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 すい会 第16回「はじめての自動機械学習（ForecastFlow）
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SUMMARY:【水曜お昼の雑談会】データサイエンスすいすい
 会 第16回「はじめての自動機械学習（ForecastFlow）」
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/81464
 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nデータサイ
 エンスすいすい会\nAI・業務自動化展延期のため通常通
 りの配信となります\n概要\nデータサイエンスに関する
 雑談を通して、すいすいデータサイエンスを推進でき
 るような知見を貯めていくオンライン雑談会\nGRIの分
 析官リーダ他が参加してテーマについてお話します参
 加無料、お昼を食べながらお気軽にご参加ください\n
 スケジュール\n第16回　2021年4月28日（水）12：00～13：00
 　隔週で開催予定\n参加方法\n時間になりましたら、下
 記ZoomURLよりご自由にご参加くださいhttps://zoom.us/j/961528
 36275\n内容\n今回は、自動機械学習の使い方をForecastFlow
 のデモを通して共有いたします。「予測ができれば世
 界が変わる」というキャッチコピーの元、ForecastFlowで
 は誰でも機械学習（人工知能の一種）の最新技術を利
 用することができます。事業インパクトを出すためのF
 orecastFlowの活用事例、及び機能紹介をいたします。\n■
 事例紹介\n\nサブスクリプションビジネスでの解約予測
 \nリードナーチャリングでのコンバージョン予測\n広告
 配信時の属性推定\nマーケティングミックスモデル\nIoT
 センサーデータを用いた商品／サービス開発\n\n\n登壇
 者\n古幡 征史　株式会社GRI 取締役Ph.D in Computer ScienceGRI
 にて50以上のAI\, BI\, 分析基盤構築プロジェクトをリー
 ドKPMGコンサルティング、University of Southern California、ド
 ワンゴを経て、2016年9月より現職\n参加対象\nデータサ
 イエンスに関心のある方\n参加費\n無料\n過去のすいす
 い会\nスライド資料はこちら→https://gri.jp/news/12924\n第1
 回「ビジネスでAIを上手く活用するための問題設定法
 の共有」動画はこちら→　https://youtu.be/ppkgYD69NDU\nAIを
 実践的に活用する際、どのような問題を設定すべきか
 ？AIで解くべき問題が分かると、実践的なデータ利活
 用ができます第1回では、サブスクリプション・ビジネ
 ス（解約防止、Life-Time Valueの予測）における問題設定
 の秘訣を話しました\n第2回 「アンケートと機械学習で
 効率的な顧客理解の実践方法の共有」動画はこちら→
 　https://youtu.be/-s1PcLQUBNI\nアンケート回収数が少なくア
 ンケート結果が眠っている企業も多いのではないでし
 ょうか？今回の「すいすい会」では、アンケートと機
 械学習の組み合わせの事例を紹介しました\n第３回「
 機械学習の初心者卒業：　分類問題の精度評価手法と
 不均衡データの実践的な取り扱い」動画はこちら→　h
 ttps://youtu.be/q6WJDTOgotA\n実社会では不均衡データを扱う
 のが普通ですが、教科書ではあまり触れられていない
 ため、不均衡データの実践的な取り扱い方をお話しし
 ました\n第４回「自動機械学習での特徴量の作り方」
 動画はこちら→　https://youtu.be/Ms52EnCRk8g\n自動機械学習
 の工程の中で最も時間を要するのが予測ターゲットを
 説明する特徴量データの準備になります。特徴量の考
 え方、アンチパターン、モダンなアルゴリズムで不要
 な特徴量処理をお話しました。また、Tableauなどの可視
 化ツールで事前に分析しておくべきことと自動機械学
 習での特徴量エンジニアリングの使いどころをお伝え
 しました。\n第5回「ForecastFlowで自動機械学習をやって
 みよう」\n自動機械学習の仕事の進め方をForecastFlowの
 デモ（分類問題と回帰問題）を通して紹介しました。
 このデモは幕張で開催された「AI・業務自動化 展」よ
 り生放送でお送りしました。\n第6回「予測スコアを用
 いた効果的な施策実施」動画はこちら→　https://youtu.be
 /8Sm8ex6taE8\n自動機械学習ForecastFlowを使うと、顧客一人
 一人のレベルで予測スコアを自動で算出できるように
 なります。これからの出来事が予測できるので、効率
 的に施策を実施することができます。その実行手順や
 考え方を説明します。\n第7回「時系列のセンサーデー
 タを扱ったPredictive Modelでの予測について」動画はこち
 ら→　https://youtu.be/P09VdyyVtHs\nビジネスシーンで扱うデ
 ータの多くは時系列データであり、予測に関して、数
 多くのモデルが存在します。NASAの研究の一つである飛
 行機のタービンエンジン機器のセンサーデータを用い
 て、故障予測を中心にお話しました。\n第8回「データ
 活用を推進するマネージャが知っておくべき自然な摂
 理」動画はこちら→　https://youtu.be/SZvqLKRET3Y\nデータ活
 用の推進とリモートワークにより、各マネージャは静
 かな大変動に直面しています。データを活用する上で
 自然な摂理がいくつか存在しており、それらをベース
 にマネージャとしてデータを効率的に使うための環境
 整備のヒントをお話しました。\n第9回「自動機械学習
 での予測モデル分割による詳細分析」動画はこちら→
 　https://youtu.be/2uH_em9b3X4\n自動機械学習ツールForecastFlow
 の予測モデル分割機能を用いて、「米国電話会社の解
 約予測」と「海外旅行ユーザの予測」の事例紹介を行
 いました。\n第10回「はじめての自動機械学習（ForecastF
 low）」動画はこちら→　https://youtu.be/GlGdh05TTx4\nGRIが開
 発した自動機械学習ツール「ForecastFlow」を使って、自
 動機械学習に関して説明しました。\n第11回「大規模デ
 ータ分析基盤と自動機械学習（BigQuery + Matillion + Forecast
 Flow」動画はこちら→　https://youtu.be/TanBxco-kcA\n大規模デ
 ータ分析基盤と自動機械学習連携の手順を紹介しまし
 た。\n第12回「ECの売上データに対して自動機械学習を
 用いた顧客行動予測」動画はこちら→　https://youtu.be/yk
 3CO_fPY-4ECの成長の鍵を２つの視点で紹介しました\n\nEC
 分野での自動機械学習を利用する典型的な分析テーマ
 例の整理\nあるイギリスのECの売上データを用いたForeca
 stFlow（自動機械学習）のデモの共有\n\n第13回「自動機
 械学習での特徴量エンジニアリングのテクニカル解説
 」動画はこちら→　https://youtu.be/QFBzkOIE77w自動機械学習
 の予測結果を理解しやすくするためには、入力データ
 の準備の工夫が必要です。多くの予測問題に共通する
 、時刻データの扱い、欠損値の扱い、カテゴリデータ
 の扱いについて、共有しました。\n第14回「【電通様ご
 登壇】オンオフ統合マーケティングにおけるForecastFlow
 の活用について」テレビCMやデジタル広告のサイト来
 訪への広告効果の表現方法を自動機械学習基ForecastFlow
 を通して紹介しました。第14回に関してはYoutubeでのア
 ーカイブや資料のご共有はございません。\n第15回「「
 自動機械学習Google AutoML TablesとForecastFlowの比較」」自
 動機械学習ツールの選定基準について２つの自動機械
 学習を用いて比較しました動画近日公開予定\n動画や
 資料は弊社コーポレートサイトでもご覧いただけますh
 ttps://gri.jp/news/12924
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