AWSを活用したAIによる
キャスト評価システムの構築

BIJIN&Co.株式会社 様
導入事例

代表取締役
田中 慎也 様

BIJIN&Co.株式会社について

エンタメ業界を、アップデートする。
才能を持つすべての人に、新たな活躍の機会を届けたい。そんな想いでキャスティングサービスを中心に事業を展開する私たち。これまでアナログだったこの領域に、テクノロジーを掛け合わせることで人の持つコンテンツとしての価値を可視化させたり、効率的なマッチングを実現させたりと、才能ある人を最適な形で市場ニーズにつなげていきます。
キャスティングの進化を通じて、エンタメ業の可能性を広げていく。私たちは“エンタメ・テクノロジーカンパニー”としてこれまでにない、新たなチャレンジを続けています。

社名
BIJIN&Co.株式会社
事業
インターネットメディア事業
  • インターネットサービスの企画、開発および運営に関する事業
  • デジタルコンテンツの企画、制作、配信および販売に関する事業
  • 広告、宣伝、販売促進、マーケティングリサーチならびに代理業
  • ウェブサイトの企画、制作、保守および管理に関する事業
  • ソフトウェアの企画、開発、配信、販売、保守および管理に関する事業
  • タレント、モデルの養成、マネジメントおよび肖像権の管理に関する事業
  • 各種イベント、研修、セミナーの企画、制作および運営に関する事業
  • 上記のノウハウおよびライセンス提供に関する事業 他
設立
2010年2月
URL
https://www.bijin-co.jp/

AI評価システムの核となるアルゴリズム、アプリケーションの開発、
基盤となるAWS環境をワンストップで提案

iOSイメージ

導入前背景

BIJIN&Co.株式会社では、モデルやインフルエンサーなどのマッチングの最適化を図るキャスティングプラットフォームCLOUDCASTINGの展開を行っています。
CLOUDCASTINGは「キャスティング領域をシステム・デジタル化し、多くの人に、平等に活躍の機会を提供する」という理念をかかげ、現在約14,000名のキャストが登録し、発注をするクライアント企業登録数も8,000を超える国内最大級のキャスティングサービスに成長しています。近年、従来のモデルに加え、インフルエンサーの登録数も増え、サービスの規模が大きくなりデータも集まってきたため、サービスの質をより充実させることを目的に、AIによるキャストの評価システムを開発することになりました。AIによるキャストの評価システムはモデルやインフルエンサーのプロフィールなど複数の属性情報や外部のオープンデータから独自の評価スコアをAIが算出し、それに応じて参考報酬価格を提示する仕組みです。

・キャスト評価AIシステム概念図

キャスト評価AIシステム概念図

NHN テコラスを選んだ理由

当社のサービス理念を理解した上で、考案中であったAIによる参考報酬の算出を実現するために、自然言語処理、画像解析、アルゴリズム開発、アプリケーション開発、AWS基盤構築までカバーできるデータサイエンティスト・エンジニアを擁するNHN テコラスに依頼することにしました。実際の導入においても、CLOUDCASTINGのサービス運用に注力しながら新機能の開発に着手することができたため大変助かりました。コンサルティングによる課題のヒアリング、機械学習&統計を活用した予測モデルの作成、インフラ構築、ソフトウェア開発、デプロイまで全て任せることができる会社は多くはないので、NHN テコラスにお願いできてよかったと感じています。

Amazon EMRを活用し膨大なデータの処理時間を圧縮
サービスの規模拡大を踏まえた最適なインフラ設計

NHN テコラスの支援内容

機能部分は先程も述べたとおり、CLOUDCASTINGに登録したキャスト情報が更新されると評価システムで評価を新たに算出し、API経由で結果を返すというものです。更新されたプロフィール情報などの分析には自然言語処理を利用しており、評価に活用しています。正確な評価のため、CLOUDCASTING内のデータだけでなく外部のオープンデータも活用し、評価の精度を向上させています。また通常であれば分析が難しいアカウント登録直後のキャストにも対応するため、CLOUDCASTING上での活動実績が少ないキャストにも有効な予測アルゴリズムを作成していただきました。

評価アプリケーションの基盤にはAWSを採用しています。NHN テコラスにはAWS 認定ビッグデータの有資格者がいて、今回のインフラ設計にも携わってくれました。AIによる評価スコアの算出にはCLOUDCASTING上の全キャストデータを利用していますが、Amazon EMRを活用することでデータが増えても高速かつコスト効率よく処理ができるため、サービス規模が拡大しても評価スコアの算出の処理時間を圧縮することが可能です。

AWSのサービスを熟知している有資格者が設計をしてくれたことで、サービスの規模拡大を踏まえた上での最適なインフラが構築できたことも満足しています。

導入後の効果と今後の展望

新サービスの提供は始まったばかりですが、多くのメディアに取り上げてもらいキャスト、クライアント双方の登録者数も増加しています。システムの運用と保守はNHN テコラスに任せているため、AI利用時の課題となりやすいデータ量が増えるとコストも増える問題についてもインフラの最適化によるコストの改善を行っていただけることを期待しています。

今後の展望について、機能面では取り込む情報としてさらに外部データを活用することや、画像解析(ディープラーニング)の技術を使って評価スコアの精度を更に向上させていきたいです。またAIによるキャストの評価システムをさまざまな業界、業種で横展開し、新しいサービスの立ち上げも考えています。その際には引き続きNHN テコラスには当社のパートナーとして一緒に取り組んでいただきたいです。

導入後の効果と今後の展望イメージ