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動画におけるビッグデータの活用事例

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技術の進化についてけない・・・

ビッグデータやAIなど、技術はどんどん進化してますね。

「テクノロジーの発展に取り残されないか」

と心配にもなってしまいますよね。

この記事では、動画におけるビッグデータの活用事例として、

「NETFLIXコンテンツ帝国の野望」の内容を紹介します。


NETFLIX コンテンツ帝国の野望 :GAFAを超える最強IT企業

ビッグデータでキャスティング

ネットフリックスのデータ活用事例の一つ目は、

ドラマ『ハウス・オブ・カード』のキャスティングで、

ビッグデータから相性の良い監督や俳優を割り出した事例です。

18年、サランドスは当時を振り返ってインタビューの中で次のように語っている。

「われわれにとって未来とは未知の世界を開拓することです。ここで役立つのがビッグデータです。新しいオリジナルドラマを制作しようというとき、ビッグデータを活用すれば適任の監督・俳優を割り出せるし、潜在的視聴者の人数も割り出せるんです。その一回目が『ハウス・オブ・カード』でした。われわれとしてはライバルを出し抜いてどうにかして『ハウス・オブ・カード』を手に入れたかった。

長編ドラマからテレビドラマへ転身するわけですから、フィンチャーにとっても大きな賭けでした。われわれは『これまでのテレビドラマとはまったく違う先駆的なものに挑戦できる』と言ったんです。最後には彼はとてもエキサイトしてネットフリックスを選んでくれました。」

巨額の制作費も見逃せない。2シーズンの制作費としてネットフリックスはハリウッド映画でも破格の1億ドルを用意した。フィンチャーにとって魅力的な要素は制作費以外にもあった。同社経営陣はコンテンツには一切関与せず、監督への全権委任を確約したのである。

ジーナ・キーディング/牧野洋訳、NETFLIXコンテンツ帝国の野望 GAFAを超える最強IT企業、p.11、株式会社新潮社

普通はスケジュールやリソースなどに制限されます。

そして、現実的な範囲の中でキャスティングします。

ところが、ネットフリックスは、予算をぽんと出します。

そして、ビッグデータで最適な制作体制を構えるのです。

そもそもNETFLIXの創業者が数学好き

ネットフリックスがインターネット企業として成功した背後には、創業者リード・ヘイスティングスの数学力がありました。

曾祖父と同様に、ヘイスティングスは「美しくて魅力的」な数学に熱中した。ボウドイン大学では2年生と4年生のときに数学で最優秀の成績を収めた。卒業後は世界を見るために旅に出て、平和部隊の数学教師としてアフリカ南部のスワジランド(現エスワティニ王国)で3年間生活。帰国後、マサチューセッツ工科大学(MIT)大学院には落ちたが、その代わりに西海岸のスタンフォード大学大学院に進み、コンピューターサイエンスの修士号を取得した。

結局、これがきっかけになってシリコンバレーの起業家になった。シリコンバレーのハイテクブームを目の当たりにし、魅了されてしまった。

ジーナ・キーディング/牧野洋訳、NETFLIXコンテンツ帝国の野望 GAFAを超える最強IT企業、p.51、株式会社新潮社

スタンフォード大学大学院でコンピューターサイエンスの勉強をしていたくらいですから、その実力は相当なのでしょう。

グーグル共同創業者のセルゲイ・ブリンとラリー・ペイジも、スタンフォード大学のコンピューターサイエンス専攻です。

「数学は何の役に立つの?」と学生時代に疑問に思った方もいるかもしれません。(私もそうでした。)

「FAANGのような偉大な会社を起業するときに役立つ」と今となってはわかります。(数学だけではだめでしょうが・・・)

レコメンドエンジン「シネマッチ」の事例

ネットフリックスのもう一つのデータ活用事例として、映画のレコメンドエンジンがあります。

名称は「シネマッチ」、ビデオの在庫不足問題を解決する流れで、2000年に開発されました。

人間の直感の代わりに機械のロジックに頼り、どんなテーマのウェブページでどんな映画の特集をするのか決めることになったのだ。いわばAI主導にしたわけだ。レンタル用に十分にDVD在庫があるのか?レンタルしてもらった場合に大きな経済的リターンを見込めるタイトルなのか?リリースされたばかりの新作なのか?このような基準に従って機械は消費者に見せるべき映画を選ぶのである。

最終的には独自のアルゴリズムが個々の顧客の好みに合った映画を選び、カスタマイズされたウェブページ上に表示するべきだという結論にたどり着いた。ランドルフがかねて思い描いていたビジョンでもある。そんななか、消費者需要を正確に予測できれば在庫管理もうまくできる、ということにエンジニアチームは気付いた。

