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パイプドビッツ、情報資産基盤で機械学習エンジンオプションを提供

2018年2月28日(水)IT Leaders編集部

パイプドビッツは2018年2月27日、情報資産基盤「スパイラル」のオプション機能として、「機械学習エンジン」オプションのβ版の提供を開始した。スパイラルに蓄積した大量データで高速なPDCAを回し、最適解を導ける。

 スパイラルに蓄積した大量データを効率的、正確に分析するためのオプションとして、機械学習エンジンを用意した。最適解を導き出す作業を、機械学習エンジンに置き換えられる。これにより、高速にPDCAを回せるようになる。

 データの取り込み、欠損値補完、ダミー変数化、訓練・テストデータ分割などのデータ前処理を自動化し、手間を削減する。これにより専門的知識が少なくても複雑なデータ分析が可能になる。スパイラルのデータ書式の仕様に合わせたエンジンのため、月や曜日による影響を考慮した時系列データの予測も可能になる。

 予測対象のデータと分析種別(回帰分析、分類)を指定することで、線形回帰やサポートベクターマシン、ランダムフォレストなど、複数のモデルの中から正解率の一番高い予測モデルを自動で選定するため、経験や勘、データサイエンティストに頼ることなく、安価に高精度な予測を行える。会員種別の分類などの多値分類や、キャンペーン反応率などの確率予測のモデルも簡単に生成可能だ。

 APIベースで使える。このため、スパイラルのPHPプログラムから機械学習を手軽に実行できる。スパイラルのほかにも、既存のMA(マーケティングオートメーショ)ツールなど各種のツールで実行する自動化処理のなかに機械学習を組み込むことができる。

 活用方法としては、例えば、複数の顧客属性やメールへの過去の反応履歴を学習して反応率を予測し、マーケティングオートメーションを活用して反応率が高い顧客を抽出、自動メール配信を行うことで、精度の高い効率的なメール配信を実施できる。

 また、過去の問い合わせ履歴を学習して成約率を予測し、成約率の高いものから優先的に対応することで、成約率および業務効率化の向上につなげることも可能だ。

 そのほか、社員のメンタルヘルスの結果を蓄積し学習することで、高ストレス予備軍を分類し、早期の退職防止ケアを実施したり、不動産業界では、管理物件情報を基に情報収集や分析を自動化することで、賃料査定にかかる業務時間を短縮したりできる。

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