左から、静　史恵さん、有光　淳紀さん

静　史恵
NTTデータ　ITサービス・ペイメント事業本部SDDX事業部マーケティングデザイン統括部デジタルマーケティング担当 主任
NTTデータ入社以来、アミューズメント領域における決済系システムの開発・維持/運用に従事。現在はTwitter全量データなどのソーシャルメディアのデータ分析を通した企業へのマーケティング支援業務に従事し、お客さま企業のデータ活用支援を推進している。

有光　淳紀
NTTデータ　コンサルティング＆ソリューション事業本部Data&Intelligence事業部 デジタルサクセス統括部デジタルサクセス担当 課長代理
NTTデータ入社以来、基盤系技術者として大規模プロジェクトを複数担当した後、2017年にAI・データ活用を推進する部署に異動。エンタープライズAIプラットフォーム「DataRobot」の拡大・推進に当初から参画中。下記の記事もご覧ください。 「ゼロから」に挑む──“お祭り男”が大ジャンプで飛び込んだ新たな価値創造の舞台

【おさらい】Twitter × DataRobot パートナーシップ制度とは？

2021年7月、NTTデータはTwitterデータの活用促進に向けて、エンタープライズAIプラットフォームを提供するDataRobot社とのデータパートナー契約を締結しました。このパートナーシップでは、メーカー・小売流通業界向けの需要予測の精度向上に関する取り組みを行っています。

DataRobotについて、詳しく知りたい方は、こちら！

需要予測を行う上でのさまざまな課題のうち、特に必要な「データ」に関する声を数多くいただきます。すべてのお客さま企業が需要予測に必要な「精度の高い」そして「トレンドに応じた」データを十分に保持できているわけではないと思います。

そこで、本パートナーシップは、こうしたデータに関する課題をお持ちのお客さま企業に向け、専門家が適切に取得・加工した外部データであるTwitterデータをDataRobot上で提供することで、各企業においてより精度の高いAIモデルを構築することを可能にしました。

本パートナーシップについての詳細は、下記の記事にございますので、ご興味のある方はぜひご覧ください。

需要予測におけるTwitterデータ活用の可能性

ビジネスにおいて重要な需要予測は、昨今の外部環境の変化（コロナ渦、デジタル化による消費者ニーズおよび行動の多様化）により、かなり難しくなってきています。この課題を解決するためには、外部環境に目を向け、消費者を理解する必要があると考えています。

消費者理解の方法は複数ありますが、私たちはその中でもTwitterデータを推奨・活用しています。理由としては、下記グラフの通り、「Googleの検索数」と「Twitter上の発言数」に高い相関があることに加え、NTTデータではTwitter全量データを取得できるという強みがあるためです。

GoogleトレンドとTwitterデータの比較

NTTデータでは、お客さま企業にてTwitterデータを活用した需要予測プロジェクトを行って頂く際、PoCフェーズにおいては、Twitterデータを一部無償で提供しています。詳細は本記事最下部にあるリンクからウェビナー動画をご確認ください。

PoC実施ステップ

DataRobot におけるTwitterデータ活用のユースケース

Twitterデータを活用した需要予測には、①自社の需要予測、②消費者のトレンド予測という大きく2つのユースケースがあります。

Twitterデータを利用した需要予測のユースケース

ユースケース①自社の需要予測
ひとつめの「自社の需要予測」においては、下記3点の課題を抱えていらっしゃるお客さま企業が多いのではないでしょうか。これらもTwitterデータを活用することで解決できます。

【課題の代表例】

• プロモーションの効果がどれだけ持続するか？
• ネガティブな話題（自主回収、不買運動など）の減少傾向と売上の回復傾向は？
• Twitterでの話題化が売上に影響する長期トレンドか、一時的なバズに過ぎないか？

上記課題について、Twitterの話題がお客さまの売上に対して

•  ポジティブ/ネガティブな相関になるのか
•  影響がどのくらい続くのか
• どの程度の影響なのか

を予測することが可能になります。

ユースケース②消費者トレンドの予測
ふたつめのケースは、「消費者トレンドの予測」における課題です。従来のトレンド予測は、キーワード起点の調査が一般的でした。つまり顕在化しているトレンドやキーワードを追う形の調査になってしまい、ビジネス機会を捉えるには遅いという課題がありました。

そこでNTTデータでは、Twitter全量データから早期にトレンドを検出できる枠組みの構築を開始しています。具体的には、年間7000万件ある購買に関するTwitter投稿データからテキストマイニングを実施し、トレンド候補となるデータを生成しています。現在進めている、某大手小売業様とのPoCでは、このトレンドデータに基づいた今後のトレンド予測分析をDataRobotにて実施いただいています。

また、NTTデータでは常時6万アイテムに関するTwitterデータをモニタリングしています。どのような商品の話題が増えているのか、減っているのかを確認・情報提供できるようになっていますのでぜひご活用ください！

消費者トレンド予測～ご活用イメージ～

今回の記事には掲載しきれなかった活用事例や無償PoCの詳細を知りたい方向けに、アーカイブ動画をご用意しております！こちらから、お申込みください！