マーケティングにおけるAI活用~予測AIの基本とAI構築ツール~
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マーケティングにおけるAI活用~予測AIの基本とAI構築ツール~

こんにちは。DXnoteです。

DXnoteでは、企業のDX推進に貢献するため、データ基盤(DWH/CDP)・マーケティング基盤(MA/接客など)の側面から情報発信をしていきます。
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さまざまなデータを取得できるようになってきたことで、マーケティングへのデータ活用もより活発になってきていますが、最近は、さらにマーケティングを加速させるための手段の一つとしてAI(機械学習)の活用に注目が高まっていますね。ここ数回のnoteでは、マーケティングにおけるCDPとAI活用に関するnoteを書いております。過去のnoteはこちらにまとめてありますので併せてご覧ください。☟

※わかりづらい用語はこちらにも記載がありますから併せてご覧ください☟

|予測AIの基本

顧客の行動を予測をするAIのモデルを作成するためには必ず「教師データ」と呼ばれるデータ群が必要です。

教師データは、予測目的の結果にあたる「目的変数」と予測のための特徴量を表す「説明変数」から構成されます。

「目的変数」とは、予測したい変数のことです。「変数」という言葉を聞き慣れない方は「データ」や「結果」と置き換えて考えるとわかりやすいかもしれません。例えば「1ヵ月以内に購入する人」を予測したい場合に必要となる目的変数は「1ヵ月以内に購入したかどうか」です。

その際の変数(結果データ)としては「1ヵ月以内に購入した人」を「1」とし、「1ヵ月以内に購入しなかった人」を「0」として示すのが一般的です。目的の結果に至ったデータを「正例」、至らなかったデータを「負例」と呼びます。「説明変数」とは、予測結果の説明にあたる変数です。つまり、予測結果の原因と考えられる特徴・データのことです。

予測したい目的に対する「目的変数」は一つですが、「説明変数」は複数存在することが一般的です。例えば、アパレルのECサイトで「シャツを購入する人」を「目的変数」とした場合、「説明変数」には以下のようなデータが考えられます。

目的変数の例
ECサイトで「シャツを購入する人」

上記の説明変数にあたるデータ例
・ ECサイトに訪問している回数
・ ECサイトでシャツのページを複数回閲覧している
・ 1ヵ月以内にシャツをお気に入り登録している
・過去にシャツを購入している回数

このようなデータを顧客ごとに集計したデータがAI(機械学習)のための教師データになります。

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|AI構築ツール

AIを構築するためのツールはここ数年で数多く誕生してきました。その一つであるAutoML(AutoMachine Learning:自動機械学習)と呼ばれるクラウドサービスの誕生によって、従来はデータサイエンティストやAIエンジニアが多くの時間やコストをかけないと実現できなかった機械学習モデルの構築を、安価かつスピーディーに実現できるようになりましたね。

その中でおすすめしたいものが、2019年4月にGoogleが発表した「AutoML Tables(ベータ版)」です。テーブル(表形式)という名のとおり、構造化(表形式)されたデータを使って手軽に機械学習モデルの構築を実現できるサービスです。なぜおすすめかというと、CDPは主にリレーショナルデータベースと呼ばれる「列」と「行」をもつテーブルのセットで構成されています。そのため、CDP内のテーブルデータをもとに機械学習用に抽出・集計したデータマートを用意しやすいためです。予測に使えるテーブルデータが用意できれば、あとはそのデータをGoogle AutoML Tablesに取り込み、数クリック操作するだけで機械学習モデルが構築できてしまいます。
また、Google AutoML Tablesはさまざまな機械学習アルゴリズムの中から最適なアルゴリズムを採用してくれるため、データサイエンティストなど専門性の高いスキルがなくても気軽にモデル構築することが可能です。

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出典 著者名:小畑 陽一 (著), 菊池 達也 (著), 仁藤 玄 (著) 書名:ユーザー起点マーケティング実践ガイド 出版社:マイナビ出版社 出版年:2021 該当ページ:154

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このように、あらたなツール、サービス、システムの登場により、以前よりグッと身近&簡単に日々なってきていますので、AIのマーケティングへの活用も今後より進んでいくことが想像できますね。DXnoteが皆さまの新たな発見や挑戦のきっかけになれれば嬉しいです☺

次回からは、実際にCDPを用いながら機械学習に触れてみる!をテーマに複数回に分けてnoteを書く予定です。また次回のnoteでお会いしましょう!

✏この記事の著者✏

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小畑 陽一(オバタ ヨウイチ)
株式会社UNCOVER TRUTH 取締役 COO
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music.jpやルナルナを手がけるエムティーアイ社出身。ソリューション事業責任者として、大手企業向けモバイルサイト構築ソリューションで、国内ナンバーワンのASPサービスを展開。2014年、取締役として株式会UNCOVER TRUTHの取締役COOとして経営に参加。経営・事業戦略とマーケティングを管掌。ad:tech Tokyo / Kyushu、宣伝会議、MarkeZine、Web担当者フォーラムなど講演活動多数。
著書:『ユーザー起点マーケティング実践ガイド』(CDP専門書籍)

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