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機械学習の精度と売上の関係

最近考えていることをつらつらと

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データ分析精度と売上曲線
中山ところてん
今日の話
データサイエンティスト協会の資料より引用 http://www.datascientist.or.jp/news/2014/pdf/1210.pdf
ビジネスモデルを考える
売上
精度
①:リニア型
②:早期飽和型
③:ロジスティック型
④:Winnar Takes All型
⑤:バイアス型
ビジネス面の制約条件を考える
• 「人工知能で何とかしてください」
• この案件はどのタイプの利益モデルか?
• 人間のリプレイスが目的なので、人間より精度が高ければよい?
• 今の人間の精度は95%位なので、それよりも精度が高くなければ使えない
• 今の人間の精度は60%位なので、それよりも精度が高くなければ使えない
• 60%であれば、簡単なルールベースや画像処理で到達できる可能性が高い
• 機械学習を使わなくても改善が出来る
• 要求される精度次第で、使う技術が異なる
• 自らの立ち位置によって、精度売上曲線の意味が変わってくる
• 内製と下請け
YahooとGoogle
• Yahooは自社の検索ビジネスをロジスティック型だと思い込んでいた
• これ以上投資しても売上が増えないと思っていた
• http://blog.livedoor.jp/lionfan/archives/52682119.html
• GoogleはYahoo以上の投資を行い、市場を全部奪い取った
• 情報検索市場は、Googleによってロジスティック型からWTA型へ
売上
精度
Yahoo
Google
NetflixとAmazon
• NetflixやAmazonはバイアス型のビジネスモデル
• 既存ビジネスが利益を生む状態
• 機械学習により追加の売上が得られる
• 少しの改善が大きな利益を生む状態になっている
• 既存ビジネスの余剰利益が、機械学習への投資を可能にする
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