猿でもわかるAIビジネス活用シリーズ 🐵📊 AIでカスタマージャーニーを可視化する方法

 

 

## AIでカスタマージャーニーを可視化する方法【実装付き】

---

## 🧩 1. はじめに：なぜ「カスタマージャーニーの可視化」が今必要か？

現代のビジネスでは「顧客体験（Customer Experience）」が成功のカギと言われています。しかし実際には、Webアクセスログ、広告クリック、メルマガ開封、カート放棄など、顧客接点が多岐にわたり、**どこで何が起きているのか見えにくい**のが実情です。

そこで登場するのが「AIによるカスタマージャーニーの可視化」。

本記事では、実際のPythonコードとともに、**AIを使って複雑なユーザー行動をどのように可視化し、改善に活かすか**を解説します。データ基盤から、可視化の実装まで、一通り追体験できます！

---

## 🔍 2. カスタマージャーニー×AIとは？

\*\*カスタマージャーニー（Customer Journey）\*\*とは、顧客が商品やサービスを認知してから購入・リピートするまでの一連の流れです。

これをAIで扱うとはどういうことか？

* 時系列ログを**系列データとして学習**し、重要な行動パターンを抽出
* 行動クラスタリングで**類似パターンをグループ化**
* 可視化技術（t-SNEやSankey Diagram）で**直感的に見せる**

特に使える技術は以下の通りです：

| 技術            | 用途           |
| ------------- | ------------ |
| RNN/LSTM      | 行動の時系列学習     |
| Autoencoder   | 特徴抽出と次元削減    |
| Sankey図       | ジャーニーの視覚化    |
| KMeans/DBSCAN | 類似ユーザーのグループ化 |

---

## 💻 3. ハンズオン：AIでジャーニーをクラスタリング＋可視化してみよう

### 3.1. データ準備：ユーザージャーニーのサンプル

```python
# ユーザーごとの行動ログ
journey_data = [
    ["visit_top", "view_product", "add_to_cart", "purchase"],
    ["visit_top", "search", "view_product", "leave"],
    ["visit_top", "view_product", "leave"],
    ["visit_top", "view_product", "add_to_cart", "leave"],
]
```

### 3.2. ベクトル化：One-Hot Encoding + Padding

```python
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
import numpy as np
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

steps = list({step for journey in journey_data for step in journey})
encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
encoder.fit(np.array(steps).reshape(-1, 1))

def encode_journey(journey):
    encoded = encoder.transform(np.array(journey).reshape(-1,1))
    return np.sum(encoded, axis=0)

journey_vecs = [encode_journey(j) for j in journey_data]
```

### 3.3. クラスタリング：KMeansでパターン分類

```python
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=42)
clusters = kmeans.fit_predict(journey_vecs)

for i, label in enumerate(clusters):
    print(f"ユーザー{i+1}: クラスタ {label}")
```

### 3.4. 可視化：Sankey Diagramで全体像を把握

```python
import plotly.graph_objects as go

# Sankey用データ（簡略化）
labels = list(set(step for j in journey_data for step in j))
source = []
target = []
value = []

for j in journey_data:
    for i in range(len(j) - 1):
        source.append(labels.index(j[i]))
        target.append(labels.index(j[i+1]))
        value.append(1)

fig = go.Figure(data=[go.Sankey(
    node=dict(label=labels),
    link=dict(source=source, target=target, value=value)
)])
fig.show()
```

このようにして、\*\*AI＋可視化ツールで、ユーザーの流れを「見える化」\*\*できます。

---

## 🧠 4. 実践でのTipsと落とし穴

### 💡 よくあるTips：

* **イベントログを時系列で整形**する前処理が超重要
* **漏れや欠損の多いデータ**はLSTMよりもTree系が有効な場合あり
* 顧客行動の「重み」や「意味づけ」をカスタムすることで精度アップ

### ❌ よくある落とし穴：

* \*\*カテゴリ名の変化（例："visit\_top" vs "top\_page"）\*\*がクラスタの精度を下げる
* **購買まで至らないログが多いと過学習**しがち
* Sankey図は**ノードが多すぎると読めなくなる**ので適度にまとめる

---

## 🚀 5. 応用編：リアルタイムジャーニー予測とマーケ施策連携

* LSTMモデルを使って**リアルタイムで次の行動を予測**し、パーソナライズド施策を提示
* BigQuery + Vertex AI + Looker Studioを組み合わせて**ダッシュボード化**
* 顧客のジャーニー段階に応じて**Push通知や広告内容を動的出し分け**

実例：あるECサイトで「カートに追加したが離脱したユーザー」を特定し、**次回訪問時に自動でクーポン表示→CV率15%改善**という事例あり。

---

## 📌 6. まとめ：AIジャーニー可視化の可能性と注意点

### ✅ メリット

* 膨大なログの中から**有効な行動パターンを発見**
* 改善すべきポイントが明確になる
* マーケ・開発・経営の**共通言語として使える**

### ⚠️ デメリット

* 入力データの品質に大きく依存
* 実装初期は試行錯誤が必要
* **可視化は「伝え方の設計力」が問われる**

---

## 🧭 今後の展望

* ノーコードツールとの連携で、**非エンジニアでも活用可能に**
* リアルタイム×パーソナライズ施策で、**LTV向上とCX強化**
* 生成AIとの組み合わせで、**ジャーニー改善提案まで自動化**

---

### 👨‍💻 最後に

「AIでジャーニー可視化」はまだブルーオーシャンです。現場に導入できれば、**一歩先を行く体験設計**が可能になります。

興味がある方は、ぜひ自社データで試してみてください。