導入事例
日本経済新聞社、パーソナライズド・レコメンデーションにDatabricks Lakehouseを採用
業種: メディア
ソリューション: レコメンデーションのパーソナライズ
技術ユースケース: データの取り込み,ETL,ML,分析
デジタルテクノロジーを駆使するメディアを目指ざす日本経済新聞社は、AI をはじめとするテクノロジーを活用した報道手法やサービスの開発に取り組んでいます。「日経電子版」は 80 万人以上の有料会員を有し、大規模なデジタル事業へと成長しています。その一方で、さらなる拡大のため、継続的な新規会員獲得やユーザー満足度の向上が重要になっています。
そこで、ユーザーエクスペリエンスの改善と各会員にあわせた記事の推薦を含むパーソナライズの精度向上を目的とした「Nikkei Wave」を立ち上げ、推薦アルゴリズムの構築に Databricks の統合分析プラットフォームを採用。その結果、データエンジニアリング工数の削減、Delta Lake を活用した構造化・非構造化データの単一フォーマットでの処理、本稼働への迅速な移行といった成果を得ています。詳しくは事例の資料をご覧ください。
