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。