人工知能は「出版不況」を救うか？AIによる書籍需要予測という試み

コメント

注目のコメント

• 齊藤 三希子

  （株）スマートアグリ・リレーションズ（バイオマスレジングループ） 社長執行役員

  ・2018年03月26日

  書籍だけではなく、AIにより、将来の商品需要予測が正確にできるようになれば、PLC（Product Life Cycle）を大きく変えることができるようになるので、そうなれば本当に面白いなと思います。
  
  販売機会損失を短縮化できるだけではなく、消費者は欲しい商品を購入しやすくなると思います。
  
  予測するには、過去のデータ蓄積が重要となりますが、データがないか、官民で蓄積されていてもオープン化されていないため、使用できないことが一番のボトルネックかと思います。
  
  いつ、どんな商品がどれだけ売れたかのPOSデータは、かなり集積され手いると思いますので、各企業がデータを拠出してくれる仕組み作り、データが自動的に蓄積される仕掛けが一番重要ではないかと思います。
• 山崎 俊彦

  東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻　教授

  ・2018年03月26日

  何度かコメントしていますが、テレビドラマの視聴率も第一話が放送される前にだいたい±2.2%以内の誤差で予測できますし、どの要素がどれくらい視聴率に寄与しているかも予測できます。インターネットでの検索動向やTwitterでのつぶやきも含めて解析。
  
  福島悠介, 山崎俊彦, 相澤清晴, “放送前の情報のみを用いたテレビドラマの視聴率予測,” 映像情報メディア学会誌, vol. 70, no. 11, pp. J255-J261, 2016. http://doi.org/10.3169/itej.70.J255
  
  
  また、生放送番組の視聴者数や離脱率もある程度予測可能。これができると事前にVMを何台起動しておくべきかなどコストの議論ができます。下記はSchooさんとの共同研究結果。
  
  福島悠介, 山崎俊彦, 相澤清晴, 森健志郎, 鈴木顕照, “オンライン動画学習サービスにおける閲覧数・離脱率の推定,” 映像情報メディア学会, ヒューマンインフォメーション研究会 (ITE-HI), 2017.
• Matsubara Yoshiya

  ハイブリッド書店honto UX企画部 副部長

  ・2018年03月26日

  素晴らしい試みだけど、需要が固定的にあったときに、それを受けての生産部門の効率化のように見える。需要を作る、火を付ける確度を高める仕組みも必要に感じる。