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日本郵政グループのJPメディアダイレクト レスポンスに効果的な「AI分析モデル」を開発・販売開始
[23/05/23]
提供元：共同通信PRワイヤー
提供元：共同通信PRワイヤー
〜ポスティングメディアでの実証実験で「1.7倍」の効果を計測〜
2023年5月23日
株式会社JPメディアダイレクト
日本郵政グループの株式会社JPメディアダイレクト（東京都港区、代表取締役CEO 中島 直樹 以下「JPMD」）は、株式会社フィンデクス（東京都千代田区、代表取締役 青木 義充）の協力のもと、「JPMDタウンプラス」および「JPMDポスティング」※１のレスポンスを予測する新サービス「AI分析モデル」を開発しました。
本サービスは、これまでに実施したポスティングメディア施策による、実際のレスポンスデータ（郵便番号データのみ、個人情報は不要）をご提供いただき、弊社にて国勢調査データや独自の統計データを紐づけます。その後、JPMD独自のAI分析手法によりレスポンス率に影響するエリアの特性を抽出し、ターゲットエリアごとに「期待レスポンス率」を算出します。この算出結果から高レスポンスを期待できるエリアを事前予測した上で、施策を実施することが可能となります。
今回、弊社クライアントのレスポンスデータをご提供いただき、実証実験をしたところ、過去のレスポンス率に対し「最大1.7倍の効果」が認められました。※２ ※３
今後、JPMDのポスティングメディアサービスと合わせたご提案が可能です。ご利用料金につきましては、お見積りいたしますのでお気軽にお問合せください。
※1 日本郵便が指定エリアの郵便受け箱に全戸配達する「タウンプラス」や、全国のポスティングネットワークを活用し、クライアント向けにご提供するJPMDオリジナルのポスティングメディアサービス。
※2 予測値はあくまで過去のレスポンスデータに基づく予測であり、レスポンスをお約束するものではありません。
※3 お預かりするレスポンスデータの件数及び内容によっては、モデルを作成できない場合があります。
【サービスイメージ】
【画像：https://kyodonewsprwire.jp/img/202305175685-O3-UE1WmR7f】
【AI分析モデルに対する講評】
一橋大学大学院経営管理研究科 准教授 横内大介氏
本システム開発では、JPメディアダイレクトがもつビッグデータのエリア特性をいかにAIに学習させるかが肝になります。一般的なAI開発では効率を優先して１つのAIにすべてのビッグデータをそのまま学習させがちですが、今回のシステムは、エリアの特徴を探索的データ解析で洗い出し、特徴が共通した各エリアごとにAIを個別に構築します。その結果、従前の方法で作るシステムに比べて予測性能やアカウンタビリティは飛躍的に向上しています。
英国ラフバラ大学数理科学科 講師・北里大学未来工学部データサイエンス学科 特任教授 島津秀康氏
今回、JPメディアダイレクトが開発したAI分析モデルは、徹底した探索的データ解析にもとづき、町丁目レベルでレスポンス・パターンの特徴付けを行い、これらを個々のAIシステムとして実装しています。そのため、従来のAIでは難しかった予測結果の自然な解釈がしやすく、将来的にクライアントのニーズに応じた柔軟なAIシステムのカスタマイズ、改良を容易にしている点で優れています。
【株式会社フィンデクスについて】https://f-index.co.jp/
「真に役立つデータサイエンスの力」の言葉のもと、既成のAIパッケージの提供ではなく、お客様のご要望を丹念にヒアリングしたうえで、業務に精通したデータサイエンティストによる説明可能性・透明性が高い特別なAIエンジンを提供。
【JPメディアダイレクトについて】 https://www.jp-md.co.jp/
JPメディアダイレクトは 日本郵便株式会社、株式会社電通グループ、株式会社電通プロモーションプラス ３社の出資により2008年2月に設立。郵便物流・郵便局ネットワーク等を活用したDMメディアの企画・開発・販売および、ダイレクトマーケティング・ＢＰＯ関連サービス等を提供。
