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広告・マーケティングにおける「AIの民主化」をともに進める! 博報堂×DataRobot座談会
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広告・マーケティングにおける「AIの民主化」をともに進める! 博報堂×DataRobot座談会

誰にでも使えて、かつ分析の精度も高い──。これまでのAIにはなかったそんな機能を実現したのが、米国生まれの機械学習自動化プラットフォーム「DataRobot」です。現在、博報堂DYホールディングスはDataRobot日本法人のコンサルティングパートナーとして、マーケティング領域での機械学習ソリューション開発をともに進めています。同社データサイエンティストの中野高文氏と博報堂DYホールディングスのデジタルテクノロジーチームのメンバーが、DataRobotの可能性やクライアントにもたらすメリットについて語り合いました。

左から、博報堂DYホールディングス 百瀬、笹田、DataRobot 中野氏、博報堂DYホールディングス 木下。

ユーザビリティと精度を両立したAI

笹田
昨年11月に開催された「AI Experience 2018 Tokyo」に参加させていただきました。大盛況でしたね。
中野
ありがとうございます。DataRobotは2017年からこのカンファレンスを開催しています。17年の参加者は約900人でしたが、18年は2000人以上にご参加いただきました。
木下
僕がDataRobotに出会ったのは3年くらい前でしたが、この3年で知名度が大きく伸びていると感じています。企業からの注目度も高まっていますよね。AIの活用例がどんどん増えている中で、DataRobotの強みはどのあたりにあると中野さんは考えていますか。
中野
僕たちは「AIを民主化する」という理念を掲げています。従来のAIには、コードを書くスキルや機械学習の専門的な知識が求められました。それを簡単な操作で誰もが使えるツールにした。そこにDataRobotの一番の強みがあると考えています。
百瀬
ノンプログラミングで、GUI(グラフィカルユーザインタフェース)上で操作できてしまうところがDataRobotのすごいところです。AIやプログラミングに関する専門知識のない現場のアナリストでも使いこなすことができるツールですよね。僕のようなシステム構築の担当者から見ても、ここまで簡単に使えるAIツールはこれまでありませんでした。
笹田
よく「電子レンジのよう」と表現されていますが、データを入れてボタンを押すだけで、チンと結果が出てくる。まさにそんなイメージです。従来のAIツールで数カ月かけてやっていた分析作業が数時間でできてしまいます。
中野
しかし、誰もが使えるツールであっても、精度がともなわなければ広く活用していただくことはできません。簡単に使えて、かつ精度が非常に高い。その点もまたDataRobotの大きな特徴です。
その精度を実現しているのが、Kaggleで年間1位になったり上位入賞の経験がある社員たちです。Kaggleというのはデータサイエンティストの天下一武道会のようなもので、いろいろな企業が課題を出して、それに世界中のデータサイエンティストが挑むコンペティションです。その入賞メンバーの存在が非常に大きいと言えます。

分析結果が説明できることの重要性

笹田
現在の競合環境はどうなっていますか。海外のベンダーも含めて、この数年で追随してきている会社も増えているのではないでしょうか。
中野
自動モデリングツールが増えているのは確かです。しかし、DataRobotではデータの前処理からモデルの実装・管理まで一気通貫した自動化が可能です。更にAIモデルを解釈可能にする技術も持っています。例えば、僕たちが「予測の説明」と呼んでいる機能がその一つです。一般に機械学習はブラックボックスであると言われます。AIがなぜその分析結果を出して、なぜそのような予測をしたかがわからない場合が多いからです。しかし、DataRobotはその「説明」を可能にしました。これができるAIツールは、まだほとんどなくDataRobotのすべての機能に対抗できるツールはまだないと認識しています。
木下
とくにマーケティングの分野だと、機械学習のアルゴリズムがブラックボックスになっているとモデルの結果に対する納得度が得られない場合が多いですよね。例えば、機械学習を使った広告の効果を予測するモデルをつくる場合、そこで出た予測の結果をクライアントにきちんと説明できなければなりません。しかし、効果があった理由、あるいはうまくいかなかった理由がわからないと説明もできないわけです。
笹田
確かに、会員の解約が増えているといったケースなどでも、なぜ解約したのかがわからなければ仕組みを改善することもできません。原因分析ができることは、マーケティングの領域では必須と言えると思います。
百瀬
説明ができないと、分析の結果が生かされない場合が多いですよね。例えば、分析結果を示してフロントの営業担当の行動を変えたいと思っても、分析に対する納得感がないと行動を変えてもらうことはできません。分析したのはいいけれど、結果が活用されずに放置されてしまう。そんなケースは実際に多いと思います。
中野
分析結果が理解できること、納得できることは非常に重要です。従来の機械学習の場合、「精度が高いモデル」と「理解できるモデル」は相反するものでした。しかし、DataRobotは、精度が高く、かつ理解もできるツールであると自負しています。

