銀座の一等地にオフィスを構えたベンチャーの覚悟--プレイド倉橋社長に聞く
ウェブサイトやアプリの訪問者の行動・感情をリアルタイムに解析し、一人ひとりに合わせた接客を可能にするCX（顧客体験）プラットフォーム「KARTE（カルテ）」を手がけるプレイドが勢いに乗っている。サービス開始から3年で数多くの企業のサイトに導入され、これまでに同社のツールを通じて22億もの顧客の行動が解析されるなど、マーケティングツールとしての存在感を高めている。 4月には、顧客の感情や行動を“視覚的”に把握できる機能を実装することで、KARTEを従来以上に“人”を軸にしたマーケティング活動を可能にする「CXプラットフォーム」へと進化させると宣言。これにあわせて27億円の大型調達も実施し、2014年以降の累計調達金額は34億円に達した。 プレイドの勢いはこうした事業面だけに留まらない。7月から東京・銀座の大型複合施設「GINZA SIX」へと移転し、2039平方メートルもの広大なフロアスペー
PLAIDがNode.jsを採用し、5年間で12万行書いてわかったこと | PLAID engineer blog
Node.jsをリアルタイム解析サービスの開発で5年間使って知ったメリットやデメリットを紹介します。大規模な解析サービスをNode.jsで記述する上での工夫などについても解説しています。
スポーツ界に新潮流、“大手IT企業発”の解析専門会社が始動
国内の大手IT企業の社内プロジェクトから、スポーツ分野向け映像検索・分析技術をコアにする新会社が誕生した。2018年6月12日に事業を開始した「RUN.EDGE」である。 もともとは富士通の社内でプロジェクトが立ち上がり、同社が推進するオープンイノベーションを軸にした「デジタルイノベーター」の先例としてサービスを作り、これまでもプロ野球チーム向けに事業を展開してきた。この6月12日に事業体を起こして富士通が事業を譲渡、そこにスカイライトコンサルティングが出資した。富士通社内でゼロから立ち上がり、他社から出資を受けて独立したプロジェクトは初めてという。 資本金は1億6000万円で、出資比率は富士通が69.4％、スカイライトコンサルティングが30.6％。代表取締役社長は、富士通時代に同事業を立ち上げた小口淳氏が務める。同氏は現在36歳。富士通系列の会社の社長としては、異例の若さだ。会社のロゴに
顧客はそのサービスの体験に満足しているのか？ 顧客をデータとしてではなく「人」として見る方法 | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2018 Spring
「Web担当者Forum ミーティング 2018 春」では、プレイドの倉橋氏が、デジタルマーケティングの現状の課題とその解決方法を、プレイドが提供するCXプラットフォーム「KARTE（カルテ）」の取り組みを通して紹介する。 「何を買ってもらうか」ではなく「誰に買ってもらうか」スポーツ用品のミズノの担当者は、あるセミナーで次のように発言したという。 オートメーション化はとてもすばらしいが、細かな気づきになかなか出くわさない。気づき、面白がって、おもてなしを考えられる体制にしたかった。 「何を買ってもらうか」よりも「誰に買ってもらうか」。 「ペルソナ」ではなく、「リアルなお客様」を把握して接客できる。ただ作る仕事から、考えて作る仕事に変わった。 注目したいのは、「何を買ってもらうかよりも誰に買ってもらうか」という言葉だ。マーケティングでは、「何を売るか、誰に売るか」と考えがちだが、「売る」とい
インフォグラフィック制作で目指したこと - 狂気が生む極端は心地よい。 | PLOG 株式会社プレイド BLOG
「これって本当にユーザーにとって心地よい？気持ち悪さはないだろうか。」 「このクリック部分はどんな体験になる？想定しているシナリオは？」 「モックで実体験をどこまで積めて、そこからどれだけ回せるかが勝負だね。」 顧客体験を大事にするプロダクト開発に関する議論に聞こえると思います。 ところがこれは、弊社プロダクトのKARTEについて…ではなく、ローンチ３周年に合わせてリリースしたインフォグラフィックについての議論でした。 インフォグラフィックで体験？モック？なぜ？ プロダクト開発のような雰囲気のインフォグラフィック制作。そのリリースまでの道のりを公開します。読み進めていただくことで、きっとなぜこんな議論になったかもわかっていただけると思います。 申し遅れましたが、プレイドのJames(@k-james)です。はじめまして。 普段はPLAIDのビジネスサイドとして、KARTEの機能開発やブラン
