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アクティブコア代表が共同執筆に加わった書籍「機械学習・人工知能 業務活用の手引き〜導入の判断・具体的応用とその運用設計事例集〜」が出版
[17/12/14]
提供元：@Press
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データ分析・レコメンド・マーケティングオートメーションで企業マーケティングを支援する株式会社アクティブコア(本社：東京都港区、代表取締役社長：山田 賢治、以下 アクティブコア)は、代表を務める山田 賢治が執筆に加わった書籍「機械学習・人工知能 業務活用の手引き」が11月30日に発売されましたことをお知らせいたします。
画像1: https://www.atpress.ne.jp/releases/145327/LL_img_145327_1.png
第5章 第2節 第6項 ディープラーニングを利用したレコメンド事例と機械学習によるCRM業務の効率化(1)
当社は、企業のプライベートなデータを顧客単位で統合して(プライベートDMP)、マーケティングデータベースを構築し、その蓄積したデータから・顧客分析・売上分析・プロモーションの分析やレコメンド、Web／メール／LINE／アプリへのコンテンツ配信、パーソナルレコメンドを自動化するマーケティングオートメーションをオールインワンかつクラウドサービスで提供しています。
このマーケティングクラウドに格納された顧客の行動データを活用したディープラーニング/機械学習の取り組みと事例について、本書の第5章 第2節 第6項「ディープラーニングを利用したレコメンド事例と機械学習によるCRM業務の効率化」にて解説しております。
■「第5章 第2節 第6項 ディープラーニングを利用したレコメンド事例と機械学習によるCRM業務の効率化」概略
1. コンバージョンしそうな顧客を予測・抽出してアプローチ
個人の趣味・嗜好、ライフスタイルが多様化している現在、特定の属性だけに頼った分析での顧客アプローチは限界を迎えています。Webサイトの行動ログからコンバージョンしそうな顧客を予測して、アプローチした事例について解説しています。
2. 顧客タイミングに合わせたメール配信
顧客のタイミングに合わせたメールの自動配信が実現し、業務効率化とメール配信の効果を上げた事例を紹介しています。
3. ディープラーニングを活用したレコメンドシステム
最も重要な顧客の嗜好に合わせた内容をオファーするために、ディープラーニングを活用した、より顧客視点・嗜好に合わせたレコメンドシステムについて解説しています。
当社の知見から導き出したAI・機械学習をマーケティングで活用するポイント、いかにして「顧客タイミングに合わせるか」、「顧客嗜好に合わせるか」、「業務効率化へつなげるか」の方向を示す内容となっております。
なお、本書は導入から運用までの道筋を丁寧に解説した1冊となっており、法務〜最新技術〜企画・システム設計〜利活用まで、計19の適用事例を中心に幅広く詳述されております。これから機械学習・人工知能を実務でいかしたいとお考えの皆様に最適の内容となります。
■書籍詳細
【タイトル】
「機械学習・人工知能 業務活用の手引き〜導入の判断・具体的応用とその運用設計事例集〜」
【目次】
第1章 実務で機械学習・人工知能を活用するために
1. 機械学習と人工知能について
2. 機械学習・人工知能を業務に取り入れるために必要なこと
3. 機械学習・人工知能を活用するための業務
第2章 知的財産を含む法務課題について
第1節 問題点の整理
第2節 データ収集の場面における諸問題
第3節 AIプログラムを活用した学習済みモデルの作成場面における諸問題
第3章 機械学習とそのアルゴリズム
はじめに
1. 機械学習による予測
2. 機械学習による識別
3. 機械学習によるクラスタリング
4. 機械学習による行動獲得
おわりに
第4章 機械学習のトレンド
第1節 各方面から注目を集めるディープラーニング
第2節 主流の言語〜特徴
第3節 ネットから情報を取得する
第4節 主流のツール〜サンプルコードによる具体的な扱い方
第5章 人工知能・機械学習の導入と利活用に向けた設計・取り組み事例
第1節 製造業・工業
第2節 マーケティング・顧客対応
第3節 自動車〜自動運転を可能にする機械学習技術とその動向
第4節 金融〜人工知能を利用した資産運用支援サービス
第5節 環境〜産業廃棄物処理施設へのAI自動選別技術導入
第6節 農業〜IoT・ビッグデータ・AIを活用したスマート農業への取り組み
第7節 医療
定価：62,000円 ＋ 税
発刊：2017年11月27日(月)
形態：B5判 337ページ
ISBN：978-4-86502-142-4
発行：株式会社情報機構
■株式会社アクティブコアについて http://www.activecore.jp
顧客の行動履歴データから分析・レコメンデーション・オートメーションにAI・機械学習・ディープラーニングを取り入れたマーケティングテクノロジーとそれを支える人の力をコアとして、あらゆる企業に貢献できる自社独自のソリューションを提供しています。
所在地 ： 東京都港区港南2-4-15 品川サンケイビル 8F
設立 ： 2005年2月2日
資本金 ： 1,000万円
代表者 ： 代表取締役社長 山田 賢治
事業内容： 自社開発ソフトウエアによるマーケティングクラウドソリューションの提供
・CRM／AI・機械学習・ディープラーニング
・レコメンドエンジン
・マーケティングオートメーション
・データ可視化・分析
・コンサルティング業務
●今回のプレスリリースに関する情報は以下のサイトに掲載しています。
http://www.activecore.jp/news/20171214/
■お問い合わせ
株式会社アクティブコア 営業部
〒108-0075 東京都港区港南2-4-15 品川サンケイビル8F
