NTTデータ数理システム

技術者インタビュー

ベイジアンネットワーク構築支援システム

BayoLinkS
BayoLinkはBayoLinkSとしてリニューアルしました。

ベテランマーケターの頭の中をベイジアンネットワークで昨今、AIツールとして注目されているベイジアンネットワーク。
ベイジアンネットワーク構築支援システムBayoLinkS の技術者が、その魅力や具体的な活用事例を語ります。

NTTデータ数理システム
データマイニング部
山口 裕

Interview
人の知見とデータを融合して、現場が納得できる分析を実現
今、なぜ、ベイジアンネットワークがAI技術として注目されているのでしょうか。
石 富

ベイジアンネットワークの特徴の1つに、人の知見をネットワークに反映できるという点があります。日々業務をされている現場の方には、その中で培ってきた素晴らしい知見がおありだと思いますが、関係性がすでに分かっている、もしくは現場に落とし込む上でこうあるべきという部分については、それらを考慮して学習をすることができます。つまNTTデータ数理システム
データマイニング部
石富 妙り、人の知見とデータを融合させてモデルを作成することができるのです。
また、一般的な機械学習のアルゴリズムは目的を定めた上でモデルを作成しますが、ベイジアンネットワークは、学習データからまず各項目の関係性を表現したネットワークを構築できます。そのため、さまざまな目的に対して自由に推論を繰り広げることができます。人は通常、今まで経験した体験・知識をベースに思考を巡らせ物事を判断します山口 裕2005 年 入 社。製 品 設 計が、ベイジアンネットワークモデルは、それに非常に近い形での分析ができるので、AI技の多目的最適化やマル術として認識していただいているのではないでしょうか。

チ エ ー ジェントモ デ ル を具体的な活用事例を教えてください。
山 口Profile

最近は日報やお客様への対応メモ、特許情報など、テキスト（文章）情報を組み合わせた分析のご相談が多い印象ですね。ある大手化粧品メーカー様では、コールセンターに集まってくるお客様の声と商品情報、顧客情報などを組み合わせてベイジアンネットワークを用いて分析をされました。
お客様の声はテキストとして記録されているので、まず当社のテキストマイニングツー
ルText Mining Studio（TMS ）を用いてテキストマイニングを行った後に、TMS 上でカテゴリデータを作成します。そして、そのデータを他の情報とともにベイジアンネットワークに入力します。その結果、ある顧客セグメントのテキストデータの中に「特定の単語」が入っているとサプリメントを購入する確率が格段に上がることが分かりました。
さらに興味深かったのは、いわゆる「死に筋」と見ていた商品の購入とロイヤルカスタマーが紐づいていたことです。実は一定数のロイヤルカスタマーの方々がその商品を用いた研究開発支援などに従事。近年は顧客分析ツールの開発や製造現場の不良要因分析などデータサイエンスを中 心に取り組む。

石富 妙大学で無機物理化学を専攻。入社後は BayoLinkSの 開 発に従 事し、ベ イジ
アン ネットワ ークに 関 す
る 受 託 分 析・コ ン サ ル
ティン グ も 担 当。現 在、
統 計 的 因 果 推 論・傾 向ス
コア技術に着目中。

長期的に購入しており、その商品単体の売り上げとしては低いものの、その商品があることで良いお客様が定着していたということが分かったのです。
自分が買い物をするときもそうですが、人が商品を購入する心理というのは実に複雑です。価格や商品の質、口コミ、ブランドなどはもちろんですが、自分は必要ないけれど
家族のために買おう、とか、最近転職をして生活スタイルが変わった、などの環境の変化が、もしかしたら商品の購入に関係しているかもしれません。さまざまなことが複雑に絡み合って最終的にどの商品を購入するかを決定するのが人間です。

018_ユー�ー事例_技術者インタ�ュー.indd 1［裏面に続く］2022/03/06 15:21

ベイジアンネットワークはそんな人間の複雑な心理を、分析をしているということ。ただし、その要因分析はそ確率という自然な表現を使って分析することができるののまま取り出せるほど単純ではないと思います。

で、特に人にアプローチをするマーケティングやブラン

ベイジアンネットワークでは彼らの知見を視覚的に構造化するだけではなく、収集されたデータで裏付けをすディングの分析と親和性が高いと思っています。

るため、現場に沿った要因分析ができます。先ほどの化

要因分析のお問い合わせが多いそうですね。

粧品メーカー様の事例では、ベテランマーケターの頭石 富

要因分析はベイジアンネットワークに期待される分析のの中をベイジアンネットワークで表現したといえるので1つだと思います。

はないでしょうか。実際、BayoLinkSユーザー様からは、「現場のベテランの知見からAIを構築したい」というご相「結果が現場の感覚にフィットしていて納得感がある」

談はとても多いのですが、例えば、何か大きな売り上げという評価をいただくことが多いのです。の変化や異常等が起こったときに、現場のベテランの方

このようなマーケティング分野以外にも、不具合・事故はそれまで培ってきた経験と勘を元に原因を考え、対策の要因分析などをはじめ、疾病リスクの予測と対策のたを打ち出しますよね。それはつまり「これとこれが関係めの分析、また、農業分野では収穫量と環境の分析など、して今この現状が起こっているだろう」と頭の中で要因本当にさまざまな分野でご活用いただいています。

周囲を巻き込み結果を出せるツール
BayoLinkSならではの特長を教えてください。の協力は不可欠です。BayoLinkSを使うことで、周囲山 口

BayoLinkSは簡 単 なマウスクリック操 作 で 分 析 を 実を巻き込みながら現場に合った分析を実現していただ

行できるという大きな特 長 が あります。ネットワークきたいです。

上で推 論モニターを表 示させ、そ の 上で直 感 的に分析 が 可 能 です（ 機 能 例 1 ）。また、目 的 変 数に関 係 の今後の展望について聞かせていただけますか。

強い変数をランキングで表示できる感度分析機能（機石 富2018 年 10 月に 数 理 システム の デ ー タ 分 析 プ ラット

能 例 2 ）も重 宝してくださっている方 が 多 い です。視フォームVisual Analytics Platform（ VAP ）上で動作

覚的にも操作的にも、分析には詳しくない方や、現場・する製品となり、前処理機能の充実や、各作業フロー経営層の方にも理解していただきやすいと思います。

を把握しやすくなりました。カテゴリデータを扱うとい実 際に、BayoLinkS を使 いながら現 場 の 方やクライう性質上、以前から離散化や前処理機能のご要望が多アントと打 ち 合わせをするお 客 様もいらっしゃるくら

かったのですが、それらも BayoLinkS 上で完結できるいです。

ようになりました。今後も、多様化している分析ニーズ

現実にどんな課題があり、どのようなアプローチをすれに応えられるような開発をしていきたいですし、ベイジば効果的な業務改善ができるのか、各現場に合った分アンネットワークを必要としている方にBayoLinkSを析と提案をするためにも、分析担当者にとって現場の方お届けしたいです。

機能例 2

機能例 1

目的変数に関係の強い変数をランキングで表示できる感度
分析機能

ネットワークを作成し、自由に推論が可能

お問い合わせ：平日10:00-17:00（e-mail、FAXは随時受付）

BayoLinkS担当〒160-0016 東京都新宿区信濃町 35 番地 信濃町煉瓦館 1 階

TEL 03-3358-6681 FAX 03-3358-1727〈 e-mail 〉bayolink-info@ml.msi.co.jp 〈 URL 〉https://www.msi.co.jp/bayolink

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