【表：https://kyodonewsprwire.jp/prwfile/release/M105616/202305175685/_prw_PT1fl_3qyFOtqp.png】
2023年5月23日
株式会社JPメディアダイレクト
日本郵政グループの株式会社JPメディアダイレクト（東京都港区、代表取締役CEO 中島 直樹 以下「JPMD」）は、株式会社フィンデクス（東京都千代田区、代表取締役 青木 義充）の協力のもと、「JPMDタウンプラス」および「JPMDポスティング」※１のレスポンスを予測する新サービス「AI分析モデル」を開発しました。
本サービスは、これまでに実施したポスティングメディア施策による、実際のレスポンスデータ（郵便番号データのみ、個人情報は不要）をご提供いただき、弊社にて国勢調査データや独自の統計データを紐づけます。その後、JPMD独自のAI分析手法によりレスポンス率に影響するエリアの特性を抽出し、ターゲットエリアごとに「期待レスポンス率」を算出します。この算出結果から高レスポンスを期待できるエリアを事前予測した上で、施策を実施することが可能となります。
今回、弊社クライアントのレスポンスデータをご提供いただき、実証実験をしたところ、過去のレスポンス率に対し「最大1.7倍の効果」が認められました。※２ ※３
今後、JPMDのポスティングメディアサービスと合わせたご提案が可能です。ご利用料金につきましては、お見積りいたしますのでお気軽にお問合せください。
※1 日本郵便が指定エリアの郵便受け箱に全戸配達する「タウンプラス」や、全国のポスティングネットワークを活用し、クライアント向けにご提供するJPMDオリジナルのポスティングメディアサービス。
※2 予測値はあくまで過去のレスポンスデータに基づく予測であり、レスポンスをお約束するものではありません。
※3 お預かりするレスポンスデータの件数及び内容によっては、モデルを作成できない場合があります。
【サービスイメージ】
【画像：https://kyodonewsprwire.jp/img/202305175685-O3-UE1WmR7f】
【AI分析モデルに対する講評】
一橋大学大学院経営管理研究科 准教授 横内大介氏
本システム開発では、JPメディアダイレクトがもつビッグデータのエリア特性をいかにAIに学習させるかが肝になります。一般的なAI開発では効率を優先して１つのAIにすべてのビッグデータをそのまま学習させがちですが、今回のシステムは、エリアの特徴を探索的データ解析で洗い出し、特徴が共通した各エリアごとにAIを個別に構築します。その結果、従前の方法で作るシステムに比べて予測性能やアカウンタビリティは飛躍的に向上しています。
英国ラフバラ大学数理科学科 講師・北里大学未来工学部データサイエンス学科 特任教授 島津秀康氏
今回、JPメディアダイレクトが開発したAI分析モデルは、徹底した探索的データ解析にもとづき、町丁目レベルでレスポンス・パターンの特徴付けを行い、これらを個々のAIシステムとして実装しています。そのため、従来のAIでは難しかった予測結果の自然な解釈がしやすく、将来的にクライアントのニーズに応じた柔軟なAIシステムのカスタマイズ、改良を容易にしている点で優れています。
【株式会社フィンデクスについて】https://f-index.co.jp/
「真に役立つデータサイエンスの力」の言葉のもと、既成のAIパッケージの提供ではなく、お客様のご要望を丹念にヒアリングしたうえで、業務に精通したデータサイエンティストによる説明可能性・透明性が高い特別なAIエンジンを提供。
【JPメディアダイレクトについて】 https://www.jp-md.co.jp/
JPメディアダイレクトは 日本郵便株式会社、株式会社電通グループ、株式会社電通プロモーションプラス ３社の出資により2008年2月に設立。郵便物流・郵便局ネットワーク等を活用したDMメディアの企画・開発・販売および、ダイレクトマーケティング・ＢＰＯ関連サービス等を提供。
【表：https://kyodonewsprwire.jp/prwfile/release/M105616/202305175685/_prw_PT1fl_3qyFOtqp.png】
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