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プレスリリース

2009年

ソフトバンク・テクノロジー、データマイニング製品「KXEN」の販売開始
~高速かつ最先端のアルゴリズムに基づき、新機軸の分析ソリューションを提供~

2009年4月14日
ソフトバンク・テクノロジー株式会社

 ソフトバンク・テクノロジー株式会社(本社:東京都新宿区、代表取締役社長:石川 憲和、以下SBT)は、データマイニング製品「KXEN Analytic Framework™(以下、KXEN)」の国内総代理店である株式会社サンブリッジ(本社:東京都渋谷区、代表取締役社長兼グループCEO:永山 隆昭、以下サンブリッジ)と販売代理店契約を締結し、4月15日より「KXEN」の販売を開始します。

 データマイニングとは、蓄積されたデータに隠れている有益な情報(予測値・特徴など)を見つけ出す手法であり、「レコメンデーション」「行動ターゲティング」といった形で、近年広がりをみせております。その中で「より速く(リアルタイムで)」「より簡単に(専門家に頼らず)」「より詳細に(所得できるデータ全てを利用して)」分析を行いたいと、お客様の要望も高まりつつあります。

 「KXEN」は、データマイニング製品として、「予見値・予測値の算出」「セグメント化」「マーケットバスケット分析」などの専門的分析を「分析スピード」「操作性」「信頼性」の3点において強力にサポートすることで、マーケティング部門や企画部門などにおけるキャンペーンROIの向上、分析コストの削減のみならず、サイト運営、製品開発、店舗出店、などに関しても、有効な指標をすばやく提供し、総合的なROIの向上を実現します。

 

「KXEN」の主な特徴
・圧倒的な分析スピード
  毎日更新される膨大なデータを、一般的な製品の数十倍の生産性で分析します。
・初心者でもわかりやすい操作性
  専門知識をほとんど必要としないため、これまで専門家に依存していた分析を、気軽に行えます。
・信頼性の高い分析結果
  構造リスク最小化原理(SRM原理)に基づくアルゴリズムで、最適な結果を導き出します。

 SBTは、Web解析ソリューションやCRMなどのWebマーケティングサービスや、Web解析結果と業務システムを連動させて、より効果的なマーケティングアクションを導き出すBIソリューション「Web解析 Plus BI ソリューション」など、総合的なマーケティング分析を行うためのシステムプラットフォームを提供しています。
 さらに今後は、「KXEN」を活用することで、データマイニングを行ううえでの分析提案、情報提供といったサービス面の強化を図っていきます。


 

SBT代表取締役社長 石川憲和氏は以下のようにコメントしています。

「今回の提携により、これまでSBTがWebマーケティングソリューションとして展開していた、アクセス解析やBIソリューションの他に、KXENのデータマイニング製品が新メニューとして加わったことを嬉しく思います。既存のソリューションとのシナジー効果で、より一層、お客様のニーズに沿う形での、総合的なWebマーケティングサービスがご提供できることを確信しております。」

「KXEN」社長 Roger Haddad氏は以下のようにコメントしています。

「厳しい経済環境の今、顧客の消費行動は日々変化しておりマーケティング自体が難しい状況になっています。そんな中、様々な企業がマーケティングにおけるネット依存を強めており、新しいマーケティング活動を模索しています。今回Webマーケティングで実績のあるSBTと提携できたことは、そんな日本市場の開拓に更に拍車をかけると期待しています。顧客は常にベストな取引を要求するもの、それに最速で応えられる企業が生き残れる。いかにリソースを最小限に抑え、トータルコストを抑えたままこれを実現するかがカギとなります。KXENはSBTとともにその答えを常に最高品質で提供して参ります。」

 

「KXEN」社とはhttp://www.kxen.jp/
1998年に設立。本社をアメリカ、サンフランシスコに、開発の拠点をフランス、パリに置き、世界20カ国以上の国と地域で次世代データマイニングツール「KXEN Analytic Framework™」を販売しています。

「KXEN」の製品内容
K2R(回帰/分類)<KXEN Robust Regression>
最適な行動予測モデルを構築することで、信頼性の高い予測値を算出するとともに、行動に影響を与える要因を発見することが可能となります。
K2S(セグメント化/クラスタリング)<KXEN Smart Segmenter>
入力データの傾向を基にグルーピングすることで、各グループの特徴を把握することが可能となります。
KTS(時系列予測)<KXEN Time Series>
時系列データを基に最適な時系列予測モデルを構築することで、信頼性の高い予測値を算出することが可能となります。
KAR(アソシエーションルール)<KXEN Association Rules>
入力データ間の関係性をルール化することで、関連性の強い組み合わせを抽出することが可能となります。

 

以上

 

■本件に関するお問合せ先:

【報道関係からのお問い合わせ】
ソフトバンク・テクノロジー株式会社
広報IR室
TEL:03-5206-3316 Email:sbt-pr@tech.softbank.co.jp
 
【お客様からのお問合せ】
ソフトバンク・テクノロジー株式会社
ソリューション事業部 Webマーケティング部(担当者:小松)
TEL:03-5206-3425 Email:kakomatsu@tech.softbank.co.jp

 

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