「DATUM STUDIO Conference 2017(夏)」同社がデータ分析をサポートするユーザー事例を紹介【前編】

連載 :

イベント・セミナー2017

2017年8月10日(木)

2017年7月13日、データ解析事業を幅広く展開するDATUM STUDIO株式会社が主催するセミナー「DATUM STUDIO Conference 2017（夏）」が、ハイアットリージェンシー東京エクセレンスシンポジウム会場にて開催された。今回のコンファレンスのテーマは、同社がデータ分析をサポートする幅広い業界・業種のユーザー事例だ。本レポートでは、その内容を2回に分けて紹介する。

広告効果を高い精度で推定できる「DATUM Regression Model」

DATUM STUDIO取締役 CAO（チーフアナリティックオフィサー）の里洋平氏が、開会の挨拶で登壇した後、引き続き最初のセッションとして、「独自回帰モデルを用いた広告効果分析」と題し、同社のデータ分析のための汎用性の高い独自回帰モデル「DATUM Regression Model」を紹介した。

DATUM STUDIO株式会社取締役CAO 里洋平氏

DATUM Regression Modelは重回帰モデルを発展させたもので、広告モデルの解析に力を発揮する。多メディアによる広告を打っている場合、説明変数となるそれぞれの広告が売り上げに対してどう影響を与えているかを分析できるという。「どの広告にいくら投資を増加することで売り上げを最大化できるかという分析が可能です」（里氏）。

従来の手法では、説明変数同士が無相関で独立している場合、係数でマイナスの値が出る「多重共線性（マルチコ）」という現象が現れることがあるが、その際にはマルチコが発生した変数を外してモデルを作り直すのが一般的だ。しかし、変数を1つ外すことでどこまで信頼性が保たれるのかという問題がある。これが広告効果分析の難しい点だ。

しかし、DATUM Regression Modelを使用すればマルチコは発生せず、変数間の正しい係数比較が可能になる。時系列データでタイミングをずらしながらDATUM Regression Modelを実行していくことで信頼性の高い広告効果の分析ができるのだ。

里氏はケーススタディとして、Web広告、マス広告、交通広告を組み合わせた場合の効果分析結果を紹介。簡単な入力で広告効果のシミュレータが作成でき、推定精度の波形がほぼ一致した。

AIを活用した証券業文書の文章校正

次に登壇したマネックス証券執行役員三根公博氏は「AIを活用した公開前コンテンツの文章校正その他業務の合理化」というタイトルでセッションを行った。証券会社は、一般事業会社同様景表法で広告表現の内容が規制される他、金融商品取引法でも広告の表現が規制されている。自主規制団体である日本証券業協会の規則も定められている。

マネックス証券株式会社三根公博氏

規制を遵守するためには正確な文章コミュニケーションが必要とされるのだが、規制遵守こそがネット証券の生命線であるため、これまでは人手をかけたコンテンツの品質管理が行われてきた。「ダブルチェック、トリプルチェックを行うものの、人のやる作業である以上、チェックが漏れるのはどうしても避けられなかった」と、三根氏は振り返る。

そこで、AIチェックの導入が検討された。マネックス証券では2016年春にそのためのプロジェクトチームが立ち上がり、同年11月から2017年4月までの開発期間でリリースした。機械学習は時系列データに特化したLSTMを用い、元になる学習データは既存のWebページやメルマガを利用した。Webページは3000ページ以上、メルマガは245営業日×18年分が学習のために使用されたという。

当初、句読点の後の単語が予測しづらい、助詞の直後の予測は難しいなどの問題があったが、過剰なチューニングは抑制した。また予測スコアが低くても繰り返し登場する単語については当てやすいなどの傾向もわかってきた。表現や意味がおかしい可能性のある文字は赤く表示するというシンプルなインターフェイスを採用している。

予測が難しい時事的な話題やぶれる表現などについては、語彙が変わると異常を検出して表示するようにした。