ディープラーニングの原理とビジネス化の現状 (7) 株の売買にディープラーニングを活用

従来は店舗内で収集できる顧客情報は限られていたが、ABEJAのディープラーニングを使えば、年齢層別の来店人数、滞在時間、動態などの情報が得られる。そして、この情報を使って売り場位置の最適化を行なったり、店員の配置を最適化したりして、売り上げの増加やコストダウンを行うことができる。

また、これをPOSデータなどの従来の情報と組み合わせると新たな価値が生み出せるという。

このABEJAの技術はインストアアナリティクスだけでなく、広い範囲に適用できる可能性を持っている。

例えば、渋谷のスクランブル交差点を通っている人の年齢層などを識別して、そこに居る人に向けた広告をビッグスクリーンで流すなど、東急電鉄とタイアップして、どのように使えるかという可能性を探るという。

ディープラーニングは学習をすれば、何でも識別できるという魔法の杖ではないが、いろいろな分野で、従来はできなかった識別ができるようになってきている。そうなると、当然であるが、ビジネスに応用しようという動きが活発になってきている。しかし、識別を絶対に間違わないという訳ではなく、ある程度のエラーを許容して、どのように使うかが重要になると考えられる。