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BtoB/BtoCを問わず広がるAI活用 DataRobotが実現するマーケティングの自動化

モデル生成のプロセスを自動化する「DataRobot」

 AI精度の高度化にともない、課題となっているのが「AIのブラックボックス化」だ。AIの精度向上とアルゴリズムの複雑性は比例する。そのため、求めていた結果が導き出せたとしても、「どのアルゴリズムを使って結果を導き出したか」「なぜその解釈をしたのか」が説明できないケースが頻繁に起こる。

 DataRobotが提供するノンプログラミングで利用できるAIプラットフォーム「DataRobot」は、そうした課題を解決できるひとつの手段だとシバタ氏は語った。

 「『DataRobot』は、モデルの出力の解釈・説明をサポートする独自のグレーボックス化技術の開発に注力しています。この点が、他のAIプラットフォームとは一線を画すところです」(シバタ氏)

 他にも、「DataRobot」には、モデル生成のプロセス全体を自動化できるという特徴がある。一般的な機械学習ツールでは、機械学習フローをデータサイエンティストが設計する必要があるが、同プラットフォームでは、自社データから高精度な機械学習モデルを自動的に構築。それだけでなく、モデルを実際の事業へ導入するプロセスまでを自動化できる。

Marketoとの協業でデータ統合を強化

 DataRobotは今後、マーケティングオートメーション(MA)ツールを提供する米Marketoとの協業を計画しているという。分析から実際の行動までを自動化する上で、Marketoが有するデータの統合技術は強力な武器となる。エンゲージメントマーケティングプラットフォームである「Marketo」は、ERPやCRMといった基幹システムやタスク管理、メールといったアプリケーションのデータを、ブリッジツールで統合できる。

 こうしたデータ統合によって、顧客獲得から購買に至るまでのマーケティング施策の精度は高まる。たとえば、顧客獲得のステージでは、データ(コンタクト先)は多いが項目は少ない。

 一方、顧客獲得後のステージに関しては、データ自体は少なくなるが、項目は多様化していく。シバタ氏は、「各ステージのデータ特徴を認識し、それぞれのステージでどのようにAIを活用していくのかを見極めることが大切です」と述べた。

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MAとの連携でキャンペーン施策のレスポンス予測が可能に

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この記事の著者

鈴木 恭子(スズキ キョウコ)

 東京都出身。週刊誌記者などを経て、2001年IDGジャパンに入社。「Windows Server World」「Computerworld」などの記者・編集を経て2013年にITジャーナリストとして独立。主な専門分野は組込系セキュリティ。現在はIT(Information Technology)と...

※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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MarkeZine(マーケジン)
2018/11/01 10:00 https://markezine.jp/article/detail/29358

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