ビジネス要件

ビジネスのための機械学習

Karolis Urbonas

Head of Machine Learning & Science, Amazon

ビジネスニーズのスコープ定義

  1. ビジネスの状況は？
    • 新市場への拡大を計画している
  2. ビジネスの機会とその規模は？
    • 需要が最も大きい適切な市場を特定する
  3. 取るべきビジネスのアクションは？
    • 需要予測が高い市場を優先し、投資を拡大
ビジネスのための機械学習

ビジネススコープ ― 不正の例

  1. 状況 ― 不正率が上昇し始めた

  2. 機会 ― 不正率をX％削減し、Y USDの節約

  3. アクション ― 不正検知を改善、不正ドライバーを削減、リスク取引を手動審査

詐欺

ビジネスのための機械学習

ビジネススコープ ― 解約の例

  1. 状況 ― 解約が増加し始めた

  2. 機会 ― 解約率をX％削減し、Y USDの売上を維持

  3. アクション ― 解約ドライバー（サイト不具合、広告過不足、サポート課題等）の特定と改善；リスク顧客を特定し、リテンション施策を実施

解約

ビジネスのための機械学習

ビジネス状況 ― 適切な問いの立て方

常に因果推論の問いから始める

なぜ解約が増えたのか？

どの情報が不正取引の兆候か？

最優良顧客は他とどう違うか？

因果推論の問いを基に予測の問いを定義する

解約リスク顧客を特定できるか？

リスクの高い取引をフラグできるか？

将来高価値になりそうな顧客を早期に予測できるか？

ビジネスのための機械学習

ビジネス機会

毎年5,000 USDの増収のために100万 USDを投資しますか？（投資回収約200年）

  • 機会の規模を見極める
  • 成果のドライバーが分かったら、変更のコストと得られる価値を見積もる
  • 予測結果に影響を与えられるかを確認する（ヒント：実験、実験、さらに実験）
ビジネスのための機械学習

実行可能な機械学習

最後に、予測結果に影響を与えられるとどう確かめるか？（ヒント：実験、実験、さらに実験）

  • まず、履歴値を確認（解約、不正、優良顧客数）
  • 実験を実施（例：解約リスク顧客に割引提供、最上位10%の高リスク取引を手動審査）。複数回繰り返し、望ましい結果が再現するか確認
  • はいの場合：それで機会を算出し、投資に値するか判断
  • いいえの場合：1) 追加データ収集、2) 定性調査、3) ビジネス課題を絞り込む
ビジネスのための機械学習

Passons à la pratique !

ビジネスのための機械学習

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