SonyやAudiも導入したOribiの誰でも使えるWeb分析プラットフォームが米国進出

Webのアナリティクスを誰でもできるようにしたいと考えるイスラエルのOribiが、米国でローンチした。

TechCrunchでも最近の新しいアナリティクス企業をいろいろと取り上げてきたが、Oribiの創業者でCEOのIris Shoor(アイリス・ショーアー)氏によると、Oribiの顧客は彼らに対して不満があるという。

ショーアー氏は「多くのアナリティクス企業は、ハイエンドを狙っているところが多い。もっぱら技術的なリソースや他とのインテグレーションに基づいたソリューションを提供している。Mixpanels風、Heap Analytics風、Adobe Marketing Cloud風といったものが多い」と語る。

それらに対してOribiは、技術者チームがいない中小企業向けだ。「彼らのところには月商数十万ドルの価値があるデジタルマーケティング戦略や、とても大きなアクティビティがあるのに、それを活かせるチームがない。しかも、どこもGoogle Analyticsを使っている」

ショーアー氏が語るOribiの狙いは、コードを書いてくれる開発者がいなくても、誰もが必要なデータを得られて、追跡したいものを追跡できる「Google Analyticsに対抗」したプラットフォームだ。

Event Correlations

特にWordPressやShopifyでは、ユーザー向けにOribiのプラグインがあるので、利用に際してコーディングはまったく必要ない。どうやらOribiは、すでにユーザー企業のサイトを閲覧する顧客の重要なイベントを、すべて追跡しているらしい。ユーザーはコンバージョン(実買率)の目標を設定できるが、それに対してもコーディングは不要だ。

ショーアー氏によると、他のアナリティクスプラットフォームは大量のデータを吐き出すだけだが、Oribiだけは各データの意味や、それらが示唆しているアクションをユーザーに教えてくれる。

「Oribiは、とてもスッキリしたプロダクトだと思う。ただデータを出すのではなく、何が機能しているのかということに対するユーザーの理解を助ける。一方バックグラウンドでは、いろんなクエリや相関分析によって、どこがまずいのか、どこを最適化すべきかを見つけている」とショーアー氏はいう。

AudiやSony、Crowne Plazaなどの大企業がすでにOribiを使っているが、今後、同社は米国の顧客に狙いを定めるとのこと。ただし、米国にオフィスを構えるのは2021年あたりになるという。

関連記事: When and how to build out your data science team…どんなときにデータサイエンスチームを自前で構築すべきか(未訳)

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APIの提供企業がAPIの使われ方を知るツールMoesifがシードで$3.5Mを調達

今日のデベロッパーは、各社が提供しているAPIを呼び出して自分のアプリからいろんなサービスを利用できる。しかしAPIを提供する側は、自分のAPIがどんな使われ方をしているか、知りたいだろう。そこでサンフランシスコのMoesifは、APIの提供企業がAPIの使われ方を知るためのサービスを提供する。本日(米国時間1/4)同社は、350万ドルのシードラウンドを発表した。

この投資をリードしたのはMerus Capitalで、これにHeavybit, Fresco Capital, そしてZach Coeliusらが参加した。なおCoeliusは、2016年にGMが10億ドルで買収したCruise Automationにも投資していた。

Moesifの協同ファウンダーでCEOのDerric Gillingによると、MoesifはMixpanelやGoogle Analyticsに近いが、WebやモバイルのアナリティクスではなくAPIの使われ方を見る。“APIを作って提供する企業や、それらを利用する企業がますます増えているから、API利用の顧客であるデベロッパーがどんな使い方をしているのか、彼らは何かの問題に遭遇していないか、デベロッパーチャーン(developer churn, 他社API利用への移行…浮気)をどうやって減らせばよいか、等々を知る必要性が生じている”。

APIを使った地域別ヒートマップ。スクリーンショット提供: Moesif

同社が対象とするのは、二つのタイプのユーザーだ。まず、APIに問題があったらAPIのモニタリング機能を利用できるデベロッパー。彼らは主に、Moesifの無料ティアにアクセスしている。

一方企業ユーザーの場合は、企業の各部門、プロダクト管理や営業、マーケティングなどが、Moesifのツールを使ってAPIの利用者や利用頻度などを知り、また使い方のパターンから、機械学習により、どこがプロダクトの使用をやめそうか、などを知ることができる。そのツールはMailchimpやCRMツールなどそのほかのビジネスシステムと統合できるので、自分たちのAPIの使われ方に関する、より完全な知見が得られる。

Moesifのツールがリリースされたのは昨年だが、Gillingによると、すでに2000社/名のユーザーがいて、無料または有料のティアを使っている。とくにうまくいっているのが、SaaS企業とフィンテック企業だ。どちらもAPIを多用しており、Moesifの顧客にはPowerSchoolやSchwab、DHLなどもいる。

同社は今、二人のファウンダーと社員一人だが、今度のシード資金で半年以内に約10名を雇う予定だ。エンジニアリング担当VPやデベロッパーの増員、そして営業とマーケティングも必要だ。

Moesifは2016年の晩くに創業され、ファウンダーたちは昨年Alchemist Acceleratorを卒業した。

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Google Cloudがユーザーのネットワークを最適化できるための詳細分析情報を提供

Google Cloudが今日(米国時間4/5)ローンチする新しい機能でユーザーは、Google Cloud上のユーザーのサーバー群とGoogleのそのほかのサービスやオンプレミスのデプロイメント、そしてそのほかのありとあらゆるインターネットのエンドポイントとの間のデータフローをモニタし、最適化できる。名前が示すように、そのVPC Flow Logsと呼ばれる機能は、GoogleのVirtual Private Cloud機能(仮想プライベートクラウド, VPC)を使って自分たちのリソースを他のユーザーから隔離している企業が利用する。

VPC Flow Logsは、VPC内の仮想マシンが送受するすべてのネットワークフロー(UDPとTCPの両方)をモニタしログする。それには、Google Cloudの複数のリージョン間のトラフィックも含まれる。そのデータをGoogle Cloudに保存したければ、すべてのデータをStackdriver LoggingやBigQueryへエクスポートできる。後述のように、そのほかのリアルタイムアナリティクスやセキュリティプラットホームにエクスポートするには、Cloud Pub/Subを使える。データは5秒おきにアップデートされるが、このサービスの利用がユーザーがデプロイしているアプリケーションのパフォーマンスに影響を与えないことを、Googleは約束している。

