←第2回 IoTで予測用のデータ取得が容易に、社内に眠るビッグデータも活用できる

 これまでの予測手法の課題とされてきた、「なぜその予測が出てきたのか」について、解を示すソリューションが急速に増えている。

購入する人を瞬時に予測する

 ソネット・メディア・ネットワークスは、ネットユーザーのクッキーやスマホアプリなどのデータベース情報を基にして、購入確率が高いと予測した顧客に対して広告主の情報をマッチングして提示するプラットフォームサービスを開発した。ネット広告業界では、DSP(デマンドサイドプラットフォーム)と呼ばれる仕組みで、機械学習をベースに独自に開発したAIを活用している。

 ソネット・メディア・ネットワークスの山本則行執行役員は、「AIにより高速化しただけでなく、どのような理由で、その顧客が購入確率が高いと予測されたのかを説明できるようにした」と言う。

 例えば、消費やサービスの購入などでコンバージョンする確率が高い顧客の数を、スコア分析として確率順に並べて表示できる。さらにそれらをクリックしていくことでどのような属性であるのかを見ていくことができる。

ネット上での過去の興味を可視化

 「カスタマージャーニーグラフ」という機能を利用することで、確率が高いと予測した層がどのような行動をしてきたのかを確認できる。例えば、ある価格比較サイトをよく見ている、ある特定のジャンルのECサイトを見ている、といったことが分かってくる。

ソネット・メディア・ネットワークスの「VALIS-Cockpit」 の「カスタマージャーニーグラフ」