[2P4-GS-10] AI応用：マーケティング・最適化

[2P4-GS-10-01] 購買データと移動データを用いた交流可能性の高いユーザの提案モデル構築

〇鈴木 淳哉¹、平原 一輝³、五十嵐 尚紀⁵、森崎 幹也⁴、中山 裕文² (1. 個人、2. 東京理科大学工学部情報工学科、3. 日揮グローバル株式会社、4. 山口大学工学部知能情報工学科、5. Deep Percept株式会社)

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キーワード：人工知能、レコメンデーション、購買データ

背景・課題：コロナ禍の影響で人々の交流が減少し、イノベーション創出の機会損失を招いている。社外との繋がりを持つ機会への参加ハードルが高く、交流が思うように進まない。異業種間のビジネス交流環境を拡大し、企業間協業シーズを積極的に発掘する必要がある。
目的：購買・移動の行動パターンから交流可能性の高い顧客をマッチングし、交流を支援する。 企業を超えた「ブリッジ」の構築、さらにはイノベーションの創出につながるきっかけを生み出す。
施策案 概要：顧客の購買データ、移動データを用いて利用者の行動を予測。予測された行動パターンを特徴量として、類似会員を推薦する。
結果：
✔特徴量作成のためのモデルとして、移動予測AI、ビル別需要予測AIを作成し、それぞれ規定の評価基準にて精度を検証した。
✔最終的なレコメンドシステムの出力結果に関しては、過去データで購買傾向の似通った人物が正しくレコメンドされていることを確認した。
✔ユーザインターフェイスを含めたシステム全体のデモ環境を作成し、実際の利用を想定した動作を確認した。