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国内外においてEコマースを中核に、さまざまな領域にビジネスを展開している楽天グループ。その戦略を最先端のIT研究で支えているのが、事業とは独立した形のR&D組織として世界に5拠点を擁する楽天技術研究所です。楽天が進めるデータ活用のポリシーと最先端の事例について、楽天株式会社の執行役員 兼 楽天技術研究所 代表の森正弥さんに伺いました。

お話をお伺いしたDataLover:森 正弥(モリ マサヤ)

楽天株式会社執行役員楽天技術研究所 代表/公益社団法人企業情報化協会(IT協会)常任幹事
1998年、アクセンチュア株式会社入社。2006年、楽天株式会社入社。現在、同社 執行役員 兼 楽天技術研究所代表として世界の各拠点のマネジメントおよびAI・データサイエンティスト戦略に従事。情報処理学会アドバイザリーボードメンバー。 日本データベース学会 理事、日経ITイノベーターズ エグゼクティブメンバー、企業情報化協会 常任幹事、過去に経済産業省 技術開発プロジェクト評価委員、次世代高度IT人材モデルキャリア検討委員、CIO育成委員会委員等を歴任。さまざまな組織・団体の顧問実績も多数。2013年日経BP社 IT Pro にて、「世界を元気にする100人」に、日経産業新聞にて「40人の異才」に選出。

著書に「クラウド大全」(日経BP社、共著) 
「ウェブ大変化 パワーシフトの始まり」(近代セールス社)

スタートアップを中心としたエコシステムの形成へ

楽天のデータ活用を考える前に、時代の変化を振り返っておきましょう。これまでの流れは偶然にも、4つの「i」で表現できます。
まず、19世紀の産業革命によって、インダストリアライゼーション(industrialization)の時代が訪れました。続いてやってきたのがインフォメーション(information)の時代で、3つめがインディビジュアライゼーション(individualization)、つまり個別化の時代です。前回、企業側では顧客が何を求めているか分からなくなっていると言いましたが、AIが必要とされるのは、ニーズの個別化が進んだためです。AIによって顧客の動向を細かく捉えるには、人間がその枠組みを考える必要があり、これが現在直面しているイノベーション(innovation)の時代になります。

1997年に創業した楽天は、国内最大級のインターネットショッピングモール「楽天市場」を筆頭に、トラベル、デジタルコンテンツ、通信などのインターネットサービス、クレジットカードをはじめ、銀行、証券、保険、電子マネーなどのFinTech(金融)サービス、さらにプロスポーツなど70以上の事業を展開しています。このように、楽天グループがサービスを展開して多様な事業が成長していく中で、新しいサービスを生み出すトレンドにも変化が始まっています。

世界的な潮流として、以前はWebエンジニア中心に新規サービスが生み出されていくという流れがありました。しかし現在は、スタートアップ企業が立ち上げるアイデアを元にサービスというより新しいビジネスそのものが創出される形へとシフトが起きています。例えば、Googleのファウンダー達は「アルファベット(Alphabet)」という持ち株会社を設立してその下の会社で自動運転技術のベンチャー事業を推進するなどの取り組みを行い、個々のスタートアップをドライブしていくことで新規事業創出を行う体勢に変えています。これはGoogleに限らず世界的に見られる動きです。
楽天グループも創業から20年目の2016年にミッションステートメントを、「世界一のインターネットサービス企業になる」から「グローバル イノベーション カンパニー」へと積極的にビジネスを生み出す姿勢へ変更しています。

楽天では、新規事業創出において既存事業とのコラボレーションが果たす役割が非常に重要になるとも考えています。ここで気をつけないといけないのは、スタートアップは新しいことに挑戦できる反面、膨大なデータは持っていないために、データを活用することは困難です。そのためスタートアップにとって、データの管理体制を強化しているデータプラットフォーマーとのコラボレーションが不可欠といえます。一方で大手企業は大量のデータを保有しているものの、アイデアやイノベーションが生まれる余地は、スタートアップに比べて優れているとはいえません。そのため、双方をつなぐような戦略が重要となります。