今日の発表におけるGoogleの注記によると、これによりネットワークの運用者はGoogleのネットワークのパフォーマンスを詳細に知ることができ、ネットワークのトラブルシューティングも可能になる。またユーザーのグローバルなトラフィックに関するさまざまな情報が得られるので、ネットワークの使い方や費用を最適化できるようになる。

そのデータはすべて、不審者がユーザーのネットワークに入り込んでいたときなどの捜査にも役に立つ。ただしそのためには、データを、SplunkやArcSightのようなセキュリティ情報とイベント管理(security information and event management, SIEM)の専門企業へエクスポートした方がよいだろう。

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対戦現場で具体的にゲーマーを強くするAIアシスタントのGosu.aiが$1.9Mを調達

とっても難しいけど、どうしても勝ちたいゲームに挑戦しているときは、あなたの肩越しに覗き込んでアドバイスしてくれる名人がいるとありがたい。その人があなたの癖や戦い方のパターンなどをよく知ってる人なら、なおよろしい。

そう考えたGosu.aiは、ゲーマーを助けるためのAIアシスタントを開発した。このほど同社は、Runa Capitalがリードするラウンドで190万ドルを調達した。この投資ラウンドには、Ventechと、既存の投資家Sistema_VCが参加した。以前同社には、シリコンバレーでAI専門に投資しているアーリーステージVC Gagarin Capitalが投資していたが、そこは、のちにFacebookとGoogleにそれぞれ買収されたPrismaとMSQRDにも投資していた。

Gosu.aiは、ゲーマーがゲームに強くうまくなるためのツールやガイダンスを提供している。そのツールは対戦を分析して、各人に合ったアドバイスをする。またゲーム中で装備する装具やアイテムについても助言し、また敵のタイプごとに攻め方を教える。今はDota 2だけだが、近くCS:GOとPUBGもサポートする。

同社のファウンダーAlisa Chumachenko(上図)は、元クリエイターで、ゲーム大手Game InsightのCEOでもあった。彼女によると、“世界には20億人のゲーマーがいて、うち6億はMOBAsやShooters、MMOsなどのハードコアなゲームをプレーしている。我が社のAIアシスタントで、彼らが自分の潜在的な力をフルに発揮できるようにしたい”、という。

Gosu.aiの主なコンペティターは、MobalyticsやDojomadness、Moremmrなどだ。しかしこれらの競合他社は主に戦果を統計的に分析してプレーヤーの弱点を見つけ、一般的なアドバイスを提供する。対してGosu.aiは、各プレーヤーのアクション(マウスの動きなど)を分析して、直接的な指示を出す。まさにそれは、仮想アシスタントが自分のそばにいる感じで、一般的な訓練ではない。

しかもGOSUはB2Bもやっていて、ゲーム企業に、予測分析などのAIツールを提供している。

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AWSがIoT専用のデータ分析ツールAWS IoT Analyticsをローンチ、機械学習にも対応

物のインターネット(Internet of Things, IOT)は、近未来のもっともホットなテクノロジー、今やどこのカンファレンスへ行っても主役級の扱いだ。IoTという技術の突出した特徴のひとつが、多くのデバイスが常時大量のデータを吐きつづけること。そしてそれらのデータの意味を知ることが、システムの重要な課題になる。そこでAmazon AWSは、独自のIoTアナリティクスサービスAWS IoT Analyticsを、今日(米国時間11/29)のre:Inventカンファレンスで立ち上げた。

AWSのテクニカル・エヴァンジェリストTara Walkerブログ記事によると、このサービスの究極の目的はIoTが吐き出すデータをすべて管理することだ: “AWS IoT Analyticsを利用して、メッセージを処理したり、大量のデバイスデータを収集保存したり、データをクェリしたりできる。このサービスはデータ視覚化サービスAmazon Quicksightや、オープンソースのデータサイエンスツールJupyter Notebooksを統合している。後者によって、データを機械学習で処理することも可能だ”。〔参考記事

上記の最後の部分は、センサーやデバイスからやってくるデータをベースに機械学習のモデルを作るときに便利だ。AWSが今日発表した、機械学習のモデル制作支援ツールSageMakerも、やはりJupyter Notebooksをサポートしている。

IoTから出てくる膨大な量のデータをユーザーが直接、QuickSightのような汎用ツールで処理するのは酷である、と考えたAmazonは、このAWS IoT Analyticsという専用ツールを作ったのだ。しかもQuickSightでは、何が起きたのかを見ることはできても、これまでのデータの傾向に基づく予測ができない。

たとえば、このIoT Analyticsを使えば、工場などの機械が実際に故障する前に、メンテナンスが必要である状態を知ることができる。本番稼働時に急に停止するのではなく、ユーザーが自分の意思で余暇時間などにメンテできる。

このIoT専用のアナリティクスツールは、IoTのセンサーからのデータを収集、保存、そしてクェリでき、特定のデータ集合を一定の時間間隔で取り出すことができる。

Amazonが汎用のBI(ビジネスインテリジェンス)サービスAmazon QuickSightを立ち上げたのは、2015年だ。

画像提供: Bloomberg/Getty Images


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購入決定の要因(アトリビューション)を多様なキャンペーン構成要素から–機械学習で–分析するGoogle Attribution

GoogleのMarketing Nextカンファレンスで、同社はGoogle Attributionの新たなベータを発表した。これは、さまざまなマーケティング戦略の、顧客の購入決定成果(パフォーマンス)の違いと、その寄与要因(アトリビューション)を知るための無料のツールだ。

Googleは、デバイスやマーケティングチャネルの違いを超えて、Attributionがマーケティングキャンペーンを評価するためのホームになってほしい、と期待している。そのために、戦略と広告費とフィードバックという三つの要素を結ぶ緊密なループを作り、マーケターたちにより魅力的なツールを提供したい、と同社は考えている。最近のマーケターの多くが、ラストクリックモデル(last-click models, 買う直前==最後にどこを何をクリックしたか?)という単純な分析では満足しなくなっているのだ。

アトリビューションの特効薬は、マーケティングの世界では古くからある。Adobeのような大企業だけでなく、BrightFunnel、Bizibleなどのスタートアップもかなり前から、マーケターたちが古いラストクリック・パラダイムを打破できるためのツールを開発している。

