び付かない。そこで我々はデータ活用のためのシステムを構築するに当たって、特に2つのポイントを意識してきた」

　その1つめが、入力基盤を強化することだ。


　データを活用するためのシステムの構造は入力部、処理部、出力部に分けられる。まず入力部には、データを集めたり、転送したりする機能があり、その上にグリッドコンピューティングやHadoopのようなデータ処理基盤がある。続いてデータを測定／分析するためのシステムがあり、さらにその上に最適化を図ったり、実際のビジネスやサービスで使うためのシステムが存在する。

「こうした構造を考えた時、出力側だけを大きくするのは現実的ではない。少ないデータを使って複雑な分析をしても、良い結果を得られることは稀である。実現可能な施策は、取得できるデータやコンピューティングパワーなどに依存する。必要なデータをしっかりと取得し、適切な処理を行い、測定／分析できる下地があって初めて、具体的なビジネスやサービスにつながるということ。入力基盤が大きくなればなるほど、サービスやビジネスの可能性も広がる」

　またヤフーは処理部の機能も非常に重視しており、1ノードで4000台規模のHadoopのクラスタとTeradataのデータウェアハウスを持つ同システムは、共に日本最大級の規模となる。


「一般的な企業では、データを分析する、あるいはデータを使ってサービスを運営する部分を重視することが多いが、我々は、ロギングのシステムやデータを回収するためのシステム、またグリッドコンピューティングや音声認識、自然言語処理など、データそのものを理解するためのテクノロジも非常に注力しており、そのための部隊を設置している」


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