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。
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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学習済みのAIモデル
及びAIを実務で活用できるサービス群
