マーケターが機械学習を制するための第一歩は、知ること

　　最後は、日本マイクロソフトでパートナーマーケティングを担当する田中健太郎氏が登壇。同社の提供するAzure Machine Learning (Azure ML) をベースとした機械学習の活用法を解説した。まず同氏は機械学習の手法やできること、活用事例を示し、「機械学習にできることを知ることが活用の第一歩」と語る。

　「機械学習は様々な問題が解決できる魔法の杖のように漠然と思われることが多いですが、重要なのは回帰分析やクラス分類、レコメンデーションなど、機械学習で何ができるのかの枠組みを理解することです。これによりご自身のマーケティング業務をどのように機械学習で改善できるかをイメージできるようになります」（田中氏）

　また、同社が面白いのは、実際に機械学習の活用プロジェクトを進めているところだ。例えば女子高生AIで注目を集める「りんな」や顔写真から年齢を自動推定する「how-old.net」で消費者や開発者との大規模なエンゲージメントを生み出すことに成功。また最近ではソフトバンクロボティクスとの協業を通じ、PepperとAzure MLを組み合わせ接客から商品提案、販売管理を行える、人型ロボットとビッグデータ解析を組み合わせたユニークなオムニチャネル機能の開発も行っている。

　これらの自社事例を紹介した上で田中氏は、「機械学習の手法を知る」「まずトライしてみる」「協力者を得る」の3つを機械学習活用の鍵として紹介した。

　1つ目の「機械学習の手法を知る」は先述の大枠を理解し、自身のマーケティング業務に当てはめることを指す。2つ目の「まずトライしてみる」は機械学習活用にかかるコストは下がっており、取り組むことで知見を貯め、機械学習モデルを磨くことが先行優位になるという。そして3つ目の「協力者を得る」に関しては、機械学習の高度な活用には、IT部門を始め技術者との連携が必要となり、社内外問わず知見のある協力者と協働でプロジェクトを動かすことを指す。

マーケターでも使いこなせるMicrosoft Azure ML

　機械学習の活用に必要な心得を解説した田中氏は、実際にAzure MLを使ったデモンストレーションを行った。

　注目すべきは、その簡易性だ。Webブラウザ上で使える開発ツールを使えば、プログラミングなしの直感的な操作で開発でき、学習データを準備すれば機械学習モデルが作成できる。また、無料トライアルも用意されており、最初の一歩を踏み出すための技術的・コスト的な障壁は非常に低くなっている。

　「サンプルの機械学習手法やデータセットを豊富に取り揃えていますので、機械学習で何ができるかも理解できます。実際に試してマーケティング活用のイメージを固め、その後本格的に導入・活用を検討する場合、社内にデータサイエンティストなどがいない際は、弊社のパートナー企業にご相談いただければ、具体的な機械学習を活用したマーケティング戦略・施策の実現をお手伝いできます」（田中氏）

　マーケティング領域でも確実に活用領域が広がっている機械学習。まずはマーケターが何をしたいのかを明確化し、トライ＆エラーを自社やパートナーの技術者とともに繰り返していくことが今後求められる。