最近までは、企業と顧客との最後の接点、ラストタッチポイントを、購入決定の要因とする説が、マーケターたちのあいだで有力だった。マーケターは、この欠陥のある説に基づいて、マーケティングキャンペーンを定量的に評価していたが、でもそれは、顧客の現場の実態というよりむしろ、ヒューリスティックな推論過程だ。

しかしマーケティングの分析に機械学習を利用するようになってからは、一見互いに関連性/共通性のなさそうなさまざまなマーケティング努力の、購入決定への相対的寄与貢献をモデル化できるようになった。それは、評価の方法として従来よりずっと、提供される情報量が多い。現場の実態というものは、ビデオ広告やバナー広告、メール、そのほかのいろいろな素材や情報が共鳴し合って、顧客をコンバージョン(購入決定)へ導くのだ。すべてをソーシャルメディア上の最後の広告のせいにするのは、おかど違いである。

Googleの分析測定担当シニアディレクターBabak Pahlavanはこう説明する: “クリックがあればクリックを数えるけど、どれだけの数のコンバージョンがそのソーシャルチャネルから来ているか〔==それがどれだけのアトリビューションか〕、そっちの方が重要だ。われわれはその測度を提供する”。

[Google Attributionの仕事: 各種データの総合化→パフォーマンスの分析(異なるアトリビューションモデルの比較)→アクション(分析結果による戦略最適化)]

Google Attributionはマーケターに、彼らの努力の明確な像を提供して、より正確な費用利益分析ができるようにする。ぼく自身はまだGoogle Attributionを使ったことがないので、パフォーマンスの向上を類似ツールと比較することはできないが、Googleの優位性はパフォーマンス云々よりもむしろ、多様なアトリビューションの相乗的な効果比較にあるようだ。

Googleが強調しているのは、このツールの使いやすさと、さまざまなアトリビューション要素の統合化、そして無料であることだ。大企業向けに有料バージョンを出す計画もあるが、Google製品のスケーラビリティはそこでも強いだろう。

Googleがアトリビューションの分析評価に本腰を入れ始めたのは2014年、同社が、マーケティングの効果を測定するAdometryを買収してからだ。AdometryはただちにAttribution 360に変身して、GoogleのAnalytics 360スイートの一部になった。それから2年、ツールの再構築と単純化に努力していた、とPahlavanは語る。

Google Attributionはまだベータだが、しかし同社によると、近い将来、さらに深い展開を行うから広告主たちはお楽しみに、ということだ。

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農薬や化学肥料の濫用を防ぐCeresのハイパースペクトル農地画像分析技術が$5Mの資金を獲得

カリフォルニア州オークランドのCeres Imagingが、Romulus Capital率いるシリーズAの投資ラウンドで500万ドルを調達した。同社は、カメラとセンサーとソフトウェアを使って、農家の農地に作物のストレスを見つけ、そこにタイミング良く除草剤や殺虫殺菌剤、灌水などを投じられるようにする。

Ceresは、最近多い、ドローンの農業利用に着目したスタートアップのひとつだ。しかしCEOでファウンダーのAshwin Madgavkarによると、専業農家の農地面積は数千エーカーもあり広すぎるので、ドローンでは仕事にならない、とすぐに悟ったそうだ。

そこでMadgavkarたちは、セスナのような通常の航空機に搭載する独自のセンサーとカメラを開発した。それを毎日、広大な農地の上空に飛ばすのだ。

同社はさらに、撮影した画像の中に作物のある農地だけを特定できる画像分析ソフトウェアを作った。それにより、裸の土地や影などは分析対象から外す。“農地の画像から読み取れる特殊な“署名”を、そこで起きている事象に翻訳する”、とCEOは語る。同社はカリフォルニア大学デービス校の研究者たちやデータの助けを借りて、分析技術を完成させた。

Romulus CapitalのファウンダーKrishna K. Guptaによると、Ceresがほかのアグテック企業より優れているのは、ハイパースペクトルな〔==可視光以外も含む〕画像分析によって、地上で作物や土壌を実際に調べたときと変わらない洞察を農家に提供できることだ。競合他社の多くは、NDVI(normalized difference vegetation index)に頼って作況の分析をしている。それは一定面積における作物の葉の測度だ。しかし、“Ceresは農家の作況や灌水、土壌栄養などに関してもっと細かい粒度の情報を提供できる”、とKrishnaは語る。

Ceresはすでに、世界最大のナッツとぶどうの栽培農家上位10軒(10社)のうち6社と契約していて、ほとんどの仕事をカリフォルニアとオーストラリアで行っている。同社が画像分析を提供しているアーモンドの樹園面積は、全世界のアーモンド作付面積の10%あまりに相当する。

今回のシリーズAの資金は、社員増と、営業マーケティングの拡大、そして画像分析の対象をコーンや大豆など、中西部のそのほかの商品作物にも広げることだ、とCEOは述べている。

競合他社はTerrAvionIntelinairなどだが、PrecisionHawkのようにドローンを使っているところもある。

シリーズAの前には、ウォーターテックのアクセラレータImagineH2Oや、Laurene Powell JobsのEmerson Collectiveが支援しているNPO Elemental Exceleratorなどから、100万ドルの非希釈的助成資金を(non-dilutive grant funding)獲得している。

規制はスタートアップの邪魔になることもあるが、Madgavkarによると、Ceresの場合は需要増に貢献している。“農家に対する規制はますます厳しくなって、以前のように化学物質や肥料などを大量に使えなくなっている”、と彼は語る。農地の航空写真を見て、作物がストレスを経験している箇所や、窒素やカリウムが欠乏している農地を素早く特定する同社の技術は、農薬や化学肥料の無差別的な濫用を防いでいる。

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Appleがアナリティクスサービスをアップデートしてアプリの発見のされ方を知るための新しい測度を追加

Appleは昨日(米国時間5/3)、iTunes Connect上の、モバイルアプリデベロッパーのためのApp Analyticsサービスをアップデートした。それにより、ユーザーがどうやってアプリを見つけているかに関する情報…App Storeでの閲覧や検索、ほかのアプリやWebサイトから知らされたなど…がより詳しくなった。またキーワードの変更がApp Store上の検索ランキングに与える影響や、検索よりもチャートで上位にランクされた方がベターか、などを理解できるようになった。

