IOU からスマート物流まで、JD.com のビッグデータはなぜ AlphaGo よりも有望なのでしょうか?

人間と機械の囲碁対決により、現在、AlphaGoに代表される人工知能（AI）が話題となっている。 3月19日にJD本社で開催された「『未来を知る』がJDに参入ビッグデータがもたらす変化」をテーマにしたイベントでは、人類の未来に重要な洞察をもたらしたAlphaGoが、当然ながら最も頻繁に言及された言葉となった。

本質的に、AlphaGo が歴史を書き換えることができる理由は、インターネットに接続したときに計算と分析を行うのに十分なデータがあることに依存しているからです。現在のインターネット業界を見ると、ビッグデータは業界で最も関心の高い概念の 1 つです。

AlphaGo がビッグデータによってチェスの記録に基づいた計算を行うのに対し、JD.com はビッグデータを活用して市場やユーザー体験を促進しており、まさに私たちの実生活に最も近い存在です。

JD.comのビッグデータはどれくらい大きいのでしょうか?

ご存知のとおり、業界をリードする電子商取引プラットフォームである JD.com は、ユーザーの消費行動と常につながっており、膨大な量のユーザーデータにアクセスできます。しかし、JD.com のビッグデータはどの程度なのでしょうか? JD.comグループの技術担当副社長であるZhao Yihong氏は、次の3つのデータを示しました。

まず、JD.com のサーバー規模は業界トップクラスの 10,000 台に達しており、数的には非常に大きいです。 2 つ目は、これらのクラスターが毎日 20 万件のレポート分析を実行し、毎日 150 億行のデータを処理するため、最終的に JD.com のデータ総量が非常に大きくなることです。

趙一宏氏によると、JD.com のビッグデータ総量は現在 100PB に達しており、毎日 1.5PB ずつ増加しているという。これはあくまでも現状であり、明日また100％増加する可能性も否定できません。

ビッグデータの応用分野はどこにあるのでしょうか?

趙一宏氏は、JD.comにおけるビッグデータは主に3つの戦略的ステップに分かれていると述べた。過去数年間、JD.com のビッグデータ テクノロジー プラットフォームの構築には、多大な人材とリソースが投入されてきました。このテクノロジープラットフォームに基づいて、データの洞察、データ価値のマイニングと発見が実現され、ビッグデータの価値がJD.comの主要事業で徐々に実現され始めました。次の段階は、商業的価値の発見と応用です。ビッグデータをJD.comのビジネスにいかにうまく統合できるかが、今後の発展の鍵となっている。

この点に関して、JDグループCTOの張晨氏は2つの重要な情報を提供した。

1つ目は、JD.comのJIMIロボットのように、高効率かつ低コストを追求することです。張晨氏は、現在、JD.com のカスタマー サービス会話の 50% 以上が JIMI とユーザーの間で行われていることを明らかにしました。 JIMI の販売前サービスに対する評価は、カスタマー サービスに対する評価よりも優れていることがよくあります。顧客は何かを購入する前に製品を理解する必要があります。 JIMI は、ユーザーのニーズの理解とデータ分析に基づいて、比較的完全な回答を提供できます。その結果、ユーザー エクスペリエンスが向上するだけでなく、特に販売前に大幅なコスト削減も実現します。

もう1つのポイントは、JD Financeがビッグデータ信用報告システムとなり、ユーザーの従来の消費習慣を変えることが可能になったことです。個人信用データモデルを参照することで、JD Baitiao はわずか数分でユーザーに融資を提供するかどうかを決定できるため、ユーザーは事前に消費することができ、JD は一定の安全係数を維持できます。さらに、JD Finance は商人への融資も提供できます。ビッグデータを分析することで、商店が融資を受ける資格があるかどうか、またいくら借りられるかを判断できる。ローンの承認は3分以内に完了するため、商店はJD上でより効率的に事業を運営できます。

正確なビッグデータでユーザーエクスペリエンスを最適化

膨大なビッグデータ自体は企業にとって十分な参考ベンチマークとなりますが、このデータを実際のサービスにどのように実装するかについては、ビッグデータを精度の高いものにするためのデータ分析が必要となります。

電子商取引の配送ルートの最適化を例にとると、「双十一」期間中、一部の倉庫ピッキング作業員が歩いた距離は、マラソン選手とほぼ同じでした。したがって、ルートをより適切に計画することが重要でした。 JD.comは100を超える中小規模の倉庫でビッグデータ分析を利用して特定のアルゴリズムを作成し、1つの商品を選ぶ時間を22秒から16秒に短縮しました。

さらに、車両輸送など、流通プロセスの多くの側面でもビッグデータ分析が必要です。 JD はスマート ロジスティクスを使用して、最適な配送ルートを選択し、車両の利用率を高め、空車運転率を削減します。気象条件を含むビッグデータ分析は、できるだけ早くユーザーに商品を届けることを目的として、配送ルートを最適化するために使用されます。

商品が販売される前に、正確なビッグデータがパーソナライズされたショッピング体験のサポートにもなります。 JD.comは現在、スマートストアのコンセプトを構築中です。すべてはユーザーへの理解とユーザーポートレートに基づく正確な判断に基づいています。ある観点から見ると、ビッグデータが真に価値を生み出すための基礎は、非常に正確なユーザーポートレートを持ち、データ情報の矛盾を排除することです。ユーザーをいかに正確に識別するかがビッグデータ分析の核心です。

張塵氏は、他の企業と比較して、JD.comは中国の電子商取引において最も完全で正確かつ最長のバリューチェーンデータを保有していると強調した。正確なビッグデータによってユーザーエクスペリエンスが最適化される一方で、JD.com はビッグデータとクラウド サービスを段階的に開放し、パートナーとともにより大きな価値を生み出していきます。

囲碁のバリエーションの数は宇宙の原子の数を超えており、AlphaGo はたった一手で人類の囲碁に対する見方を変えました。 JD のビッグデータは 10,000 台のサーバーの使用を必要とし、IOU からスマート物流まで、数千万人の JD ユーザーの電子商取引体験を促進してきました。そういう意味では、JD は私たちにとってより身近な存在であり、より想像しやすい未来を持っています。

今日頭条の青雲計画と百家曼の百+計画の受賞者、2019年百度デジタル著者オブザイヤー、百家曼テクノロジー分野最人気著者、2019年捜狗テクノロジー文化著者、2021年百家曼季刊影響力のあるクリエイターとして、2013年捜狐最優秀業界メディア人、2015年中国ニューメディア起業家コンテスト北京3位、2015年光芒体験賞、2015年中国ニューメディア起業家コンテスト決勝3位、2018年百度ダイナミック年間有力セレブなど、多数の賞を受賞しています。