[1F5-GS-10] AI応用：マーケティング

[1F5-GS-10-01] WEBページ訪問履歴情報に基づいた層化による効率的な因果探索手法の検討

〇阿座上 知香¹、浅井 洋樹¹ (1. 株式会社NTTドコモ)

キーワード：因果探索、機械学習、データ分析、因果分析

本研究では，因果探索を用いて特定の手続きを行った顧客群，特にWEBページでの契約手続きを行った顧客群の属性間の因果関係を探索するための新規な手法を提案する．この手法の目的は，属性間の因果探索過程での処理負荷を軽減しながらも，探索精度を維持することである．従来，顧客の属性数が増えると因果探索処理の負荷が増大し，同時に手続き単位での属性数の減少は探索精度の低下をもたらす問題があった．本研究ではこの課題を解決するため，WEBページで特定手続きを行った顧客群を抽出し，それらを動線に基づいて複数の層に層化する．そして，各層から顧客の属性情報を集め，相関性のある属性を抽出するプロセスを提案する．実験の結果，層ごとに因果探索を行うことで，一度に処理する顧客の属性数を削減し，処理負荷を軽減すると同時に，各属性間の因果関係を示すグラフを出力することができた．