Azure MLの活用が進む3つの理由

　このように、様々な事例でAzure MLを活用している同社だが、魅力を感じている理由として以下の3点をあげる。

　1点目は言うまでもないが、安くていいものは誰もが取り入れたい。DATUM STUDIOによれば、クラウドサービスであることもあり、他の有料製品に比べるとAzure MLは手軽に取り入れやすい価格だという。

　2点目に関してだが、Azure MLは、フローチャートに分析モデルやデータをドラッグ＆ドロップするだけで分析を行うことができる。つまり、コードが書けないクライアントでも扱えるUIになっているのだ。これによって、自社のビジネス上の課題に対する回答を簡単に導き出せる。

　3点目のWebAPIにできることは、DATUM STUDIOのようなサービス提供側にとってのメリットが大きいという。これまでのデータ分析は属人的なところがあり、同じ会社に依頼しても、担当者によってサービスのクオリティに差がでてしまうところがあった。同社でも、多少そういった点があったという。

　しかし、様々な種類のデータ処理のフローを作成してWebAPIとして用意する。これにより、不慣れな業務を担当する時も関連したWebAPIを活用するだけで、一定のクオリティを出すことができる。急成長中で社員を増やしている同社としては、とても重宝しているという。

マーケターが、機械学習を使いこなすコツとは？

　ところで、マーケターが機械学習を上手く使うためにはどうすればよいのか、両氏に伺ったところ、もっとも重要なのは目的を明確にすることだという。機械学習を魔法のように考えているマーケターも多く、「とりあえず、いい感じにしてください」といった漠然とした要望が来ることもあるというが、それでは支援会社もさすがにどうすることもできない。

　「データを活用するということは、最適化したいものを明確にする必要があります。つまり、手法ありきでは上手くいきません。当社は、そこを考えるところからも支援しておりますが、自社で活用されるのであれば、ビジネスの何を改善するのかまず決定することが重要ですね」（里氏）

　また、当たり前だが、機械学習にはデータが必要だということも忘れてはならない。データの蓄積できる基盤を用意する、データを提供している企業から調達を行うといったことが必要になる。

　「たまに、データが無いのにデータ分析したいという難しいお話をいただくこともあります（笑）。データが無い場合、機械学習はそもそも無力です。その場合、当社ではデータを上手に取得するための基盤づくりをお手伝いしています」（里氏）