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Web改善コンサルティングのWACUL、産学連携の社内研究組織をローンチ——デジタルマーケティング分野の知見を積極的に提供・共有へ

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Web 改善コンサルティング事業を行う WACUL(ワカル)は27日、社内研究組織「WACUL Technology & Marketing Lab.」を設立したと発表した。この研究組織では、中長期的な非連続な事業の発展に向けた研究活動と、Web マーケティングに関わる新たな〝勝ちパターン〟を研究するという。研究の成果は、WACUL の成長の土台作りや、同社の旗艦プロダクト「AI アナリス…

左上から時計回りに:WACUL CIO 垣内勇威氏、東京大学大学院経済学研究科・経済学部教授の阿部誠氏、京都大学経営管理大学院経営研究センター長で経済学研究科教授の若林靖永氏、明治大学大学院先端数理科学研究科・総合数理学部准教授の櫻井義尚氏

Web 改善コンサルティング事業を行う WACUL(ワカル)は27日、社内研究組織「WACUL Technology & Marketing Lab.」を設立したと発表した。この研究組織では、中長期的な非連続な事業の発展に向けた研究活動と、Web マーケティングに関わる新たな〝勝ちパターン〟を研究するという。研究の成果は、WACUL の成長の土台作りや、同社の旗艦プロダクト「AI アナリスト」の改善に生かされる予定。

研究組織の代表者として、WACUL Technology & Marketing Lab. の所長には WACUL CIO(Chief Incubation Officer)の垣内勇威氏が就任。このほか、東京大学大学院経済学研究科・経済学部教授の阿部誠氏、京都大学経営管理大学院経営研究センター長で経済学研究科教授の若林靖永氏、明治大学大学院先端数理科学研究科・総合数理学部准教授の櫻井義尚氏といったマーケティング分野の学術的権威が顧問として関わる。

今回の研究組織のローンチに合わせ、その活動の第一弾として「スマホ時代のEC市場の将来とECの検索窓から見たベストな UI の提言」と題された報告書が発表された。同社では今後、このような報告書以外にもオウンドメディアを通じてデジタルマーケティング分野の知見を積極的に提供していくとしている。

WACUL は2010年9月の設立、2015年4月に AI 活用によるアクセス解析およびコンサルティングツールの AIアナリストをリリースした。AI アナリストは Google Analytics とアカウント連携することで、コンバージョンレートを上げるために現在の Web サイトをどう改善すればよいか、具体策を人工知能が教えてくれるのが特徴だ。提案内容には、人工知能のコメントを受けて、WACUL のコンサルタントからの提案も付加される。

これまでの同社の累積資金調達額は12億円超。旗艦サービスの AI アナリストに加え、先月にはオウンドメディアに特化したコンテンツマーケティングの実行支援サービス「AI ライター」の本格提供を開始している。

via PR TIMES

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人工知能を用いたアクセス解析ツール「AIアナリスト」開発のWACUL、シリーズCラウンドでリコーなどから5.6億円を調達

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<12日16時更新> 写真と画像を差替。写真のキャプションを追加。 ウェブ改善コンサルティング事業を行う WACUL(ワカル)は12日、シリーズ C ラウンドで投資と融資により5.6億円を調達したと発表した。この調達ラウンドのリードインベスターはリコーが務め、マイナビ、TIS、みずほキャピタル、個人投資家が参加。合わせて、みずほ銀行と東京スター銀行からは融資を受けている。 これは同社にとって、20…

左から:TIS 山岸功昇氏、リコー 濱部宗之氏、WACUL CFO 竹本祐也氏、WACUL CEO 大淵亮平氏、WACUL COO 垣内勇威氏、マイナビ 須山俊介氏、みずほキャピタル 脇門勇気氏
Image credit: Wacul

<12日16時更新> 写真と画像を差替。写真のキャプションを追加。

ウェブ改善コンサルティング事業を行う WACUL(ワカル)は12日、シリーズ C ラウンドで投資と融資により5.6億円を調達したと発表した。この調達ラウンドのリードインベスターはリコーが務め、マイナビ、TIS、みずほキャピタル、個人投資家が参加。合わせて、みずほ銀行と東京スター銀行からは融資を受けている。

これは同社にとって、2015年6月のジャフコからの調達(シリーズ A ラウンド、調達額約3億円)、2017年2月の電通デジタル・ホールディングス(DDH)とジャフコ(東証:8595)からの調達(シリーズ B ラウンド、3.5億円)に続くものだ。今回の調達を受けて、WACUL の累積調達額は12億円超に達した。

