マシンラーニングのコンセプトとテクノロジー

マシンラーニングテクノロジー

マシンラーニングは人工知能（AI）の一分野であり、パターン認識を通じて、人間によるガイダンスなしで機械が学習できるようになることを重視しています。マシンラーニングはあらかじめ決定された一連のルールを使用し、パターンの記憶、出力の分析、それらのパターンを説明できるモデルの作成、将来の行動のガイドを実行します。

どのようなデータを求めているのか開発ユーザーが把握できている場合、マシンラーニングを使用すると、望ましいデータの獲得に要する過程を迅速化できます。どのようなパターンを特定することを望んでいる、または必要としているのか開発ユーザーが正確に把握できていない場合、マシンラーニングを使用して1つのパターンを見つけ、複数の結果を明らかにすることができます。この方法で必要なデータを獲得し、先に進むことができます。

マシンラーニングがどのようなものであり、どのようなものでないか、という情報については、マシンラーニングと人工知能（AI）の比較を参照してください。

目標

マシンラーニングテクノロジーを使用すると、自社のユーザーの詳細を把握できます。その結果、いっそうパーソナライズされた高品質のエクスペリエンスを提供すると同時に、マーケティングと広告の作業に関する効率を改善することができます。

マシンラーニングテクノロジーを使用するオーディエンス

マシンラーニングに関する高度な知識があり、マシンラーニングプロジェクトの実務に携わっているデータサイエンティストと開発者が、マシンラーニングのツールとテクノロジーの主な利用者です。マーケッター（マーケティング担当者）やビジネスユーザーを含めた他のユーザーは、マシンラーニングがもたらす可能性のある利点に関して全般的な理解はありますが、マシンラーニングプロジェクトの開始方法と実装方法に関する知識は不足しています。

このような “一般ユーザー”グループに属するメンバーの皆様も、Tealium Predictを実装し、管理することができます。作業を開始し、ビジネスの価値を直ちに高めるために、データサイエンティストになる必要も、データサイエンスの背景について理解する必要もありません。

ビジネスの例

主要企業が一般的に使用しているマシンラーニングモデルは、将来の購入量を推定するなど、自社のカスタマーの将来の行動を予測するためのものです。

現在使用されている最も一般的なビジネスの例は、Amazon、Netflix、AirBnb、他の大手企業などが構築し、使用している、おすすめ機能のエンジンです。

利点

マシンラーニングテクノロジーという分野には、いくつかの最大手企業や非常に高度なテクノロジー企業が採用に成功している、という利点があります。一般ユーザー全体は、マシンラーニングが企業に大きな利点をもたらす可能性があるという事実を理解しており、その認識は定着しています。