楽天の持つデータを学術研究に提供

楽天技術研究所では、楽天グループで蓄積してきたさまざまなデータを、大学、公的研究機関の研究用途に限定して公開しています。目的は、学術的な分野での技術の発展に寄与することと、産学の交流連携でインターネット技術分野の進歩のサイクルを加速させること、データを使ったアプリケーションを公開して独創的な研究を促進することの3つです。すでに国内外250以上の大学、研究室や研究機関で研究に使われており、楽天技術研究所ではそれらのフィードバックをサービス開発に活かしています。

学術機関とのコラボレーションは、今後さまざまなビジネスを生み出していく上で欠かせない要素です。楽天はEコマースから成長しました。直接顧客と接するビジネスではないEコマースにおいて、データは顧客を理解するための唯一の手段であり、楽天がこの20年間で蓄積したデータは、多くの領域で活用できる発展性を秘めていると考えています。ただし、楽天が持つ機密データを無条件に開放しているわけではありません。データ活用の重要性を認識しているからこそ、研究用途に限ってかなり慎重に公開しています。

データの活用が、世界ビジネスで生き残る手段

2005年に設立した楽天技術研究所は、インターネットの未来を予測し、新たなテクノロジーを創出するための研究機関として、世界に5拠点を擁し、100名以上が在籍しています。
コンピューターサイエンスの博士号をもったメンバーが、各自の問題意識や課題に基づいて
AIIoT、ドローンなどを研究し、その成果を楽天のビジネスに反映させています。

楽天技術研究所の立ち上げに際しては、さまざまな大学の先生や研究者とディスカッションを行いました。そこで浮かび上がったのは、アカデミックの側では高度な技術を生み出したとしても、実際のビジネスデータに接する機会がなくては机上の空論に終わる可能性がある、またはビジネスの現場がどのような課題意識で取り組んでいるかを理解しにくいといった悩みでした。そこで、データを扱うだけでなく、ビジネスの現場と対話ができる組織を作り、研究者とビジネス側がともに課題をディスカッションし、問題点を共有して、一緒に研究プロジェクトができるスタイルを確立していきました。

現在も研究所はビジネスフィールドと隣接し、70以上ある楽天グループのビジネスと直接会話をしながら研究に取り組んでいます。ビジネス側では、最新のアカデミックな技術や研究について知ることができますし、ビジネスの現場で浮上した課題を研究所に持ち込み、研究メンバーと課題克服の方向性を議論しながら、ビジネスにとって有用になる解決策を導く形でプロジェクトを進めています。

楽天で実際に活用しているAI関連の技術の例として、2億5,000万点の商品マーケティングデータを使って、商品1個単位でどれだけ売れるかを予測するトレンド分析の機能があります。たとえば、ある商品の販売には1年間に売れるシーズンは従来一つの時期しかないと信じられていたのですが、実際に閲覧データ等も分析すると、それ以外の潜在的なシーズンがあることを発見しました。また、イベントをキーワードとした時系列のデータから、直接関係がないと思われるのに、父の日や母の日にリンクした形で売れている商品があることもわかりました。一つ一つの商品であれば人手で分析してもわかりますが、2億5,000万点だとそうはいきません。このような潜在ニーズをAIにより大量に分析しています。このツールは全世界のマーケターやECコンサルタントに活用され、企画立案や、楽天市場に出店している店舗へのコンサルティングに役立っています。

また、フリーマーケットアプリの「ラクマ」というサービスの中にもAIのディープラーニング技術が使われています。出品者が販売したい商品を撮影して、ラクマの「もしコレ!」というカテゴリー推奨機能にかけると、画像を認識して自動的に推奨カテゴリーが信頼度に基づき、最大5つ表示されるため、短時間での出品が可能になります。

最近では金融マーケットにも注目しており、商品の売れ行きからAIで景気動向を予測したところ、内閣府の景気動向指数と0.1%の誤差に収まる結果となりました。開発した技術をベースに、FinTechなど金融サービスの領域や経営支援にもつなげていきたいと考えています。

楽天がビジネスとデータサイエンスをリンクさせてデータ活用を推進する理由は、それこそがグローバル環境の中で生き残るための手段だと確信しているからです。多くのビジネスパーソンにも、あらためてデータ活用の重要性を認識して欲しいと思います。

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