航空券購入サイトの顧客行動分析をAIで自動化――JALとNECが実証実験

JALとNECが、航空券の購入予測分析を自動化する実証実験を開始。AIを活用した顧客データの解析で購買行動の要因を自動で発見できるようになり、迅速な予測分析が可能になった。

[金澤雅子，ITmedia]

　日本航空（JAL）とNECは、AIを活用して航空券の購入予測分析を行う実証実験を2017年9月から11月にかけて実施した。その結果、顧客の購買行動などを短時間で把握し、従来はデータサイエンティストを要した予測モデルの構築もAIが代替できることが分かったという。

実証実験でデータ分析と予測モデル構築のフロー

　実証実験では、JALのマイレージサービス「JALマイレージバンク（JMB）」の会員を対象に、JALが運営する航空券予約サイトでのアクセスログや会員情報や搭乗履歴などのデータをNECのAI技術「予測分析自動化技術」で分析。航空券の購入にあたり会員が予約サイトでどのように行動しているかを把握するため、「特徴量（分析に有効なデータ項目）」の推測と、「予測モデル」の自動構築の可否について検証した。

　その結果、ページ閲覧行動や特定のクレジットカードの利用回数などに、特徴的な顧客行動である「特徴量」を数時間で発見できた。予測モデルの自動構築では、経験を積んだデータサイエンティストが設計したモデルと同程度の精度を得られたという。

　JALでは、航空券予約サイトでの会員の購買行動を短時間で把握できることで、キャンペーン通知などの顧客への情報提供のタイミングを最適化できるうえ、予測モデルも短時間で構築できることから、現行より多くの施策を立案し、実施できるとみている。

　今回、活用した予測分析自動化技術は、機体整備などのデータからも特徴量を自動で設計、発見できる可能性があり、マーケティング以外のさまざまな業務で予測モデルの高速化が期待できるという。