事例

価格設定モデルのデプロイ基盤

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。

サービス
データ基盤構築 / プロダクト / Webシステム開発
技術領域
データ基盤 / サーバー開発 / クラウド基盤
使用技術
Snowflake / Python / Amazon ECS

01

配信事業者は自社データと統合して新しいモデルを検証したかった

新しいモデルを一部の広告枠で実験し、利益への効果を検証して全枠へ拡張する工程を、配信事業者の環境で進めたい

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。

02

配信事業者の技術者が実験から全枠展開まで自ら進められる基盤を構築した

技術者がモデルと広告枠を選び、毎朝の予測と料率の算出を夜間処理が配信へ反映し、効果を評価して全枠展開を判断する

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。

03

分析会社はモデルを稼働させる基盤まで含めて納品できた

分析結果として納品していたモデルを、稼働させる基盤まで含めて納品できるようになった

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。

この事例に関わるサービス

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