App Analyticsが初めて導入されたのは2年前で、今でもあらゆるサイズのデベロッパーに、技術を要しない方法で、重要な情報へのアクセスを与えている。それらは、ユーザーのエンゲージメント、マーケティングキャンペーンの効果、収益化の動向などの情報だ。このサービスは、Apple Developer Programの会員になると無料で利用できる。

このような測度はサードパーティの統合により、もっと詳細に得られることもあるが、AppleのApp Analyticsのアドバンテージはサードパーティでなくファーストパーティーが測定するソリューションであるところにある。つまりデータがAppleとApp Storeから直接来るので、信頼性が高い。

今週行われたアップデートで、次のようなソースタイプが導入された: App Store Browse, App Store Search, App Referrer, Web Referrer。〔AppStoreを閲覧、〃検索、アプリから知った、Webから〃〕

上記のBrowseでデベロッパーが分かるのは、顧客がアプリを見つけた経路がApp StoreのFeaturedからか、Categoriesからか、Top Chartsからか、という情報だ。一方Searchでは、顧客がアプリを検索のクェリ入力で見つけたことが分かる。

App Referrerでは、どのマーケティング関係が他より好結果だったかが分かるので、そういう、アプリのダウンロードの多いパブリッシャーを今後選べるようになる。

Web Referrer(以前のTop Websites)では、アプリをiOS上のSafariで見たWebサイト上で見つけた顧客が分かる。

これらの変更はAppleが小さなデベロッパーのニーズに応えるようになった最近の傾向の一環だ。昨年はデベロッパー向けWebサイトを改装して情報やビデオを増やしたし、今年はApp Store上でインディーのデベロッパーを優遇する措置を講じた。また最近では、デベロッパーが顧客のレビューに応答でき、ユーザーがいちいちApp Storeへ行かなくてもアプリ内でApp Storeのランキングができるなど、デベロッパーフレンドリーな機能を展開している。

WWDCでApp Storeの改造が発表されると思われるが、それによってアプリ発見における検索やランキングが果たす役割が変わる前に、これらの測度の展開は行われるだろう。つまりそういう変化の前に、アップデートされたアナリティクスサービスをデベロッパーの手に渡したいのだ。

(画像提供: トップ, Sensor Tower; そのほか, Incipia.co)

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データ管理サービスSegmentの顧客の多くがウェアハウジングのベースとしてGoogle BigQueryを利用

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Segmentは、Google AnalyticsやMixpanel、Salesforceなどのサービスの利用から発生するデータの管理を助け、そのデータをアトリビューション・プロダクトやデータウェアハウスなどに送る。

同社は昨日(米国時間12/8)、そのサービスをGoogleのデータウェアハウジングサービスBigQueryと統合して、プロダクトの拡張を図る、と発表した。Segmentはすでに、PostgresやAmazonのRedshiftなど、そのほかのウェアハウジングプロダクトをサポートしているから、それほど重要な発表ではない、と思われるが、しかしCEOのPeter Reinhardtによるとそれは、“クラウド戦争”の大きな様相変化を表している。

“このところ、BigQueryの需要が急増しており、それはRedshiftにとって初めての、本物の脅威だ”、と彼は語る。

Segmentの7500社の顧客がすべてデータウェアハウジング機能を使っているわけではないが、しかしReinhardtによると、エンタープライズ顧客の“ほとんど100%が”利用しており、セルフサービス的な利用も少なくない。彼の推計では、データウェアハウジングを利用している顧客は、Postgresが半分、Amazonが半分という感じだったが、1か月あまりのベータテストのあとには、BigQueryが10%の顧客を奪っていた。

BigQueryのアドバンテージの中でとくに強力なのは、Reinhardtによると、シンプルで使いやすいこと、そして中小企業にとって魅力的な料金体系であることだ。

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メモリ中心型の分散ストレージでビッグデータのワークロードを超高速化するAlluxioが本番稼働を開始

BIERE, GERMANY - JULY 01: Close-up of cables and LED lights in the new data center of T-Systems, a subsidiary of Deutsche Telekom AG on July 01, 2014, in Biere, Germany. T-Systems is the largest German and one of the largest European IT services companies. (Photo by Thomas Trutschel/Photothek via Getty Images)

大規模なストレージサービスをハードディスクではなく主にメモリで提供するAlluxio(元Tachyon)が、Andreessen HorowitzらによるシリーズAのラウンドで750万ドルを調達した。そして今日(米国時間10/26)同社は、その、オープンソースでメモリ中心型分散ストレージプラットホームのベータを終えて、初めての商用製品ローンチした

Alluxioが企業に提供するソリューションは、大量データの統一化によるアクセスの高速化、データストアの安定性、そして堅牢・安全性の実現だ。今、多くの企業が抱える膨大な量のデータは、社内のさまざまなストレージシステムや、ときには外部クラウドにも、ばらばらに保存されている。有意なデータ分析ができるためには、それらのすべてにアクセスしなければならないが、その無計画な、分散というより散乱散在状態では、高速なアクセスと分析はほとんど不可能である。

Haoyuan Liが創業したAlluxioは、SparkやMapReduceなど既存の優れたコンピュートフレームワークを活用して(下図)、それらすべてのデータを単一のネームスペース(名前空間)のもとに一本化し、データの散乱を単一の分散ストレージシステムに変貌させる。そのストレージのアーキテクチャは層状(三層構造)であり、とくに、利用頻度の高いデータはコンピューターのメモリに収める。それらに次ぐ利用頻度のデータはSSD、そしてその他は従来的なハードディスクに収容する。いわばAlluxioは、ビッグデータワークロードのための、きわめて高度なキャッシュシステムだ、と考えられる。

このソフトウェアは最初、UC BerkeleyのAMPlabで開発され、ファイルシステムはHadoopと互換性がある。多くの(ときには何千台もの)マシンに分散している大量のデータを保存するための、今や標準的な方法が、Hadoopのファイルだからだ。

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今日Alluxioがベータを終了してローンチするソフトウェアには、Enterprise EditionとCommunity Editionのニ種類がある。オープンソースのプロジェクトの多くがそうであるように、Alluxioも有料サポートや高度な特殊機能が収益源だ。Alluxioのエンタープライズプロダクトの場合は、高可用性が得られるセットアップ、セキュリティ、データのレプリケーションなどがそれだ。

