ML開発をする際の開発パートナー選びのポイント

機械学習（Machine Learning）は、人工知能（AI）を活用して人間が行う学習能力と同等な機能をコンピューターで実現する技術･手法を指します。膨大なデータベースやセンサー情報を基にした入力データを収集して分析･解析処理を実行します。

実行時はデータから有効な規則･ルール･知識表現･判断基準を抽出して、アルゴリズム（計算方法･算法）を展開します。機械学習はコンピューターに入力データを学習させて、データ内に潜伏する特性を発見して予測する仕組みを示します。

 

近年、注目視されているMLとは？

機械学習とは、Machine Learning（MLと略します）の和訳です。コンピューターに大量なデータを学習させて、データ内に潜在する特性を発見して予測することを示します。機械学習は、人工知能（AI）の研究･開発の過程で約半世紀前から研究されています。近年は機械学習（ML）よりも人工知能（AI）の用語が広布しています。

最近の機械学習は、コンピューター･ハードウェアの飛躍的な進化と同期して、大学・ITサプライヤー企業、ITベンチャー企業などの研究機関がオープンソース（OSS＝ソースコード公開）化しました。公開したOSSのフレームワーク（骨組み･基盤）がトリガーになり、機械学習は一気に実用化段階に入っています。

 

 ML開発に向け開発パートナーをつけるメリット

「どのような課題を機械学習で解決したのか」「課題解決以外にどのような効果が追加で得られたのか」といった課題解決や効果にフォーカスを当てることが大切です。ML開発パートナーのサプライヤーは得意なカテゴリーがあるようです。MLの目的は「機械にデータを読み込ませて反復的に学習し、そこに潜在するパターンを見つけ出すことで、分類や予測などのタスクを実行するアルゴリズムを自動構築する技術」のことです。

目的となる「キーワード」「ML＝機械学習」「導入事例や実績」を複数組み合わせ、サプライヤー企業を絞り込んでみましょう。導入事例と実績を有するサプライヤーへのアプローチは大きな経営戦略に繋がります。

 

ML開発への開発パートナー選びの3つのポイント

機械学習は、市場開拓・マーケティング戦略に活用されています。市場開拓やマーケティング分野は分類すると、①マーケティング戦略策定、②短期に売上を最大化させたい営業戦略、③顧客先様対応を中心にしたオペレーション戦略の3つに分類されます

気付かずに埋もれている市場を見出すためのクラスタリング技法を活用しています。クラスタリング技法は、複数の大型汎用コンピューターのハードウェアを1台のコンピューターと見なして、機械学習やデータ･マイニングを実施することを示します。

たとえば、スーパーマーケット等の小売業が、集客力のある新商品を仕入れる際は、営業力量やバイヤー力量である人的な感性に依存してきました。最近は、個人のライフスタイルも多様化しているため、「限定的な性別･年齢｣情報だけで、集客を目的にした商品を揃えても空振りするケースが多くないようです。

しかし、POSシステムで顧客管理を活用し個人の購買履歴の収集･分析すると｢性別･年齢｣に限定的せず、｢子どものいる核家族｣｢老夫婦｣｢単身者｣｢飲食業系｣などの集合体を発見出来ます。

｢事前の集合体を想定せずに、自動的に集合体分類する｣ことをクラスタリング技法と称し、機械学習の主要な活用方法です。

市場開拓やマーケティングは｢類似した性格の集合体単位に、商品開発･集客計画･販促施策を考える｣事を行います。

集合体への分類化に活用するクラスタリングは、市場開拓･マーケティングの基本ツールなのです。クラスタリング技法は機械学習技術を有効活用した手法です。

 

ポイント1. IT技術を活用したマーケティング戦略を立てられるか

機械学習（ML）は、マーケティング戦略に見合う属性を持つ見込みお客先様層に、集中的にアプローチすることができます。さらに機械学習のレコメンド機能（個々のユーザー向けのお勧めアイテム、コンテンツ自動選定、通販サイトの推奨アイテム表示、画像配信サイトのお勧めプログラム表示など）を活用すれば、集中的にアプローチする見込みお客先様層に、「お好みであろう」商品アイテムをPRすることができるのです。

上記機能は広く運用されていて、「機械学習マーケティング」の将来性が有望であることを理解できると思います。さらに、上記の機械学習のレコメンド機能の自動化できることです。業務の多くを自動処理できるようになり、個々のユーザーにフィードバックするのです。

 

ポイント2.  短期に売上を最大させたい営業戦略を導入して変革を起こせるか？

機械学習の効果は短期に売上拡大を目標にした営業戦略に活用されています。

現状は、マーケターが行っているKPI（重要業績評価指標。目標の早期達成に向けた行動を評価するための指標です。多くの企業で導入しています。）の設計、販促ストーリーの設計、販促施策の実施結果の評価・改善などマーケティングのプロセスを自動化するマーケティング・オートメーション（Marketing Automation（略称はMAです。）で活用されています。

新規事業や販路拡大等でマーケティング経験者の確保が難しく、販促ストーリー設計の短期間化、陳列アイテムの入れ替えや時期設定、トレンドの変化に対応できない場合でも、機械学習（ML）プラス人工知能（AI）技術を導入することで、効果的な販促施策を立案できるメリットがあります。

 

ポイント３． 顧客対応を中心にしたオペレーション戦略へアプローチできるか？

機械学習は、個々のお客先様ニーズをメインにしたオペレーション戦略に活用されています。

「だれに」「どの商品を」「いつアプローチするのが良いか」を予測させ、MAツールのストーリーとして運用する事例が多用されています。

大量のデータから特定の情報を抽出して、お客先様一人ひとりに見合う詳細なストーリーを描くことは神業で不可能です。

加えて、マーケター担当者だけで賄うのは気が遠くなります。

しかし、マスマーケティング（企業の市場を考慮せずに大量生産したアイテムを市場投入する行動）にからOne to Oneマーケティング（お客先様一人ひとりに対応したマーケティング）へのシフトが強く求められています。

そこで機械学習（ML）プラス人工知能（AI）技術を導入することで、効果的なアプローチを現実化させていきます。

 

ML開発は目的の策定が重要

機械学習（ML）では反復アプローチを活用してデータベースから学習する場合が多いので、学習プロセスの自動化が容易です。

明確な目標設定をして確立したパターンを発見するまで、何度でもデータ処理を繰り返します。明確な目標設定しておくことで、機械学習（ML）は大きな結果を算出してくれます。

 

まとめ

機械学習（ML）の発展により、人工知能（AI）は従来では考えられなかった学習能力や推論的能力を兼ね備えることに飛躍的な進歩をしました。既にマーケティング戦略の分野では大量・膨大なデータから個々のお客先様別の消費行動につなげるための様々な活用が始まっています。

今後のマーケティング戦略の大黒柱になっていく機械学習（ML）プラス人工知能（AＩ）に関する最新技術を発表・提供しているITサプライヤー企業・ITベンチャー企業の動向をチェックし続けることが重要といえるでしょう。
まとめ

機械学習（ML）の進歩する着地点の想定は不可能です。今後数年間で直面する進歩スピードは想定できません。現在、通販サイト等での運用が広がっています。

これからは、医療業界での活用が期待されているようです。膨大な医療データベースを解析･蓄積可能な機械学習（ML）の能力は、医療関係者に必要不可欠な診断モデルを提供するようになります。疾患の早期発見と治療を飛躍的に進歩させると期待されています。

 

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