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】
BtoBマーケティングの課題と機械学習による解決
執行役員常務
博士（理学）
池田拓史氏
データサイエンティスト集団、テクノスデータサイエンス・マーケティングの池田拓史氏は、B2Bマーケティングに科学的視点を適用。顧客企業・営業担当・提供商材の間にある、顧客企業契約に結びつけるマーケティング、営業担当のリソース配分、提供商材の需要予測など、さまざまな課題を摘出して「機械学習は、あらゆる課題の解決に使えます」と語った。機械学習の活用の仕方の注意点として「人間には認知バイアスがあるので、人が理解できるルールを抽出しようとせず、なるべく自動化することが成功の近道」と指摘。Azureのマシンラーニング・ツールについては、機械学習の初期コストを大幅に下げ、複雑なインターフェース設計なしにシステム実装が可能なWeb APIの特徴を説明。「ビジネスにビッグデータ・アナリティクスを生かせる環境が整った」と述べた。
【事例講演Ⅲ】
事例に見る分析とクラウドの親和性と今後の可能性
ソリューション本部 プロダクトサービス部 部長
熊谷誠一氏
ブレインパッドの熊谷誠一氏は、現状分析の環境構築について、機能・コストなどの面に優れるマイクロソフトSQL ServerとPower BIの仮想マシンをAzure上に構築した事例を紹介。柔軟な拡張性や構築期間の短さから、クラウドでの環境構築を推奨した。同社は、現状・予測分析のほか、一定の制約条件下で企業の収益（あるいはコスト）を最大化（あるいは最小化）する解を算出する数理計画・最適化をコアテクノロジーとして、主にマーケティング支援を行っている。放送枠と広告番組の組み合わせの最適化事例を説明した熊谷氏は「今後は、分析だけにとどまらず、分析を組み込んだ業務アプリケーションの開発もセットで行ない、効果を出す動きが強まるでしょう」と指摘。従来は懐疑的に見られることもあった分析が「本当の意味で、売り上げ・コスト改善に利用される時代が到来しました」と語った。
【事例講演IV】
マーケティングプラットフォームとしてのLINE
コーポレートビジネス グループマネージャー
林 祐太郎氏
LINEの林祐太郎氏は「高度な解析で、どんな情報を、どのタイミングで届ければ効果的かわかるようになりましたが、何を使ってそれを生活者に届けるかも重要です」と、情報チャネルとしてのLINEの特徴を説明した。「LINEが企業などに提供するLINE公式アカウントは、迷惑メールに分類されて開封されないことが多いeメールなどの、より有効な代替として働きます」。また、LINE ビジネスコネクトは、クラウド型CRM（顧客管理）システムとも連携し、企業の持つ顧客データベースとひもづけることで、性別や年齢等に応じた情報発信も可能にした。クラウドに吸い上げた自分の車の情報をLINE上の対話形式で取得できるサービスや、AIとの連携に触れた林氏は「IoTの進化の中で、LINEはリモコンの役割も果たせると思います」と語った。
