JALとNECは、AIを活用して、JALが運営する航空券予約サイトのアクセスログデータなどを分析し、航空券の購入予測分析を行う実証実験を2017年9月～11月に実施。その結果として11月7日に、新しい知見を発見するとともに、データサイエンティストと同精度の分析を短時間で行うことができたと発表した。

今回の取り組みでは、JALマイレージバンク会員を対象にJALが運営するホームページ(航空券予約サイト)でのWebアクセスログをはじめ、会員情報や搭乗履歴などの多様かつ大規模なデータを使用。航空券を購入するにあたり、JMB会員がWeb上でどのような行動をしているかをテーマに、予測分析自動化技術で「特徴量(分析に有効なデータ項目)」の推測と「予測モデル」の自動構築が可能であるかについて、実証実験を行った。

その結果、一般的に分析に時間を要する大量のログデータから、これまで人間が気付かなかったような時間軸を考慮したページ閲覧行動や特定のクレジットカードの利用回数などの、特徴的な顧客行動、すなわち「特徴量」が数時間程度で発見できたという。また、「予測モデル」に関しては、経験豊富なデータサイエンティストが設計したモデルと同程度の精度が得られることを確認した。

データ分析・予測モデル構築のフロー

これにより、JALのホームページにおいてJMB会員がどのような購買行動をしているのかを短時間で把握でき、顧客に対してより適切なタイミングでのキャンペーンを通知できるなどの情報提供が可能になる。また、短時間で「予測モデル」が構築できることから、現行よりも数多くの施策を立案・実施できるようになるという。

今回活用した「予測分析自動化技術」は、機体整備など、マーケティング以外のデータからも、業務や分析の事前知識なしに特徴量を自動で設計・発見することができる可能性があり、さまざまな業務において予測モデルの高速化に期待できるとしている。