拓海先生、お時間よろしいでしょうか。AIで現場を変えたいと部下に言われているのですが、コロナ禍でのデータ活用が経営にどう結びつくのかイメージが湧きません。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、今日はスマートフォンの使い方の変化を通じて、現場と顧客行動がどう見えるかを一緒に紐解いていけるんですよ。
要するに、スマホの使い方を見れば自社の顧客や社員の行動変化が分かると？それで投資対効果が示せるなら検討したいのです。
その通りです、田中専務。今回の研究は、コロナ禍でのスマホアプリ利用ログの変化を見て、人々の生活様式やニーズの変化を推定するものでした。結論を先に言うと、利用パターンを分けることで異なる影響を精査でき、将来の制約措置下で行動を予測する指標になり得ますよ。
具体的にはどうやって分類するのですか。現場では数字を見せられても意味が分からないと反発されそうでして。
分かりやすく三点です。一つ、時間帯別やジャンル別の利用量を特徴量にすること。二つ、似た変化を示すユーザーをクラスタリングしてタイプ化すること。三つ、属性や嗜好からどのタイプに属するかを予測するモデルで主因を探ることです。現場説明はグラフと典型ユーザー像で十分伝わりますよ。
これって要するにスマホ利用の変化で人々の生活影響が推測できるということ？それなら社内の顧客対応や販促のタイミングも変えられますか。
その理解で合っています。例えば朝型にニュースを見なくなった層には朝の通知を控える、あるいは在宅増加層にはオンライン接点を強める、といった適用が考えられます。重要なのは三つの視点です：データの粒度、クラスタの解釈、モデルの予測精度です。
予測精度が低いと聞くと、投資判断がためらわれます。現実的にはどれくらい信頼できるのでしょうか。
研究では予測モデルの精度は高くはなかったのですが、旗艦的な示唆は出ました。まずは低コストでプロトタイプを作り、ビジネスで価値が出る指標に絞って改善するのが現実的です。私たちなら三段階で進めます：試験導入、KPIで評価、スケール展開です。
なるほど、まずは小さく試す。分かりました。それでは最後に、今回の論文の肝を私の言葉で整理してもよろしいですか。
はい、ぜひお願いします。簡潔にまとめる力は経営判断で最も重要な能力の一つですよ。
わかりました。自分の言葉で言うと、今回の研究はコロナで人々のスマホ利用が変わった様子をデータで分解し、九つの利用タイプを定義して、それぞれを嗜好や属性から予測しようとしたものだということです。それにより、制約がかかる場面で顧客行動の変化を先に察知して対応できる可能性がある、という理解で間違いありませんか。
