次世代のマーケティングリサーチ_技術紹介.pdf

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1. 2018年4月 株式会社GRI データで新たな事業を開発していくカンパニー。 Confidential 次世代のマーケティングリサーチ 朝のAI勉強会資料 01
2. ©GRI Inc. CONFIDENTIAL カバーする内容 2 売り場改善 ID-POS分析・ 販促・消費者の声 簡易レコメンド アニメの 視聴アンケート SNS活用 ネットから消費者理解 動画解析 顔認識、人物属性推定 会話分析 チャットの会話ログ分析 技術紹介 事例紹介 時系列解析 センサーデータの活用
3. ©GRI Inc. CONFIDENTIAL 現在のAIのやってること 3 数学的に取り得る 全パターン 特徴的な パターンの形成 大量の 特徴量データ 数学モデル （Deep Learningとか）
4. ©GRI Inc. CONFIDENTIAL 身近なパターンの例 4  スマホのロック画面のパスコード  パスコード4桁の場合の全パターン数 10 x 10 x 10 x 10 = , 𝟎𝟎𝟎𝟎𝟎𝟎 通り  数学的に考えると、 各々のパターンの発生確率は , 𝟎𝟎𝟎𝟎𝟎𝟎 = 𝟎𝟎. 𝟎𝟎𝟎𝟎
5. ©GRI Inc. CONFIDENTIAL 5 順位 パスコード 確率 倍率 1 1234 4.4% 440 2 0000 2.6% 260 3 2580 2.4% 240 4 1111 1.6% 16 5 5555 0.9% 90 身近なパターンの例 “こんなパスワードは危ない？ iPhoneの4桁パスコードに 使われがちな数字” http://www.appbank.net/2013/11/11/iphone-news/697959.php
6. 会話分析 6
7. ©GRI Inc. CONFIDENTIAL 7 熟練のオペレータと経験の浅いオペレータ で対応方法の何が違うの？ 差異を捉えることで、問い合わせ対応のモ デル化を行いたい チャットのコールセンターを 運用している営業支援会社
8. ©GRI Inc. CONFIDENTIAL 8 熟練 一般 熟練オペレータと一般オペレータを選定 各グループのチャットログを抽出
9. ©GRI Inc. CONFIDENTIAL 9 熟練と一般のオペレータとで 確かに差はありそうだが ...  1件ずつチャットをヒトが見ていくのはしんどい  AI技術から、パターンを見出せないだろうか グループ CV率[%] 接続時間[秒] チャットの やり取り回数 ... 熟練 4.30 1,023 28 … 一般 3.82 829 21 … CONFIDENTIAL
10. ©GRI Inc. CONFIDENTIAL 10 Session Start End チャットの議論ネットワークの 可視化・定量化 ... ＃ 発話者 内容 1 オペレー タ チャットサポート担当です。本 日は新規お申し込みに関しての ご質問でしょうか？ 2 ユーザ １週間ほど前A社からB社へ変更 の件で質問した者です。NTTへア ナログ回線への戻しの工事が７ 月７日に決定したので、只今申 込をwebページで申し込みを済ま せました。 3 オペレー タ お問い合わせありがとうござい ます。 すでにB社へお申込み済み ということでしょうか？ 4 ユーザ 希望工事日が７月１９日なので すが、７日から１９日の間のイ ンターネット環境はどうなるの でしょうか？使えるか？速さな どは？ CONFIDENTIAL
11. ©GRI Inc. CONFIDENTIAL 11 グラフ理論によるネットワーク分析 Googleの検索ランキング  WebページのURLリンクと被 リンク関係を分析  注目に値する重要なWebペー ジは被リンク数が自然と高くな るはず、という仮説 Facebookの友達ネットワーク  友達関係にあるアカウント同士 をネットワーク化  コミュニティの発見や友達関係 にありそうなアカウントの推測
13. ©GRI Inc. CONFIDENTIAL 13 ２つのグループのネットワークを 様々な定量指標で比較すると 熟練者の方がネットワークの複雑さが高い 熟練者ネットワークから中心性が高いチャットを抽出 抽出されたチャットのみをヒトがチェック
