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初開催！PredeictionOneユーザー会レポート
2023年9月27日、ソニービズネットワークス株式会社 本社にて第1回 Prediction Oneユーザー会が開催されました。初開催のユーザー会では、Prediction Oneを最近導入された企業様から、導入後数年経つ企業様まで、幅広くご参加されました。当日のハイライトをご紹介します。
目次
1.ユーザー会開催の背景
2.Prediction One最新機能のご説明
3.ソニー損害保険株式会社様から活用事例のご紹介
4.ソニーセミコンダクタマニュファクチャリング株式会社様から活用事例のご紹介
5.質疑応答の様子
6.懇親会の様子
Prediction One ユーザー会開催の背景
ユーザー会では、Prediction Oneを業務でより活用するためのナレッジ共有や問題解決､利用企業様同士でのコミュニケーションを促進するために開催しました。
データサイエンティスト松原からPrediction One最新機能についてご紹介
弊社データサイエンティストの松原から2023年7月に導入されたアップデート内容を紹介いたしました｡
①データコネクタ機能の追加
これまでは、Prediction Oneへデータをアップロードする際に、csvファイルを手動でダウンロードし、アップロードを行う必要がありました。今回の機能追加によって、Amazon S3にあるファイルをPrediction Oneへ直接転送できるようになり、作業効率の向上が期待されます。
②学習API機能追加
新規モデル作成を自動化できるAPI機能を追加しました。これまで、追加で新規モデルを作成する場合は手作業で行う必要がありましたが、学習API機能を利用することで、自社のシステムやサービスからデータを取得し、自動でモデルを作成できるようになります。これにより、モデルの作成にかかる手間を省き、作業効率を向上させることができます。
③時系列機能追加（上振れ下振れ予測/系列数の追加）
時系列予測機能が、上振れ下振れ予測機能を追加してパワーアップしました。これまでは時系列予測を行う際には、単一の予測値しか出力ができませんでしたが、上振れ下振れ予測機能を利用することで、予測値がどの程度ブレるかを予測できるようになります。また、時系列予測の最大同時学習系列数を20系列から200系列にアップグレードしたことで、一度に予測できる対象が増え、多くの項目数に対してモデル作成を一度に行うことが可能になります。
ソニー損害保険株式会社様から活用事例のご紹介
ダイレクト自動車保険のリーディングカンパニーであるソニー損害保険株式会社様。
AIやIoTなどの最先端技術を活用した保険商品やサービスを開発・提供し、顧客ニーズに合わせた多様な保険商品、サービスを提供しています。ご登壇いただいた高橋様よりマーケティング部門でPrediction Oneをどのように活用いただいているか事例を基にご紹介いただきました｡
高橋様は、自動車保険のリテンション領域をご担当され、データベースに集約されたお客様情報を集計し､Prediction Oneを活用しながら施策を考えるヒントにしてデータ分析に取り組んでいらっしゃいます｡
活用事例①
「保険の営業」と聞くと､お客様先に伺い保険を売るといったオフラインをベースとした営業活動を想像される方もいるかもしれません｡ソニー損保はWebやテレビCM､ダイレクトメールなどで集客し、保険を販売するダイレクト型の保険会社です｡
ご紹介する活用例では､ダイレクトメール施策の効率化のためPrediction Oneを活用しました｡発送対象者にレスポンス予測スコアを付与し､スコア上位者に絞り込むことで施策効率化を図りました｡リストの絞り込み方法のテストとして､以下二通りを試しました｡
A：担当者が属性をもとに選定
B：Prediction Oneのスコアで選定
対象者をランダムに2分割した結果､Bでは施策効率が改善しました｡これはPrediction Oneのスコアで絞り込んだ方が､より反応率の高いお客様をターゲットとすることができたと考えられ､予測分析によって業務効率化を実現しました｡
活用事例②
自動車保険の解約率(保険期間途中での解約)の要因を特定するために､Prediction Oneの寄与度を活用することで分析を省エネ化した事例を紹介いたします。
最近ではBIツールを用いて簡単にクロス集計が行えますが､説明変数が膨大にあることや、単軸でしか評価が行えず複合要因を分析するために時間がかかることから､Prediction Oneを活用しました｡膨大にある説明変数から、解約したかどうかの結果を目的変数に設定し学習モデルを作成することで､Prediction Oneの寄与度の詳細から要因を確認することができ､基礎分析に掛けていた時間を大幅に短縮できました｡
これまで担当者が培ってきた経験などからはわからない要因も見つけられる可能性もあるため､内容に応じて活用できる部分は積極的にPrediction Oneを活用しています｡
ソニーセミコンダクタマニュファクチャリング株式会社様から活用事例のご紹介
スマートフォンやカメラなどに使われるイメージセンサーの製造で世界No.1のシェアを誇るソニーセミコンダクタマニュファクチャリング株式会社様。
講演では、スマートファクトリー（工場内にAIやIoTを導入し、ネットワークを通じて自動化する取組み）実現に向け、Prediction Oneを導入されました。間接部門も含め全社的にAIを活用し、データ分析にかかっていた時間を付加価値の高い業務への置き換えに成功した事例についてお話しいただきました。
活用事例①
半導体製造において､複数回の加工･測定を繰り返しながら製品を作りますが､途中のデータを使って最終的な特性がどうなるかを早い段階から予測することで､品質向上や製造工程の効率化に繋げるため､Prediction Oneを活用しています｡
半導体は層が重なりあい､交互に影響を受けながら作られているため､これらのデータを読み取って予測することは非常に難しいことでした｡しかし､Prediction Oneを活用することで､従来技術よりも大幅に時間削減を行って予測することが可能になりました｡
具体的には､従来技術では製品を製造し､最終的な特性を測定した後に､そのデータを用いて品質予測を行う必要がありましたが､Prediction Oneを活用することで､途中のデータから品質予測を行うことができるため､製造工程を短縮することができます｡さらに､半導体の特性を予測するだけではなく､不良品発生を抑制することにも役立ちます｡最終的な特性が不良になる可能性が高い製品を早期に識別することで､不良品の発生を未然に防ぐことができます｡
活用事例②
弊社事業所は近辺に河川があるため､大雨で氾濫警戒水位に達した場合､事業所内にある重要資産を移動して非常事態に備えています｡しかし､河川の水位が急に上がった際､対応時間が十分に取れない、もしくは就業時間外での事象によって対応が困難になるといった課題を抱えていました｡
そこで上流地域の雨量実績や予報､付近の河川水位､河口部の潮位などのデータをPrediction Oneに学習させ､河川の水位を予測する仕組みを構築しました｡この仕組みにより､河川水位の予測結果をリアルタイムに確認できるようになり､対応時間を大幅に短縮することができました｡また､就業時間外でも予測結果を確認できるため､BCP対応の迅速化と効率化に貢献しています｡
質疑応答の様子
ユーザー会では､登壇後に質疑応答時間を設け､参加者の皆さまからの質問に回答いただきました｡
懇親会の様子
講演後は、利用企業様同士の意見交換を行える場として、懇親会も実施いたしました。さまざまな意見交換がなされ、弊社としても大きな気付きを得られる時間となりました。
Prediction Oneでは、今後も多くの企業様へAI活用の一助となるようなイベントや資料等を発信予定となります。活用に関するご相談やお悩みについてもお待ちしておりますのでお気軽にお問い合わせください。
