モバイル戦略を支援するAzureの2つの機能

　ここまで、機械学習を導入するメリットと事例について触れてきたが、そもそもマーケターの取り扱うデータ量はなぜ増えているのだろうか。その背景には、モバイルデバイス（以下、モバイル）の普及がある。企業と消費者のタッチポイントとしてモバイルの重要度は高まりをみせ、モバイルで取り扱われるデータ量も加速度的に増加している。

　当然ながら、モバイルはマーケティング施策をプランニングする中では欠かせない。「素晴らしい顧客体験を提供し、顧客を自社のビジネスに引き寄せられるかが重要なポイントだ」と相澤氏は語る。特に、タッチポイントで顧客を深く知り、利用率を引き上げ、新しい仕組みに乗せていくことが、モバイル戦略において必要だという。Azureでは、そのモバイル戦略を実現する「Mobile App」と「Mobile Engagement」という機能も合わせて提供している。

　「Mobile App」はモバイルアプリの構築時におけるオフラインデータの保持、ユーザー認証に加えプッシュ通知の設定等も可能なサービスだ。ゼロベースでモバイルアプリを開発するのは一定の開発期間と費用がかかるが、「Mobile App」はAzureのサービス費用の中で利用できる。また「Mobile Engagement」は、キャンペーン時に任意のセグメンテーションを設定しプッシュ通知等で利用を促進させていくシステム。この2つを組み合わせることで、自社アプリの構築からマーケティングまでAzureのプラットフォーム上で完結できる。

　また、iOSやAndroidなどのOS別に設けられた入門チュートリアルや活用ガイド等のドキュメントなどサポートも充実しており、無料で使えるため、すぐ始めることができることも大きな特徴だという。

機械学習、ポイントは習うより慣れろ

　機械学習は、早く始めることでデータも蓄積でき、さらに学習モデルを引き上げていくこともできる。とはいえ、機械学習はどんなものにも適用できるわけではないという。

　「機械学習自体が自ら課題を解いてくれる魔法のような存在ではないということは、理解していただきたいですね。そして、一定量のデータを揃えることと、揃えたデータをもとに自分たちが解決したい課題を明確にしておくことが大切です」（相澤氏）

　また、「まずモデルを作ってみて、必要なデータとナレッジを溜めること」と「社内外でパートナーを見つけること」が成功の鍵だと田中氏は強調する。

　「Azure MLは、機械学習を“習うより慣れる”ことを可能にしたソリューションだと思っています。なぜなら、Azure MLは低価格で小さいスケールからでもスタートできるからです。そのため、まずモデルを作り、PDCAを回しながら覚えていくことをおすすめします。また、社内にデータサイエンティストがいない企業もまだ多いと思うので、弊社のパートナー企業に相談して、作成したモデルをチューニングしてもらうのも一つの手段です」（田中氏）

　加えて、パートナーを探す際には、あらかじめ“機械学習がどんな役割を果たすか”といった大枠を理解しておくことが有効だ。「花火のように大きなキャンペーンを打つ時代から継続的に顧客とコミュニケーションを細かくとる時代へと移り変わった今、スタートでつまずくとゴールに到達するのに多くの時間を要してしまう。適切なパートナーに出会うことが近道なのでは」と松田氏も同調した。

　最後に、機械学習に取り組みたいマーケターが今から踏み出せる一歩として「まずは回帰分析やクラスタリング、レコメンデーションなど機械学習の手法を知ることをおすすめします。難しい数式を覚える必要はなく、分析モデルのサンプルに触り手法を理解するだけでも、自社のマーケティングにどう活用できるかが見えてきます」と田中氏は提案した。Azure MLには、初心者でも分かり易いチュートリアルや豊富な学習データ、サンプルモデルが用意されている。広がり続ける機械学習の活用の波に乗るために、Azure MLで機械学習の習得を始めてみてはいかがだろうか。