機械学習でCRMデータやGmailやTwitterなどを解析して顧客の行動を予測する。機械学習でCRMデータやGmailやTwitterなどを解析して顧客の行動を予測する。Einstein」が鳴り物入りで発表されました。Learningで、IBMはWatsonなどで提供しているとおり、すでに多くのベンダが発表し、リリースしています。Einsteinがそうした機械学習のサービスと違うのは、最初からSalesforce.comのアプリケーションに組み込まれているところにあります。Einsteinはプラットフォームに組み込まれている」、などの説明でそのことが強調されていましたが、これが具体的にどのような意味を持つのか、少しかみ砕いて考えてみようと思います。利用者は機械学習の知識を必要としない例えば、機械学習を用いて、見込み顧客の中からどの顧客がいちばん見込みがあるのか、どの顧客は見込みがないのか、過去のデータを基に見込み度合いに応じてスコア付けをしたいとします。質問、最初に顧客とやりとりを始めてからの期間など、見込み度度合いに関係しそうな過去のデータを集めてスコア付のためのモデルを作成し、機械学習を繰り返し評価してみる、といった手順を踏むことになるでしょう。それには業務知識と機械学習の知識などが求められます。Einsteinには、最初から機械学習を用いた見込み顧客のスコアリング機能が用意されています。利用者がデータを用意したりモデルを試行錯誤したり学習をさせる必要はありません。Einsteinですぐにこの機能が利用できるかというと、理由は2つあります。1つ目は、最初から機械学習の目的が「見込み顧客のスコア付け」や「売り上げ予測」「商品のレコメンデーション」「顧客への最適なメッセージ対応」など、同社のクラウドサービスごとに明確になっているため、そのための機械学習機能が最初から同社によって作り込まれていること。2つ目は、顧客一覧、やりとりの履歴、過去の売り上げ、過去のサポート履歴など、機械学習に必要なデータが、Salesforce.comのデータベースの中にあらかじめ決まったスキーマで保存されているため、そのまま機械学習にすぐ利用できるからです。Calendar、Twitterといった外部のデータも参照します。Einsteinは、これらのデータをまとめて機械学習にかけて、顧客の行動を予測するのです。すべての業種や顧客に対して同一の機械学習のモデルで正確に予測できるわけではありません。ある顧客が、取引先を自社から別の企業へ切り替える(いわゆる「チャーン」)可能性があるかどうかを予測するケースでは、業種ごと、企業ごとに可能性の割り出し方に大きな違いがあると考えられます。Nabar氏は、業種ごと、ユースケースごと、顧客ごとに求められるモデルの選択やパラメータチューニングなどを自動的に最適化する技術を開発したと説明しています。Einsteinの画面の一部です。左側には今期予算の実績と予測が示されており、右側にはメールやソーシャルメディアなどの分析結果から、一番上に競合情報、その次に見込みスコアの高い顧客が並んでいます。Einsteinが利用するデータソースも指定できます。Mail、TwitterやFacebook、LinkedIn、Google+の情報なども指定可能です。Einsteinを呼び出して予測数値などを元に通知したり、アプリケーションの動作を決定する、といったことも可能です。Einsteinが「みんなのためのデータサイエンティストだ」と説明し、「AIを民主化する(誰でも使えるようにする)」としました。それは汎用の機械学習機能を提供するのではなく、同社のサービスにあわせたビジネス用途に特化して提供するということにポイントがあるといえます。≪前の記事スケールアウトで性能と容量が拡大するオールフラッシュストレージ。インメモリで瞬時に処理される高度な仮想コピー搭載、EMCの「XtremIO」。Niino(jniino)IT系の雑誌編集者、オンラインメディア発行人を経て独立。2009年にPublickeyを開始しました。Feed最新記事10本WebサービスやSaaS開発で気をつけるべき認証認可におけるロジックの脆弱性。Copilot」発表、サイドバーから利用可能。6月にプレビュー版が登場予定。2023[速報]マイクロソフト、ChatGPTとCopilotのプラグイン共通化を発表。プラットフォーム化とエコシステムを促進。Box」、7月に正式リリースと発表。Drive」発表、新ファイルシステムなど採用。プルリクやタスク、開発ツールなど一覧。Boot」パブリックプレビュー発表。PCを起動するとクラウドPCにログイン。2023Google、Python環境の「Colaboratory」にAIによる開発支援機能を搭載へ。LINUXが合流を発表。usPublickeyについて/運営者についてお問い合わせ広告についてプライバシーポリシ。