AIと選任のアナリストの併用で消費者の行動を分析
楽天ペイメントのAI×データ活用による願客アプローチの一例として「データ分析における時間短縮」「複雑な分析を容易に実現」「結果から最適解を導出」の3つを挙げた。データの抽出や分析は、従来であれば専任のアナリストやデータエンジニアが必要になる。そこにAIを活用することによって、誰でも単純な指示文でデータ抽出ができる環境を整備できたとしている。それにより月間600時間の作業時間を削減でき、関連企業への対応スピードも速くなったという。また、AIにより複雑な予測が誰でも簡単に利用できるため、関連企業に対して提案の質が向上し既存以外の手法でもアプローチできることで、新たに可能性が広がったという。さらに、人間の直感に依存せずデータにより客観的な意思決定が可能となり、結果に影響する要因や、要因ごとの影響度を把握できるようになったとしている。AIの導入によりデータの抽出や分析は誰でもできるようになったが、専任のアナリストやデータエンジニアは引き続き配置しており、AIと併用する体制を整えているという。
(画像=楽天グループのAI×データ活用による願客アプローチの一例として、「データ分析における時間短縮」「複雑な分析を容易に実現」「結果から最適解を導出」の3つを挙げた。画像は当日配布された資料より,『Business Journal』より 引用)
