Brain padviztact

機械学習の力で、
誰でも簡単に使える拡張分析ツール
BrainPad VizTact

Analytics Innovation Company
©BrainPad Inc.
Strictly Confidential
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なぜ拡張分析か？

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データ分析のテーマ
多くの企業でAIやML(機械学習)の活用が広がっている
• 分析の難度が高くなった
数値データから画像認識に
画像を学習し、自動的に人や
風景の写真を分類する。
深層学習
• 分析するデータが増えた
数万件から数億件ビッグデータに
数千万件、数千項目のデータ
から未来を予測する。
機械学習
• 分析の範囲が広くなった
あらゆるものが数値化された
データからルールや傾向などの
気づきを得る。
要因分析
これらの分析手法を駆使することが競争優位を維持するために不可欠。

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分析のテーマと人材の関係性
データ分析の難易度によって必要な人材とスキルが異なっている。ビジネス上の問題の
解決には、必ずしも深層学習のような高度な分析が必要とは限りません。
量とスピードを要求される意思決定の場では、機械学習と要因分析が必須であるが、
現状では一番少人数のデータサイエンティストに負荷がかかっています。
少
多
インフォメーションアナリスト
基本的にはExcel、一歩進む
と、Tableau、QlikView、
Power BIなどのビジュアル
ツールを利用する。
多少
R、Python、SAS、Matlab、
SPSS、Statistica、SQLなど
を使いこなし、統計、機械学
習、深層学習などを実施する。
データサイエンティスト
１％以下
シチズンデータサイエンティスト
多くのデータ分析を熟せる、
2020年までに分析の“量”は
本職のデータサイエンティストを
超えると予測されている。高度
な予測まで担当する。
97％以上
要因分析
深層学習
機械学習
3％以下

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多くの企業が直面している課題
上記の課題を解決するため、「拡張分析(Augmented Analytics)」という
概念をベースに、機械学習・自然言語・ビジュアル分析を組み合わせた
ソリューションが急速に注目を集めています。
日々意思決定の分析を行うための
人材不足、作業時間不足が大きな課題になっています
• 統計解析が分からない
• 仮説構築が大変
• 複雑な要因が見つけられない
• すぐに結果が欲しい
現場で意思決定する場面が非常に多く、
生産性を向上することが
収益のカギになる！

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Augmented Analytics（拡張分析）とは？
ML(機械学習)・AIなどの技術をもって人の気づきを拡張していく
ルール01 “気温、湿度、風向きが影響”
ルール02 “タバコとお酒の売り上げが低く、学校の近く”
・・・・・・
ルール54 “気温が低く、昼時であれば売れる”
（課題）
スポーツドリンクの売上が
高いのは、どういうとき？
機械学習、AIによる分析結果をビジュアルで表現
発見したパターンを、分かりやすい言葉で説明
“何が起こっていたか？” ではなく “なぜ起きたのか？”に注目
テーブル内の広範なデータからルールを探索・提示
機械学習がデータから見つけたルールを示唆

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拡張分析ツール BrainPad VizTact

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拡張分析ツール『BrainPad VizTact』
ビジュアルで表現
機械学習
AI
自然言語検索
自然言語生成
１
２
３
対話型インターフェース「ストーリー機能」を搭載
実務者の疑問を即座にツールが回答します。「情報（データ）＋問題点（KPI）＋要因分析＋ネクストアクションへの示唆」を
提示してくれます。
短時間で複雑なデータの分析が可能
要素が多ければ多いほど細かい分析は出来ますが、人がやるとなると膨大な組み合わせに苦しみます。BrainPad VizTact は、短
時間で複雑なデータから、機械学習を応用し、素早くルールを発見します。
誰でも使える簡単な操作性と、わかりやすい分析結果が特徴
画面からデータをアップロードし、KPI を設定するだけで、KPI にインパクトを与えているルールやパターンを発見して、意思決定につ
ながる示唆を自然言語やビジュアルで素早く提示してくれます。