14. ©GRI Inc. CONFIDENTIAL 抽出されたチャットの精査 はビジネスを知るヒトの役割 14
15. ©GRI Inc. CONFIDENTIAL 運用ルールに のりそうなチャットの例 15  お申し込み完了までサポートさせていただければと思うのですが、 お時間よろしいでしょうか?  お申し込みの手順をご説明いたしますか?  ちなみに、転用番号はご存知でしょうか?  料金について、ご案内いたしましょうか? 熟練オペレータがCV有チャットで用いた質問文の例 抽出された熟練者のチャットには、 ユーザに質問を投げかけるものが多く含まれていた
16. ©GRI Inc. CONFIDENTIAL 16 注目すべき点を見出すために、 AIを利用する データ全体を 見るのはツラい これなら見れる！
17. 17 データ理解 インサイト発見 本質的な仕事に充てる時間を 増やす仕組みを「AI」に求めたい
18. 時系列解析 18
19. ©GRI Inc. CONFIDENTIAL 19  飼育牛の首に加速度センサを装着すること で、飼育牛の発情検知には成功している  同じデバイス同じデータから、 分娩の予測も可能だろうか 畜産家向けサービス会社
20. ©GRI Inc. CONFIDENTIAL 背景 20 CONFIDENTIAL
21. ©GRI Inc. CONFIDENTIAL 加速度の時系列データ 7 days
22. ©GRI Inc. CONFIDENTIAL 時系列データの難しい点 22 http://www.hisenkei.net/~tohru/LaTeX/Prosper/kobe_intro.pdf
23. ©GRI Inc. CONFIDENTIAL 時系列データの難しい点 23 http://www.hisenkei.net/~tohru/LaTeX/Prosper/kobe_intro.pdf
24. ©GRI Inc. CONFIDENTIAL 時系列データから 特徴の自動抽出 24 19 20 21 22 23 24 25 26 27 特徴量 平均・中央値・最頻値 標準偏差・分散 最大値・最小値 平均トレンド 周波数スペクトル ... 自動抽出
25. ©GRI Inc. CONFIDENTIAL 学習スキーム 25 加速度 データ 特徴量 データ 教師 データ
26. ©GRI Inc. CONFIDENTIAL あらゆる時系列データ に応用可能 26 音声データ 環境センサデータ 売上げデータ
27. 動画処理 27
28. ©GRI Inc. CONFIDENTIAL 28  Open Data で公開されている画像を 自社AI技術を利用し動画処理する  特にチューニングせずに到達可能な レベル感を明らかにしたい 自主研究
29. ©GRI Inc. CONFIDENTIAL Open Data 29 Open Dataとは、特定のデータが、 一切の著作権、特許などの制御メカニズム の制限なしで、全ての人が望むように 利用・再掲載できるような形で 入手できるべきであるというアイデア
30. ©GRI Inc. CONFIDENTIAL 30 ヒトの顔画像のOpen Data VGGFace2 Dataset • 331万 件 • 9,131 名 Large Age-Gap Face Dataset • 3,828 件 • 10,10 名 • 属性情報付き （性年代）
31. ©GRI Inc. CONFIDENTIAL やってみたこと 31 1. 顔の検出と自動モザイク加工 2. 性・年代の推定
32. ©GRI Inc. CONFIDENTIAL 改善・検討ポイント 32 1. 顔が横向きの画像の追加学習 2. 人種や男女比の偏りを補正 http://legacydirs.umiacs.umd.edu/~sirius/ papers/chen14tmm.pdf
33. ©GRI Inc. CONFIDENTIAL Open Dataにより、 データ収集コストが大幅に低減 33 データ収集 モデリング
34. ©GRI Inc. CONFIDENTIAL まとめ  AIを利用してヒトが本質的な仕事に集中 できる時間をいかに増やすかを考え、機械 とヒトの新しい分業体制を構築したい  Open Dataはデータ・ドリブンな社会を 加速させるための重要な役割を担うのでは ないかと考えている 34