本記事では、機械学習を活用したマーケティングの方法を解説しています。また、機械学習に必要な知識やスキルについても解説しています。機械学習に興味がある方はぜひ参考にしてください。
機械学習とは
現在さまざまな機械やシステムに組み込まれている機械学習とは、機械自身が自動的に学習することであり、機械学習を語るうえで重要なものが人工知能（AI）です。人工知能とは、機械学習の大きな枠組みのことであり、分析・処理するデータが膨大で良質なほど、精度の高い予測や判断ができる人工知能を構築できる可能性が高まります。
現在さまざまな機械やシステムで利用されている人工知能の多くが「ディープラーニング」という学習方法によるデータ分析・処理を行っています。ディープラーニングとは、膨大なデータを機械のみの力で自動的に学習する方法のことです。ディープラーニングを行う際に用いられる膨大なデータを「ディープニュートラルネットワーク」と言います。
人工知能が組み込まれた機械やシステムは自動的に学習できるため、現在さまざまな現場で利用されています。利用される現場の例をあげると、Webアプリの開発やデータサイエンスなどです。
Webアプリの開発では、Webアプリ内のシステムに人工知能のアルゴリズムを組み込みます。人工知能が組み込まれたWebアプリは自動的に機械学習を行い、最適な形へと変化していきます。また、Webアプリに人工知能を組み込むことにより、Webアプリを利用する人のデータを収集できるようになるため、効率よく機械学習を行えるようになります。
データサイエンスでは、データ分析・処理の手法で活用されることが多いです。膨大なデータを扱うデータサイエンスは、効率よくデータを扱う必要があるため、機械学習を用いた人工知能が必要不可欠になります。
また、データサイエンスで利用するビッグデータという「さまざまな形をし、さまざまな性質を持っている、さまざまな種類のデータ」を扱うためにも高度な知識やスキルが必要になります。そのため、データサイエンスに機械学習が利用されています。
現在、機械学習を用いた人工知能は大きく発展・進化を遂げている分野であり、世界中の多くの企業や研究者からとても注目されています。そのため、人工知能が組み込まれた機械やシステムが多く存在し、精度の高い人工知能により、機械やシステムの進化が加速していきます。
また、人工知能により、機械が正確な予測や判断を行えるようになりつつもあります。機械学習の制度が高まり、人工知能の能力が向上することで、さらに正確な予測や判断が行えるようになります。そのため、自動運転や自動認識システム、業務の効率化等が期待でき、高度な技術を駆使した機械や医療などさまざまな分野が発展する可能性が高まります。
このようなこともあり、機械学習の精度を高め人工知能を進化させることがとても重要であり、そのためには膨大なデータが必要不可欠になります。また、良質なデータが多ければ多いほど、機械学習の精度が高まり、人工知能の能力が向上するため、機械やシステムの成長が加速されるため、皆様の生活がよりよくなることが予想されます。
機械学習を活用したマーケティングとは
機械学習をマーケティングに活用することで業務の効率化やコストの削減などさまざまなメリットがあるため、現在導入している企業もあります。機械学習がマーケティングにどのように利用されているのかといいますと、人工知能のディープラーニングを用いた予測による、見込み客の獲得や顧客一人一人に合わせたニーズのサービス提供等です。
機械学習とマーケティングは相性が良く、顧客の情報を人工知能のディープラーニングをもとに予測することで無駄な営業や出費といったことを省けるようになるため、業務の効率化やコストの削減につなげることが可能です。また、人工知能によるチャットボットなどのシステムを活用することで業務の自動化を行えるようになるため、効率を遥かに高められるようになり、営業時間外でも機械が顧客の対応を行えるようにもなります。
このように、機械学習とマーケティングをかけ合わせることにより、従来では人が行う必要があった手間がかかる作業等を機械が行えるようになるため、企業にとってメリットが大きいです。一方、顧客側にも多くのメリットがあり、機械学習による顧客一人一人のニーズに応えたマーケティングを行ってもらえるため、満足度が高く、マーケティングを行った時間が無駄な時間になる可能性が減少します。
このようなことから、機械学習とマーケティングの相性は抜群であり、今後機械学習が進化することで現在以上に自動化できる業務が増え、顧客のニーズにも応えられる可能性が高いです。
機械学習に必要な知識やスキル
機械学習を構築するためには専門的な知識やスキルが必要になります。そこでここでは、機械学習に必要な知識やスキルを解説していきます。必要な知識やスキルは以下の通りです。
- 統計学
- 情報工学
- 英語力
統計学
統計学では、「数学的知識」と「データ分析の手法」などの知識やスキルが必要になります。
数学的知識では、確率や統計・微分積分・アルゴリズムや解析モデルの知識が必要です。数学的知識を学習することによって、人工知能を構築する際に利用するデータの整理が行いやすくなることや仮説が立てやすくなることなどさまざまなメリットがあるため、とても重要になります。
データ分析の手法では、統計処理や数理モデルの作成のスキルが必要です。データ分析の手法を学習しておくと、人工知能を構築する際に扱うデータを属性によって分けることができるようになり、計算式も立てられるため、データを可視化することが可能になります。また、多くのデータ分析の手法を学習しておくことでさまざまなデータに対応できるようになり、扱えるデータが増え、結果的に精度の高い人工知能を構築できるようになります。
情報工学
情報工学では、「プログラミング言語」や「データベース」、「ビッグデータの処理」の知識やスキルが必要になります。
プログラミング言語では、機械学習で利用する「Python」と統計解析で利用する「R言語」の知識やスキルが必要です。特にPythonは機械学習において必要不可欠な知識です。また、R言語はデータ分析の際にデータを簡単にグラフ化することができるため、身に着けておいて損はありません。
データベースでは、機械学習で利用するデータの保管、管理を行うために必要になります。人工知能の構築を行う際には多くのデータを扱うため、データベースの知識やスキルを身に着けることで、多くのデータを正しく管理できるようになります。
ビッグデータの処理では、扱うことが難しいビッグデータの分析・処理するための知識やスキルが必要になります。人工知能を構築する際には、ビッグデータを扱うことが多いため、ビッグデータの処理は行えるようにしておくことが重要です。
英語力
機械学習や人工知能の情報の多くは英語です。情報を知るために英語力が必要不可欠であり、英語での情報は鮮度が高いことが多いです。そのため、精度の高い人工知能やトレンドを抑えている人工知能の構築を行うためには、英語の情報を読めることがとても重要になります。
また、機械学習を利用する職業に就こうと考えている方は、英語力があるほうが評価されるため、統計学と情報工学と同時に英語の学習を行うことがおすすめです。
まとめ
本記事では、機械学習を活用したマーケティングの方法を解説しました。機械学習とマーケティングは相性が良いため、今後多くの企業で導入されることが予想できます。
