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| 日本マーケティング学会 カンファレンス・プロシーディングス Vol.11 |
| カスタマージャーニーマッピング自動化における説明可能性の適用限界 |
| 岡崎 孝太郎 SONAR アカウントプランナー |
| 羅 國彦 SONAR サイエンティスト |
| 発行：2022年11月11日 |
| 分類：一般報告 |
| 掲載形態：報告概要 |
| 要約 ： マーケティングにおける人間-AIシステムの実現としてカスタマージャーニーマッピング(CJM)の自動化を論じた先行研究は，説明可能なアライメントで人間とAIの両方の視点を汲む定式化をし，これに沿って予測モデルを合成，領域固有の要件と観測からCJMを出力する。そして応用例としてオーバー・ザ・トップ(OTT)サービスにおける視聴ログに適用し，番組編成や制作上の戦略意思決定への有効性を実証している。本論ではこのCJMの説明可能性の適用限界を示す。説明可能なアライメントは，モデル依存性が領域の意思決定の様式に適うのかを評価する。応用例では，観測次元を縮減しながら潜在的な特徴量を表す多様体の抽出と，その特徴量の状態間遷移という二つのモデル依存性がその様式に適している。そこで両技術について，ハイパーパラメータが局所的な説明におよぼす影響と，領域の独自性として現れる性質を，複数のモデル間で比較対照によって明らかにする。 |
| キーワード ： 意思決定インテリジェンス ロバストAI 生成モデル 状態空間モデル OTTサービス |
| ページ ： pp.245-247 |
| ファイルサイズ ： 988KB |
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