どうやら、dTVでは多くの動画を見るほど脱会率が低いという点に注目して、多く動画を見せれば脱会率が下がるだろうという逆の関係におきなおして対応することにしたようだ。 多くの動画を見せるには、ユーザ行動を分析し、正しくその人が見たい動画をレコメンドする必要がある。
二つのアプローチで動画をレコメンドする方法を記載する。
- もっとも単純な方法で、人間の評価者を用意しておき、そのシーンの状況を説明するベクトルを取り出す。 そして見た動画にたいして似たベクトルを持つ動画をレコメンドする
- 協調フィルタで似たデモグラを持つ人を一つのクラスタとして、レコメンドする
- 単純な仕組みで動いている
以上の施策の結果、視聴時間を平均で二倍にすることができるようになったようだ。
- 具体的にKPIを定義して、電話応対の離職率を下げるなどを目標に、可能な限り、応対者の負荷を減らすように設計する
- 殆どの電話応対する案件は非常に単純な案件であるので、AIがなんとかできると期待される
- 実際に離職率が下がったらしい
- IBMのオフィススイート的な製品
- 99%以上の稼働を担保して、セキュリティを担保するために、仮想デスクトップに色々押し込んだらしい
- AIの話してなくないですか
- ピアソンVUEで取得できるらしい
- 機械学習全般の知識が要求される
- わたしの目から見ても、妥当性があり、AIの教科書的な知識が要求される良い問題のように見えた