【新規シーズ掲載：オープンイノベーション推進ポータル】セッションログのトークン分割の自動化 ～マーケティング分析の効率化～

ユーザ行動ログ（Web閲覧・アプリ操作・情報探索行動など）は情報検索最適化、レコメンダ、行動分析、パーソナライゼーションのため、多くの分野で活用されています。一方で、現在のユーザ行動ログは連続的で境界が曖昧なため、データが大量に発生し、リアルタイム処理や機械学習モデルの学習に高い計算コストがかかるという課題があり、複数の目的指向タスク（セッション）のトークン分割自動化が求められています。 

研究者は、「前後の行動の類似度ベースの分割法」に加え「形態素解析技術」を参考に、セッションデータ中の分割点を自動検出し、トークンに分割するセッション・トークナイザーを開発しました。このセッション・トークナイザーを活用することで、少ない計算コストでセッションデータ分割を効率的に行うことができ、ユーザ行動分析や推薦システム等、時系列データ解析の効率化・高精度化を実現します。