WACUL は2010年9月の設立。2015年4月にウェブサイトのアクセスデータを自動解析するツール「AIアナリスト」をリリースしている。Google Analytics とアカウント連携することで、コンバージョンレートを上げるために現在のウェブサイトをどう改善すればよいか、具体策を人工知能が教えてくれるのが特徴だ。提案内容には、人工知能のコメントを受けて、WACUL のコンサルタントからの提案も付加される。

WACUL が提供するサービスのうち、接客機能の実装でリコーと、CRM 機能の実装で TIS との連携が期待される。既存投資家の電通は、すでに広告自動最適化の部分で連携している。
Image credit: Wacul

今回の調達のうちリコー、マイナビ、TIS の3社は事業会社であり、業務上の連携やシナジーを想定した戦略的投資であることが考えられる。

このうち、リコーとの関係では、同社が持つ中小クライアント企業のデジタルトランスフォメーション促進の一端を WACUL が担うことになるようだ。10月、リコーは請求書発行クラウドの MakeLeaps を買収しているが、WACUL へのリードインベスターとしての出資参加の背景には同様の文脈があるように伺える。マイナビとは、企業の採用ホームページにおける、ユーザのビヘイビアのビッグデータ収集や分析などでの連携、また、TIS は開発インテグレーション業務が多い中、SaaS を提供する WACUL と組むことで、顧客とのエンゲージメント向上を期待しているようだ。

WACUL 取締役 CFO の竹本祐也氏は THE BRIDGE とのインタビューで、AI アナリストはサービスローンチからの約3年半で25,000サイトに導入され、ビヘイビアデータの集積が通算で40億セッションに達していることを明かしてくれた。同社ではこれまでのデータアナリストやサイエンティストに加え、カスタマーサクセス担当などの採用強化も行なっていきたいとしている。

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人工知能を用いたアクセス解析ツール「AIアナリスト」開発のWACUL、電通デジタル・ホールディングスとジャフコからシリーズBで3.5億円を調達

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ウェブ改善コンサルティング事業を行う WACUL(ワカル)は6日、シリーズBラウンドで電通デジタル・ホールディングス(DDH)とジャフコ(東証:8595)から3.5億円を調達したと発表した。WACUL にとって、これは2015年6月に実施したジャフコからの約3億円の資金調達に続くものとなる。 WACUL は2010年9月の設立。2015年4月にウェブサイトのアクセスデータを自動解析するツール「AI…

ウェブ改善コンサルティング事業を行う WACUL(ワカル)は6日、シリーズBラウンドで電通デジタル・ホールディングス(DDH)とジャフコ(東証:8595)から3.5億円を調達したと発表した。WACUL にとって、これは2015年6月に実施したジャフコからの約3億円の資金調達に続くものとなる。

WACUL は2010年9月の設立。2015年4月にウェブサイトのアクセスデータを自動解析するツール「AIアナリスト」をリリースしている。Google Analytics とアカウント連携することで、コンバージョンレートを上げるために現在のウェブサイトをどう改善すればよいか、具体策を人工知能が教えてくれるのが特徴だ。提案内容には、人工知能のコメントを受けて、WACUL のコンサルタントからの提案も付加される。

一般的に、コンサルタントが提供するアクセス解析+改善提案のサービスは、月あたり数百万円程度の費用を下らず、社内にアクセス解析の専任担当者を置くことも中小企業ではままならない。WACUL では、これまでに集積した知見とデータをもとに、課題発見から課題パターンの認識、「こうすればこうなる」というコンバージョンレートを上げるための改善提案までを自動的に提案する。月額4万円からという料金の安さと、Google Analytics のアカウント連携だけでサービスを使い始められるので、(すでに Google Analytics のタグがウェブサイトに挿入されていれば)ウェブサイトに手を加えずに済む手軽さが受けて、中小企業を中心に顧客数を伸ばしている。

ウェブアクセスのヒートマップに代表されるような、問題点の可視化にとどまることなく、どうすればいいかの改善提案を示すのが AI アナリストの特徴。月に70件から80件くらいの改善事例が溜まっていっている。人がコンサルティングした場合でコンバージョンレートの改善が見られるのが全体の30%程度とされる中で、AI アナリストの提案方針に従ってウェブサイトの改善を実装した企業では60%という高い成果を導き出せている。(取締役 COO 大渕亮平氏)

AIアナリストの登録サイト数推移(クリックして拡大)

