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我々の日常生活では、「AI」（人工知能）という言葉をよく耳にし、人間のように働く能力を備えたロボットを思い浮かべるでしょう。AIは機械を人間のように機能させることができますが、データのパターンと特性を見つけるためにビッグデータのデータ分析を意味する「機械学習」と呼ばれる技術が必要です。
機械学習の原則について詳しく見ていきましょう。機械学習は、数学と統計を適用して、将来を予測するためのアルゴリズムと呼ばれるデータ内のさまざまなパターンを計算して見つける方法です。現在、機械学習は我々の日常生活で利用されています。例えば、YouTubeとNetflixは機械学習を使用して、視聴履歴に基づいて動画や映画を推奨します。また、スマートフォン上の写真に写っている人物を特定するために顔の分析にも使用されます。更に、アマゾンアレクサやiPhoneのSiriを介した音声制御にも使用できます。
タイでは、組織で機械学習を使用することは我々には無関係に思えるかもしれません。しかし、実際には機械学習の原則をビジネスに効率的に適用でき、消費者行動が変化しつつある中、ビジネスニーズにも対応できます。機械学習は様々な業界で使用されています。たとえば、金融業では、機械学習を使用して、顧客のローンやクレジットカードを承認するため、クレジットスコアリングの予測モデルを作成します。または、クレジットカードの顧客の行動を分析して不正行為を検出します。債権回収業は、機械学習を使用して、より効率的な回収のために様々な予測モデルを作成します。保険事業では、機械学習を使用して予測モデルを作成し、顧客の請求額を分析して、各顧客に最適な保険料を計算します。さらに、機械学習はマーケティング活動にも適用できます。例えば、銀行は機械学習を利用して、各顧客に金融商品を推奨できます（クロス販売）。組織が既存のデータの分析を開始し、機械学習を使用してビジネスを拡大するのが早ければ早いほど、消費者の行動の変化にタイムリーに対処できます。その結果、それらの組織は競合他社よりも一歩先を行くことが可能になるでしょう。