大規模解析サービスのためのデータベース構成 ～BigTable／BigQueryの弱点をどう補うか？
大規模なデータを扱う解析サービスにおいて、データベースの性質の理解や選定、配置、活用方法などはクリティカルな問題であり、サービスとして大きく差をつくる要素にもなります。本稿では考慮すべきデータベースの性質の違いから始め、解析サービスにおける考え方や活用のテクニック、構成方法について紹介したいと思います。 解析サービスにおける重要な2つの仕事 ここでは大量のデータを収集する解析サービスの仕事の中でも、重要な2つの仕事についてフォーカスして話を進めていこうと思います。 一つ目は、データを単に収集し、スケーラビリティの高いデータベース（または分散ファイルシステム）に格納し、あとで（管理画面から、もしくはスケジュールバッチなどで）Aggregateするものです。こちらは解析サービスと言われるサービスの多くが行なっている仕事と考えられます。 二つ目は、データによって振る舞いを変える、リアクションする
GCPとAWSのマルチクラウドで構築する、大規模解析サービスのシステム全体像
大規模解析サービスの構成要素 大規模解析サービスは一般的に、以下の要素から構成されます。 ログ情報等のデータの送信 データの受信 データの保存 保存したデータの解析 解析データの閲覧などができる管理画面の提供 KARTEはユーザのWebアクセスデータをリアルタイムに解析し、アクションまでつなげることができるサービスであり、先ほど説明した5要素は、以下の5種類のコンポーネントによって実現しています。 trackerコンポーネント：エンドユーザで実行されるtracker[1]をエンドユーザに配布するためのコンポーネント trackコンポーネント：エンドユーザからデータを受信するコンポーネント。とくにKARTEでは解析データに基づいてエンドユーザへのアクションを返す役割も持つ dbコンポーネント：解析データなどのさまざまなデータを格納するコンポーネント analyzeコンポーネント：エンドユーザ
大規模データ解析サービス実現のために、Google Cloud Platformが果たす役割
この連載では、最近盛り上がりを見せているGoogle Cloud Platform（GCP）の実践例を、大規模データ解析サービスでの実際の利用例、ノウハウなどを中心に解説していきます。「KARTE」というリアルタイム解析サービスを提供している、PLAIDのエンジニア陣が、KARTEの実現を例にとって説明します。第1回である今回は、大規模データ解析サービスを提供するにあたり、どのようなGCPのサービスが必要となるのか、GCPの果たす役割などを説明します。 大規模データ解析サービスを実現する、とは？ 今この文章を書いているMacBookで、Webサイトのアクセスデータを解析するサービスを実現するとしましょう。現在は技術が発展し、少し前に比べたら、PCの処理能力、データの保存領域の大きさは格段に向上しています。また、ものすごく解像度が高い映画を簡単に再生できるようにもなっています。このような環境
今Googleで最も熱いサービスFirebaseで、リアルタイムWebアプリをサクッと作ってみた | PLAID engineer blog
今回は、Firebaseというサービスを使ってWebサイト上で動作するアプリケーションをいくつか作ってみたのでご紹介します。
大規模データを解析するストリーミングアルゴリズムをサクッと見てみる
ウェブ接客プラットフォームKARTEの解析周りのアルゴリズムの利用検討の一環として、ストリーミングアルゴリズムについて検討したので、ストリー
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Bit Matrixを使って超高速にアグリゲーションする | PLAID engineer blog