Community Editionは無料で利用できるが、このバージョンも証明されテストされ、さまざまなファイルシステムに対応している(Amazon S3, Google Cloud Storage, OpenStack Swift, Red Hat Ceph, Huawei FusionStorageなどなど)。またコンピュテーションフレームワークとしては、Apache Spark, Apache Hadoop, Apache MapReduceなどが使える。AlluxioのWebインタフェイスからサービスを管理できる点も、Enterprise Editionと変わらない。Community Editionにないものは、有料サポートのほかに、レプリケーションとケルベロス認証だ。

ユーザーには、Alibaba, Baidu, Barclay’s Bank, CERN, Huawei, Intelなどが顔を連ねる。たとえばBaiduの場合は、あちこちのデータセンターに散在していた数ペタバイトのデータに対する対話的なアドホッククエリのパフォーマンスが、Alluxioの技術により、従来の15分から30秒に改善された。

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IBMのDataWorksはApache Sparkによるビッグデータ分析に人工知能Watsonが企業向け利用インタフェイスをまとわせる

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マシンインテリジェンスの分野は、研究開発が盛んであるだけでなく、より影響力の強い応用現場でも新しいトレンドが生まれつつある。それを好機としてApache Sparkのようなオープンソースのフレームワークは、データサイエンティストのニーズに応えるだけでなく、企業の事業開発にもデータ分析を持ち込もうとしている。

IBMがこのほど立ち上げたProject DataWorksは、SparkとIBM Watsonを組み合わせて、分析の堅実性を維持しつつそのスピードと使い勝手を向上しようとする。わかりやすく言えばDataWorksは、データ分析のためのGoogle Docsだ。今多くの企業は大量のデータを、いろんなところにばらばらに保存している。IBMのこの新製品は企業のすべてのデータを食べて、それを一箇所のアクセスしやすい場所に置く。

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データに、それを必要とする者が迅速簡単にアクセスできるために、IBMはダッシュボードを提供し、そこにデータのアクセス状態や、利用しているユーザー、カテゴリー関連の各種測度などを収めて表示する。IBMはその技術を、データをカタログに仕分け分類すること、と呼ぶ。検索は自然言語で行い、ユーザーはカタログに整理された情報を、これまでよりもずっと素早く取り出すことができる。また、データの取り入れ速度は、IBMによると、50〜100Gbpsである。

データの視覚化は、PixiedustやBrunelなどのコードを使って、わずか1行のコードで作り出される。視覚化によりもちろん、データ間の関連性や分類がよりわかりやすくなり、ふつうの社員でも、ひと目でインサイトを得ることができる。

大企業も中小企業も、IBMのクラウドプラットホームBluemixからDataWorksツールにアクセスできる。近く料金体系が確立すれば、ユーザー企業はこのシステムを数時間〜数日〜数か月と、長期間(または常時的に)稼働させられる。またIBMの構想では、データ分析を携帯キャリアのデータプランからも提供し、それを定額の月額制にすることもできる。

IBMのデータ分析担当VP Rob Thomasによると、企業はこのツールを活用することによって、人件費を大幅に節約できる。またデータ分析に関して、企業の特定部門の人間を教育訓練する苦労もなくなる。さしあたり、リテールや金融、通信などの分野が主な顧客層になるが、しかしThomasによると、中小企業のうち‘中’の方の企業も今すでにこのシステムに関心を示している。

DataWorksの動力となっているIBM Watsonは、これまでも同社の成長と売上を支えてきた。このたび新しいユースケースが増えることによって、Watsonはますます自分を改良していくだろう。そしてDataWorksの主要部分は、IBMが今年初めに買収したThe Weather Companyの技術を利用している。その買収の目的は不定形データの分析にあったが、今ではお天気情報ばかりでなく、Watsonの助力も得て、企業のデータ分析方面に新たな市場を開拓しつつある。

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Google Analyticsは無味乾燥なデータだけでなく、有意義なインサイトも自動生成する

DUBLIN, IRELAND - APRIL 19:  (FRANCE OUT) A general view outside the Google European headquarters, on April 19, 2016 in Dublin, Ireland.  (Photo by Vincent Isore/IP3/Getty Images)

GoogleはGoogle Analyticsをアップデートして、そのデータの中にユーザーが、重要なトレンドを見つけやすいようにした。

この変化はiOSとAndroid用のGoogle Analyticsアプリではすでに実装されていて、ユーザーはAssistant画面で、自動的に生成されたインサイトを見ることができる。

たとえばあなたのWebサイトやアプリのユーザー数が急に増えたら、Google Analyticsはそれを高輝度表示し、その新しいユーザーの特性(どこから来たかなど)を教える。ユーザーがeコマースの企業なら、売上がいちばん増えた製品を教える。

Google Analyticsはこれらの情報を前から調べていたが、今度初めて、読みやすいカード形式でユーザーに提供することになった。これからは、いろんなページへ言ったり来たりして情報を探さなくてもよいから、重要な変化を見落とすことも少ないだろう。

担当ディレクターのBabak Pahlavanによると、専門のアナリストがいる大企業では、これらのインサイトが“スケールアップ”の参考になるだろう。アナリストを雇えない小企業でも、この分かりやすいユーザーインタフェイスなら、重要なインサイトを見逃すことなく十分に理解できるだろう、と。

プロマネのAjay Nainaniによると、今回のアップデートのねらいは、“データ分析のエキスパートがやっていることを一般ユーザーにも提供すること。異状の検出もあるし、トレンドを浮き彫りにするためのテクニックの組み合わせもある”、ということだ。

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今後このシステムは徐々に、いろんな企業のニーズに対応してよりスマートになっていくそうだ。個々のインサイトのカードの下部には、“親指上げ下げ”のボタンがあるので、そのデータが役に立ったか否かをGoogleに教えてやれる。またインサイトのカードをユーザーが他と共有したかどうかもGoogleはチェックして、その有用性の判断の参考にしている。

Pahlavanによると、Google Analyticsは今後、“インサイトが多くてデータは少ない”という方向へ進化していくので、これはその第一歩だそうだ。このツールを重要な部品として擁する総合マーケティングツールAnalytics 360も、今はある。

