ソリューション
マーケティング
マーケティング分野においては、顧客行動や市場動向、キャンペーン効果などのデータに対して、AIを活用した解析が非常に有力なツールとして注目されています。しかしながら、すべての顧客セグメントや市場環境に対して網羅的に検証を行うことは現実的に困難であり、特に、購買頻度の低い顧客や限定的なキャンペーン結果に対するデータ解析においては、多くの課題が存在しています。本稿では、そのようなマーケティング分野に特有の課題に焦点を当て、Multi-Sigma®を活用した予測モデルの構築や、少数データからの意思決定支援のアプローチをご紹介いたします。
1. マーケティング分野における課題
a. マーケティングデータの複雑性と難解なモデリング
現代のマーケティングは、オンラインとオフラインの顧客接点、複数チャネル（SNS・Web広告・店舗など）、タイミング、さらには外部環境（経済情勢や季節性）など、極めて多様な要素が複雑に絡み合っています。これらの要素がマーケティング施策の成果に与える影響を正確に把握するには、断片的で多次元なデータを統合し、高度なモデルで解析する必要がありますが、それは決して容易なことではありません。さらに、企業活動全体を俯瞰すると、マーケティング部門の施策が営業やカスタマーサポートに波及したり、逆に他部門での価格変更やプロダクト変更がマーケティング施策の効果に影響を与えたりと、部門間の相互作用が無視できない存在となっています。これらの影響を適切に考慮しない場合、施策評価や需要予測の精度は著しく低下する恐れがあります。加えて、伝統的な検証手法を行おうとしても、時間や予算の制約があるためすべての条件を網羅的に試すことは現実的ではありません。顧客行動の多様性や予測不可能性が再現性のある分析モデルの構築をさらに難しくしており、マーケティング領域では依然として、戦略立案のデータ活用に多くの課題が残されています。
b. 顧客行動のメカニズムの不透明性
消費者の購買行動は、価格やブランド認知度だけでなく、感情、社会的影響、個人のライフスタイルやタイミングといった、複雑かつ時に曖昧な要因に左右されます。特に、高額商品やBtoB商材など購買頻度の低いケースでは、行動データの蓄積が十分でなく、何が意思決定に影響を与えているのかを特定することは極めて困難です。そのため、キャンペーンや広告が成功した・失敗した理由の分析が属人的な経験則に依存しがちであり、施策の改善につながりにくい構造的課題が存在します。購買行動の予兆を客観的に捉え、早期にアクションを取るための分析手法が求められています。
c. 需要・反応の予測精度不足による経済的損失
マーケティング施策の効果や消費者の反応を事前に高精度で予測できなければ、在庫の過不足、広告費の無駄、売上の機会損失といった形で企業にとって大きな経済的損失が発生します。特に、プロモーション施策や新商品の投入時に、需要を過大・過小評価してしまうことは、在庫廃棄や欠品リスクにつながり、顧客満足度やブランド価値にも悪影響を及ぼします。また、ターゲティングやセグメンテーションの不備により、見込み顧客へのリーチが最適化されない場合も、成果を得られずに予算が消費されるリスクがあります。このように、予測の不確実性は、マーケティングROIの低下や持続可能な事業運営に深刻な影響を与えかねません。
2. マーケティング分野でMulti-Sigma®が解決できること
a. 少数データから高精度なモデリングと部門横断的分析
Multi-Sigma®では、最大200種類までの説明変数を柔軟に取り扱うことが可能です。これにより、広告施策、顧客属性、購買履歴、Web行動データ、さらには天候や経済指標などの外部環境変数まで、幅広い因子を予測モデルの構築に活用することができます。従来の分析では見落とされがちだった要因まで含めた、多面的かつ実践的なモデル設計が可能となります。さらに、独自のアルゴリズムによる予測精度向上機能により、少数のデータからでも信頼性の高いAIモデル（機械学習モデル）の構築が可能です。これにより、十分なデータが蓄積されていない初期段階の施策や、予算・試行機会が限定されたシナリオにおいても、実用的な精度を持つ予測分析が実現できます。また、独自技術であるAI連鎖解析機能を活用することで、複数の部門やビジネス領域にまたがる影響関係も高度に分析・把握できます。この機能は、個別部門ごとに構築したAIモデルを連結・連携させることにより、たとえば価格変更、製品改良、プロモーション施策など、他部門の施策が自部門の成果に与える因果的影響までを含めた包括的な分析を可能にします。その結果、従来のサイロ化したデータ活用から脱却し、マーケティング・エコシステム全体を俯瞰した戦略的施策設計や、施策間の影響度を加味した要因の優先順位付けが実現します。これは、企業全体の意思決定プロセスを横断的に支援する基盤として、特に大規模組織において大きな力を発揮します。
