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ECzine Academy(イーシージン・アカデミー)とは、自社ECのプロフェッショナルの育成を支援する講座の総称です。ECzine編集部が企画し、基本となる「2日でわかるEC構築・運営基礎講座」ほか、その時々のトレンドをいち早く学んでいただけるようテーマ別講座をご用意しています。

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ECzine Day 2021 December

2021年12月7日(火)10:00~16:00

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人工知能×ECことはじめ

Amazon、ドラッグストア、ニュース記事 人工知能を使った3つのレコメンド事例


「人工知能」が流行っていますが、ぶっちゃけたところ、ECやマーケティングにどう使えるのでしょうか。テクノロジー×マーケティングに造詣が深い、ゼロスタート・山崎さんに噛み砕いて解説してもらいます。第7回は、デジタルマーケティング現場で人工知能を使うとはどういうことか、レコメンドを例に3つの活用事例をお届けします。

マーケティングの人工知能活用用途は、まず”データ処理”

 今回は、デジタルマーケティングにおける人工知能の具体的な活用事例について見てみます。

 そもそもデジタルマーケティングにおいて人工知能を活用するとき、そこにはかならず、その対象となるデータがあります。それはユーザーデータであったり、商品データであったり、ユーザーと商品が出会う行動履歴データであったりとさまざまです。

 つまるところ、人工知能はデータを処理する道具の一種、ということです。

 さて、具体的な事例について考える場合、「入力」「処理」「出力」という要素があります。

 そして、ここが重要な点ですが、これらの要素は入れ子構造になり得ます。たとえば1段だけだと『入力としての「入力→処理→出力」』『処理としての「入力→処理→出力」』『出力としての「入力→処理→出力」』ということです。

事例1:Amazonレコメンド(購買履歴による相関)

 単純な例を考えてみます。Amazonレコメンドによってオススメを出す場合、購買履歴によって相関を計算します。

 この際、一般的には購買履歴の少ないアイテムは弾きます。つまり先ほどの、入力→処理→出力においては、

入力 購買履歴の少ないアイテムの排除
処理 相関の計算
出力 そのまま

ということになります。

 あとは、ユーザーが新たに購入したアイテムと相関の高いアイテムを表示するだけです。この例ですと処理は1段ですし、出力では何もしていません。

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この記事の著者

ZETA株式会社 代表取締役社長 山崎徳之(ヤマザキ ノリユキ)

プロバイダ及びデータセンターにおいてネットワーク・サーバエンジニアを経て2006年にZETA株式会社を設立、代表取締役に就任(現任)。ECソリューション「ZETA CX」シリーズとしてサイト内検索エンジンやレ...

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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