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TECHNOLOGY

機械学習を使った要因分析とは何か?目的・手順・事例を解説

昨今のビジネスシーンにおいては、AI導入によるDX推進がトレンドワードになっています。自社へのAI導入を検討する際には、AIを実現する手法である機械学習への理解が重要です。本記事では、機械学習の定義を確認したうえで、機械学習と関わりのある要因分析について目的や事例を解説しています。AI導入を検討している方や、機械学習について学びたい方はぜひ本記事を参考にしてください。

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機械学習の基礎知識

機械学習は、人工知能であるAI技術を実現するための手法です。AIは人間の知的ふるまいを模倣したプログラムで、自ら学び将来の予測や作業の自動化を行う役割があります。

それでは、機械学習とは具体的にどのような手法であるのか、また機械学習はどのようなことを実現するのかについて詳しく見ていきます。

機械学習とは何か

機械学習は、AIの1つの要素技術であり、コンピュータに大量のデータを入力し、データに潜むパターンやルールを発見させる技術です。

機械学習でできること

機械学習で実現できることには、売上予測の他、音声データや画像データの認識・識別が挙げられます。

売上予測では、過去の購買履歴や気候データを分析して売上変動の規則性を見つけ出し、将来の売上変動について予測を行います。また、機械学習は音声および画像データの認識・識別ができるため、チャットボットによる自動応答や手書き書類のデジタルデータ変換といった活用がされています。

その他にも、データ入力業務や経理計算などの定型業務の自動化、生産ラインでの品質検査といった幅広い用途で機械学習が活躍しているのです。

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要因分析とは何か

要因分析とは、データ分析を通して何らかの結果に結びつく要因を見つけ出す手法です。機械学習においては、マーケティング分野で売上につながる要因を発見する用途などで活用されます。

要因分析の注意点のひとつに、疑似相関があります。例えば、気温が暑い日にはアイスと冷たい飲み物の売上がアップしますが、気温とアイスおよび飲み物の売り上げとの間にはそれぞれ因果関係が存在します。この場合、アイスと飲み物の売上との間にも因果関係が存在するように見えますが、こうした現象が疑似相関です。

機械学習を使った要因分析の目的・手順

要因分析を機械学習の一環として行う場合、どのような目的と手順で行われるのでしょうか。ここでは、機械学習を使った要因分析の目的・手順を解説していきます。

要因分析の目的

機械学習では蓄積されたデータを分析して、目的変数と特徴量との間に存在する相関関係を見つけ出します。しかし、目的変数と特徴量との間に何らかの関連性があるという相関関係がわかっても、直接的に結びつく因果関係までは見つけ出せないのです。

機械学習で行う要因分析は、あくまでターゲットと結果との間に存在する関連性をリスト化するだけにとどまります。そのため、相関関係であるか因果関係であるかは人間が判断する必要があります。

要因分析の手順

機械学習を用いた要因分析では、データの入力によってモデルが予測を行い、結果を出力するという予測モデルの作成が必要です。作成した予測モデルは、要因の候補となる特徴量をいくつか入力して、得られた結果と関連性を確認します。 その後、関連性や相関関係であるか因果関係であるかを判別します。

機械学習を使った要因分析の事例

機械学習を使って要因分析を行うと、業務改善や売上拡大 などのメリットが得られます。それでは、機械学習を使った要因分析の事例やメリットを解説していきます。

要因分析を業務改善に活用できる

要因分析では、企業の生産活動の結果や売上などと関連性を持つ特徴量を推定します。そのため、生産活動の改善や売上拡大に関係する要因を探し出すのに役立ちます。

こうした要因が特定できれば、業務効率化やマーケティングの効果的なアプローチ方法を導き出せるため、企業の成長につながるのです。機械学習だけでは、相関関係と因果関係のいずれかまでは特定できませんが、因果関係の特定の一手段として大いに活躍します。

機械学習を使った要因分析の活用例

機械学習を使った要因分析の活用例としては、マーケティング戦略策定における顧客成約率上昇につながる因子の洗い出しが挙げられます。顧客成約率は、顧客属性やマーケティング履歴、ビジネス環境をはじめとしたさまざまな因子と関連性があります。

これらのなかでも、特に顧客成約率と強い関連性を持つ因子を要因分析によって見つけ出せれば、マーケティングの効果を高められるのです。

また、社内の従業員の満足度を高めるために、従業員向けのアンケート調査を行って満足度向上につながる要因を洗い出す場合があります。例えば、有給取得率や給与、残業時間といった因子が従業員満足度と関連性があると考えられますが、機械学習を使った要因分析ではこうした因子のリスト化ができます。

ここで紹介した活用例は、機械学習を使った要因分析のあくまで一例です。その他にも、電子機器のエラー発生率や店舗の売上向上につながる因子の発見など、非常に幅広い用途で活用されています。

機械学習によるデータ分析が得意なTRYETING「UMWELT」をご紹介

TRYETINGの「UMWELT」は、プログラミング不要で機械学習を行える「ノーコードAIクラウド」です。機械学習についての専門的知識がなくても、誰でも簡単に機械学習による要因分析などのデータ分析が可能です。

また、需要予測や生産管理、シフト作成など自社のお悩みや事業内容に合わせた機能を柔軟にカスタマイズできます。導入費用は従来の10分の1、導入までの期間は4分の1で、低コストかつ短期間でのAI導入が実現します。

まとめ

機械学習は、売上予測・要因分析など売上拡大や業務効率化につながるさまざまな機能を有しています。なかでも、要因分析は効果的なマーケティングや業務改善に直結する要因の洗い出しに有効な手法です。

しかし、機械学習の実践にはプログラミングスキルなど専門的な知識が必要となります。社内にプログラミングに精通した人材やノウハウがない場合、誰でも簡単にAI構築ができるUMWELTがおすすめです。機械学習や要因分析の実施を検討している方は、ぜひ一度弊社までお気軽にお問い合わせください。

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ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ(活用事例あり)
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