日本航空(以下、JAL)と日本電気(以下、NEC)は、AIを活用し、JALが運営する航空券予約サイトのアクセスログデータなどから航空券の購入予測分析を行う実証実験を2017年9月~11月に実施した。
今回の取り組みでは、JALマイレージバンクの会員を対象に、JALが運営するサイトでのWebアクセスログをはじめ会員情報や搭乗履歴などのデータを使用。航空券を購入するにあたり、会員がWeb上でどのような行動をしているかを研究した。具体的には、予測分析自動化技術で「特徴量(分析に有効なデータ項目)」の推測と「予測モデル」の自動構築が可能であるかについて、実証実験を行った。
その結果、分析に時間を要する大量のログデータから、これまで人間が気づかなかったような時間軸を考慮したページ閲覧行動や特定のクレジットカードの利用回数など、特徴的な顧客行動すなわち「特徴量」を数時間程度で発見。また「予測モデル」に関しては、経験豊富なデータサイエンティストが設計したモデルと同程度の精度が得られることが確認できた。
これによりJALのサイトにおいて会員がどのような購買行動をしているのかを短時間で把握でき、ユーザーに対してより適切なタイミングでのキャンペーンを通知できるなどの情報提供が可能に。また、短時間で「予測モデル」が構築できることから、現行よりも多くの施策を立案・実施できるようになる。
また今回活用した「予測分析自動化技術」は、機体整備など、マーケティング以外のデータからも、業務や分析の事前知識なしに特徴量を自動で設計・発見することができる可能性がある。よって様々な業務において予測モデルの高速化が期待できる。
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