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BrainPad VizTactによるデータ分析
 Smart Discovery : 複雑なデータからパターンを発見
 モデルの柔軟性と透明性 : ターゲットに対する人間が理解できる数クリックで構築可能
 アドホックレポート : 対話式でビジュアルレポートをIT部門の支援なしで作成可能
DON’T ANALYSE, JUST ASK
数分でデータに潜む複雑なルールとパターンを発見
セグメンテーション：
KPIの特徴とルールを発見し、KPIを最も特徴
づけるためのセグメントを自動生成。
要因解析:
KPIに影響のある数値や条件を理解。
比較分析:
2つグループ間における、統計的な分布の違いを理解。
データ読込パターンの自動発見Excel,csv
ダッシュボード&ドリルダウン:
KPIの生成とスライス＆ダイスして、KPIに影響を
与える相違点を把握。
ビジュアルディスカバリー：
隠れたパターンをデータから発見するため、データ
のビジュアル化を実施。

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独自のセキュリティ対策でデータを保護
社内の内部データを変換して別データにし、クラウド環境にアップロードします
• クラウドにはデータ難読化処理された意味のないデータをアップロード。
• 分析結果がゆがまないように、統計的な傾向は崩さない方法にて変換。
• 結果を確認の際にはブラウザ上で復元され、意味のある形に復元。
• ログインアカウントが盗難にあっても、同一PCからでない限り、データの閲覧ができない。
オリジナル
“名前“
オリジナル
“年齢”
David 34
Jane 45
Sidney 23
様々なデータをクラウドにアップロードする際に、DBの暗号化、ネットワークの暗号化
だけではなく、独自のデータの暗号化によりセキュリティを高めています。
難読化後
aa
難読化後
bb
K02dk?ksjhdf1 0.342
J01sk?r91k?ks3 0.551
4Am38&sdkw30 0.211
PC上のブラウザクラウドサーバー
① データに対して難読化処理を
実施し、復元困難な状態で転送
② データ分析結果は難読化された
形式で送信
DB
③ ブラウザではマッピングテーブルを使
用して自動的に元のデータ値を復元
し、分析結果を表示

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代表的な機能一覧
難読化処理
アップロードするデータをブラウザ側で暗号化
してクラウドにアップロード。復号化するマッピ
ングファイルはクライアント上にあり、ブラウザ
上のメモリで復号化を行う。
データのクラウドアップロード時にデータの安
全性を確保する。
KPI設定
全変数に対してヒストグラムを作成。連続値
の場合は、グループ化なども自動で行う。
KPI（目的変数）の設定も可能であり、設
定されたKPIに対しての分析を実施。
セグメンテーション
KPIに対するセグメンテーションモデルを作成
し、要因を明確にする。内部的にはディシ
ジョンツリーのアルゴリズムが動いて分類を
行っている。
アウトプットの見せ方は複数あり、特定ノード
をドリルダウンして、スマートサーチのグラフの
作成も可能。
スマートサーチ
名義変数、連続変数のフィルタ条件を組み
合わせていくが、条件に合っているほど中央に
近づいていくグラフ。
また、プロットを色や配置を変数の情報で分け
ることもできる為、視覚的にわかりやすく把握。
比較分析
母集団を2グループに分け、それぞれのグルー
プの分布が、各変数でどれだけ異なっているか
を把握することができる。
レスポンスがあるグループと無いグループで、各
変数の分布の違いを把握などで利用可能。
要因分析
連続値のKPIに対して、どのような変数の組
み合わせが説明しているかを内部的には統
計モデル（回帰分析）の構築を行って、グラ
フィカルに表示。
変数の組み合わせを棒グラフ、プロット、折れ
線グラフなどで表現。
要因説明
要因分析により発見されたルールを、自然
言語やビジュアルを使い詳しく説明。
どのような要因が効いている、どのような条件
だとKPIが大きく変動し影響を受けているの
かを詳しく説明。
スモールマルチプル
連続値のKPIに対して残りの全変数との関
係性を調べる。同じく連続値の変数があれ
ば、相関係数を算出して、相関が高いほど
紫色の散布図になり、そうでない場合はオレ
ンジ色となる。

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BrainPad VizTact どこで使われている？

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様々な分野で活用可能
広告効果測定
商品分析
顧客分析
HR Tech
Growth Hack
広告のターゲティング、効果の高い条件の発見
収益性、利益率の高い商品の条件や要因の発見
顧客セグメンテーション、ターゲティング、要因分析
従業員の人材育成、採用、リテンションなどの分析
繰り返し行われる成長を目指すための分析の基盤として
ルールとパターンを発見し分析担当者に示唆を与えます。

