AskDataのYan Peng氏：AI予測を最後まで実行する

[51CTO.com からのオリジナル記事] 周知のとおり、サプライチェーンの効率性は小売業界の中核的な競争力です。 「サプライ チェーンの効率は在庫回転率です。在庫回転率の制御には早期予測が必要です。予測精度が 1% 向上するごとに、製品は在庫コストを 5 倍以上節約できます。」 Suwen Dataの創設者兼CEOであるYan Peng氏は次のように述べています。

ヤン・ペンは、詩を読んだり書いたりすることが好きで、文学的なスタイルを持つ技術者で、博士号を取得して卒業しました。米国ノースダコタ州立大学で大規模データマイニングとテロ対策データマイニングを専門とする。彼は国際会議や学術雑誌に12本の論文を発表している。彼はかつてFBIから米国に招かれ、その後3Mのミネソタ本社で上級研究科学者として働き、大規模なデータマイニングや人工知能に携わった。彼は2015年初めに中国に戻り、起業し、2015年12月に北京Suowen Data Technology Co., Ltd.（以下、「Suowen Data」）を設立しました。Suowen Dataは、機械学習技術を予測データ分析と詳細データ分析に使用した中国初のプラットフォームであり、現在の世界の予測技術のトップレベルを表しています。

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Suowen Dataの創設者兼CEO、ヤン・ペン氏

ヤン・ペンがこれほど優れたプラットフォームを放棄し、中国に戻ってビジネスを始めることに惹かれたのはなぜでしょうか?それはAI予測でした。

AI予測データ分析の難しさの克服

AI 予測データ分析は履歴データの分析に基づいており、統計および機械学習アルゴリズムが将来の結果を予測するのに役立ちます。 BI 製品で広く使用されている統計分析とは異なり、予測分析の最大の価値は、将来を予測する能力にあります。

ビッグデータの分析そのものがAIの強みです。ニューラルネットワーク上のビッグデータによって形成された重み行列を使用することで、ほぼすべてのアルゴリズムをシミュレートできます。入力と予想される出力を設定し、十分なデータを提供するだけで、アルゴリズムのプロトタイプが形成されます。次に、別の AI を使用して一部のノードの初期値を調整し、アルゴリズムのパフォーマンスを向上させてトレーニング効率を高めます。

ヤン・ペン氏の意見では、AI による予測は非常に困難です。まず、予測には2つの大きな困難があります。 1 つ目は、学術界から実際の産業へ移行すると、学術界での 1000 分の 1 の改善は実際には産業では無視される可能性があるということです。商業的価値の面では、価値が上がるためには指数関数的に増加する必要があります。そのため、学術界からビジネス界に AI を真に導入するのは、依然として非常に困難です。

2つ目: 商用化の過程では、比較的成熟したモデルとアルゴリズムを除き、他のほとんどのAI企業は、業界内のさまざまな顧客に応じてカスタマイズする必要があるソリューションを実装します。カスタマイズとは、企業が一定の段階まで発展したとしても、ソリューションを大規模に複製する方法がないため、大規模な利益を達成できないことを意味します。現在解決すべき2番目の難題は、標準化されたAIを出力することです。 Yan Peng氏は、Suwen DataのようなSaaS製品は開発後にクラウド上に配置されると例を挙げた。ユーザーは携帯電話番号で登録するだけで、基盤レイヤーが提供する予測分析機能を利用でき、個々のユーザー向けにカスタマイズする必要はありません。

小売業界での打ち解け

2015 年現在、AI 予測分析は医療、工業、金融業界では適用されていますが、小売業界ではほとんど適用されていません。 Suwen Dataは設立当初、越境ECからスタートし、越境EC企業Wishの商品データ分析を行い、売れ筋商品を予測するEasy Selection Platformを立ち上げました。

対象データの予測アルゴリズムには、次の 2 つの主な特徴があります。1. 適応型: 人間の介入なしに、予測に最適なアルゴリズムを自動的に選択できます。 2. 自己学習: アルゴリズムは以前の予測に基づいて継続的に学習し、最適化します。ユーザーが製品を長く使用すればするほど、精度は高まります。

