次の注目EinsteinはEinstein Recommendation Builder！

こちらの記事はJapan Dreamin' Advent Calendar 2020の14日目の記事となります。🎄

はじめに

FY20よりEinstein Championとして活動させてもらっているのですが、Einstein ChampionからPlatform Championsへと名前が変わりました。Platform ChampionsのAI部分を担当ということで、今日は次のEinsteinプラットフォーム「Einstein Recommendation Builder」について紹介させて頂きます。先日のDreamforceの基調講演のAT&Tの事例でも出ていましたね！具体的なイメージも付きやすいと思うので、興味がある方は見ると分かりやすいと思います！

オープンベータ版ということでヘルプページにも載っています。
https://help.salesforce.com/articleView?id=release-notes.rn_forcecom_einstein_recommendation_builder.htm&type=5&release=228

日本語ページはまだ内容が少ないので英語ページの方が詳しく載っています。
https://help.salesforce.com/articleView?id=custom_ai_recommendation_builder.htm&type=5

こちら日本語だと「Einsteinおすすめビルダー」となります。

現在は、Service Cloud EinsteinとPlatform Plusライセンスのユーザーにのみオープンβという形で開放されているそうです。

実は11月に転職したのですが前職でEinsteinの活用をサポートしてもらうプログラムに参加していたこともあり、こちらの機能をパイロットユーザとして試させてもらっていましたので、利用した感想やこんなことに使えそうということを書いていきたいと思います。

1.設定について

とても簡単です！まずは3つのオブジェクトが必要となります。
1.おすすめしたいもののオブジェクト
2.おすすめされる人や会社などのオブジェクト
3.上記2つを紐づけているオブジェクト

これらが用意できたら後は選択していくだけ！とても簡単です。
Einstein予測ビルダーにとても似ています。

出典：https://help.salesforce.com/articleView?id=release-notes.rn_forcecom_einstein_recommendation_builder.htm&type=5&release=228

オブジェクトを選択し、項目を選べば後はEinsteinにお任せ。超簡単です！

2.結果の使い方

では、結果が出たものをどのように使うのでしょうか？
単純に、Amazonなどの「この商品を見たあなたにはこちらもおすすめ」のように一覧が表示されるわけではありません。

「おすすめビルダー」を使うには「Einstein Next Best Action」（以下NBA）を使う必要があります。なので、「おすすめビルダー」を使うには「Einstein Next Best Action」の使い方も学んでおいた方がいいです。

NBAの表示の条件として「おすすめビルダー」を使い、次のアクションを設定する必要があります。

簡単に言うと「おすすめビルダー」のおすすめ度が高かったららNBAで各レコードページに表示し、表示されたものに対して何かを行うアクションを付けます。

3.こんな風に使いたい

前職時代に実際に試した例も含めて、こんな風に使えないかなという例です。

前職は転職エージェントでしたので、転職を考えている方と求人をいかにマッチングさせるかが重要でした。求人の数は、数えきれないほどあるので、マッチングを行うキャリアアドバイザーがすべての求人を把握しているかというとそこはなかなか難しいところでした。

そこで、人が経験に基づいて行うマッチングの他にEinsteinを利用してマッチング出来ないかなと考えたのです。

下記のように、求人と転職を考えている方を商談で紐づけていたので、過去の商談の履歴を元に似たような経歴の方に、おすすめ求人を表示できないか試しました。

そして、おすすめビルダーの結果を元に、NBAで求職者のレコードページにおすすめ求人を出して、それを担当のキャリアアドバイザーがマッチしてそうだなと思えば、商談作成のボタンを配置し商談が作成されるように。マッチしていないなと思えば、表示を消す。といった使い方を考えました。

残念ながら私の在職中にはNBAの実装までは至らなかったのですが、おすすめビルダーの構築までは行うことができ、作成したモデルの評価も良かったので、後任が実装してくれるといいなと思っています。

他に考えられるユースケースとしては
・金融商品や保険商品など数多く商品があるものを、特定の人に紹介する。
・サポートプログラムが沢山ある中で、顧客にあったサポートプログラムをおすすめする。

などなど、1対NでNの数が多いほど「おすすめビルダー」が活躍するのではないかなと思っています。

4.最後に

去年のAdventcalendarのためにnoteを始めたのですが、全然書けていません。
来年はもっとnoteも書くのを目標にします！

また、Japan Dreamin'今年はオンラインの開催となりますが、その分全国どこでも海外からでも参加出来るので是非ご参加下さい！

私もAdminのキャリアアップというセッションに出させて頂き、すでに収録もしたのですがとても、いい内容になっているのでそちらもぜひご覧下さい。

お申し込みはこちらから💛

また今回記事を書くにあたり、いつもEinsteinについて教えてもらっているEinstein製品のPMの@kzkHykw1991さんにも色々教えて頂きました。いつもありがとうございます！