（１） ユーザ属性等の登録なしで最適な紹介が可能 |
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大量のアイテムからの個々のユーザに最適なアイテムの抽出・紹介を、ユーザが購入した商品の記録やホームページへのアクセスなどのサービス利用履歴のみでも可能とするアルゴリズムにより、従来のように事前にユーザの趣味嗜好や性別・年齢などの属性情報を収集・登録することなく、お勧め紹介が可能となりました。 |
（２）人の選択行動の特性を応用し、高い紹介精度を実現
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人が何かを選ぶ際の行動パターンに関する基本特性を応用し、すべてのサービス利用履歴の中から、個人の趣味嗜好を反映している可能性の高いパターンのみを抽出する技術（選好行動フィルタリング・アルゴリズム／特許出願中）により、ユーザのニーズに適応したアイテム紹介を実現しました。 |
（３）ユーザ数無制限と高速レスポンスを実現 |
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「AwarenessNetシステム」では、ユーザと紹介アイテムとの相互の関連性はあらかじめ分析され、数値化されたデータとして、紹介アイテム抽出処理に利用されます。（通信距離生成アルゴリズム）
このアルゴリズムにより、ソフトウェア上の制限なしに、登録できるユーザ数、紹介アイテム数を増やすことが可能になりました。 また、高速なアイテム抽出も実現され、 ３００万ユーザ／１００万アイテム時における１秒以下のアイテム抽出を達成しました。 |
（４）拡張性、信頼性の高いシステム構成を実現 |
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分散型の多重サーバ構成が可能です。これにより耐障害性を高めることができ、また負荷分散を図ることにより大規模なシステムへの適用も可能になりました。 |
（５）サービス内容に応じたシステムの最適化が可能 |
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提供するサービスの特性（商品販売、広告配信、コンテンツ紹介など）に応じ、システムの性能（応答速度や紹介精度）が最適となるようにパラメータ設定を行うことができます。これによりユーザニーズに応じたきめ細かな対応が可能です。 |
（６）アクセス履歴の数値化によるプライバシーの保護 |
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個人のアクセス履歴は、抽象化された数値データとして保管されます。万が一、第三者が当データを取得したとしても、それからアクセス履歴を類推することはできません。また、個人属性を必ずしも必要としないことから、個人のプライバシーに関わる情報を扱わなくても、商品の紹介等が可能です。 |
○「AwarenessNetシステム」の適用例 |
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「AwarenessNetシステム」は、ＥＣ分野の様々なサービスに適用できます。代表的な適用例は以下のとおりです。 |
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| ・ | インターネットショップにおけるユーザ別の商品お勧め機能
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| ・ | インターネットバンキングにおける最適な金融商品の提案機能 |
| ・ | ユーザ毎の最適なバナー広告の配信 |
| ・ | パーソナライズ（個別化）されたダイレクト電子メール配信 |
| ・ | コミュニティサイトにおけるユーザ別の最適な情報提供サービス |
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