コラム

2020年7月15日
AI/機械学習を活用した
ターゲットマーケティングの進め方
  • AI/機械学習
  • マーケティング

最近のAIの進化・普及には目を見張るものがあります。つい先日も、AIビジネスで世界をリードするDataRobot社が、新型コロナウイルス関連の分析支援として、同社のAIプラットフォームを無料公開するというニュースを目にしました。製造業での異常検知や小売業での需要予測などでAIの導入・活用が進んでいますが、まだまだ多くの企業で試行錯誤の段階という印象です。今回は、弊社におけるAI/機械学習を活用したターゲットマーケティングの取り組みを元に、そこで直面した課題や解決策についてご紹介します。


データ整備(収集&加工)の
負担が大きいAI/機械学習

少し古い(2016年)データですが、データサイエンティストを対象としたある調査で、AI/機械学習を用いたデータ分析でもっとも時間がかかる作業を聞いたところ、下記のような結果が得られました。

データサイエンティストが
最も時間かけている作業は?

データサイエンティストが最も時間かけている作業 グラフ

出典:https://visit.figure-eight.com/rs/416-ZBE-142/images/CrowdFlower_DataScienceReport_2016.pdf より

上記調査結果からは、多くのデータサイエンティストが、アルゴリズムの適用やそのチューニングよりも、データの収集や加工といったデータ準備作業に最も時間を費やしている実態が伺えます。このことから、少なくとも調査時点においては、分析対象となるデータの整備こそがAI/機械学習の活用においてもっとも重要な(外せない)作業であり、一方でデータサイエンティストにとって最大の試練でもあると言えます。なぜなら、約60%のデータサイエンティストは、「データ準備作業に時間がかかりすぎる上、作業自体、単調でつまらない」と回答しているからです。


学習/予測パイプライン作成を
ノンプログラミング化

効果的なマーケティング活動に向けて、顧客の購買行動や嗜好に関する膨大なデータの分析にAI/機械学習を活用する動きが加速しており、弊社も主力ソフトウェアパッケージ製品「HULFT」ユーザを対象としたターゲットマーケティングに「DataRobot」を活用しています。ちなみにHULFTでは、平日日中と24時間の2種類のテクニカルサポートをサービス提供しており、「DataRobot」は平日日中サポートユーザのなかから、24時間サポートへ移行の可能性があるユーザを予測する役割を担っています。
弊社のデータ連携ソフトウェア「DataSpider」+「DataRobotアダプタ」を利用し、必要なデータの収集&加工を自動化することで、モデル作成からリリースまでをノンプログラミング&短時間(1か月程度)で実現する仕組みを構築。前段で紹介したように“単調でつまらない”データ準備の負荷軽減を実現しているほか、業務担当者への予測結果ファイルのメール送信など処理後の運用も自動化し、業務効率化に成功しました。

DataRobotを活用した
ターゲットマーケティングのイメージ

DataRobotを活用したターゲットマーケティングのイメージ

DataRobotによるデータ分析には
DataSpider活用が近道

AI/機械学習の活用では、適切なデータを用意する必要がありますが、システムごとに異なるデータ形式を揃えたり、データの欠損を補正したり、複数のデータを組み合わせて必要なデータを生成するなど、データ加工が必要になるケースが多く簡単ではありません。また、ビジネス的に成果をあげるために、AI/機械学習で予測した結果を外部のシステムに渡して(連携して)活用しなければならない場合も。こうした業務システムなど外部との連携機能は、まさにDataSpiderが得意とするところです。
現在弊社では、HULFTやDataSpiderをはじめとする弊社製品を活用し、データ/システム間の連携を支援する「リンケージサービス」ご提供しています。本サービスにご興味をお持ちの方や、弊社におけるAI/機械学習導入&活用の成功体験について詳しく知りたいという方は、是非お気軽にお問い合わせください。

著者:
株式会社セゾン情報システムズ
リンケージビジネスユニット ビジネス開発部
データエンジニアリングコンサルタントチーム

養老 康之