リクルートのビッグデータ解析…中古車情報誌など自社媒体で磨いた理論

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ビッグデータ分析を活かした予測事例(中古車事業、成約数のシミュレーション)
  • ビッグデータ分析を活かした予測事例(中古車事業、成約数のシミュレーション)
  • ビッグデータ分析を活かした予測事例(中途採用事業、半年先の事業規模予測)
 リクルートグループ内のITソリューションを担うリクルートテクノロジーズでは、昨年より独自のビッグデータ分析技術として「状態空間モデル」を導入。“誤差3%の未来予測”を可能にしているという。

 「状態空間モデル」とは、複数の入力値と出力値に、“状態変数”と呼ばれる指標を組み合せて微分方程式で記述する手法だ。工学分野や金融分野で活用されており、マーケティング予測に広く使われる「重回帰分析」よりも正確な予測を可能としている。

 これにより、将来の売上推移や事業動向を、より正確に予測可能となり、たとえば中古車販売事業やウェディング事業において、売上に直結する営業指標をつきとめたり、中途採用事業において、市場動向をもとに事業規模のシミュレーションを行ったりすることにより、バッファ予算の削減等を実現。導入前に比べ半期で数千万円の予算削減効果を記録した。

 中古車販売事業においては、数百件ある営業指標のうち、成約台数(売上)に直結する要素を特定することに成功。それらの指標を用いて状態空間モデルを構築した結果、毎月の成約台数のシミュレーションを行えるようになった。予測誤差は毎月約1~3%で、状態空間モデル導入前(予測誤差約10%)と比較すると70~90%の誤差減少となった。同様にウェディング事業においても、「成約カップル数」を正確にシミュレートする状態空間モデルを導入している。

 また、中途採用事業においては、過去6年間の分析データをもとに独自の予測モデルを構築。事業に影響を与える「米国耐久財受注」「米国貿易収支」「日本のGDP」3指標を特定したうえで、これらをもとに状態空間モデルによる構造方程式を導入、シミュレーションを行った。これにより、「半年後の採用成立数を見据えた最適な予算配分」等の、より正確な経営判断を可能とした。

 リクルートグループでは、このように経営判断の材料となる情報を間接的に提供する取り組みを「“間接的”なビッグデータ活用術」と定義。ユーザーのアクセス解析結果から、ユーザーごとに最適な商品推薦を自動的に行うといった「“直接的”なビッグデータ活用術」も採用しており、“間接的”と“直接的”を両輪とした包括的なビッグデータ活用法を推進すし、リクルートグループ全体の事業力強化を目指す方針だ。

ビッグデータ分析で、売上や事業動向の予測が可能に……リクルートテクノロジーズ

《冨岡晶@RBB TODAY》

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