そしてインサイトは今後、モバイルだけでなく、デスクトップにも登場する。Nainaniによると、Googleは今すでに、それを開発中だ。もっと詳しいことは、Googleのブログ記事に載っている。

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メタップスとLOCUSが業務提携、ゲーム向けの動画制作から分析までをワンストップにした「LOOP」を提供

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アプリ収益化プラットフォームの「metaps」や手数料無料の決済サービス「SPIKE」などを提供するメタップスが、動画制作・マーケティング支援を行うLOCUSと業務提携を行うと発表した。4月26日より、企画や制作から解析、その後の評価までワンストップで提供する動画コンサルティングサービス「LOOP(ループ)」を共同で展開する。

メタップスではこれまで、アプリをはじめとしたウェブマーケティングを展開してきた。動画広告に関しても、広告配信から効果の分析までを行う「メタップスアナリティクス(ローンチ当時はMetaps Video Analytics)」を提供するなどしている。一方LOCUSでは、これまで採用動画やアプリ紹介動画などの制作、動画広告の制作、運用などで豊富な実績を持つという。

今回スタートしたLOOPは、そんな両者の強みを生かしたサービス。LOCUS側で動画の制作を行い、メタップスが解析ツールを提供。施策の評価やコンサルティングを行うという。料金は動画のタイプによるが1本25万円から。

LOOPではまず、「LOOP for GAME」としてゲームアプリに特化した施策を展開する。また今後は市場のニーズに合わせてゲーム以外の業界に向けて特化型のサービス提供・商品の拡充を進める予定だ。

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GoogleがクラウドモニタリングツールStackdriverを改造してAWSとGoogle Cloudの統一的なビューを提供

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今日(米国時間3/23)サンフランシスコで行われたGCPNext16で、GoogleがGoogle StackDriverのローンチを発表した。それはIT部門が全システムを統一的にモニタし、アラートを受け取り、異常事を管理し、ログを取り、これら各カテゴリーをダッシュボード上に視覚化して点検できる、という総合管理ツールだ。

Googleがマサチューセッツ州ケンブリッジのStackdriverを買収したのは2014年で、当時の同社は主にAWS上のクラウドのモニタリングをメインの業務としていた。Googleは同社のチームを支援して、AWSのサポートを続けながらGoogle Cloud Platform(GCP)もモニタリングの対象にできるようにした。

しかも今のStackdriver(“Google StackDriver”)は、単一のツールによるAWSとGCPの一体的管理とモニタリングが売りであるだけでなく、その高度なカスタム化を可能にしている。たとえば、CPUスパイクよりもむしろメモリスパイクがあるとアプリケーションが問題を起こす、という場合は、アプリケーションにメモリの問題が生じたときのアラートを報告させるようにできる。そうすれば、少なくとも理論的には、問題が制御不能の状態に陥る前に対策を講じられるだろう。

Stackdriverが記録するログを検索すると、GCPとAWSのクラスタを単一のインタフェイスで調べることができる。インスタンスが容量ぎりぎりになっていたらアラートするので、担当SVPのDiane Greeneは今日のキーノートで、クラウドのベンダが顧客の成功を確実化できる、という言い方をした。彼女によると、ベンダ(Google)は顧客の容量(インスタンスのサイズ)計画を助けられるし、リソースの追加が必要になれば早めにお知らせできる。これらのことで顧客は、頭を悩ます必要がなくなる。このツールは、そういったインサイトをユーザーに提供する。

そのためにこのツールは、エラー報告も出力する。これもまた高度なカスタム化が可能で、クラウド上で動いているアプリケーションの問題点を、ユーザーに警告する。

Greeneによると、このツールの主なねらいは、クラウドのインスタンスに今何が起きているかを視覚化して、簡単に分かるようにすることだ。それがGCPであっても、AWSであっても、同じように、そしてまた、柔軟性に富みカスタマイズの幅の大きいモニタリング環境であること。

基本的にGoogleはここで、二つのことをやろうとしている。ひとつは、GCPとAWSを一体的にモニタすることによって、AWSとは違う姿勢を見せつけること。そしてまた、自分たちもクラウドの技術者でありユーザーだから、技術者の仕事をやりやすくするためのツールならお手の物、という自分たちの強みの訴求だ。

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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa))

BIサービスのTableauがドイツのHyPerを買収してビッグデータ分析を高速化

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BIサービスのTableauが、ドイツの先進的データベース企業HyPerを買収したことを発表した。Tableauのねらいは、彼らの技術を自社のプロダクト集合に組み入れることだ。

Tableauはビジネスインテリジェンスとデータ分析の企業として、企業顧客が自分たちのデータからインサイトを得ることを助けている。大学の研究から生まれたHyPerのデータベース技術は、Tableauのすべてのプロダクトのパフォーマンスを向上させる。Tableauのエンジニアリング担当シニアディレクターPatrice Pellandは、そう説明する。

“HyPerはダイアモンドの原石だ。ミュンヘン工科大学(Technical University of Munich, TUM)の研究チームがそれを開発した”、とTableauは述べている。

Tableauは実は、この若い企業に前から注目していた。最初に発見したのは、データベース技術に関する学界の場だった。その技術が姿をなしてくるにつれてTableauは、それが同社のBIサービスによくフィットしていることが分かってきた。

HyPerがTableauに持参する能力の中には、データ分析の高速化がある。それは、データセットのサイズとは無関係であり、トランザクションのシステムと分析システムを一体化してプロセスをスピードアップする。またその多様な分析能力は、定型データと非定型データの両方をサポートし、ビッグデータの分析に威力を発揮する。

まだ生まれたてほやほやのHyPerは資金もなく、Tableauが買収しようとしたとき、顧客もいなかった。買収の条件をTableauは公表していないが、Tableauのスポークスパーソンによると、“それは現金以外の取引なので公表はできない”、という。つまり、おそらくそれは1億ドルに満たない価額と思われるが、まだ新生児のような企業だから、それも当然かもしれない。

HyPerのトップは、TUMの二人の教授で、これまで院生たちとともに研究を続け、HyPerデータベースシステムの開発に至った。Tableauも数年前に、大学(スタンフォード)の研究プロジェクトから生まれた。つまり両者は‘大学発’というルーツを共有する。二人の教授は当面コンサルタントとして仕事を続け、プロジェクトに関わった4人のPhDは、ミュンヘンに設けられるTableauのR&D部門を担当する。

