ストックラボ、BigQueryを駆使した価格運用データ基盤を導入し、安定性を強化

ストックラボが進化を遂げた新しい価格運用基盤

リユース事業を展開する株式会社ストックラボは、東京都新宿区を拠点に活動しています。最近、同社はGoogle CloudのデータウェアハウスであるBigQueryを中心にした価格運用データマート、および異常検知基盤を導入しました。この新しい基盤は、買取参考価格の日次自動更新を支えるバックエンドとして機能し、価格の安定運用を目指しています。

価格運用の新しいアプローチ

新たに導入されたシステムでは、更新モードを種類別に分けており、価格変動の激しい商品とそうでない商品に応じて異なる運用方法を採用しています。具体的には、相場が安定している銘柄は日次固定で更新し、高頻度で変動する銘柄には週次調整および日次差分反映を行い、突発的なイベントで動く商品には即時反映を適用しています。

しかしながら、この運用体制の中で相場変動や在庫のリリース、季節的なイベントが重なることで、しばしば「偶発的なズレ」が生じる可能性があります。例えば、生成されたジョブは完了しているのに反映が遅れ、サイトの表示にタイムラグが発生したり、店頭の掲示物が古い情報のままになっているといった事例が見受けられます。こうしたズレは、ユーザーの期待を裏切り、価格の透明性を損なう原因になります。

自動化による体制の強化

ストックラボは、この問題に対処するためにリアルタイムでの監視システムを導入しました。具体的には、生成から配信、表示面までの所要時間を監視し、所定の上限を超えた場合のみ是正を行うという運用が可能となります。乖離監視や提示整合性についても同様のアプローチが取られ、全体の運用品質が向上することが期待されています。

さらに、基盤ではデータの集約から整流、監視、是正、監査までのフローが自動化され、手作業に依存しない運用が実現されています。この自動化によって、運用体制の強化だけではなく、ユーザーに対する情報の提示の一貫性が保証されます。

AIを活用した新機能

新システムには、AIを用いたさまざまな機能も加わっています。クエリ意図クラスタリングにより、ユーザーの検索意図に基づいた情報を集約し、不足しているコンテンツや優先度の高いページを自動的に抽出します。また、重複コンテンツの検知機能も搭載されており、類似のクエリに対して競合するURLを見つけることができます。

さらに、内部リンクや情報設計の提案を行うAIも組み込まれており、ページ同士の関連性を強化するための提案を行います。これにより、ユーザーエクスペリエンスの向上が期待されます。

まとめ

株式会社ストックラボの新たな取り組みは、持続的な成長を目指すリユース業界において、データとAIを駆使した新しい運用体制の確立に寄与するでしょう。品質指標を四半期ごとに開示することで、その透明性を確保すると同時に、継続的な改善へとつなげていく方針です。この革新を通じて、私たちは「新しいモノと昔からあるモノをつなぎ、価値を再発見する」という企業理念の実現へと着実に進んでいます。