ユーザー行動の原因と結果機械学習の最新トレンドは“因果推論”

ユーザーはなぜその行動を取ったのか。ユーザーの行動の原因と結果を理解することはビジネスの成功に直結する。機械学習によって因果関係を分析する因果推論が次のトレンドになるだろう。

[Adam Kinney，Computer Weekly]

iStock.com/MARHARYTA MARKO

　データについて最も話題に上る業界トレンドの一つが機械学習だ。機械学習はプロセスオートメーションやIoTに関連付けられることが多いが、機械学習から得た洞察をビジネスに生かす方法はもっとたくさんある。新しいマーケティングキャンペーンや製品がユーザーの行動にどのような影響を与えるかを理解するために、機械学習を使う企業も増えている。

　機械学習が以前よりも当たり前になっているのは間違いない。機械学習は観測データの混乱や矛盾さえ克服し、ビジネスに有意義な洞察を提供できるようになった。

　ただし問題もある。ユーザーの行動は非常に複雑で、あらかじめ合意した規則に従うとは限らない。コンピュータはデータを迅速に評価できる。だがそのデータを適切に解釈して正しい結論を導き出すには、高度なアルゴリズムが必要だ。そのため、ユーザーの行動を理解する方法として、多くの企業が“因果推論”に目を向け始めている。因果推論は機械学習の新しいトレンドで、マーケティング担当者やビジネスの意思決定者が原因と影響の関係についての理解を深め、適切な意思決定を下せるようにするために用いられる。

　例えば、製品のレビューを頻繁に書き込む人は、レビューを書き込まない人に比べてオンラインでの購入が多いといわれている。それが本当で、そこに因果関係があるとすれば、多くのレビューが書き込まれるように促すことで収益を増やすことに意味があるだろう。だが、

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