AIは消費者の行動を予測する手段として有効

購買行動は人間の心理を含む様々な要因によって決定されるため、データから捉えにくい。
しかし、AIを活用することで、人間の直感に比べて高い精度の予測が可能になる。

マーケティング領域で、AIがデータからパターンを発見し、
予測モデルを作ることで、新たな予測や発見が生まれる。

そして企業は意思決定を行うために、直感と併用してAIの結果を活用できる。

COGNIROBOでできること

レコメンド、教師あり学習、クラスタリング、強化学習

AIを用いたレコメンドでは、「その商品を購入した顧客は、どのような商品を購入しているのか?」という仕組み(協調フィルターリング)と、「商品の特徴」と「顧客の好み」の関連性をもとにレコメンドを行う仕組み(コンテンツベース・フィルタリング)の2つをハイブリッドにしています。

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事前に正解が決まっている属性(分類)を新たに入力されたデータに正確に付与する手法です。コグニロボでは、POSデータ・クレジットカードなどの購買データを用いて学習を行い、あるサービスを利用する顧客の予測や、退会者を予測したりといった分析を行っています。

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クラスタリングとは、教師(正解)ありとは真逆の「教師(正解)なし」の手法です。似たものの集合を見つけ出します。コグニロボではクラスタリングに社会科学の手法を組み合わせることで、データの背後にある「意図」の形成に関する因果関係を解明します。

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強化学習とは、AI自身が何も情報がない状態から試行錯誤しながら、ある状態になると報酬が手に入るように設計し繰り返し学習を行う仕組みです。コグニロボでは、帝人様との共同開発で、病院の医療機器を病棟棚に配備するタイミングの最適化を、この強化学習を活用して開発しました。

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COGNIROBOのAI開発基盤の仕組み
コグニロボでは“消費者による購買”を基軸として、レコメンドやクラスタリングといったのマーケティングに特化した
基礎的なAIモデルをライブラリーとして用意しています。このライブラリー群はコグニロボAIプラットフォーム上で
拡充されていき、AIモデル開発のノウハウが蓄積していきます。
そのためスクラッチ開発に比べて大きく開発期間を短く、コストを圧縮した形でのAIモデル開発を提供することが可能です。
AIモデル開発プロセス
aiprocess
AIモデル開発は、
①データアセスメント→②前処理・データ加工→③AIモデル開発(仮)→④算出結果の検証→⑤本番AIモデル開発
というプロセスを経ます。このプロセスは通常であれば、7~9か月程度かかるものの
コグニロボのAI開発基盤の仕組みを活用することで、3~5か月程度に圧縮することが可能です。
※当社の取り組みにおいて、データの種類や、AIに求める結果が新規の場合は5か月以上の期間を要する可能性があります。
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当社は、個人情報の保護管理者を選任し、個人情報の適切かつ安全な管理に努めます。 個人情報の漏えい、滅失、き損などのリスクに対しては、合理的な安全対策を講じて防止すべく事業の実情に合致した経営資源を注入し、個人情報セキュリティ体制を継続的に向上させます。 また、万一の際には速やかに是正措置を講じます。

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