--東京大学と画像認識技術で提携してますが、その意図は何ですか。
ソーシャルメディアでは、従来のテキストに加えて画像をアップすることが一般的になってきています。テキストの監視は「E-Trident」で解決できますが、われわれの認識では画像の監視技術はめぼしいものがなく、提携できる先を探している状態でした。その結果、東京大学の原田達也教授の研究室に辿り着きました。「インターネットでの安全」というビジョンも一致し、共同研究に合意しました。
この提携を発表してから、多くの問い合わせがあり、画像フィルタリングにたくさんのニーズがあることを実感しました。原田教授の研究室の技術は、学習機能を持つことが特徴で、“犬”で検索したときは“ドーベルマン”など種類まで判別することができます。現在では、児童ポルノなどの有害画像を判別できるか実験を続けています。
--イー・ガーディアンの強みについて教えてください。
風評の分析ツールは数多くありますが、われわれは人と機械で対応する領域を分け、人でしかできないところ、つまり監視や運用の結果を分類し、詳細なレポートが提出できる点を評価いただいているところを強みの1つであると考えます。
ある住宅メーカーは、ソーシャルメディアでの評判ツールを導入したが、結局何をしたら日々の業務を改善できるかがわからないということで依頼を受けました。
われわれはまず、住宅購入の際、競合他社に決めた人の理由をピックアップしました。すると、「10年保証」「定期的に点検に来てくれるサポート」などをメリットとして感じていたことがわかりました。競合他社を選んだ人が他のブログでは何を書いているか、その属性、家族構成、年収なども調べ、自社メーカーでの購入者に対しても、どんな要素を比較検討して購入を決めたかを調べるなど、マーケティング現場で要望のある突っ込んだ資料を提供しています。
もう1つは、コンタクトセンターにかかってくるQ＆Aの知見です。顧客からは“電話で寄せられる質問”と、“ネットに書き込まれる疑問”との違いを知りたいという要望が多くあります。両者の相違点を把握して重複をなくし、より効率的なユーザーサポートをしたいという要望です。電話とネットの違いは、世代の違いとも言えます。電話をかけてくる顧客からの情報だけでQ＆AやFAQを充実させても、顧客満足は得られません。
--経営者として意思決定のための役に立っているシステムはありますか。
電子決裁システムを採用しており、意思決定を迅速化しています。決定に10日かかっていたものが1～2日に短縮されました。売り上げや原価の集計で、ここには自社システムを活用しています。週1回の頻度で進捗会議を開催し、その月、その日の売り上げや原価情報を細かく検討しています。
われわれのサービスは従量課金制なので、週決裁のような形で短いスパンで原価と売り上げを想定すると、ズレのない予測が可能になります。またイー・ガーディアンでは、システム部門を事業部化しています。情報システム部のリーダーから「売上目標を持ちたい」「自分たちで稼ぎたい」という声が上がったのがきっかけです。彼はシステムはもちろん、ビジネスやその先の影響、顧客までを理解しているので、事業部化して売り上げ目標を設け原価を計算する「カンパニー制度」としました。採用についてもすべて現場に任せています。
