拓海先生、最近うちの若手から「チャーン予測をやりましょう」と言われて困っているんです。何をどう始めれば投資対効果が見えるのか、まず方向性を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず見えてきますよ。要点は三つです。まず何を予測するか、次にどのデータで学ばせるか、最後に予測結果を現場の行動につなげる仕組みを作ることです。
つまり、顧客が離れるかどうかを予測して、それに基づいて手を打つ、という理解で良いですか。けれどもうちの現場はデジタル苦手で、データも散らばっているんです。
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。ここで紹介する手法はデータを画像のように整えて深層学習で学習するアプローチです。メリットは短い特徴セットでも有効な点、デメリットは前処理に手間がかかる点、現場適用にはアクション設計が重要という三点です。
画像？データを画像にするんですか。どれだけのデータが要るのか、精度はどの程度なのかも教えてください。これって要するに現場でやるべき優先順位が変わるということですか。
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、顧客の時間的な行動を縦横に並べて“画像”に見立てるんです。大量のラベル付きデータで学習するとAUC約0.74の性能を得られた例があり、十分に実用的な水準に到達します。優先順位はデータの整備と現場でのアクション設計の二つを並列に進めることです。
現場でのアクション設計というのは具体的にどういうことですか。メールや電話で追いかければいいのか、それとも割引を出すのか、効果を出すにはどんな準備が要りますか。
素晴らしい着眼点ですね！まずは小さな実験から始めます。第一に、誰に何を送るかのルールを作る。第二に、反応を計測して効果を評価する。第三に、成功した施策を拡大する。この三段階を継続して回せば投資対効果は明確になりますよ。
なるほど。もう一つ気になるのはブラックボックス性です。どうしてその顧客が離れると判断したかを現場で説明できないと説得できません。今回はオートエンコーダという手法も使ってると聞きましたが、説明できますか。
素晴らしい着眼点ですね！オートエンコーダ（Autoencoder）（自己符号化器）は、データの典型的なパターンを学んで異常を見つける道具です。これを使うと、離脱する顧客の特徴的な「パターン画像」を可視化でき、現場で「この行動の組み合わせが危ない」という説明ができるようになります。要点は三つ、原因の可視化、施策候補の発見、現場説明の支援です。
これって要するに、データを画像にして良い顧客行動と危ない顧客行動を視覚化し、優先的に手を打つ相手を見つけられるということですか。そうであれば現場も納得しやすいですね。
その通りです。素晴らしい着眼点ですね！実務的にはデータ整備、少数の特徴（12程度）から試す、オートエンコーダで原因候補を出す、小さな介入で効果を測る、という流れで進めれば現実的に成果が出せるんです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。要はまずデータを寄せて12個くらいの重要指標で画像を作り、離脱の兆候が出た人を可視化して小さく試す。うまくいけば拡大する、という流れですね。ありがとうございます、これなら部長に説明できます。
1.概要と位置づけ
本研究は、顧客の時間的行動データを画像として表現し、画像認識で実績のある深層畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Networks (CNN)）（畳み込みニューラルネットワーク）を用いてチャーン（顧客離反）を予測する手法を示したものである。結論を先に述べると、限定的な時系列特徴量（最大12特徴）でも、適切に整形すればCNNは実務的に有用な予測精度を示し、さらにオートエンコーダ（Autoencoder）（自己符号化器）を併用することで離反理由の可視化に資することが示された。なぜ重要かと言うと、企業にとって顧客維持は獲得コストよりも低廉であり、離反の早期発見と対応は利益率に直結するためである。従来の決定木など単純モデルよりも高精度を期待できる点が本研究の位置づけの核である。実務的には、まずは小規模なデータ整備とABテストを回せる体制構築が前提となる。
本手法の本質は、時系列行動を行と列に展開した二次元配列を「画像」扱いし、画像処理で得意な空間的な特徴抽出の力を活かす点にある。具体的には、日ごとの行動を行に、行動種別を列に割り当て、正規化した値をピクセルとして配置する。これにより、時間軸に沿った繰り返しや、複数指標の同時変動といったパターンを畳み込みフィルタが自動抽出できる。実務的には、データ取得頻度や欠損処理、正規化基準を明確にしないとパフォーマンスが発揮されない点に注意を要する。さらに、可視化手法を組み合わせることで現場説明を容易にすることが重要である。
以上を受けて経営判断上の含意は明瞭である。第一に、データを集めればモデルで顧客群をスコアリングでき、優先順位の付け方が定量的になる。第二に、初期投資はデータ整備と小規模テストに集中すべきで、全社導入は段階的に行うべきである。第三に、精度のみを追うのではなく、現場で実行可能な施策につなげる組織的な運用設計が不可欠である。これらを踏まえ、次節以降で先行研究との差別化点や技術要素を整理する。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究ではチャーン予測にロジスティック回帰や決定木、サポートベクターマシン（Support Vector Machine (SVM)）（サポートベクターマシン）などのいわゆる浅層モデルが多用されてきた。これらは特徴量設計に依存するため、特徴の選択や設計に高度なドメイン知識を要するという課題がある。本研究の差別化点は、特徴エンジニアリングをある程度自動化し、短期的な時間パターンや複数指標の組み合わせを畳み込みフィルタが自動で捉える点にある。さらにオートエンコーダを用いることで単なる予測にとどまらず、離反顧客の典型的なパターンを可視化し、現場での解釈を支援する点も独自性である。実務上は、この差別化により初期段階での効果確認と運用に向けた説明性の両方を同時に進められる。
