機械学習・高度分析
すでに保有している記録をもとに予測とモデルを構築します。単純なルールや整理されたレポートのほうが適切に答えられる場合は、そうお伝えします。
ともに答えを出す問い
- 在庫や人員を計画できる精度で、製品別、拠点別、季節別に需要を予測できるのか。
- どの顧客が再購入しそうで、どの顧客が離れようとしているのか。
- 月次決算の前に、通常と異なる返金、値引き、在庫の動きを見つけられるのか。
- モデルを作るだけのデータがあるのか。それとも、より良いレポートのほうが答えになるのか。
- 構築後も、モデルの精度をどう維持するのか。
提供内容
需要・売上の予測
製品、拠点、期間ごとの予測を幅とともに示し、前年の傾向のような単純なベースラインに対してバックテストを行い、それを上回る場合にのみ使用します。
セグメンテーションと購買傾向スコア
購買行動と顧客価値による顧客グループ分けと、再購入や離反の可能性を示すスコアを作成し、CRMや広告プラットフォームで使えるリストとして納品します。
例外検知
通常と異なる返金、値引き、価格変更、在庫や現金の差異を、期間の締め前にレビュー対象として検出するルールとモデルを構築します。
実験設計と結果の読み取り
お客様の業務量に合わせて規模を設計したホールドアウトテストとA/Bテストを行い、有意性はシミュレーションによる帰無分布で確認したうえで、比較の回数に応じて補正します。
モデルの運用
再学習のスケジュール、精度のモニタリング、文書化を整え、精度が劣化したモデルに気づいて修正できるようにします。
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アプローチ
- 01
まずデータを確認
モデリングの前に、記録の網羅性、値の範囲、重複を検証し、破損したデータソースがあれば、ひとつでも発生源まで遡って特定します。
- 02
単純なベースラインを上回る
すべてのモデルを、現在事業で使っているルールや平均値と比較し、学習に使っていないデータで上回った場合にのみ採用します。
- 03
サンプル外で検証
精度は、検証用に取り分けた期間や顧客で報告し、モデルの構築に使ったデータで報告することはありません。
- 04
意思決定の場に出力を届ける
予測、スコア、検知結果は、意思決定者がすでに使っている計画シート、BIレポート、CRM、広告プラットフォームに反映します。
支援実績
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THEFOCUSとのプロジェクトの始まり方
最初の対話では、お客様の状況を伺います。お役に立てると判断した場合は、より大きなご契約の前に、成果物を定めた範囲限定の診断をご提案します。
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実務に即した対話
実際にプロジェクトを率いる担当者と45分間お話しいただきます。意思決定の内容、その背後にあるシステム、期限について伺います。
02
範囲を絞った診断
閲覧のみの権限、固定の期間、書面による所見。記録から何がわかるか、それがどれだけのコストにつながっているか、まず何を変えるべきかをお示しします。
03
実行に移せる計画
変更内容、責任者、評価指標、対象外の事項を書面にまとめます。その後は同じチームが構築と測定を担うか、確実に引き継ぎます。
- 責任を担うひとつのチーム
- 診断した担当者が、そのままシステムを構築し、成果を測定します。
- 課題ごとに選ぶパートナー
- 必要な部分には独立系の専門家が加わり、契約はひとつにまとめます。
- ダッシュボードより先に記録を
- 提言の根拠とする前に、注文データ、元帳、ログを突合します。
経営層からよくいただくご質問
機械学習には、どのくらいのデータが必要ですか。
問いの内容と、結果のばらつきの大きさによります。まずデータの量と品質を確認し、データがモデルを支えられない場合はそのように明言します。その場合は、ルールやレポートのほうが適したツールです。
モデルを自社で運用できるようになりますか。
はい。モデルは、コード、文書、再学習の運用手順書とともにお客様自身の環境に納品します。お客様のアナリストが運用できるよう研修を行うことも可能です。
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