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ファーストフードチェーンの例では、従業員の在職期間についてとても分かりやすいモデルを構築する
ことができました。ターゲットを絞ることで、採用活動を最適化することが可能になりました。
ターゲットを絞った採用は、応募者セグメントを最善の期間で特定することで達成できた。
VizTactを使用した分析例:採用の最適化
新しい採用期間最適化ルール
• # of 2015~2016 転職: 30,000
• # of [在職期間<1年]: 21,500 (72%)
• # of [在職期間<90日]: 6,600 (22%)
Tenure before Turn-Over
Age
十分改善の余地があるが、
どうすればいいか分からない。
• 年齢が20歳以上の場合は平均より76日長い
• 年齢が20歳未満の場合は平均より31日短い
• 年齢が20歳以上かつ現役大学生の場合は平均より129日長い
• 年齢が20歳以上かつすでに大学卒業の場合は平均より9日長い
◎
BI ツールによるビジュアル化 VizTact で機械学習のルールを発見

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BrainPad VizTact はどう使う？

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従来の分析プロセスとの比較
プロセス①：仮説を構築
BIでビジュアル化し、全体状況を
把握し仮説を立てる
従来 VizTact
プロセス②：分析を行う
仮説を証明するために、各種分
析のアルゴリズムで試行錯誤
ある事象が起きる要因について追及したいときに、VizTactを使用する場合ははるかに早くなり、
意思決定場では強く支援してくれます。今まで試行錯誤して行ってきた要因分析より効率よく
適切なアドバイスが得られます。
プロセス③：言葉による説明
自然言語で資料に結果を分か
りやすくまとめる
分かりやすいビジュアル
機械学習によるルール発見
自然言語での結果の説明

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BrainPad VizTactで要因発見
【テーマ】顧客の購入金額に影響している要因を見つけたい
KPISTEP１：分析したいデータを用意する
STEP２：データをアップロードする
ドラッグ＆ドロップ
ターゲットの項目「購入金額」と説明に使用
できるような項目を一つのファイルにまとめる
フォルダからもしくはアプロード画面にドラッグ＆
ドロップでデータをアップロード

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BrainPad VizTactで要因発見
STEP３：KPIを設定する
KPIに設定
STEP４：要因を確認する
 性別が男と [ 45 ≤ 年齢 < 50 ]である場合、購
入金額は 395951.9円で、全体平均289818
円より106133.9円高くなります。
 性別が男と [ 40 ≤ 年齢 < 45 ]である場合、購
入金額は 393989.74円で、全体平均289818
円より104171.74円高くなります。
自然言語
ビジュアル
 金額（費用）単位を円に設定
 KPIの平均を選択する
確認したい項目「購入金額」をKPIとして設定する
ビジュアルと自然言語で要因を確認する

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トライアルプラン内容
2ヶ月伴走プラン（ライセンス込み）
前提条件：
• お客様側が分析データの準備が可能な状態です
• フィードバックのアンケートへご回答いただけます
内容：
• 2ヶ月間限定、最大5ライセンスまで
• ツールの操作説明（2時間）
• 分析データの作成（1分析テーマのデータ作成、最大3種類データまで対応例：顧客マスタ、商品マスタ、購買履歴など）
• 週1回1時間ワークショップ込み（希望される場合）
価格：
２ヶ月合計：３0万円（税抜）
※分析テーマ追加の場合1テーマ付き10万円（税抜）、データ作成必要ない場合10万円割引

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20
年間プラン内容
ユーザー数 1ユーザ月額年間価格
1～9 ￥80,000 960,000円/年（80,000円/月）～
10～24 ￥60,000 7,200,000円/年（600,000円/月）～
25～49 ￥40,000 12,000,000円/年（1,000,000円/月）～
50～99 ￥30,000 18,000,000円/年（1,500,000円/月）～
100～￥20,000 24,000,000円/年（2,000,000円/月）～
※自社環境、オンプレなども対応可能、別途開発が発生するため、環境と条件別に別途見積もりとなります。

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