ビジネスに確実に実装していくモデル

笹田
機械学習には、分類問題、回帰問題、時系列問題などいろいろな分野がありますが、マーケティングに携わる立場から見ると、DataRobotが時系列問題を自動でモデリングできる点がとりわけ画期的だと思います。
中野
時系列問題は、これまでなかなか自動化できない領域でした。これができると、過去のデータから未来を予測する作業が容易になります。
百瀬
今、僕たちもDataRobotの時系列の機能に取り組んでいるところです。時系列問題がやっかいなのは、予測結果をクライアントに示しても納得していただけない場合、別の変数を取り入れて再度モデルを組み直さなければならない点です。これをエンジニアにお願いすると、通常1週間から2週間はかかります。しかし、DataRobotでは簡単な操作でその作業ができてしまいます。
木下
もう一つ、僕が中野さんたちとお付き合いをしていて、とても気が利いているなと思うのは、ユーザーがツールを使いこなせるようにする制度が非常にしっかりしていることです。導入後に段階的な研修があるだけでなく、ユーザー同士が情報交換できる仕組みもあって、活用事例を共有することができます。「AIの民主化」に本気で取り組んでいる。そんなふうに感じますね。
中野
その点もまさに力を入れているところで、僕たちはDataRobotをビジネスに実際に活用していただくことを非常に重視しています。というよりも、ビジネスに確実に実装していただける場合にしか基本的には販売しない方針にしています。すべてのユーザーに最低1カ月間の研修を受けていただくことにしているのもそのためです。ほかにも、丸二日間にわたって朝から晩までデータロボットの使い方を学んでいただく「DataRobotユニバーシティ」などのプログラムを用意しています。
  • 中野 高文
    中野 高文
    DataRobot
    データサイエンティスト
    DataRobot社データサイエンティスト。イギリス、カナダの修士・博士課程で量子情報論を専攻。機械学習を活用したで高いパフォーマンスのリターゲティングを行うCriteoのデータサイエンスチームリードとしてビッグデータを用いた分析を行う。2017年5月より日本2人目のデータサイエンティストとしてDataRobotに参画。より多くの人がビジネスで機械学習を活用できるようDataRobotを使った機械学習の民主化を推し進めている。小売の需要予測からマーケティングでのターゲティングまで幅広い課題を解決し、企業のAI変革を推進する。
  • 博報堂DYホールディングス
    マーケティング・テクノロジー・センター 開発1グループ グループマネージャー
    博報堂 研究開発局 主席研究員
    2002年博報堂入社。以来、マーケティング職・コンサルタント職として、自動車、金融、医薬、スポーツ、ゲームなど業種のコミュニケーション戦略、ブランド戦略、保険、通信でのダイレクトビジネス戦略の立案や新規事業開発に携わる。2010年より現職で、データ・デジタルマーケティングに関わるサービスソリューション開発に携わり、Vision-Graphicsシリーズ, m-Quad, Tealiumを活用したサービス開発を担当。得意先導入、PDCA業務の実績多数。「生活者DMP」構築に向けたデータホルダーとのアライアンス推進業務にも従事。コンテンツ起点のビジネス設計支援チーム「コンテンツビジネスラボ」のリーダーとして、特にスポーツを中心としたコンテンツビジネスの専門家としても活動中。
  • 博報堂DYホールディングス マーケティング・テクノロジー・センター
    2004年某SIer企業入社、2013年2月より現職。
    生活者DMPにおける分析基盤、生活者データ管理基盤の構築を主に担当。
    その他、次世代顧客接点開発として生活者とコンピュータ/ロボットとの関係性に関する研究開発にも従事。
  • 博報堂
    デジタルビジネス推進局
    インターネットサービス企業を経て2016年に株式会社博報堂入社。
    博報堂全社を横断する形で、各クライアントのデジタル・データビジネス領域全般の業務プロデュースに従事。