ログリー、コーポレートロゴ変更のお知らせ
ログリー株式会社(本社:東京都渋谷区、代表取締役:吉永浩和、証券コード6579、以下ログリー)は、2018年8月28日よりコーポレートロゴを変更することをお知らせいたします。また当社プロダクトである「logly lift」のサービスロゴについても変更し、本日より、Webサイトや各種資料において、新しいロゴへの切り替えを行います。
ログリーは、「ログから新しい価値を生む」を念頭に、創業以来テクノロジーにこだわり、数々のサービスを提供して参りました。中でも、レコメンドエンジンの開発を機にメディア領域、広告領域へと事業を拡大し、2018 年6月20日には東京証券取引所マザーズ市場への上場という1つの節目を迎えることができました。これらの出来事は、私たちが掲げる「テクノロジーで人々の生活を豊か にする」という壮大なビジョンに向けたマイルストーンの1つです。今回、ビジョン実現に向けたさらなる成長とコーポレートアイデンティティの浸透を実現するべく、コーポレートロゴの変更を行うことといたしました。
ログリーはデータを表す「log」と副詞に用いられる「ly」を組み合わせた造語です。「ログのように」あらゆるものを記録し、それを磨き出して次なる兆しを見つけていく。そのようなプロダクトや人々を生み出していく組織にしたい、という思いが込められています。
■シンボルマーク(スマイルフェイス)に込められた思い
■カラーに込められた思い
ログリーは、コーポレートロゴの刷新を機に当社アイデンティティを社内で浸透し、全社一丸となって次なるステージに向けた挑戦を 続けて参ります。
■ログリー株式会社とは
ログリーは、独自の「文脈を理解する技術」を武器にサービスを開発しています。「logly lift」は日本で最初のネイティブ広告プラットフォームであり、一般的な Web サービス開発にとどまらず、自然言語処理、機械学習、各種アルゴリズム、データ解析、最適化 技術など先進的な技術に貪欲に取り組んでいるテクノロジー会社です。
■主なサービス
・logly lift(https://lift.logly.co.jp/)
2012 年に提供を開始した日本初のネイティブ広告プラットフォーム。ログリー独自の自然言語処理技術と機械学習技術を用いて、メディアの文脈にマッチしたコンテンツを広告として配信します。レコメンドウィジェット型とインフィード型のフォーマットをサポートし、 メディアの回遊、集客そして収益化を支援しています。
・Loyalfarm(https://loyal.logly.co.jp /)
ユーザーがメディアに定着する要因を可視化し、増加を支援するツール。本ツールを用いることで、ユーザーを訪問頻度や流入元ごとに分類し、どのようなコンテンツに興味があるかを分析できます。また、回遊性やエンゲージメントなど複数の観点から特徴を抽出し、ユーザーが再訪問するきっかけとなった記事を可視化。コンテンツの分量、トピック、著者傾向などを把握できるようになります。
ログリーはデータを表す「log」と副詞に用いられる「ly」を組み合わせた造語です。「ログのように」あらゆるものを記録し、それを磨き出して次なる兆しを見つけていく。そのようなプロダクトや人々を生み出していく組織にしたい、という思いが込められています。
■シンボルマーク(スマイルフェイス)に込められた思い
■カラーに込められた思い
ログリーは、コーポレートロゴの刷新を機に当社アイデンティティを社内で浸透し、全社一丸となって次なるステージに向けた挑戦を 続けて参ります。
■ログリー株式会社とは
ログリーは、独自の「文脈を理解する技術」を武器にサービスを開発しています。「logly lift」は日本で最初のネイティブ広告プラットフォームであり、一般的な Web サービス開発にとどまらず、自然言語処理、機械学習、各種アルゴリズム、データ解析、最適化 技術など先進的な技術に貪欲に取り組んでいるテクノロジー会社です。
■主なサービス
・logly lift(https://lift.logly.co.jp/)
2012 年に提供を開始した日本初のネイティブ広告プラットフォーム。ログリー独自の自然言語処理技術と機械学習技術を用いて、メディアの文脈にマッチしたコンテンツを広告として配信します。レコメンドウィジェット型とインフィード型のフォーマットをサポートし、 メディアの回遊、集客そして収益化を支援しています。
・Loyalfarm(https://loyal.logly.co.jp /)
ユーザーがメディアに定着する要因を可視化し、増加を支援するツール。本ツールを用いることで、ユーザーを訪問頻度や流入元ごとに分類し、どのようなコンテンツに興味があるかを分析できます。また、回遊性やエンゲージメントなど複数の観点から特徴を抽出し、ユーザーが再訪問するきっかけとなった記事を可視化。コンテンツの分量、トピック、著者傾向などを把握できるようになります。
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