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24metrics、不正検知精度を4.2倍に

DoiTの伴走支援とGoogle Cloud AutoMLにより、リアルタイムML不正検知を5か月以上かかる想定からわずか2か月でリリース。

The Challenge

24metricsは、ルールベースの不正検知を機械学習で強化し、ユーザー品質を早期に見極めて巧妙化する不正手口に対抗する必要がありました。エンジニアはわずか8名でML経験もなく、Google Cloud上で機能を構築するには信頼できるパートナーの伴走が不可欠でした。

The Solution

DoiTは専用Slackチャネルを通じて手厚いサポートを提供し、24metricsをGoogle Cloud AutoMLの実装へと導きました。課題の定義から最適なツールの選定、学習結果の分析、コスト効率に優れたMLモデルの本番展開まで、一貫して支援しました。

Results

プロジェクト期間を5か月以上から2か月に短縮
既存ユーザーの60%が新たなMLベースのサービスを利用開始
従来手法比4.2倍の精度を達成
不正検知の結果取得を7倍高速化
ML機能を目当てとした新規顧客の獲得を実現

このプロジェクトには5か月以上かかり、より多くのエンジニアが必要になると考えていました。しかしDoiTの手厚いサポートのおかげで、想像以上にスムーズに、しかも短期間で進められました。機械学習アルゴリズムを構築し、新機能をリリースするまでわずか2か月でした。
Stavros Charitakis, 24metrics エンジニア

不正検知という課題

マーケティング支出の約20%は、デジタル広告の不正によって失われています。24metricsは独自のルールベースアルゴリズムで不正トラフィックの検知を支援してきましたが、進化し続ける脅威に対応するには、ユーザー品質を早期に予測する機械学習機能が必要でした。エンジニア8名のみでML経験もなかった同社には、Google Cloud上での機能構築を導く信頼できるパートナーが欠かせませんでした。

最適なパートナー選び

24metricsはすべてのサービスをGoogle Cloud上で運用し、Google Kubernetes Engineを用いたマイクロサービス構成を採用しています。Google Cloudの機能を最大限に活かすには、MLの専門知識が必要でした。DoiT Internationalは、24metricsのGoogle Cloud環境への深い理解、追加コスト不要の魅力的な料金体系、そして優れたサポート体制で他社を一歩リードしていました。

スピード重視のML実装

DoiTは、堅苦しさのない機動的な連携のため専用Slackチャネルを開設し、Google Cloud AutoMLに関する包括的なガイダンスを提供しました。初期結果が基準に満たなかった際には、課題の分析と代替案の提示で支援。具体的な本番展開の手順まで導き、コスト効率の高い実装を実現しました。

顧客にもたらされた成果

新たなML機能はすぐに価値を発揮しました。既存顧客の60%が新サービスを採用し、従来手法比4.2倍の精度と7倍の処理速度を実感しています。顧客はエグゼクティブ向けダッシュボードを設定し、キャンペーン指標とユーザー品質をリアルタイムに把握できるようになりました。

事業インパクトと成長

ML機能は他社にはない差別化要素となり、この機能を目当てとした新規顧客の獲得につながりました。売上と顧客維持率の向上にも直結しています。直感的なタスクレポートでキャンペーンの改善状況を素早く確認でき、不正を未然に防ぐソリューションとして機能しています。

今後の展開

24metricsは今後、ML機能を拡張して不正対策フィルターを追加し、特にeコマースなど新たな業界に向けてソリューションを最適化していく方針です。購入金額の予測を可能にすることで、オンラインストアのコンバージョン率向上を支援し、キャンペーン効果の最適化を担うワンストップサービスを目指します。

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