このデータは、まず、商品名、画像、価格、ユーザーコメントなど、電子商取引ウェブサイト上の公開データを収集し、ノイズを除去して有効なデータを識別し、過去の売上に対して機械学習を実行して各次元の関連する重みを導き出し、ユーザーの嗜好モデルに基づいて特定の商品が人気商品になる可能性を予測します。 EasyPin Selection導入前と導入後では、加盟店の売上率が2.9～19倍に増加したことが実証されています。

スタートアップ企業なので、多くの困難に直面することは間違いありません。 Suwen Data が電子商取引分野に参入する以前から、サードパーティのデータ分析ツールや統計ツールはすでに数多く存在していました。 Suwen Data の戦略は、まず無料にすることです。第二に、人気商品予測機能は、電子商取引に直接的に大きな売上をもたらします。 Yan Peng 氏はハンドスピナーを例に挙げました。今年、ハンドスピナーが主要プラットフォームで発売されてから1週間も経たないうちに、データのモデルアルゴリズムはすでにこの製品がヒットすると予測していた。義烏では、蘇文データの製品アドバイスに従ってハンドスピナーを購入した人のうち、3か月以内に売上高が1000万元を超えた人が10人以上いた。

Yan Peng 氏の意見では、問題のデータは現在順調に発展しているとのこと。まず、標準化されたデータを備えたAI製品は発売から半年も経たないうちに、そのユーザー登録量、活動レベル、有料コンバージョン率は既に市場をリードするようになりました。 「SaaSの世界平均決済コンバージョン率は3％、国内平均決済コンバージョン率は約1％、データプロダクトの決済コンバージョン率は現在6％～7％です。」ヤン・ペンが紹介しました。 「ユーザーの1日あたりのアクティビティは競合製品を15パーセント上回っています。登録ユーザー数は半年足らずで数万人に達しています。」

質問データ*Microsoft Accelerator

Microsoft Accelerator Beijing は、リソースを集約し、エコシステムを共有するイノベーションと起業家精神のプラットフォームを目指しており、成長を続ける中国の革新的で起業家的な企業に、幅広い高品質のサービスを提供することに尽力しています。マイクロソフトアクセラレーター北京は、業界をリードする企業、投資機関、パートナー、起業パーク、政府および政策支援を結集し、マイクロソフトの社内ビジネス、マーケティング、R＆Dなどの強力なグローバルリソースを統合して、起業企業にマーケティング、販売、顧客接続サポートを共同で提供し、マイクロソフトの共同イノベーションエコシステムの発展を促進するための本格的な戦略的パートナーシップアライアンスを構築します。

Yan Peng 氏は、Microsoft Accelerator に参加した後、Suwen Data は 3 つの面で大きな利益を得たと紹介しました。まず、PR で、Suwen Data は専門的で包括的な宣伝とプロモーションを受けました。 2 つ目は、Suowen Data が Microsoft のクラウド サービスを使用していることです。 Microsoft Accelerator に参加した後、Suowen Data は 300 万ドルの信用枠を獲得し、初期段階で多額の費用を節約できました。 3 つ目は、Microsoft Cloud Services の技術チームとアフターセールス チームが、私たちが問い合わせたデータに対して素晴らしいサポートを提供してくれたことです。 4 番目に、Microsoft Accelerator は、Suwen Data がさまざまな業界のベンチマーク顧客と集中的につながるのに役立ち、販売リード獲得、フォローアップ、接続にかかる時間を大幅に節約しました。

記者の視点

2018 年までに、開発者の 75% がビジネス アプリケーションとサービスに少なくとも 1 つの AI 機能を導入するでしょう (IDC)。 2019 年までに、IoT アクティビティの 100% が AI 機能によって強化されるようになります (IDC)。 2020 年までに、30% の企業が AI を使用して少なくとも 1 つの重要なプロセスを改善する予定です (Gartner)。

AIの波は止められず、AIを実装して経済的利益を促進することが将来の焦点となるでしょう。 Suowen Data は小売業からスタートし、中国における AI 予測への扉を成功裏に開きました。 Suowen Data は、その強力な技術力と Microsoft Accelerator のサポートにより、世界クラスのインテリジェント予測プラットフォームになることに成功すると信じています。

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