b. 非線形・相互作用を含む要因構造の定量的把握
顧客行動に影響を与える要因は、単一の変数に起因するものではなく、複雑な相互作用や非線形な関係性に基づいていることが多く見られます。Multi-Sigma®では200種類まで説明変数を取り扱えるので、こうした高次の交互作用も含めてモデル化が可能です。これにより、たとえば「価格感度が高い層には広告よりクーポンが有効」「特定の商品カテゴリではSNSより検索広告の効果が強い」といった条件依存的な効果構造を定量的に明らかにすることが可能です。さらに、セグメントごとに購買行動やキャンペーンの反応が異なることが示唆された場合には、セグメントごとに個別のAIモデル（機械学習モデル）を構築することも可能です。一般には、セグメントごとに分けてモデルを構築しようとすると、1つのセグメントに割り当てられるデータ量が限られ、モデル精度の低下を招きがちです。しかしながら、Multi-Sigma®は少数のデータからでも高精度な予測モデルを構築できる独自技術を備えているため、このようなセグメント別分析でも強力な効果を発揮します。また、従来は専門家の経験則に頼ることが多かった要因の特定や影響度評価も、Multi-Sigma®のデータドリブンな分析に置き換えることで、意思決定の客観性と再現性を高めるとともに、専門家の判断を補完・強化する分析基盤として活用することができます。
c. 少数事例や偏ったデータでも可能な高精度予測と需給最適化
売上や広告反応といったマーケティングの成果指標は、データが偏っていたり、事例数が限られていたりする場面も少なくありません。Multi-Sigma®は、発生頻度の低いパターンや偏りのあるデータに対しても、精度を保ったモデル構築が可能なアルゴリズムを備えています。これにより、たとえば新商品の初期キャンペーン、季節商材、限定施策といった事前情報が少ない状況下でも、需要や反応を高精度に予測することができます。予測結果をもとに事前に生産・流通・広告予算を最適化することで、在庫リスクや機会損失を最小限に抑える施策設計が実現できます。加えて、時系列のデータもモデルに組み込めるため、中長期的な戦略設計や価格調整のシミュレーションにも応用が可能です。
Multi-Sigma®を導入するメリット
a. 必要最小限のデータから深層学習
Multi-Sigma®は少ない実験データからでも解析が可能となっており、実験の労力を最小限にして、研究開発に取り組むことができます。これにより、あらゆる分野で研究開発のサイクルタイムを大幅に短縮することができます。
b. 非常に高い予測精度
Multi-Sigma®は、世界最高水準の精度で予測、要因分析、最適化が行えるツールです。これにより、実験データに基づいた現実的かつ、効果的な解析に取り組むことができます。
c. 多目的最適化
複数の競合する目標を同時に達成するための最適な解を見つけることは研究において非常に重要です。Multi-Sigma®は世界で唯一、100個のアウトプットを満たす200個のインプットを探索できるツールです。この類まれな機能により新しい材料の開発や製造プロセスの効率化などにお役立ていただけます。
d.説明できるAI（xAI）
Multi-Sigma®には、どのインプットがどのアウトプットにどの程度、そしてPositive/Negativeに効いてくるのか、ということが分かりやすく提示される要因分析機能があります。これにより、なぜそのようなアウトプットになるのか、結果を解釈し、内部のメカニズムの理解が進むことになります。
e. ノーコードでクラウドプラットフォーム
Multi-Sigma®はノーコード、つまりは専門的なプログラミングスキルなしでご利用いただけるツールとなっています。操作画面は非常に分かりやすく、ボタンを押していくだけで、どなたでも解析が可能です。またクラウド上のアプリケーションとなっており、不具合の修正はもちろん、新たな機能についてもユーザー様のお声を頂きながら、頻繁に追加しています。
f. 連鎖解析
連鎖分析は、プロセス改善と最適化のための強力な機能です。一般的に製品を作り上げるためには多くのプロセスを経ています。Multi-Sigma®は、製品作成に関わる複数のプロセスにおけるインプットとアウトプットをリンクさせることで、複数のAIモデルを連鎖させ、包括的な分析を行うことができます。これにより、AIの保守性能が格段に向上し、各々のプロセスのメカニズム解明に役立てることが可能です。
