近年、サブスクリプションサービス数は着実に増加傾向にあります。
サブスクリプションサービスの代表的な事例と言えば、Amazon PrimeやApple Musicなどが挙げられるでしょう。
サブスクリプションビジネスの仕組みは、一定額の料金を支払うことで、一定期間サービスを受けることができるということです。
サブスクリプションサービスの利用者にとっては、サービス期間中はいつでも自由に利用することができますし、いつでも解約をすることができ、初期費用を抑えてサービスを利用することができます。
そして企業者にとっては比較的新規顧客獲得が容易であること、サービスの導入がしやすいこと、継続的で安定的な収入を得ることができますので、双方にメリットが大きいビジネスモデルだと言えるでしょう。
今どんどん拡大しているサブスクリプション市場であるからこそ、参入するにはいかに競合他社との差別化を図るか、ということが重要になってきます。
そこで注目されているものが「機械学習」です。
そこで今回は、競合他社と差をつけるため、知っておくべきサブスクリプションビジネスにおける機械学習の知識について、詳しくお話させて頂きたいと思います。
今後自社サブスクリプションビジネスをより成長させたいと思われている方は、ぜひこの記事を最後までお読みになって、今後の参考になさってくださいね。
なお、単品リピート通販についての基礎知識等はこちらの記事にまとめていますので、ぜひ読んでみて下さい。
従来までであれば、人が行っていた検査やデータの仕分けや抽出などの作業を、機械学習によって自動化させる事例がどんどん多くなっています。
そして成功事例の多くは、引き続きデータを集めて精度を上げていく、ということが分かります。
ではなぜ、データが集まることで精度が上がるのでしょうか。
機械学習は、膨大な事例を学習することで、より明確にルール化し辛い作業を自動化させるモデルを作成することができます。
そしてそのためには、より正確で正しい基準で分類されたデータを学習させることが必要です。
ですが完璧に正しく分類されたデータが揃っていることはほとんどありません。
ですので、機械学習のアルゴリズムは、このような不正確な結果が入り込むことは稀である、というように仮定することで、より多くのデータを活用して正しいモデルを作ることができるのです。
精度の高いモデルを作るためには、大量のデータを集めることが近道なのです。
実際にデータを取り扱っていると、頻繁に不正確な分類結果が入りこむことがあります。
なぜAIなのに不正確な分類結果が入りこんでしまうのか、それは判定基準や判定ルールを整備していたとしても、それを人間が正確に適用することができていない場合があるからです。
また、例外は必ず出てきますが、その都度例を増やしたとしても、今度は個別での判断事例が多くなりすぎてしまい、全てを把握して判定すること事態が難しくなってしまうのです。
そのため、例外であればその人の考えによって分類されるようになりますので、知らず知らずの間に暗黙的な基準が出来上がってしまい、その結果、過去に人間が行った分類や判定結果に多くの間違いや、暗黙的な基準による分類結果が含まれてしまっているのです。
継続して機械学習システムを使っていく中では、判断基準が変わってしまったり、時期的な要因により、学習時には見られなかった例が現れることがあり、モデルの判定が上手くいかない場合があります。
この場合には、学習データをしっかり修正し、正しい結果を返すようにモデルを作り直す必要があります。
ですが、ただ学習データを増やしただけではモデル精度が上がることはありませんし、データの管理やモデル修正のために無駄なコストを費やしてしまい、肝心な生産性向上やコスト削減効果が薄くなってしまうのです。
モデルの学習データを管理し、学習させるにはどのようにすれば良いのでしょうか。
機械学習や自動学習という言葉自体は多く使われているのですが、常にデータを受け、随時モデルの学習をする、というわけではありません。
学習データの内容をしっかり確認し、十分な精度になるようにモデルを修正させるのは、人間がすべき役割なのです。
ですので、機械学習システムを運用していく中で、モデルの精度をしっかり検証しながら、適切なタイミングでしっかりモデルを修正するための手順を計画通りに実行する必要があります。
以上、競合他社と差をつけるため、知っておくべきサブスクリプションビジネスにおける機械学習の知識についてお話させていただきました。
機械学習を実業務へ活用する事例が多くなるにつれ、システムの開発や検証方法だけでなくこのような運用方法についても重要性が認識され始めています。
今はまだ最適な方法論はないものの、今後のサブスクリプションビジネスでも重要視されるポイントになってきますので、ぜひこの機会に機械学習の知識をしっかり得てくださいね。