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日本電気株式会社

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顧客ターゲティングや損傷の自動診断――国内で広がる機械学習の活用事例集

機械学習のハードルは下がり、活用する国内企業が続々増えてきた。舗装状況を自動診断するシステムを低コストで実現した福田道路や、アナリスト不足や分析時間の課題を解消した横浜銀行などの事例から、活用・導入のポイントを探る。

コンテンツ情報

公開日 2018/11/14 フォーマット PDF 種類 事例
ページ数・視聴時間 17ページ ファイルサイズ 2.02MB

要約

顧客ターゲティングや損傷の自動診断――国内で広がる機械学習の活用事例集
 機械学習は、国内でも既に実用レベルで活用され始めている。例えば、道路の舗装などを手掛ける福田道路は、道路の不具合レベルを判定するために機械学習を利用している。従来の路面状態の計測手法は高価で、一般道路では適用できず目視点検を行っていた。だが、機械学習エンジンにさまざまな条件で撮影された道路映像を加工・学習させることで損傷レベルを判別するモデルを生成。安価で効率的に路面の健全度を見える化する、舗装損傷診断システムを実現した。

 一方、横浜銀行が活用している分野は顧客ターゲティングだ。タイムリーかつ効果的なキャンペーンを打ちたかったが、従来のデータ分析は時間がかかる上、アナリスト自体も不足していた。そこで顧客の投資傾向や商品ごとの購入者属性を基に、ターゲットとなる顧客を機械学習で自動抽出し、ターゲティングの高度化を図れるようにした。これにより人間が見落としていた潜在顧客を発見すると共に、分析の工数は60%も削減できたという。

 もちろん、機械学習は、調査から仮説立案、検証というプロセスを踏み、課題に適した導入をしなければ期待するほどの効果は発揮しない。本資料では、前述の2社をはじめ、多数の事例とともに、機械学習を導入するためのポイントを紹介する。

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