[市場動向]

2019年9月17日(火)IT Leaders編集部

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　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）
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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」（同社）

　アクションプランを提案する新技術の特徴の1つとして、効果の高いセグメントとアクションを特定できることを挙げる。

　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。

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