また、従来は大量の変数を必要とするアプローチが目立ったが、本研究は12程度の時系列特徴でも十分な性能を出している点が実務的に重要である。これはデータが散在する中小企業でも試行可能であるという示唆になる。もっとも、より多くの変数を追加することでさらに精度が上がる余地があることも報告されているため、本手法はスケーラブルでもある。先行研究との比較検証では、決定木などの単純モデルより高いAUCを示したという点が数値的根拠となる。結局、導入の優先度はデータの可用性と施策実行力で決まる。
3.中核となる技術的要素
中心となる技術は二つある。ひとつはConvolutional Neural Networks (CNN)（畳み込みニューラルネットワーク）で、画像の局所的パターンを捉える畳み込みフィルタを用いて時系列特徴の局所的な組み合わせを抽出する。研究では最初の畳み込み層で7日分のパターンを捉えるフィルタを用い、次に別方向のフィルタで指標間の関係を捉える構造を採用している。もうひとつはAutoencoder（自己符号化器）で、これは入力データを圧縮・復元する過程でデータの典型パターンを学び、復元エラーや内部表現から離反に関する特徴を抽出する道具である。実務的に重要なのは、これらを単独で使うのではなく、予測精度と解釈性を両立させる設計で組み合わせる点である。
実装上は、入力の二次元配列化、正規化、欠損補完、ラベルの定義が最初の作業である。ラベルは通常「離反したか否か」の二値化であり、予測期間や観測期間の設計が結果に大きく影響する。CNNのハイパーパラメータとしてフィルタサイズや層数、プーリングの方式があり、データの特性に応じた調整が求められる。オートエンコーダの中で活性化するユニットを可視化することで、現場が理解しやすいパターンを提供できる点が実務上の利点である。
4.有効性の検証方法と成果
本研究では監視学習（supervised learning）（教師あり学習）で600万件超のラベル付き顧客データを用いてモデルを学習させ、テストデータでAUC=0.743程度の性能を報告している。これは限定的な特徴量のみを用いた結果としては実務的に意味のある水準であり、さらに特徴量を増やしたより複雑なモデルではAUC=0.778に到達したとの記述もある。加えてオートエンコーダを用いた教師なし学習（unsupervised learning）（教師なし学習）により、特定の顧客群に共通する行動パターンが可視化され、例えばデータ利用は多いが通話を使わないユーザ群に対する施策が示唆された。検証は大規模データセットで実施されている点で信頼性が高いが、業種や顧客層による一般化の検討は必要である。
有効性の評価はAUCに加えて現場施策の効果検証が重要である。モデルで高スコアが付与された顧客に対して限定的な施策を実施し、離反率の低下やLTVの改善を計測することが実運用での勝ち筋となる。研究はモデルの改善余地として、事前学習（pre-training）やスタック型のオートエンコーダによる重み初期化などを提案しており、実務でも段階的な精度向上が期待できる。最終的には、予測の精度よりも施策のROIが経営判断の基準になる点を強調しておく。
5.研究を巡る議論と課題
本アプローチの議論点は主に三つある。第一は説明性の問題で、深層学習はブラックボックスになりやすく、現場が納得する説明をどう提供するかが課題である。第二はデータ整備コストであり、短期的にはデータの収集・統合・正規化に工数がかかる点だ。第三は導入後の運用設計で、スコアを出すだけでなく実際に誰がどのタイミングで何を行うかのプロセス設計が不可欠である。これらの課題は技術だけでなく組織とプロセスの問題であるため、経営主導の段階的投資が求められる。
技術的な改善余地としては、より多様な特徴量の導入、転移学習（transfer learning）（転移学習）や事前学習を用いた重み初期化、アンサンブル手法による安定化などが考えられる。また、説明性を高めるためにはオートエンコーダや局所的説明手法（Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME)）（局所的解釈可能モデル）等の組み合わせが有望である。しかし、これらを導入する際にもROI評価を怠ってはならない。投資を拡大する前に、小さな実験で仮説検証を繰り返すことが経営の鉄則である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の調査では、まず自社データで小規模なパイロットを回すことが第一歩である。具体的にはデータの可用性を確認し、12個程度の時系列特徴で画像を作成してCNNを試し、オートエンコーダで可視化を行い、現場施策を限定的に実施する。この循環を数回回すことでモデルと施策の両方を改善することができる。次に、業界横断での一般化を検証し、どの特徴が普遍的に重要かを評価することで、より汎用的な導入テンプレートを作ることが期待される。
学習リソースとしては外部のクラウドやライブラリを活用すれば開発負担を低減できるが、運用と現場実行の部分は自社で固める必要がある。最後に、経営として重要なのは技術的好奇心だけでなく、施策の結果を数値で管理する仕組みを整えることである。定期的なKPIレビューと小さな成功体験の積み上げが、組織全体の信頼を醸成する最短の道である。
検索に使える英語キーワード
churn prediction, convolutional neural networks, autoencoder, customer churn, time-series image representation
会議で使えるフレーズ集
「まずはデータを寄せて小さなパイロットを回し、効果が出た施策を段階的に拡大しましょう。」
「今回のモデルは短期的な行動パターンからリスク顧客をスコアリングするもので、優先的に手を打つ対象を明確にできます。」
「説明性の補助にはオートエンコーダで抽出したパターン図を用い、現場が納得して実行できる形に落とし込みます。」
下記が本稿で参照した論文情報です。詳細は原典を参照してください。
