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MarkeZine Day 2016 Autumn レポート(PR)

機械学習にできること、できないこと マーケターと人工知能の正しい付き合い方

 応用範囲の広さから注目され、「人の仕事を奪う」とまで言われる人工知能(以下、AI)。AIの中でも特に「機械学習」は、すでにマーケティング領域での導入がはじまっているものの、効果的な活用法に関する知見を持つ人は多くない。「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」というミッションを掲げ、10数年以上に渡り企業のデータ活用を支援してきた株式会社ブレインパッド。同社ソリューション本部営業部副部長の林隆司氏は、MarkeZine Day 2016 Autumnの壇上にて「機械学習」に焦点を当て、マーケティングへの応用について語った。

マーケターは機械学習と、どう付き合えばよいのか

 長年に渡り、企業のデータ分析を支援してきたブレインパッド。今では60名のデータサイエンティストを有しているのだという。

 「最近では、IoTやM2Mをはじめとする製造業でのデータ活用も増えているものの、まだまだマーケティングでの活用が中心です」と語る林氏。ECをはじめ、飲食店などの店舗型事業、旅行代理店、金融など、データを扱っている企業であれば業種は問わないほど、多くの企業が同社の支援サービスを利用しているという。

 「今セッションでは、機械学習の予測とマーケターの仮説をどう組み合わせていくかについてお話ししたいと思います」(林氏)

ブレインパッド 営業部 副部長 林 隆司氏
ブレインパッド ソリューション本部 営業部 副部長 林 隆司氏

機械に自由な発想は向かない。ミッションを与えてこそ活きてくる

 人間のように突発的にアイデアをひらめくのではなく、膨大なデータを「学習」し、次に起こる可能性が高い事象を「予測」するのが機械学習の得意とするところだが、マーケティングに活用する際にはどのようなシチュエーションが最も適しているのだろうか。

 何かの施策を打つ際には、まず「戦略」を立て、それを実現するための具体的な「戦術」を決める。林氏は、機械学習による予測分析はこの「戦術」部分に使うのがベストだと語った。

 「機械学習は『何をすべきか』といった漠然とした課題には答えを出しづらく、ある程度のミッションを与えた上でこそ実力が発揮できます。たとえば『売上拡大』といったミッションを人が決定することで、顧客単価向上やアクティブ数増加、顧客満足度の向上といった、『戦術』のうち何が成功要因となりうるのかを予測し、提示してくれるのです」(林氏)

講演資料より抜粋、以下同
講演資料より抜粋、以下同

 以前同社では、あるゲーム会社から「売れるゲームを予測して欲しい」という依頼を受けたものの、そのままでは課題が大きすぎたため、過去のヒット作のジャンル、同時プレイ人数などをデータ化した上でミッションを与え、ヒットしやすいゲームにはどういう傾向があるのかという知見を提示している。

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構造把握・予測・最適化が機械学習の基本工程

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この記事の著者

渡邊 徹則(ワタナベ テツノリ)

株式会社Version7代表取締役。Web・コンテンツ制作、分析、マーケティングなどを手掛ける。 執筆業では、主にソーシャル、EC、海外サービス、メディアなどが専門。 会社概要 - seven@ver7.jp - Twitter/Facebook @brigate7

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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