ID-POS分析はAIで進化する、最新事例と実践活用の課題！

PＩ研のコメント（ｆａｃｅｂｏｏｋ）：
・昨年の11月に実施されたNTTデータ数理システム、ユーザ会でAIの講演をさせていただいた動画のサマリーが公開されましたので、共有します。テーマは「ID-POS分析はAIで進化する」、最新事例と実践活用の課題についてです。なお、この内容を含め、一昨年も同じユーザー会で講演させていただいた内容がOR学会の1月号に論文形式で掲載されましたので、追って取り上げたいと思います。こちらは約1万字の内容ですが、今月下旬にはOR学会のHPで閲覧可能になるとのことです。AIには様々なアルゴリズムがありますが、現在、ID-POS分析に適用し、実践活用しているものは3つです。いずれもNTTデータ数理システムが開発しているもので、ユーザーインターフェースがしっかりしており、使いやすいです。その３つとは動画でも取り上げていますが、PLSA（判別）、BN（ベイジアンネットワーク：推論）、DL（ディープラーニング：予測）です。この３つのAIはID-POS分析のPDCAサイクルにぴったり当てはまり、これまでの統計学的な分析を補完、発展させるパワーがあり、今後、様々な場面で実践活用が期待されるAIといえます。特に、PLSAはクラスター分析を補完、発展させる超クラスター分析ができ、DLは併売分析を補完、発展させる超併売分析が可能です。このAIの技術を活用し、すでに、AI棚割リ分析©をリリースしていますが、今後、さらなる実践活用が期待されます。AIに取り組み3年目に入ります。今年は動画でも触れていますが、AIのハイブリット化にも取り組んでゆきたいと思います。「ID-POS分析はAIで進化する」をスローガンに、今年度は、ID-POS分析の新たな境地を目指します。

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