アスクルが2026年度AI学会で優秀賞を受賞、顧客セグメンテーションの革新手法を発表
アスクル、人工知能学会全国大会での優秀賞受賞
アスクル株式会社（本社：東京都江東区）が、一般社団法人人工知能学会の「2026年度人工知能学会全国大会」において、特に優れた研究を表彰する「全国大会優秀賞」を受賞した。受賞の対象となったのは、アスクルが展開するBtoB通販サービス「ASKUL」の実購買データを用いた顧客セグメンテーションに関する研究だ。この研究成果は、特にEC（電子商取引）のデータ活用において大きな意義を持つ。
研究の背景と意義
昨今、EC業界では膨大なデータの蓄積が行われており、訪問履歴や購買履歴を活用したパーソナライズドマーケティングの重要性が高まっている。アスクルにおいても、顧客の購買傾向を把握し、適切な商品提案を行うために顧客セグメンテーションを実施している。この手法は特に、大規模ECサイトでの効果的なデータ解析に寄与するものであり、課題も多い。具体的には、大規模なデータにどのように適用し、目的に応じて柔軟にセグメント数を調整するかが焦点となる。
具体的な研究内容
アスクルの受賞研究では、K-meansクラスタリングと階層的クラスタリングという二つの手法を組み合わせている。対象としたのは、ASKULのお客様の実購買データであり、1百万件以上のデータを使った。この研究では、約400次元の実購買データを基に、データの類似性を元に顧客を分類していく手法の有効性と実用性を検証している。
具体的には、K-meansクラスタリングでは事前に設定したグループ数に基づいてデータを分類し、階層的クラスタリングでは近いデータを段階的にグループ化していく。この手法を使うことで、顧客セグメンテーションを行い、個々のお客様ごとの購買傾向に合った商品提案を実施することが可能となる。
マーケティング施策への活用
受賞を受けたこの研究の成果は、ASKULのマーケティング施策に実際に活用されている。具体的には、ECサイトでのレコメンド機能の向上や、顧客一人ひとりに対応した商品提案を行うための小冊子などに応用されている。これにより、顧客満足度の向上や販売促進につながることが期待される。
受賞に関する詳細
「2026年度人工知能学会 全国大会優秀賞」の発表タイトルは「K-means階層的クラスタリングを用いた顧客セグメンテーションの実践」であり、アスクルからは佐藤雄治、榮田元、山内大翔、牟田篤兄、およびアクセンチュアの高野純二が受賞者として名を連ねている。詳細については、こちらのリンクで確認できる。
今後の展望
アスクルは今後もAIやビッグデータを駆使して、顧客ニーズに応じた商品やサービスの進化を続けていく計画だ。受賞を機にさらなる研究と開発を進め、業界の先駆者としての地位を確立していくことが期待されている。これにより、顧客にとっても、より利便性の高いサービス提供が可能となるだろう。
なお、この記事に記載の情報は発表日現在のものであり、変更される可能性があることにご留意いただきたい。
会社情報
- 会社名
- アスクル株式会社
- 住所
- 東京都江東区豊洲3-2-3豊洲キュービックガーデン
- 電話番号
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