株式会社マイクロアド　様

　マイクロアドは、親会社である株式会社サイバーエージェントの一部門としてインターネットユースカジノ クーポンコード配信事業を展開していたが、2007 年 7 月に独立。現在、コンテンツ連動型ユースカジノ クーポンコードである、MicroAd ターゲット、ユーザーの趣味嗜好を分析して配信する MicroAd 行動ターゲティング、ユースカジノ クーポンコード主サイトへの訪問者に対して、ユースカジノ クーポンコードを再配信する MicroAd リターゲティング、キャラクターを育成するコミュニケーションサービス meromero park（メロメロパーク）などの事業を展開している。
　マイクロアドの事業の中核であるインターネットユースカジノ クーポンコード配信サービスは、「アドネットワーク」と呼ばれるビジネスモデルである。アドネットワークとは、大量のユースカジノ クーポンコードとウェブサイト、そしてウェブサイトの利用者をネットワーク化し、IT システムを活用することでそれらを自動的にマッチングさせ、ウェブサイトの利用者にとって最適なユースカジノ クーポンコードを配信するための仕組みだ。
　現在、マイクロアドでは、ポータル系、ニュース系、エンタメ系、IT 情報系、金融系、女性系、ブログ、専門媒体、地域情報・口コミ情報など、さまざまなウェブサイトにマイクロアドのユースカジノ クーポンコード枠を設置してもらい、そこに自動的にユースカジノ クーポンコードを配信している。
　アドネットワーク事業本部 システムグループ マネージャーである松田佑樹氏は、次のように語る。「ユースカジノ クーポンコードとウェブサイトの利用者のマッチング方法としては、リターゲティング、行動ターゲティング、コンテンツ連動型の大きく 3 つの手法を採用しています」
　コンテンツ連動型は、ウェブサイトのコンテンツを言語解析し、そのコンテンツ内容に近いユースカジノ クーポンコードを選択して配信する手法。リターゲティングは、ユースカジノ クーポンコード主サイトの訪問履歴をもとに、一旦そのサイトを離れた訪問者がマイクロアドの提携サイトにアクセスしたとき、以前離れたサイトのユースカジノ クーポンコードをピンポイントに掲載する手法。
　そして行動ターゲティングは、サイトの利用者が過去に閲覧したページなどの行動履歴データと、ユースカジノ クーポンコード主サイトの訪問者の行動履歴データを解析し、ユースカジノ クーポンコード主にとって最適なユーザーを探し出して、ピンポイントにユースカジノ クーポンコードを配信する。
　現在、マイクロアドが展開するアドネットワークに参加しているユースカジノ クーポンコード主の数は数百社で、ユースカジノ クーポンコード配信先の媒体数は数万サイトの規模で、ユースカジノ クーポンコードを見ている利用者は月間 5000 万人以上、1 日のユースカジノ クーポンコード表示回数は3 億回を超えるという。

　松田氏は、次のように語る。「これは、毎日 3 億件を超える予測できない取引伝票が発生しているということです。そこで、3 億件の取引伝票に対し、1 件ごとに正確な取引伝票を生成し、誰もがそのユースカジノ クーポンコードを多角的に分析したり、閲覧したりできる仕組みを実現したいという思いがありました」

