人工知能(AI)とマシンラーニング(機械学習)について話すなら、多くの人は以前よりもそれらに詳しくなっているでしょう。なぜなら、現在ではすでにAIが日常生活に浸透しているためです。
例えば、オンラインショッピングアプリではAI を使用して、顧客が興味のある商品を推奨します。オンラインプラットフォームでシリーズを見ているとき、見てきたシリーズと似ているコンテンツの他のシリーズを推奨するアルゴリズムがあるため、お気に入りのシリーズを選択して見続けることができます。
上記は、日常的なほんの 2 つの例です。他にもAIやマシンラーニングを適用した多くの企業は以下のようにあります。
- 銀行や信販会社は、マシンラーニングを使用して顧客のローンの承認を判断します。
- 保険会社は、さまざまな種類の保険を承認したり、顧客に適した保険料を計算したりするためにマシンラーニングを使用しています。
- 債権回収会社は、マシンラーニングを使用して、どの顧客に債務回収の電話をすべきかを予測したり、電話をかける最適な時間を予測したりできます。
- コンビニやスーパーなどの小売業は、顧客の需要を予測して販売機会の損失につながる商品の欠品を防ぐための注文商品の数を調整するために、マシンラーニングを使用しています。
多くの企業は AI に興味を持っており、収益性を向上させ、現在の問題点を解決するために AI をビジネスに適用したいと考えています。 但し、それらの企業による AI と マシンラーニングを導入するのを妨げるいくつかの障壁があります。 何が障壁なのか、そして現在、その障壁に直面しているかどうかを見てみましょう。
組織でAI とマシンラーニングを導入する準備ができていないと考える理由は何?
- No Topic:どのような業務にAIを適用すれば良いのか、AIでどのような問題を解決できるのかが分かりません。あるいは、AIがすべての問題を解決できると誤解している場合もあります。
- No Data: 自分のデータがマシンラーニングで処理するのに十分かどうかわかりません。
- No Budget: AI がデータ可視化のようなものだと考えているため、適切な予算を用意していません。
- No Time: AI に興味を持っておりますが、他に緊急性の高いタスクがあります。従って、AI に集中する時間がなくなります。
- No Talent: 組織には専門家がいないため、専門家を雇用するか、最初に従業員に AI ツールを使用できるようにトレーニングする必要があると考えています。
実際、組織がマシンラーニングソリューションを導入する前に用意しておく重要なものは、「データ」と「解決したい問題」です。それ以外は、残りの問題を解決できるかどうかは、選択した AI および マシンラーニングソリューションによって異なります。
自社のビジネスにどのマシンラーニングソリューションを適用すればよいかまだわからない場合、アイコネクトは、「READY AI」をご紹介します。
READY AI は、韓国 Ailys 社 の知識とビジネス経験をもとに開発された AI システムです。Ailys 社は、グローバル企業、特に日本と韓国の金融および銀行部門と協力してきた企業です。
READY AIの主なコンセプト
データを準備して READY AI システムにアップロードするだけで、データのクラスタリングとデータ予測が自動的に処理されます。データサイエンティストやデータアナリストなどの専門家に頼らず、社内の一般の従業員でも使用することができます。
READY AIはどのようなビジネスに適しているか?
現在、READY AIは金融機関やローン会社向けのマーケティングや販売計画・販売促進での利用を目的として設計されております。主な活用事例は以下の3つです。
- 顧客離反防止: 既存顧客が製品やサービスの購入を解約しないように防ぐことです。
- クロスセル: 自社製品をご購入いただいた既存顧客に追加の製品やサービスを提供することです。
- アップセル: より高価な製品、または当初購入する予定だった製品のアップグレードされたバージョンやプレミアムバージョンの購入を顧客に促すことです。
今後は、より多くのビジネスをサポートするために、信用スコアリングや債権回収などに関するさらなる追加機能を開発する予定です。
たった 3 つの簡単なステップで、AI の結果をビジネスにすぐに適用できる
READY AIは以下の3 つのステップで簡単にご利用いただけます。
- ビジネスゴール (ビジネス KPI) を設定します。 例えば、クロスセルで売上を増やしたい場合は、以下の項目を設定できます。
- 顧客に対象商品を何ヶ月以内に購入してもらいたいのか
- プロモーションを実施するには顧客を何人を対象にするのか
あるいは、システムに ROI を算出させるために、以下のように追加オプションを入力することができます。
- 顧客数に対する予想利益
- プロモーションの予算
2. データをシステムにアップロードします。顧客データまたはトランザクションデータを選択してアップロードし、画面に表示されるテンプレートに従ってデータをマッピングできます。その後、システムはデータを自動的に計算して分析します。
3. AI分析により得られた結果は以下のようになります。
- プロモーションを提供する予定の顧客数に基づいた予想利益
- 定義したマーケティングにおけるプロモーションに基づいて算出された ROI
- 対象商品を購入する見込みのある顧客ごとのスコアリスト
- 有意な顧客セグメンテーション
マーケティング部や販売促進部のユーザーは、結果データをエクセルでダウンロードし、顧客スコアに基づいて販促計画の作成や各顧客へのプロモーション提案に活用することができます。
ビジネス向けのマシンラーニングの無料講座
READY AI の実装またはマシンラーニングソリューションにご興味を持っているが、その使用方法が分からない方向けに、アイコネクトは、貴社の担当者向けに無料で実施するセミナーコース「ビジネス向けのマシンラーニング」をご提供いたします。
このコースでは、マシンラーニングとは何か、なぜそれが今日のビジネスに重要なのか、そしてそれをどのようにビジネスに適用できるのかを学べます。様々なビジネス活用事例もご紹介いたします。
このコースには約3時間かかり、タイ語で実施します。ご都合のよい日時と、Microsoft Teamsでオンラインセミナーか、貴社のオフィスでのオンサイトセミナーのいずれかを選択できます。
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