そのオフィスは今後拡張する予定だが、最初何名の社員でスタートするかは、公表されていない。

今現在、彼ら新しい社員たちは、シアトルにあるTableauの本社を訪れて、技術者たちとHyPerのデータベース技術とTableauのプロダクトとの統合について、話し合っている。

これはTableauの二度目の買収だ。“うちの企業をもっと良くする機会はいつも探しているが、企業文化という重要なものがあるので、買収にはつねに慎重だ”、とPellandは述べる。

なお、Tableauは2013年に上場し、昨年7月には一株127ドル44千とという高値をつけた。しかし今週水曜日(米国時間3/9)の時間外では、42ドル64セントと落ち込んでいる。今年のテクノロジー株は年初から良くないが、Tableauの下げは激しすぎる。

〔ここにグラフが表示されない場合は、原文を見てください。〕

[graphiq id=”3oaS89DzStf” title=”Tableau Software Inc. (DATA)” width=”700″ height=”414″ url=”https://w.graphiq.com/w/3oaS89DzStf” link=”http://listings.findthecompany.com/l/14692592/Tableau-Software-Inc-in-Seattle-WA” link_text=”Tableau Software Inc. (DATA) | FindTheCompany”]

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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa))

アプリ解析・マーケティングツール「Repro」運営元が3億円の資金調達で米国進出へ

Repro代表取締役の平田祐介氏

Repro代表取締役の平田祐介氏

モバイルアプリ向けのアナリティクス・マーケティングツール「Repro(リプロ)」を提供しているReproは3月7日、ジャフコ、VOYAGE VENTURESおよび個人投資家などを引受先とした総額3億円の第三者割当増資を実施したことをあきらかにした。アプリ開発に向けた人材獲得を進めるほか、米国進出に向けてテストマーケティングなどを進める。

TechCrunchでも何度かご紹介しているRepro。2015年4月の正式版リリース時点では、スマートフォンアプリ上でタップされた位置や離脱した画面などの行動を動画で取得する「モバイルアプリ解析サービス」の色が強かったサービスだったが、最近ではアプリの解析にとどまらず、プッシュ通知やアプリ内メッセージの送信といったマーケティング向けの機能を充実させている。

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「アプリの数字を読み取り、解析までできる人は少ない。社内向けのレポートを作成するためにアナリティクスツールを使っても、数字からアプリの改善までを実現するのは難しい。であればそれを支援できるようにと思った」(Repro代表取締役の平田祐介氏)

現在のReproであれば、アナリティクスとマーケティング向けの機能を組み合わせることで——例えばファネル分析でユーザーの離脱率が高い画面を特定し、そこで離脱したユーザーを抽出してプッシュ通知を送り、アプリの再利用を促すというようなことを実現できる。

サービスは現在、18カ国・1400アプリで利用されている。特にEC関連のアプリでの導入が進んでいるという。同社は2015年9月に招待制イベント「B Dash Camp」内のピッチコンテストで優勝したが、そういった露出を契機にして引き合いが大幅に増えたという。

導入の9割以上は国内のアプリだが、「海外でもMixpanelAppboyといった競合製品から乗り換えてくれるユーザーも出てきた。アナリティクスデータを活用しながらマーケティングができるツールとして、いよいよ世界で戦える準備ができたと思っている」(平田氏)。Reproの開発と並行してアプリ向けのコンサルティング事業も展開。業績も順調に積み上げており、今夏にも単月黒字化できる状態にあるという。また今後はReproをMA(マーケティングオートメーション)向けのツールと定義して機能追加を進めるとしている。

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GoogleがPlay Gamesのプレーヤー分析機能をアップデート、iOSサポートを改良、より詳細なユーザ実態報告

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数か月前Googleは、Play Gamesのプレーヤー分析機能(Player Analytics)をローンチして、ゲームデベロッパが、自分のゲームをプレイしているユーザの実態を、もっとよく把握できるようにした。

今日(米国時間9/9)同社はこのサービスをアップデートして、ゲームプレイの最初の2分間のユーザの状況レポートや、デベロッパがユーザの状態に合わせてゲームの流れを変えられるために分析機能のAPIを公開、iOSのサポートを改良、などの新機軸を導入した。

とくに、ユーザの状態を時系列でチェックできるPlayer Time Series Explorer機能を使うと、ゲームの重要な時点でプレイヤーが何をしているかを理解できる。とくに重要なのが、プレイの最初の数分だ。その間(かん)にユーザは、そのゲームが難しすぎるか、やさしすぎるか、ちょうど良いかを判断する。この、今度導入された時系列レポートにより、デベロッパはその最初の時間帯に何が起きているかを知ることができ、ユーザの引き止め率(retention)を高めるためにゲームを改作したりできる。最初の数分間だけでなく、ほかの時点のレポートも得られる。

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また、このユーザ分析レポートのAPI、Player Stats APIによりデベロッパは、プレーヤーのタイプに合わせてゲームの流れを調整できる。たとえば、そのゲームをよく理解できないユーザに対しては、彼/彼女が迷う箇所で説明をポップアップできる。また、アイテムのゲーム内購入を勧めるために、アイテム無視で頑張る熱心なプレーヤーに無料のギフトを進呈してもよい。

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つねにAndroidに力を入れているGoogleだが、Player Analyticsは前からiOSをサポートしていた。今回同社はCocoaPodsのサポートを改良して、PlayのゲームサービスをXcodeで構成できるようにした。その新しいSDKはGoogleのサインイン・フレームワークをサポートし、GmailやYouTubeなどGoogleの人気アプリのアカウントからも認証できるようにした。これらのGoogleアプリをインストールしていないユーザには、SafariにスイッチせずにWebViewを立ち上げる。

SDKの新しい機能は明らかに、プレーヤーのエンゲージメントに力を入れている。今やゲームに対するプレーヤーの期待も、そしてゲームのビジネスモデルも変わりつつあり、プレーヤーの再訪率を高めることが前にも増して重要になっている。飽きさせないゲーム内ナビゲーションが、何よりも重要なのだ。

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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa

グロースハック向けツールを提供するシロク、今度は解析サービス「Growth Analytics」を提供

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プッシュ通知・解析サービスの「Growth Push」、行動記録・分析サービスの「Growth Replay」、メッセージ配信・分析サービス の「Growth Message」と、スマートフォンアプリのグロースハック向けのツールを立て続けにリリースしてきたシロク。今度はそれらのツールとも連携するアプリの解析サービス「Growth Analytics」の提供を開始する。

