ソケッツ、付加価値体験型検索・レコメンドサービス「metα（メタルファ）」開発、提供開始

2019 年 11 月 22 日
各位
会社名 株式会社ソケッツ
代表者名 代表取締役社長 浦部 浩司
（証券コード：3634）


━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
ソケッツ、付加価値体験型検索・レコメンドサービス「metα（メタルファ）
」
開発、提供開始
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━


株式会社ソケッツ（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：浦部 浩司、以下「ソケッツ」
）
は、検索・レコメンドの分野において、基本的な機能に加え、プラスアルファな体験を提供
可能なシステム「Metα（メタルファ、以下本システム）
」をリリースいたしました。


本システムは、検索・レコメンドにおいて、広く普及している、全文検索、ソーティング、
フィルタリング、協調フィルタリングといった基本機能に加え、当社独自データベース
MSDB※との連携も行い、商品や情報が持つ特徴情報（メタデータ）を有効活用した「検索
フレーズの”連想語”からレコメンド」「フレキシブルなフィルタリング」「カスタマイズ可
、 、
能なレコメンドの理由の表示」「エンドユーザのアクションに即応したタイムリーレコメ
、
ンド」など、従来の検索・レコメンドサービスの機能にプラスアルファの機能を提供するこ
とで、エンドユーザーの新しい視点を広げ、人と商品と情報とのエンゲージメントを高めま
す。




■本システムの活用例


1. コンテンツサービスでの活用
音楽ストリーミングや、VOD などのコンテンツサービスでは本来あるべきジャンルやテー
マなどの特徴情報が、サービス上、定義されていないことが多くあります。例えば、VOD
サービスでは、
「ゾンビもの」
、「特撮ヒーローもの」
、「魔法少女もの」といったジャンルは、
データ上存在することが稀です。そのため、意図に沿った検索、親和性の高いレコメンド、
理由の提示が困難な場合があります。本システムでは、ソケッツ独自データベース MSDB
と連携することで、本データベースから、有用なデータを補填し、これを解決いたします。
また、MSDB に存在しないデータについては、コンテンツに付帯するレビューなどのテキ
ストからの自動で必要なデータを補填し、適用可能な範囲を広げます。




図.2 一般的に認知されたデータ提供


また、一般的に認知されているが、該当のサービスでは、取り扱いの無いコンテンツがあり
ます。このようなコンテンツを検索した場合、結果がゼロ回答になってしまい、機会損失に
なってしまいます。本システムでは、このような検索フレーズの”連想語”を用いて、ゼロ回
答を予防し、新しい視点を提供します。
※ ＭＳＤＢ（メディアサービス・データベース）とは、ソケッツが開発した音楽、映像、
書籍、放送、人物、施設、一般商品情報などを体系的かつ特徴情報を詳細に分類したデータ
ベースであり、人の感性や感情を捕捉した「感性メタデータ」をキーとしたプロファイリン
グ、 アナリティクス、パーソナライズ、レコメンド、マーケティングサービスを実現する
もの。




図.3 検索フレーズの”連想語”からレコメンド
2. 求人/婚活サイト
求人/婚活サイトでは、人生で大きな決断を行うため、希望する条件でのフィルタリングが
重要な位置づけとなっています。しかし、多くのフィルタリングを実施すると、ヒット件数
が小さくなり、妥協可能なフィルタリングの”つけ外し”に時間を要し、エンドユーザの機会
損失が発生する可能性があります。


本システムでは、OR/AND/Boost などが設定可能なフレキシブルなフィルタリングを用い
て、この問題を解決いたします。具体的には、ソーティングのスコアについて、条件 A で
一致した場合プラス 100 点、条件 B で一致した場合プラス 50 点というような、点数付け
のフィルタリングを実施し、その結果として、条件 A と B が一致した対象、条件 A が一致
した対象、条件 B が一致し対象の順に表示することができます。これにより、対象を総合
評価でソーティングし、またヒット数を確保することで、エンドユーザの機会損失の低減が
期待できます。




図.4 フレキシブルなフィルタリングの例


3. ファッション/化粧品サイト
ファッション/化粧品サイトでは、専門の知識がないと、期待する商品を得ることが難しい
ことがあります。例えば、
「20 代女性用のビジネスカジュアルな衣服」を検索する場合、そ
のフィルタリングをどうするのか、エンドユーザの想像が困難な場合があります。


本システムでは、曖昧な概念をメタ化した“感性メタ”を利用することで、そのデータでのフ
ィルタリングを実施することができます。具体的には、レビューや解説文などから、
「派手
さ」「可愛さ」「トレンド」といった、比較的想像しやすい感性的なデータを、ソケッツの
、 、
自動メタ付与システムを利用して生成し、これに基づくフィルタリング、ソーティングを実
施することで、商品に至る導線を作成します。
4. ニュース/ブログサイト
ニュース/ブログサイトでは、既存のジャンルでは対応できない、多様な観点でのつながり
を読み解くことが、必要な場合があります。例えば、政治ジャンルでの法規制のニュースが、
技術ジャンルでの商品発表のニュースとつながっている場合、この関連ニュースを時系列
で閲覧し、同行を確認できることが望ましいと考えられます。


本システムでは、このような隠れたコンテンツの重要な観点を整理し、コンテンツをフィル
タリング、またはレコメンドします。具体的には、ソケッツの分析サービスを利用した、閲
覧ログなどから閲覧ユーザ群の関心毎の抽出や、ソケッツの自動メタ付与システムを利用
したテキストの内容から重要な観点の抽出を実施し、本システムで、これらのデータを総合
的に判断することで、類似・関連するコンテンツを取得します。これにより、エンドユーザ
が隠れたつながりに気付け、対象を深く知ることの支援を目指します。




図.5 関心毎の整理と表示



株式会社ソケッツ：（https://www.sockets.co.jp/）
（証券コード:3634）
株式会社ソケッツは、2000 年６月に設立された「人の気持ちをつなぐ」という事業目的を
持ったデータベースサービス会社です。現在、KDDI 株式会社、株式会社レコチョク、楽天
株式会社、 カルチュア・コンビニエンス・クラブ株式会社、LINE MUSIC 株式会社など
への音楽や映像、書籍などを中心とした検索・レコメンド・ストリーミング・データ提供・
アナリティクス・感性 AI 開発などの データ関連サービスを行っております。


本リリースに関するお問い合わせ先：
株式会社ソケッツ コーポレートマネジメント室 IR 担当
〒151-0051 東京都渋谷区千駄ヶ谷４-23-５JPR 千駄ヶ谷ビル３F
Tel：03-5785-5518 Fax：03-5785-5517 E-mail：ir@sockets.co.jp