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データ活用でエンゲージメントを高めるために
藤田 洸介株式会社ブレインパッド データサイエンティスト
>例えば、営業マネージャーにとって本当に知りたい情報は、誰がどこに何回訪問したかという“数字”よりも、商談が進んでいるかどうかのような活動の“質”の方にあるはずなんです
すごく分かりやすい。今までも、電話の質が商談に影響することはわかっていたけれど、分析できる形(量的データ)に変える技術が世の中的に無いなら、『しょうがなく』電話の回数だけ数えていた。
今ようやく、そのようなものもデータ化できる時代になってきたので取り組み始めている。発想は至極単純。
ただし、今でもそのような新しいデータを活用する経験を持った企業は少ないのでこれからどんな事例が増えてくるか注視したい。
ドコモが導入、携帯電話基地局の故障を検知するAIの効果
藤田 洸介株式会社ブレインパッド データサイエンティスト
故障予測は昔からAI(と呼ばれる前から)分野が取り組んできただけあって、AIの得意分野と言えます。
故障予測AIを作るアプローチは大きく2つあって、
①正常時のパターン故障したパターン両方学習させる=「故障予測」
②正常時のパターンだけを学習させる=「異常検知」
今回は記事を読む限り①です。
①は過去に故障したときのデータが十分にあるかどうがキーになることが多いです。とはいえ、②の場合もある程度故障データがないと、うまく異常が検知できているかどうか説明できないAIになってしまいます。
いいデータも悪いデータもちゃんと取っておきましょう!
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