「アナリティクス」が変えた映画ビジネス　見えた成果と“根深い問題”：データが支える映画製作の意思決定【後編】

　ハリウッドのデータは、以前から連携が進んでいたわけではなかった。ストリーミング配信サービスなどのデータ収集源が増えて、データを集めやすくなり、データが複雑化すると、映画関連企業もビッグデータを活用する他の業界と同じ問題に直面した。

　その問題とは「整理されていないデータ」の対処だ。エンターテインメント関係の企業も、データの分断という問題に取り組まなければならなくなった。

　映画製作会社などエンターテインメント関連の企業は総じて、自社が持つ情報を社外秘にする傾向がある。オンラインや対面顧客のデータ、公的・私的ソースのデータ、ライセンスや放映権に関するデータなどだ。そうしたデータは、データウェアハウス（DWH）やデータレイクに放置されてきた。映画製作会社やその他の映画関連会社は、そうしたばらばらのデータを整理しなければならなかった。

　「ワークフローの追跡にどんどん時間がかかるようになり、スピードアップが必要だと感じていた」とアイバーソン氏は語る。収集するデータが増えるほど、それらが整理されていなければ、有効なワークフローを維持するのが難しくなる。

　何十年分ものデータを整理するという気が遠くなる作業を機械学習でスピードアップすることで、データ運用チームはこの大事業を成し遂げた。データの専門家は次々とワークフローを自動化していった。その結果、音楽やテレビなどエンターテインメント業界を構成するさまざまな企業が、データの連携に取り組むことを決めた。

　連携させたデータ同士は互いに結び付き合い、自律的に統計情報になる。そのため連携させていないデータより、飛躍的に多くの有意義な情報を生み出す可能性を持っている。「それがより良いインサイトやエクスペリエンスのもとになる」とアイバーソン氏は語る。このことは映画製作にも、他の製品を作るときにも当てはまるだろう。