ところが、正確な消費者需要予測はひどく複雑であることが判明した。人は特定の監督や俳優を基準にして映画を好きになるにもかかわらず、同じキャスト・スタッフで制作されて内容も似たりよったりの映画を嫌いになる。なぜこうなるのか?エンジニアチームはうまく説明できなかった。必要な数学的手法を見いだせなかった。そこで、ヘイスティングスも含め一部のエンジニアは違う角度から同じ問題に取り組んだ。最後には外部から数学者チームを招き入れて、土台となるアルゴリズムの考案を依頼した。

エンジニアチームはレコメンドエンジンを「シネマッチ」と名付け、2000年1月にローンチした。「2人の映画」というキャッチコピーでプロモーションを展開。カップルや夫婦を念頭に「シネマッチを使って映画を選ぶときに一致点を見出そう」という意味合いを込めてある。シネマッチは「顧客クラスター(同じ映画を高く評価する顧客集団)」を生み出すことで、個々の映画の特徴を基準にして類似作品を選び出すという当初のアプローチから進化したのである。

ジーナ・キーディング/牧野洋訳、NETFLIXコンテンツ帝国の野望 GAFAを超える最強IT企業、pp.110-111、株式会社新潮社

YouTubeやTiktokなども、独自の動画のレコメンドエンジンを持っています。

Amazonもですが、プラットフォーマーの強みは「おすすめ機能」なのですね。

「おすすめ」を決めるプロセスで、ビッグデータと数学が必要になるわけです。

簡単なビッグデータ活用事例

とはいえ、ネットフリックスはすごすぎました。

すぐに応用できる活用方法とは言えませんでした。

そこで、ビッグデータを使う一歩目を紹介します。

「Google Trend」

これは、前に使ったことのある方も多いと思います。

使い方としては、

  1. Google Trendと検索
  2. Google アカウントでログイン
  3. 検索数を調べたい単語を入力

だけです。

具体的な検索数を知るには、他のツールが必要です。

Google Trendのメリットとしては、

  • 無料
  • 検索回数の多い時期と少ない時期から、トレンドの推移がつかめる
  • 最近に流行し始めた単語を調べれば、流行に先駆けてコンテンツなどの準備ができる
  • 二つ以上の単語の検索回数を比較すると、よく使われる単語がわかり、SEOに役立つ

などがあります。

今回の記事のタイトル決定でも使いました。

「〇〇におけるビッグデータの活用事例」の〇を、

  • 動画業界
  • 映像業界
  • 動画
  • 映像

の中で最も検索されている単語にするため、

Google Trendで検索回数を比較しました。

期間は、2004年の1月1日から2021年9月24日です。

2004年1月1日は、Google Trendで選べる範囲で、もっとも過去の日付です。

2004年9月24日は、この記事の作成日です。

まず、動画業界(青)と映像業界(赤)を比較しました。

ご覧のとおり、映像業界のほうが圧倒的に検索されています。

次に、動画(黄)、映像(緑)も加えて検索回数を比較しました。

ご覧のとおり、動画(黄)が圧倒的に検索されていました。

そこで、今回の記事のタイトルは、

「動画におけるビッグデータの活用事例」

としました。

「NETFLIXコンテンツ帝国の野望」がおすすめの読者層

この記事でご紹介した「NETFLICコンテンツ帝国の野望」を読むのをおすすめしたい方は、次のどれかに当てはまる方です。

  • 起業家
  • 起業に興味のある方
  • 一般のビジネスマン
  • 大企業経営者
  • ネットフリックスユーザー
  • 映画ファン
  • ドラマファン
  • アニメファン
  • オタク

「あとがき」でも次のように書かれています。

起業はリスクを恐れない若者の専売特許ではない。元サラリーマンだからこそこれまでのビジネス経験をフルに生かし、学生スタートアップとは違う価値を創出できるーこんなメッセージが本書から読み取れる。(中略)

ネットフリックスの創業期は脱サラ組が率いていただけに、若者集団とは異なるエネルギーに満ちている。マーケティングやエンジニア、物流など特定分野の専門家が小さなオフィスに結集し、斬新なビジネスモデルを生み出すのだ。(中略)

本書は、起業家に加えて中年サラリーマンも含めた起業家志望にとって必読書の一つになるのはもちろん、一般のビジネスマンやネットフリックスファンにもお薦めだ。ブロックバスター側の物語も詳述されているため、「破壊的イノベーション」の衝撃にさらされる大企業経営者にとっても示唆に富んだ内容になっている。スピード感あふれてわくわくする物語を読んでいるうちに、アメリカのアントレプレナーシップやデジタル革命最前線についても学べるーこれが本書の真骨頂だ。

ジーナ・キーディング/牧野洋訳、NETFLIXコンテンツ帝国の野望 GAFAを超える最強IT企業、pp.378-382、株式会社新潮社

Amazonの商品リンクはこちらです。


NETFLIX コンテンツ帝国の野望 :GAFAを超える最強IT企業

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