2015年4月のサービス開始から2年弱を経て、先週2月4日には AI アナリストの登録サイト数が9,000件を超えた。登録サイトが増えれば増えるほど、相乗効果的に知見が溜まり、ユーザはより多くの知見に基づいた信頼性の高いアドバイスを人工知能から受け取ることができる。オックスフォード大学の「あと10年で消える職業」ではないが、このような技術の進歩によって、ウェブ改善コンサルタントの仕事も無くなるのではないかと危惧してみるものの、AI アナリストの狙いとしては、「今まで人がやっていたことを人工知能でリプレイスするというよりは、提供側がコストを下げたことで、今までアクセス解析や改善ができなかった中小企業が取り組めるようになったことが大きい(大渕氏)」ということだった。

リリース2年目を迎えるのを前に、WACUL では近日、AI アナリストの大幅アップグレードを予定している。より必要とされる情報を前面に出すことで、企業のウェブサイト担当者が改善につなげやすいものになるとのことなので、こちらも期待したいところだ。

今回の資金調達は、現時点では事業拡大を意図した純然たるファイナンスの意味合いが大きいようだが、調達先の一つである DDH とは、ウェブサイト以外の他チャンネルのデータ分析などを含め、業務提携も視野に入れていきたいとしている。

人工知能の提案をもとに、WACUL のコンサルタントがアドバイスし、ユーザとコミュニケーションできる
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人工知能を用いたアクセス解析ツール「AIアナリスト」を開発するWACULがジャフコから約3億円の資金調達

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ウェブ改善コンサルティングの事業を行うWACULが、本日ジャフコから約3億円の資金調達を実施したと発表した。WACULは、2015年4月にウェブサイトのアクセスデータを自動で解析し改善策を提案してくれるツール「AIアナリスト」をリリースしている。 「AIアナリスト」は、Google Analyticsのアクセス解析データと連携することで、人間では集計困難な大量データを分析し、サイト内の課題を自動的…

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ウェブ改善コンサルティングの事業を行うWACULが、本日ジャフコから約3億円の資金調達を実施したと発表した。WACULは、2015年4月にウェブサイトのアクセスデータを自動で解析し改善策を提案してくれるツール「AIアナリスト」をリリースしている。

「AIアナリスト」は、Google Analyticsのアクセス解析データと連携することで、人間では集計困難な大量データを分析し、サイト内の課題を自動的に発見してくれるツールだ。

200ページほどあるサイトの場合、「デバイス」「流入元」「入口ページ」「経由ページ」が異なるアクセスを比較する際、その組み合わせの数は膨大な数になる。WACULは、こうした人間では集計に時間がかかる大量のデータを、人工知能を活用してさばこうとしている。

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多くのウェブサイトは、Google Analytics等のアクセス解析ツールを導入してデータを取得しているが、分析はできていない状態だ。「AIアナリスト」はGoogle Analyticsのアクセス解析データと連携するため、簡単に利用をスタートできる。導入後、対象サイトのパターン、過去の分析レポート、業界別データからトレンドなどのデータを学習していくことで、「AIアナリスト」の精度は向上していく。

利用は月額3万円の費用がかかる。これは一度登録すると毎月かかるといったものではなく、レポートを出した月だけ課金される仕組み。そのため、四半期に一度、レポートを確認する、といった使い方も可能だ。

WACUL代表取締役社長の大津 裕史氏は、現状、「AIアナリスト」は人間のウェブコンサルタントの判断を学習し、その再現を行っている状態だと語る。今後、AIの精度を向上させるべく、東京大学松尾研究室と共同研究を行い、人の判断よりも精度の高い改善案を出せる人工知能の開発に取り組むという。

大津氏「ウェブ担当やウェブマーケティングのチームを社内に抱えることが増えてきています。国外はそれが当たり前ですが、国内はようやく始まったところ。社内に体制ができてくると、コスト意識が生まれやすい。コストパフォーマンスの良いツールとして、「AIアナリスト」を利用してもらえたら、と考えています。また、解析に十分なリソースを割くことができないスタートアップのような、熱意があって小さなチームに「AIアナリスト」利用してもらいたいと考えています」

ツールが広まり、データを取得することは多くのプレイヤーが可能になった。それに伴って、取得したデータの見方を提供するサービスが登場し始めている。月額3万円から利用できる「AIアナリスト」は、多くの人に受け入れられそうだ。

WACULは、今回調達した資金を人材採用とプロモーションに充てる。導入が進んで取得データが増え、WACULの技術力も上がったとき、「AIアナリスト」はどのような改善案を私たちに提示してくれるのだろうか。

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