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。

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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

レコメンド (1)
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。 詳細はこちら
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。 詳細はこちら
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。 詳細はこちら
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。 詳細はこちら
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

従来のAI手法による経験があるからこそ、生成AIが出てきた後も、広義の意味（本当の意味での）AIを理解できます。

データ解析のビジネス観点を考慮した意味解釈

 

⇒ 一般的な統計解析だけでなく、顧客にとって意味のあるビジネス観点を考慮した意味まで解釈

データについて、不均衡なケースや相関関係性の検証

 

⇒ AI活用を前提にするのではなく、データそのものの利用価値の検証

運用までを考慮したシステム構築の検討

 

⇒ 実運用者が使用することを想定したシステム構築を検討
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    cognirobo株式会社 COGNIROBO INC　Privacy Inquiry Desk 個人情報問合せ窓口
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    1-7-8, Kandasudacho, Chiyodaku, Tokyo, 101-0041, Japan
    e-mail：info@cognirobo.com
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    コグニロボ株式会社（以下、「当社」）は、当社が取り扱う全ての個人情報の保護について、社会的使命を十分に認識し、個人情報が帰属する本人の権利の保護、個人情報に関する法規制等の遵守に努めます。また、以下に示す方針を具現化するための個人情報保護マネジメントシステムを構築し、最新のＩＴ技術の動向、社会的要請の変化、経営環境の変動等を常に認識しながら、その継続的改善に、全社を挙げて取り組むことをここに宣言します。

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