担当 ： 平田・井ヶ瀬
電話 ： 03-6712-8601
Fax ： 03-6712-8605
E-mail ： info@activecore.jp
URL ： http://www.activecore.jp
Facebook： https://www.facebook.com/activecore.jp
画像1: https://www.atpress.ne.jp/releases/145327/LL_img_145327_1.png
第5章 第2節 第6項 ディープラーニングを利用したレコメンド事例と機械学習によるCRM業務の効率化(1)
当社は、企業のプライベートなデータを顧客単位で統合して(プライベートDMP)、マーケティングデータベースを構築し、その蓄積したデータから・顧客分析・売上分析・プロモーションの分析やレコメンド、Web／メール／LINE／アプリへのコンテンツ配信、パーソナルレコメンドを自動化するマーケティングオートメーションをオールインワンかつクラウドサービスで提供しています。
このマーケティングクラウドに格納された顧客の行動データを活用したディープラーニング/機械学習の取り組みと事例について、本書の第5章 第2節 第6項「ディープラーニングを利用したレコメンド事例と機械学習によるCRM業務の効率化」にて解説しております。
■「第5章 第2節 第6項 ディープラーニングを利用したレコメンド事例と機械学習によるCRM業務の効率化」概略
1. コンバージョンしそうな顧客を予測・抽出してアプローチ
個人の趣味・嗜好、ライフスタイルが多様化している現在、特定の属性だけに頼った分析での顧客アプローチは限界を迎えています。Webサイトの行動ログからコンバージョンしそうな顧客を予測して、アプローチした事例について解説しています。
2. 顧客タイミングに合わせたメール配信
顧客のタイミングに合わせたメールの自動配信が実現し、業務効率化とメール配信の効果を上げた事例を紹介しています。
3. ディープラーニングを活用したレコメンドシステム
最も重要な顧客の嗜好に合わせた内容をオファーするために、ディープラーニングを活用した、より顧客視点・嗜好に合わせたレコメンドシステムについて解説しています。
当社の知見から導き出したAI・機械学習をマーケティングで活用するポイント、いかにして「顧客タイミングに合わせるか」、「顧客嗜好に合わせるか」、「業務効率化へつなげるか」の方向を示す内容となっております。
なお、本書は導入から運用までの道筋を丁寧に解説した1冊となっており、法務〜最新技術〜企画・システム設計〜利活用まで、計19の適用事例を中心に幅広く詳述されております。これから機械学習・人工知能を実務でいかしたいとお考えの皆様に最適の内容となります。
■書籍詳細
【タイトル】
「機械学習・人工知能 業務活用の手引き〜導入の判断・具体的応用とその運用設計事例集〜」
【目次】
第1章 実務で機械学習・人工知能を活用するために
1. 機械学習と人工知能について
2. 機械学習・人工知能を業務に取り入れるために必要なこと
3. 機械学習・人工知能を活用するための業務
第2章 知的財産を含む法務課題について
第1節 問題点の整理
第2節 データ収集の場面における諸問題
第3節 AIプログラムを活用した学習済みモデルの作成場面における諸問題
第3章 機械学習とそのアルゴリズム
はじめに
1. 機械学習による予測
2. 機械学習による識別
3. 機械学習によるクラスタリング
4. 機械学習による行動獲得
おわりに
第4章 機械学習のトレンド
第1節 各方面から注目を集めるディープラーニング
第2節 主流の言語〜特徴
第3節 ネットから情報を取得する
第4節 主流のツール〜サンプルコードによる具体的な扱い方
第5章 人工知能・機械学習の導入と利活用に向けた設計・取り組み事例
第1節 製造業・工業
第2節 マーケティング・顧客対応
第3節 自動車〜自動運転を可能にする機械学習技術とその動向
第4節 金融〜人工知能を利用した資産運用支援サービス
第5節 環境〜産業廃棄物処理施設へのAI自動選別技術導入
第6節 農業〜IoT・ビッグデータ・AIを活用したスマート農業への取り組み
第7節 医療
定価：62,000円 ＋ 税
発刊：2017年11月27日(月)
形態：B5判 337ページ
ISBN：978-4-86502-142-4
発行：株式会社情報機構
■株式会社アクティブコアについて http://www.activecore.jp
顧客の行動履歴データから分析・レコメンデーション・オートメーションにAI・機械学習・ディープラーニングを取り入れたマーケティングテクノロジーとそれを支える人の力をコアとして、あらゆる企業に貢献できる自社独自のソリューションを提供しています。
所在地 ： 東京都港区港南2-4-15 品川サンケイビル 8F
設立 ： 2005年2月2日
資本金 ： 1,000万円
代表者 ： 代表取締役社長 山田 賢治
事業内容： 自社開発ソフトウエアによるマーケティングクラウドソリューションの提供
・CRM／AI・機械学習・ディープラーニング
・レコメンドエンジン
・マーケティングオートメーション
・データ可視化・分析
・コンサルティング業務
●今回のプレスリリースに関する情報は以下のサイトに掲載しています。
http://www.activecore.jp/news/20171214/
■お問い合わせ
株式会社アクティブコア 営業部
〒108-0075 東京都港区港南2-4-15 品川サンケイビル8F
担当 ： 平田・井ヶ瀬
電話 ： 03-6712-8601
Fax ： 03-6712-8605
E-mail ： info@activecore.jp
URL ： http://www.activecore.jp
Facebook： https://www.facebook.com/activecore.jp
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