プロダクト / Webシステム開発
決めた通りに完成し、そのあとも良くなり続ける
広告枠の価格設定モデルを開発する分析会社との取り組みです。分析会社はこのモデルを、アドネットワークを運営する配信事業者に提供しています。配信事業者は、自社の環境で自社のデータと統合して分析を実行し、新しいモデルを自ら検証できるようにしたいと考えていました。それにはモデルを配信事業者のシステム上で稼働させる基盤が必要でしたが、分析会社はそれを社内で開発できませんでした。KDOTは分析会社側のチームに参画し、この基盤をチームで設計・構築しました。分析会社はモデルを分析結果として納品するだけでなく、稼働させる基盤まで含めて納品できました。あわせて、社外からの要望に応じてモデルを相手の環境へデプロイできる基盤を自社の資産にできました。分析会社はこの基盤を継続的に提供するサービスも配信事業者に提案しています。
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価格設定モデルは、広告主が支払う金額のうち配信事業者の取り分となる割合(料率)を広告枠ごとに決めるモデルです。料率の値で利益が変わるため、配信事業者にとっては、よりよいモデルを早く検証できるほど利益を伸ばす機会が増えます。新しいモデルは、まず一部の広告枠で実験して利益への効果を検証し、そのうえで適用範囲を全枠へ拡張します。これまでこの工程は分析会社の側で実施していました。配信事業者はこれを、自社の環境で自社のデータと統合して進めたいと考えていました。
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納品したのは、新しいモデルの実験から全枠への展開までを配信事業者のシステム上で完結できる基盤です。配信事業者の技術者は、実験するモデルと対象の広告枠を自ら選定できます。利益への効果を評価して全枠へ展開するかも、分析会社を介さずに決められます。毎朝の予測と料率の算出はバッチで自動実行され、結果は配信事業者のSnowflakeに保存されます。それを配信事業者の夜間処理が読み込んで配信に反映します。KDOTは技術者がどの場面で何を判断するかを起点に要件を定義しました。そのうえで、分析会社のモデルと効果推定の仕組みを配信事業者のシステムと統合し、稼働させる部分を担いました。
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これまでモデルは分析結果として納品していましたが、今回は配信事業者の環境で稼働する基盤まで含めて納品できました。分析会社にとっては、社内で開発できないソフトウェアの領域を外部との協業で補完し、案件を最後まで納品した取り組みになりました。この基盤は今回の配信事業者に限らず、社外から別のモデルや別のユースケースを求められたときにも、モデルを相手の環境へデプロイするのに使えます。
決めた通りに完成し、そのあとも良くなり続ける
データ基盤で判断と行動をより速く、確からしく
データ基盤構築 / 技術顧問(技術企業向け)
効果検証を提供する分析会社との取り組みです。同社は分析者の人数に比例してしか売上と利益を伸ばせない事業の形を、効果検証をプロダクトとして提供することで変えようとしていました。手法とモデルは同社のまま、社内では作れなかった、データと機械学習の重い推定を製品として動かす部分を開発支援会社のKDOTに任せました。推定を案件ごとの手作業ではなくシステムで回せるようになったことで、同社は人数に比例しない形で売上と利益を伸ばすことを狙えるようになりました。
プロダクト / Webシステム開発 / 技術顧問(技術企業向け)
AIを主力とする開発会社との取り組みです。同社にはプロダクト開発の引き合いがありましたが、大規模な開発の経験も、中核の技術を担える人もいませんでした。KDOTは技術顧問として、アプリケーション基盤と中核の技術を用意し、エンドクライアントとのプロジェクトの進め方も並走しながら伝えました。同社は海外市場向けの単発ワークのマッチングサービスを受託し、数億円規模の開発を公開まで完走しました。これで同社が受託できる範囲は、AIからプロダクト開発まで広がりました。
プロダクト / Webシステム開発 / プロダクトマネジメント (PdM) 支援
製造業向けにソフトウェア製品を提供する企業との取り組みです。同社は工場の電力を見える化する機能を製品に加えたいと考えていましたが、社内の開発者だけでは手も知見も足りませんでした。電力計の接続から、データを工場の判断に使える形にするところまでを開発支援会社のKDOTにまとめて任せ、同社は着手から約4か月でこの機能を製品に加えて工場へ販売できるようになりました。納品後の約9か月はKDOTが運用を担い、支援が終わった今は同社が自ら運用を続けています。
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