【セミナーレポート③】DataRobot × Marketoセミナー

こんにちは、けんけんです。
DataRobot×Marketoセミナーの最終回です。この後はMarketo社のMarketingNationというイベントのセミナーレポートをあげる予定です。レポートだらけだなあ。

今回のレポートはDataRobotの製品デモと、実際の導入事例をご紹介します。

■DataRobot製品デモ

＜特徴＞
・機械学習を自動化するAIプラットフォーム
・データサイエンティストまで専門性がないユーザーでも機械学習を行うことが可能。
・単にモデルを作るだけでなく、実際に使って行くところまで自動化可能(APIで各種システムと連携可能)
・モデルの出力の解釈・説明をサポートする「グレーボックス機能」に注力している。(機械学習をブラックボックス化させない)
・リクルートが出資して日本展開が実現した。
・機械学習がモデル化できるプロセスは「予測」だけではなく、「不正の検知」「スパムの判定」などにも使える。

＜デモ内容＞
過去に取引のある顧客に新規商品を販売するクロスセルがテーマ。過去の取引データから購入確率を予測し、確率が95%なら何もしない、50%ならクーポン送付などを実施したい。ユーザーがすべきところはデータの収集のみ。データの前処理、予測モデルの構築、モデルの解釈、デプロイと実運用化まで自動化する。

手順は以下の３ステップ

①データ(エクセルでOK)をDataRobotにあげる。
このときに各項目がテキストなのか数値なのか？などの判定や、分布なども出してくれる。

②予測変数(目的変数)を選ぶ。
データセットの中から何を予測項目とするのかを決定する。

③モデルが出てくる。
1000〜2000のアルゴリズムを当該データに当ててみて、最適そうなものを30~40をピックアップする。並列で行うモデリングの処理数を増やすことも可能で、短時間でモデリングができる。そのモデルがどのくらい優れているかに関しても数値化がなされている。そのモデルの中でどの項目が重要視されているかも一目でわかる。また顧客接触回数などが項目に含まれている場合、何回接触すると確率がどのくらいあがるかもわかる。

■DataRobotの導入事例

①日本直販でのDataRobotの導入事例
テレビ、ラジオ、カタログ送付などを使った通販事業。外部ベンダーが作成した予測モデルを活用していたが、ブラックボックスになってしまう上、改変がしづらいという課題があった。外部ベンダーのロジックを比較すると、DMの反応率も購入率もDataRobotが作成したリストの方が高く、結果として売り上げは１５０％程度になった。

②ある金融会社での導入事例
リタゲ広告の出稿条件にDataRobotを活用。プランナーに依存する上、指定する条件数にも限界がある。DataRobotのスコアに基づいて入札を調整した。結果として予測値と実際のCVRにはかなり確かな相関が確認できた。PAも50%削減につながった。

■所感

実際に目の前で操作をしてもらいましたが、確かにかなり簡単な３ステップで機械学習のモデルが作成できていました。実際に導入するときにはもう少しデータセットなど考えないといけないと思いますが、今までの機械学習/データ分析よりは圧倒的にハードルが下がったように思います。触る機会がある方はぜひ試して見てくださいね！！

今日は以上！

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