～戦略とマーケティングのレベルを上げる！
市場・事業データをインテリジェンスに活かす機械学習～

【事例講演Ⅱ】
「次世代のマーケティングのために今、データ解析で打てる一手」

得上竜一氏
オークファン
執行役員
技術統括部長

 家電通販店で価格情報を収集・分析して、最適な販売価格を予測・自動設定するシステムを開発した経験を持つオークファンの得上竜一氏は、大幅な売り上げ増に結びついたマーケティングオートメーションの成功例について語った。最初は、競合店の価格を収集し、表計算ソフトで一覧化することから始めた。その手作業のデータ一覧だけでも「かなり適正な販売価格設定に利用できた」と振り返る。こうした実績を積んだうえで、大量のデータを蓄積して分析。販売価格だけでなく、仕入れ価格の最適化にもつなげた。データを扱うフレームワークには、収集・保存・整理・分析・利用という流れがあるが、得上氏は「収集・整理からいったん利用してみて、経営課題を見定めてから、必要なデータの蓄積・分析へ進む方がよいでしょう」と推奨した。

【事例講演Ⅲ】
「実例！ビッグデータの活用による、
営業力の向上と顧客フォロー力の実現」

両角博之氏
オープンストリーム
SI事業部技術統括

 ビッグデータ、クラウドを中心にソリューションを提供するオープンストリームの両角博之氏は、レベル感を統一して受注見込みの精度を上げたり、トップセールスのノウハウを指標化して展開することでミドルの底上げを図った営業力向上の事例と、コールセンターへの問い合わせや顧客情報の分析から、退会を予測し対策を講じやすくする顧客フォローの取り組みを紹介した。ビッグデータ活用は、経営マーケティング、システム利用、統計学の三つのスキルが必要で、検討すべきことは多い。両角氏は「システム運用などはクラウドに任せ、売り上げアップなどの関心事に専念した方がいいでしょう」と提案。「Azureなら専門的な知識がなくても機械学習を始められる環境があります」と、クラウドサービスの活用を促した。

【事例講演Ⅳ】
「事例に見る、IoTと人工知能による
新規ビジネス創出手法」

庄司幸平氏
テクノスデータサイエンス・ マーケティング（TDSM）
第3エンジニアリンググループ
グループ長 執行役員

 TDSMの庄司幸平氏は、ワインの出来栄えを降水量や平均気温から予測する数式を例に、「もし、来月の売り上げが、今月の営業回数やCM投下量で決まるとすれば、売り上げの予測やコントロールが可能になります。機械学習を使えば、さまざまなデータの中から売り上げに影響する要因を見つけ出し、モデル化することができます」と話す。また、IoTにおける異常検知でも、数十、数百のセンサーデータの組み合わせから異常をとらえるのに、機械学習を活用できる。一方、機械学習を含む分析には、一度分析を実施しないと結果がわからないため、初期段階で費用対効果を見積もることが難しいという弱点がある。庄司氏は「クラウドでスモールスタートするなど、コスト圧縮する方法はありますが、研究開発投資という認識を持った方がいいと思います」と述べた。