拓海先生、最近の論文で「ユーザーターゲティング基盤モデルが転移可能で予測可能になる」とありまして、うちみたいな古い製造業でも役に立つんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を3つでお伝えしますよ。結論としては、データ環境を整えれば既存の広告やレコメンドの仕組みをより広い業務で再利用でき、未来の行動を見越したターゲティングが可能になるんです。
データを整えるって漠然としていて、うちのようにクラウドや複雑な行動ログを避けてきた会社でも本当にできるのか不安です。投資対効果はどうなんですか。
素晴らしい着眼点ですね！まずは既に社内にあるデータを洗い出すことから始められますよ。損益を短期で改善するためには、小さなパイロットを複数の現場で回して成功事例を作ることが合理的で、それが全社展開の投資判断につながるんです。
具体的にはどんな小さなパイロットを回せばいいんですか。現場は保守的で変化を嫌いますから、現場負担が少ない案が欲しいです。
素晴らしい着眼点ですね！例えば既存のメール配信リストを使うA/Bテストや、POSデータと組み合わせた期間限定のターゲティング施策が現場負担少なく始められますよ。成功の鍵は結果が読みやすい指標を最初から設定することです。
この論文では “予測可能” と強調していますが、それって要するに未来の顧客行動を前もってモデル化して投資判断に使えるということですか。
その通りですね！要点を3つでまとめると、1) モデルが異なる業務やドメイン間で使えること、2) ユーザーの将来行動を表す記述を作ることで将来を見越した判断ができること、3) データの混ぜ方と事前学習で性能を高めること、です。だから経営判断に直接使いやすいんですよ。
データ保護の問題も気になります。個人情報を扱わずにどうやって予測可能にするんですか、匿名化しても精度が落ちるのでは。
素晴らしい着眼点ですね！論文でもデータは脱識別化し、個人が特定されない形にしたうえで、行動パターンや属性の集約情報を使って学習しています。ポイントは個人のIDではなく行動の特徴を学ぶことなので、適切な保護と集計で現実的に運用できますよ。
導入にあたって社内で何を最初に決めれば良いでしょうか、技術投資の優先順位を教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！優先順位は1) ビジネスで最も価値の出る指標を決めること、2) その指標に関連する最低限のデータ収集ラインを作ること、3) 小さなパイロットで成果測定を行うこと、の順です。小さく始めて成功確度を高めながら拡大するのが現実的です。
先生、よく分かりました。私の理解で間違いがなければ、まずは現場で使える小さな指標を決め、匿名化された行動データを集めてモデルで将来行動を予測し、スモールスタートでPDCAを回すという流れで進めれば良い、ということですね。
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
