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日本「AI EXPO TOKYO」展示会で最も多くの注目を集めたAYLIS社のダビンチラボの適応知能(Adaptive Intelligence)の試演場面

2022.05.16 09:22

人工知能専門企業のAILYS(アイリス)社が、意思決定を最適化するための‘人工知能技術を披露し、
当ソリューションを「AI Decisioning」と称した。

人工知能が人間が持っている多様な知的能力をコンピューターで具現した概念であれば、
その中でマシンラーニングは特に学習能力にフォーカシングしてビックデータで学習されたパターンを基に
未来の結果を予測する概念として知られている。

従ってマシンラーニング技術を開発したり、これを導入しようとする企業では学習速度と予測性能を高めることが最も重要である。
特にデータ専門家や開発人力が足りない企業では別途のコーディング無しで予測モデルを容易く開発できる
自動化マシンラーニングソリューションが注目されている。

しかしAILYS社は一般的な自動化マシンラーニングを、今もビジネス担当者たちが好んでない限界を指摘している。
素早くて正確に未来を予測したとしても、予測された未来を企業に有利な方向で変えられないと無駄、とのことがその理由である。

例えば、特定の商品がどれぐらい売られるか予測するモデルを開発した以後も、ビジネス担当者においてはより多くの販売量を確保するために
どのような広報方法を使う必要があるのかを決定せざるを得ない課題が残っている。

この場合、人工知能が販売量の上昇のための適切な広報方法を決定してくれたり、データに基づいたビジネス戦略を提案してくれればより実用的な技術になれる。

それで、AILYS社は自社開発したマシンラーニングソリューションである「DAVinCI LABS(ダビンチラボ)」に戦略シミュレーター機能を搭載して
ビジネス‘担当者たちに紹介している。使用者が指定したターゲットを予測するモデルを開発した後、新規データを適用すれば予測したターゲット値が出力され、
目標とするターゲット値があった場合はシミュレーターを活用すればデータの変数を最適化してくれる方式である。

例えば、ビジネス担当者が顧客の商品購買確率を30％以上高めたがっているのなら、
シミュレーターはAという代理店の出荷量を増やして、Bという顧客集団に2回以上イベントを実行することを要請する。

AILYS社が語るマシンラーニングの限界は、予測モデルの性能を評価する方法からも起因する。
殆どの予測性能は伝統的な統計で活用された指標をそのまま使用している。
問題は統計指標が一般の人としては理解しにくいし、ビジネスの成果との連関性も少ないことにある。

一例として、需要予測モデルを評価する場合、一般的な統計指標は予測量と実際量の絶対誤差の程度を平均して点数を付与する竹であるが、
実際にビジネス担当者には超過品よりは欠品が発生することがより大きな損害を与えるため、出来るだけ欠品を発生させないモデルを好むしかない。
言い換えれば、直観的なビジネス意思決定のためには伝統的な評価指標で開発されたモデルよりは新しい方法が必要である。

ここに、AILYS社はKPI-Driven Modelingにてモデルを開発することを優先順位としていて、これを通じて
最近流通分野の顧客社と共に遂行したプロジェクトで従来の統計モデルに比べて約75億KRWのビジネス成果があったと語った。

AILYS社はどのような自動化マシンラーニングソリューションでもKPI基盤のモデルを開発しない、と指摘し、
企業が設定したKPIに従ってモデルを開発できる機能をソリューションに搭載してリリースする計画と明らかにした。

AILYS社は人工知能ソリューション「ダビンチラボ」を発売した以来、金融界の保健引き受け審査(Underwriting)、信用評価(CSS)、
クレジットカード発給審査、異常金融取引探知システム(FDS)、顧客関係管理(CRM)、マーケティングなど
金融界の全般にわたって実際の成果創出の事例を保有している。

特に、海外では三菱商事(Mitsubishi Corporation)、イオングループ(AEON GROUP)、ゆうちょ銀行などの
大手企業でダビンチラボを標準プラットフォームとして採択してデータ分析を行っている。
それだけではなく、製造、流通などの産業全分野で需要管理、ターゲットマーケティング戦略、不良品の検出など多様な業務に活用されている。

AILYS社の代表取締役のパク・ジェヒョン氏は「AI技術は今もビジネス成果よりは開発者のための分析環境の効率を高める方向に集中されてきている。」とし、
「ビジネスに必要な意思決定を最適化し、KPIを高めることが出来る実用技術に集中する計画」と述べた。



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ソース：韓国『人工知能新聞』 http://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=25033