ファクト・データからわかる事

ディープラーニングを活用した「小売・流通業向け店舗分析ツール」としてSaaS(Software as a Service:ソフトウェアのサービスを受ける) を導入された事例では、一つひとつのデータの裏付けを得ることで仮説を立て、比較・検証できるということが、きわめて大きな意義があったと思われます。ファクト・データがあってこそ、異なる意見・見解があっても、従来の「経験・カン」だけに頼っていたことが、データに即した議論ができ、販売戦略を立てていくことができるようになるからです。あとは、引き続き精度を上げるため、顧客データをどんどん溜めていけばよいのです。こういうプロセスの中で、社内の課題を発見し、解決し、会社を変革していく一つのモデル化になります。まずAIを導入してファク卜・データを取ってみた結果、それまでの仮説(思い込み)と現状認識が違っていた、ということもよくあります。仮説が違っていれば、「どう改善していくか」と現実的な施策に落とし込み、 それを検証していけます。このプロセスを何度も何度も回していくことで、 最後は「変革」にまでつなげていくことが可能であるということが実感して分かるようになっていきます。