Growth Analyticsでは、スマートフォンアプリの運用に必要なデータの取得・解析や、改善施策の効果検証を行うことができる解析サービスだ。Google Analyticsなど各種解析サービスで取得したデータを取り込むことも可能だそう。

シロク代表取締役の飯塚勇太氏は、「データを貯める点ではなく、データを活用する点に主眼を置いているサービス。多くの企業は分析サービスでデータを取得しているが、そのデータを本当に活用できているということは少ない。別サービスで取得しているデータも取り込んで、より詳細な分析やサービス運営に活用することができる」と説明する。

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シロクではこれまでサイバーエージェントグループのアプリにてサービスの試験運用を続けており、そこで得た知見をノウハウを蓄積してきたそう。例えばサイバーエージェントでは、カレンダー形式でサービスの運用スケジュールから数値目標の管理までを行う「運用カレンダー」というものがあるそうなのだが、これも機能の1つとして取り込んでいる。

シロクがこれまで提供してきたグロースハック系サービスとSDKを共通化しているそうで、アプリに1つのSDKを導入すれば、Growth Pushをはじめとした同社の各種グロースハック系サービスが利用できる。料金はサービスの規模によるが、月額70万〜120万円程度になる。これに初期費用30万円がかかる。

シロクではGrowth Analyticsの提供とあわせて、データサイエンティストが改善施策を提案する「クラウドデータサイエンティストサービス」もあわせて展開していくとしている。

スマホアプリを動画で解析するRepro、デジタルガレージなどから約1億円の資金調達

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App Storeに登録されるアプリの登録者は2014年末で約39万人、アプリ数では120万種類以上にもなっているそうだ。そんな数のアプリの中からユーザーに選ばれるためには、ASO(アプリストア最適化)やブーストを含む広告などでの「どうユーザーに対して露出するか」のテクニック、定期的なキャンペーンやプッシュ通知などを使った継続率向上施策にはじまり、アプリ内やストア内を問わず、本当にいろいろなことが求められる。

もちろんユーザーのユーザーの行動を解析することも重要なことの1つ。タップされた位置や離脱した画面、そういったユーザーの行動を動画で取得し、アプリの改善に生かすことができるのが、動画を使ったモバイルアプリ解析サービス「Repro」だ。サービスを提供するReproは4月22日、DGインキュベーションとブレインパッド、SHIFTを引受先とした総額1億円の資金調達を実施した。同時に約1年ベータ版として提供してきたReproのiOS向けサービスを正式にオープンした。

Reproでは、SDKを組み込んだアプリ上でのユーザーの⾏動をリアルタイムに動画で取得し分析。そのデータをウェブ上で閲覧できる。パスワードやクレジットカード番号の入力なんかはどうするのかと気になったのだけれども、テキスト入力を検知してモザイクをかけるほか、マスキング用のAPIを用意しているのだという。

では具体的にはどんな時にこのツールを利用できるのか? まず開発段階においては、クラッシュレポートを動画とスタックトレース(ざっくり言うとエラー発生時のログのこと)で提供する。この2つをセットで提供することで、クラッシュ時の挙動が非常に分かりやすくなるわけだ。また、ウェブの管理ツールを通じて、アプリ内にテスト操作を依頼する画面を表示したり、その後のアンケートを投稿してもらったりする機能も用意する。

いざアプリをリリースしたあとは、アプリ開発者が設定したイベントがどの程度実行されているのかを分析したり(カスタムイベント分析)、イベントごとのユーザーの遷移率を分析したり(ファネル分析)といったことができる。Repro代表取締役の平田祐介氏いわく、このような定量的な分析と、動画による定性的な分析を同時に行えるのがこのサービスの最大の強みなんだそう。

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海外を見てみると、スウェーデンの「Lookback」やイスラエルの「Appsee」などの競合サービスはいくつかあるそうだが、「開発会社に協力してもらって3つのアプリで調査したが、SDKの容量やCPU使用率、メモリ使用量でもReproは競合製品より優秀。中には十分な品質で撮影できないものもあった」(平田氏)のだそう。そんなこともあってすでに海外市場も視野に入れており、英語版でもサービスを提供しているとのこと。Android版も現在開発中だという。

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アプリ解析ツールの「App Ape」にプレミアム版、今後は海外展開も

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FULLERは4月13日、同社の提供するスマートフォンアプリ利用動向調査ツール「App Ape Analytics」のプレミアム版サービスを開始した。

App Ape Analyticsは、数万台に上るAndroid端末をサンプルにした統計データをもとに、アプリの利用情報や詳細情報、性別年齢を含めるユーザーのデモグラフィック情報を閲覧し、スマホアプリ市場やアプリの競合分析が可能なツール。データは、FULLERのアプリを導入したユーザーから取得している。

FULLERによると、これまでのApp Ape Analytics アルファ版および法人向けのApp Ape Analytics エンタープライズ版の累計顧客数は3000を突破。コロプラやKingといった大手のゲーム開発会社から広告代理店、官公庁など幅広く利用されており、すでに単月黒字化も見えているそう。

今回提供するプレミアム版では、時間帯別のアクティブ率やHAU(時間ごとのアクティブユーザー数)、アプリの同時所持率(あるアプリを持っているユーザーがどのアプリを併用しているのかの割合)などの閲覧が可能。これによってテレビCMや時間限定のアプリ内イベントなどの効果測定が可能になるとしている。なおデータはCSV形式のファイルとしてダウンロード可能。

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FULLERは2月にGlobal Catalyst Partners Japan、朝日新聞社、インフォテリア、オプト、コロプラ、日本交通およびnanapi代表取締役の古川健介氏ら個人投資家複数名から2億3000万円の資金調達を実施したことを明らかにしている。

この調達した資金をもとに、今後は海外のサンプルデータも拡充していく予定。海外向けに複数のスマートフォンアプリを提供していくとしている。「データの精度はユーザーから評価されており、国内のサンプルが足りないという話はない。今後は国内のサンプルを100万人に増やすというよりは、各国10万人のサンプルを持ちたい」(FULLER代表取締役社長の渋谷修太氏)