[市場動向]

富士通研究所、マーケティング施策や機械制御方針などをAIが立案する技術を開発

2019年9月17日(火)IT Leaders編集部

富士通研究所は2019年9月13日、富士通のAI技術「FUJITSU Human Centric AI Zinrai」の中核技術である「Wide Learning(ワイドラーニング)」を拡張し、最適なアクションプランを提案するAI技術を開発したと発表した。購入を高めるマーケティング施策や不良品を削減する機械制御方針などをAIが立案できるようにした。

 富士通の「Wide Learning(ワイドラーニング)」は、大量のデータを取得できない場合においても、データ項目のすべての組み合わせに対して、重要度の高い組み合わせを高精度に算出できるAI技術である。今回、大量に算出された重要度の高い組み合わせをさらに絞り込み、効率的かつ効果が高いアクションプランを提案する新技術を追加した(図1)。

図1:「Wide Learning」の概要(出典:富士通研究所)図1:「Wide Learning」の概要(出典:富士通研究所)
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 マーケティングの場合、通常、50種類以上のセグメントに関わるデータ項目があり、その組み合わせは1000兆通り以上となる。従来は、この中から数十個のセグメントを選別した上で、それぞれのセグメントに対し有効なアクションを推定するに留まっていた。今後は、最小限のアクションで、より多くの顧客に対し購入率が高まるような最も効率的なデータ項目の組み合わせを見つけることで、これまで以上に有効なマーケティング施策を行うことが必要になる。

 アクションプランを提案する新技術の特徴の1つは、効果の高いセグメントとアクションを特定できることである。

 Wide Learningの従来機能で大量に算出した重要度の高い組み合わせを比較し、組み合わせに該当する数が多く影響が大きいデータ項目を抽出し、再度組み合わせていく。

 例えば、マーケティングでは、算出した数百個から数万個におよぶ複数の購入率の高い組み合わせを比較し、購入率を下げることなく該当人数が増加するデータ項目の組み合わせを見つけていく。これを繰り返すことで、最も該当人数と購入見込み率が高い数個に絞られた組み合わせを見つけ、セグメントとアクションを特定する。

 アクションプランを提案する新技術の特徴の2つめは、目的に合わせたアクションを抽出できることである。

 データ項目の組み合わせを絞り込んでいく際に、「購入者の割合」、「該当者の数」、「抽出するアクションの数」など、それぞれ条件に優先度を付加することができる。これにより、ボリュームゾーンやニッチを狙うといった、現場のターゲティングの目的に沿ったアクションを抽出できるようになる。

●Next:AIが提案するアクションプランはどのぐらい有効? 効果検証の結果

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