解釈し、予測するBA(ビジネスアナリティクス)。
“統計解析”と “AI”をビジネスにどう活かす?

前回まで

データを価値に変えるフレームワーク「データサイエンス」
データを価値に変えるための手法「BI(ビジネスインテリジェンス)とBA(ビジネスアナリティクス)」についてご紹介してきました。

 

今回は、データサイエンスをビジネスで活用する手法として近年注目を集める「統計解析」と、機械学習やディープラーニング(強化学習)など「AI」のビジネスにおける役割を紐解きます。

 

統計解析とAIは似ている?

統計解析とAIの違いは?と聞かれたら「何となく分かるけど、はっきりした違いを説明できない」という方は多いのではないでしょうか?

それもそのはず、両者はベースとなるものや発展してきた経緯が似ているためです。

 

「現象の解釈」を追求する統計解析/「精度」を追求するAI

テクノロジーの発達とともに統計解析とAIは相関的に進歩し、急速な発展を遂げてきました。

この2つはどちらが優れていてどちらが劣る、というわけではありません。
目的(ゴール)によって統計解析またはAIを使い分けます。

統計解析は「データが得られるプロセスを推定し、予測などに活用すること」を、AIは「まだ手元にないデータを予測すること」を重視します。

どちらも “予測する”という意味では同じため、両者が混同されてしまうゆえんの一つなのです。

特にビジネスで活用する場合は、

 “予測して精度を高めたい”

 “なぜその予測になり、何が影響しているのか要因を知りたい”

のどちらを目的にしたいかで使い分けます。

統計解析は、現象をデータの解釈で紐解き、ストーリー性などの定性面に重点が置かれます。

一方、AIは人の介在が困難な領域にアプローチし、与えられたデータや事象をアルゴリズムで判断(解析)、次の行動に繋げるための予測に重点が置かれます。

統計解析とAIの “明確な違い”

もう少し具体的に、両者の違いを見ていきます。

それぞれの特徴を対比しやすくまとめると、以下のようになります。

統計解析は現象の解釈や予測に対して、解釈性やストーリー性などの定性面に重きを置くため、主にアウトプットに対して納得性や解釈性が求められるコンサルティングと親和性が高くなります。

 

一方AIは、人間では対応しきれない定量的な領域(データや数値)にアプローチします。機械的な予測や判別を行うことが得意なため、モデル構築を行うシステム開発などに活用されています。

ビジネスにおける統計解析の活用事例

実際に、ビジネスシーンで統計解析がどう活用できるか見てみましょう。

 

広告の予算決めをする際に統計解析を活用すれば、複数の広告配信を行った過去の実績値から、コンバージョンの予測モデルを構築することで、成果を最大化させるための広告費用を配分計算して最適化することができます。

また、オンライン/オフラインメディアを横断して最適化するといったこともできます。

 


 

Q:TVCMとデジタル広告の両方を使っていて、それぞれの効果を知りたい

 

 

A:TVCMの効果を含めたデジタル広告の獲得件数は●●件、デジタル広告のみの場合は●●件になります

 


 

TVCMによってリフトした(上乗せされた)獲得件数を計算し、TVCMが影響している件数やCPA(顧客1人を獲得するために必要な単価)を算出することで、デジタルマーケティングとの連携でどの程度TVCMを出稿すればいいのかを知ることができます。

 

他にも、デジタル広告での獲得件数とTVCMの出稿期間、獲得件数からTVCMの影響だけを分解するなど、複合的な要素から特定の要因についての示唆を得ることも可能です。

 

いかがでしたでしょうか。

 

実際にアドフレックスでは、データサイエンスの解釈性とAIによる選択/実行で
デジタルマーケティングを支援しています。

統計解析とAI、それぞれの特徴と目的を理解して活用すれば、
ビジネスの拡大を加速させる起爆剤にもなるのです。

 

 

 

 

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