AIを体感！！

（以下、動画の字幕です）
　ブログ、食品スーパーマーケット最新情報です。IDプラスアイの鈴木です。今回は、AIを体感ということで、no+eを始めたんですが、no+eで鈴木聖一で検索していただくと、私の記事にたどり着くかと思います。そのメンバーシップの特典ということで、AIが体感できるということで、実際に、ここではですね、そのAIを体感してみたいと思います。
　AIを体感ということになりますが、まず、AIを体感するためには、データが必要です。で、今回、私の方ではですね、AIにID-POS分析ですか、ID-POS分析にAIを適用しているということで、その体感という形になります。
　これは実際のデータで、水の棚割りですね。天然、南アルプスの天然水という風なものから始まっていますが、いろはすを含めてですね、水の商品です。全部で32SKUあります。で、購入顧客は年間で約2,627ですから、まあ、3,000人弱という形になります。こういう学習データをAIで作る必要があります。その際のポイントは、分析対象を決めるということで、ここでは、棚割りに応用していますので、棚割りの全商品ということになります。分析期間、これは、特にですね、ID-POS分析では、リピートが非常に重要な、頻度という概念が、ポイントになりますので、頻度が十分に発生する期間ということで、6ケ月、ないしは、1年ぐらいが適当な期間といえます。で、後は、そこからですね、今回、ベイジアンネットワークというAIのアルゴリズムを使いますが、これをかけて実際のAIを体感するということがポイントです。 　 何をやってるかっていうことなんですが、例えば、1番目の南アルプス天然水にですけども、この商品を、まずAIは抽出します。で、この関係を見ていくと1番と2番、3番、4番、5番ということで、32番まで全てを併買関係ですね、ここを分析します。で、その分析したものに対して親子関係を設定すると、南アルプスの天然水と2番の商品、3番の商品という形で、どちらが親で、どちらが子なのか、疑似的な因果関係なんですが、これを設定します。で、その上で、AIの評価値を使ってですね、どちらに、が強い影響度を持っているかというですね、親子関係の親を決めるという作業をやっていくわけです。この作業をですね、ここにありますけども、全ての商品、1番が終わったら、今度は2番と3番、2番と4番ということで、これをずっとやっていきます。次に、3番と4番、3番と5番という形で、全部やっていく。全ての併売関係を分析し尽くしてですね、そこから最適な親子関係、併買に基づく因果関係を抽出するというところが、AIのポイントになります。これを今回体験していただくということになるわけです。で、あと、ポイントとしては、ID-POS分析ですから、ID-POS分析特有の指標、KPI、頻度というものが重要になりますので、この頻度というものを生かした上での分析を加えるということがポイントです。
　結果、どうなるかというと、こんなものができ上がります。これがAIが抽出したですね、実際の商品ですが、先ほど南アルプスの天然水、ここにあります。ここから、このブルーの矢印、親であって、子であって、親子関係が無数に発生していることが見てとれます。その上の商品は、親子関係が1つしかないということで、やはり、商品によって併買の強さが違うんですね、これだけ違う関係、関係図ですね、関係図ができ上がってという形になります。で、これをですね、別の視点から見たものがこちらになるわけですが、階層にしたものです。と、南アルプスの天然水はここに入ってくるということで、ここから、この青の矢印が、こういう形になっています。この赤くしたものは、全て親子関係があるものを赤くしています。さて、南アルプスの天然水ですが、親子関係だけではなくて、ここでは、祖父の関係、親ですね、で、さらに、ここでは、ひ孫の関係、孫の関係ということで、孫ができ上がって、ここをたどっていくと、ひ孫までいるという形で、こういう形で、全ての32の水全品の併買分析を頻度という視点で、因果関係を作り替える、作り替えるとか、抽出するということですね、解析するというところが、AIのポイントになります。
　で、これをですね、さらに抽出してですね、ここの部分に注目して南アルプスの天然水って、どんな形の親子関係になっていて、それがどのくらいの影響度があるのかというところを数値計算したものが、こちらになります。そうすると、たくさんの親子関係が見出されるわけですが、実際に計算してみるとですね、南アルプスの天然水の例えば、3番ってのはロイヤルカスタマーなんですが、ロイヤルカスタマーと一番大きな影響度がある親子関係は、おいしい水富士山、この商品ですね、しかも、この商品のロイヤルカスタマーとリピーター、2番がリピーターなんですが、であることが一目瞭然です。で、2番目に強いのがこの辺ですから、これは森の水であり、この商品ですね、ですから、この関係が、この縦の関係ですね、この中でも最大の影響度のある関係であるということが、AIが導き出した結論です。棚割り自体はこんな感じになってるはずなんですが、その水の天然水、南アルプスの天然水を中心として、こういう形で実際には背後に併買と、それから、頻度が動いているということで、こういう形で、解析が可能になります。この一連のAIを体験してもらおうというものが特典となっています。
　ちなみに、このアルゴリズムですが、NTTデータ数理システムの方が開発元になってまして、それを私共では活用しているということになります。その時、インタビューを受けて、私の記事が、記事になったものがこちらになりますので、参考にしていただければと思います。
　以上、「ID-POS分析はAIで進化する」というところで、一つのテーマなんですけども、AIが体感できるということで、体感、是非、していただければと思います。