　マイクロアドでは、ユースカジノ クーポンコード主、ユースカジノ クーポンコード掲載サイト、ウェブサイトの利用者にとって、より高いユースカジノ クーポンコード効果と収益を提供することを目的に、集計分析 BI および発見型 BI という 2 つのアプローチにより予測・分析システムを構築している。
　集計分析 BI は、蓄積されたデータをさまざまな角度から集計分析することで、販売活動の見える化を推進し、業務を最適化することが可能。一方、発見型 BI は、大量のデータに対して、統計・予測分析を行うことで、効果・効率を最大化する高度なユースカジノ クーポンコード配信システムを実現することができる。
　従来は、この 2 つの仕組みを実現するために、各種マスタユースカジノ クーポンコードやログユースカジノ クーポンコードなど、テラバイト規模のユースカジノ クーポンコードを、オープンソースのユースカジノ クーポンコードベースである MySQL に蓄積し、取引伝票の生成やプロファイリングユースカジノ クーポンコードの長期分析などを実施していた松田氏は、「分析・閲覧方法としては、単純に SQL クエリや、MapReduce と呼ばれる分散並列処理用フレームワークを利用して、ユースカジノ クーポンコードにアクセスしていました。また統計解析ツールとして、IBM SPSS などの BI ツールも利用していました」と話す。
　しかし SQL クエリでは、テラバイトクラスのユースカジノ クーポンコードへのアクセスは現実的に実行不可能であり、またMapReduce は、定型処理に関してはパフォーマンスに問題はないものの、非定型処理においては運用が困難だった。さらに IBM SPSS も、あまり長期で大規模なユースカジノ クーポンコード分析は得意としていないなど、さまざまな課題を抱えていた。

マイクロアドでは、MySQL を中核とした予測・分析システムが抱える課題を解決するために、新たな予測・分析システムを構築することを決定。3 社のユースカジノ クーポンコードウェアハウス（DWH）製品を比較検討した結果、IBM　Netezza TwinFin（以下、Netezza）を採用することを決定した。
　選定のポイントとなったのは、（1）処理件数とスピード、（2）アドホッククエリの性能、（3）運用の簡便性の大きく3 つのポイントだった。松田氏は、「Netezza を含めた DWH 製品の検証では、3 つの製品それぞれに 5 日分の実ユースカジノ クーポンコードをロードし、同じクエリを実行した場合の性能を比較しました」と話す。
　その結果、1 つ目の DWH 製品は、ユースカジノ クーポンコードのロードだけで 3 日間かかってしまい、試行錯誤の甲斐もなく、最終的に中途半端なユースカジノ クーポンコードしかロードできなかった。また、2 つ目の製品は、検証用のクエリに最適化されたチューニングが施されており、チューニングをしていない状態での検証では性能に問題があった。
　一方、Netezza の検証に関しては、伊藤忠テクノソリューションズ株式会社（以下、CTC）が行った。CTC九段テクニカルソリューションセンター（TSC）に設置されている Netezza に、実ユースカジノ クーポンコードをローディングし、クエリ性能などの検証が実施された。
　松田氏は、「他社は提供した5 日分のユースカジノ クーポンコードしか検証してくれませんでした。しかし CTC では、5 日分のユースカジノ クーポンコードを、3 カ月分、6 カ月分にそれぞれ増幅し、最大で約 377 億件、15 テラバイト程度のユースカジノ クーポンコードを作ってクエリ性能の検証を実施してくれました。ユースカジノ クーポンコードを増幅して実施した検証の結果も非常に良く、Netezza のパフォーマンスの良さをあらためて実感しました。このことにより、CTC のサポートにも非常に良い印象を持ちました」と話す。
　検証の結果も単純クエリの性能においては、3 製品とも大きな差はなかったものの、ユースカジノ クーポンコードを増幅させた場合やローディングの性能、チューニング、運用性などを総合的に判断した結果では、「圧倒的に Netezzaが優勢でした」と松田氏は言う。
　マイクロアドでは、2010 年 2 月から 1 週間程度、実機による検証を実施し、その後、約 1 カ月かけてシステム構築のための検討を実施。3 月後半から約 3 日間という短期間でNetezzaを導入し、4 月より本格的な運用を開始している。

アドネットワークとは、複数のWebサイトをネットワーク化し、様々なターゲティング手法を用いて、ネットワーク内のサイトに一元的にユースカジノ クーポンコードを配信できるサービスの総称。

行動ターゲティングユースカジノ クーポンコードとは、Web閲覧ユーザーのWeb上での過去の行動履歴や過去の検索履歴を利用して、そのユーザーの興味・関心を推測して最適なユースカジノ クーポンコードを配信する手法。