アクティブコアは3月29日、マーケティングクラウドソリューション「activecore marketing cloud」のレコメンドエンジンに、機械学習・ディープラーニングを組み込んだ新アルゴリズムを搭載することを発表した。同機能は4月末より提供する予定だ。

従来のレコメンドでは、ユーザーの行動履歴から商品と商品の相関を計算し、おすすめする手法「協調フィルタリング」を利用してきた。

今回の新しいレコメンドアルゴリズムでは、プライベートDMPに蓄積した属性や購入日、価格などのデータからディープラーニングにより、購入に相関の高い特徴量を自動で抽出。その後、抽出した特徴量からレコメンドする商品を発見し、おすすめ商品として表示する。そのため、購入率が向上する効果を期待できる。

ディープラーニング特徴量自動検出イメージ

なお、同社では、協調フィルタリングによるパーソナルレコメンドでの実際の購入率と、購入データをディープラーニングした新たなレコメンドでの予測購入率を比較。すると、ディープラーニングを活用したレコメンドでは、予測確率が20%程度上昇することが実証されたという。

また、同機能では、企業のマーケティング担当者がこれまで行ってきたレコメンドの設定作業などを、機械学習により自動的にチューニングすることが可能となる。そのため、担当者は単純作業や繰り返し作業が削減され、業務の効率化も期待できるという。