AIBR プレミアム
拓海さん、最近うちの若手が「プッシュ通知にAIを入れて開封率を上げよう」と騒いでいるんですけど、そもそも何ができるんでしょうか。私、デジタルは苦手でして。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、分かりやすく説明しますよ。要点は三つです：誰にどの商品を見せるかを予測して、開封率（open rate）を最大化するためのモデル、限られた表示枠で最適な一つを選ぶ仕組み、そして実運用で効果が検証されている点ですよ。
うーん、開封率を上げるために色々やるんですね。でも現場からは「ちょっと商品を一つだけ押すだけで効果あるのか」という声もあります。費用対効果が肝心でして。
その不安は極めて現実的です。ここで提案されているのは、単に人気商品を押すのではなく、ユーザーと直近の購入商品に基づく「補完商品（complementary product）」を一人一人に最も開封されやすい一品だけ選ぶ手法です。表示枠が小さい場面で、選択の精度が全てを決めるのです。
なるほど。で、その選び方というのは具体的にどういうロジックなんですか。複雑な計算をたくさんするようなら導入が大変でして。
簡単に言えば「混合モデル（Mixture Model）」を使います。これは一つのモデルで全部を説明するのではなく、いくつかの『状況』に分けてそれぞれに適した小さなモデルを用意するイメージです。現場での運用は、まずユーザーと商品の特徴からどの『状況』に当てはまるかを見つけ、そこに合った開封率を予測して一番良さそうな商品を出すだけですから、実装のハードルは意外と低いんですよ。
これって要するに、客層ごとに“見せ方の型”を作って、その型に合わせた商品を提示するということ？
その通りです！まさに要約するとそういうことですよ。ここで使うアルゴリズムはExpectation–Maximization（EM、期待値最大化アルゴリズム）で、どの型が効いているかをデータから自動で学習します。人手でセグメントを作る工数が減るのが大きな利点です。
学習にはどれくらいのデータが要るんですか。うちのような中小でも使えるんでしょうか。
良い質問ですね。理想は十分な履歴ですが、実験では部分的なデータでも効果が出ている事例があります。重要なのは初期の設計で、補完関係の仮説と基本特徴（購入履歴、時間帯、デバイスなど）を入れることです。そこから継続的に学習させて改善していけば、小さな事業でも段階的に導入できますよ。
実際の効果はどれくらい出るものなんですか。うちが投資してペイする見込みは立つでしょうか。
実運用のA/Bテストで有意な改善が報告されています。要点は三つ：1) 表示枠が限られる場面ほど効果が出やすい、2) 購入直後のタイミングを狙うと反応が高い、3) モデルは継続学習で精度が上がる、という点です。まずは小規模なABでROIを計測するのが王道ですね。
よし、分かりました。要するに「購入後のタイミングで、その人に合った一つの商品を賢く選んで送る仕組みを段階的に導入し、ABで効果を確かめる」ということですね。まずは現場と相談して小さく試してみます。
