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【AI予測の時代】SalesforceのEinstein予測ビルダーのパイオニアプログラムに参画中

執筆者:Hara Yuka

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Salesforceパイオニアプログラムに参画中!

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こんにちは!マーケティングデザインの原です。

弊社の関連会社マックスヒルズが、なんと!

SalesforceのAI予測分析「Einstein予測ビルダー」のパイオニアプログラムに参加しております。

日本ではまだまだ数少ない、活用事例への取り組みです。

プログラムの流れや、設定で困ったことを随時ブログでレポートしたいと思います。

 ◆目次◆

  1. Einstein予測ビルダーとは?
  2. パイオニアプログラム参加の条件は?
  3. 海外とのミーティングの進め方は?

 Einstein予測ビルダーとは?

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SalesforceのEinstein予測ビルダーをご存知でしょうか?

『Salesforceにあるデータから機械学習の予測モデルを作ることができる』機能となります!

下記は詳しいEinstein予測ビルダーの解説になります。

AIを活用するのはハードルが高そうと思いがちですが、ノンコーディングで既存のデータを分析し予測をすることが出来ます。

 


Einstein予測ビルダーとは?
・誰もが簡単にSalesforceにあるデータから機械学習の予測モデルを作ることができる
・専門的な知識は不要でマウス操作のみで作れる
・はい/いいえの 2択の質問項目と、数値項目を予測することができる

AIを使ったカスタムの予測モデルがノーコードで構築 Einstein予測ビルダーを提供開始
★Trailheadで予測ビルダーについて詳しく見る

英語の動画になってしまいますが、公式紹介ビデオもイメージが付きやすいです。

パイオニアプログラム参加の条件は?

Einsteinのプロダクトマネージャー から1対1で、一定期間アドバイスを頂くことが出来ます。

Einsteinの活用事例は、まだ日本ではそれほど多くないので、このサポートは大変嬉しい限りですね!

Salesforce側でも、貴重なユーザからのフィードバックを貰えるということで、お互いにメリットがあるというプログラムになります。

ただし、参加にはある一定の基準を満たしていなければなりませんでした。

最低限、このプロジェクトを進めていく上で必要となるのは下記2つだと考えられます。こちら側からは分かりませんが、

他にもSalesforce 側で選定条件があったかもしれません。

 

◆ベースになる必要条件

  1. 英語で、Salesforceの設定仕様など説明できる必要があります
  2. Einsteinは過去のデータを元に予測をたてる為、ある一定数ボリュームのデータ(レコード)が必要です

 下記は、Einstein予測ビルダーで、モデルを作成する際の設定画面になります。画面例となりますが、予測を稼働させるには「データチェック」において一定数のレコードが必要なことが分かりますね。(※2020/1/30時点)

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詳しい仕様はこちらのSalesforceヘルプ「Einstein予測ビルダー・データのチェック」をご参照ください。

海外とのミーティングの進め方は

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マーケティングデザインの原と、Einsteinプロジェクトマネジャーを中心に実プロジェクトを進めています。

プロジェクトの序盤は、だいたい週に1回程度でWeb会議をしていました。

ただし、私もプロジェクトマネージャーもネイティブではありません。

認識のズレを出来るだけなくすように、資料や議事録を、きちんと文章で残すように運用を変更しました。

そうすることで、他のプロジェクトメンバーに共有するにもスムーズに!内部情報を多く含んでいますので、

全てを見せることは出来ませんが、下記のように、「Quip」(ドキュメント共有ツール)を使用し、1つのプロジェクトシート上でやりとりをしています。

※Quipについて詳しく知りたい方はこちら⇒オフィスでの働き方の常識を変えるITツールをご紹介! ~ドキュメント編~

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日本人同士の会議より、何倍も事前の資料準備が必要になります。

しかも、ミーティングの前に、こちら側で社内での意見を予め決めておかなければいけない、かつ、Salesforceの設定項目名には、

日本語の表記のものも多く存在しました。画面を共有しただけでは、すぐにお互いの理解を得るのが難しいです。

別で、項目の英字対応表などを作成する必要がありました。

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また、社内運用状況の把握や、オブジェクトの項目を一度全て洗い出し精査する必要があり、モデルを動かす前の「データ準備」に時間がかかります。

なかなか一筋縄ではいかないですね!

2019年末から始動している本プロジェクト。作ったモデルは、10以上にまでなりました。

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ようやくアウトプットを見せれるようになってきたので、またブログで紹介できたらと思います。

最後まで読んでいたいだきありがとうございました。それでは、次回もお楽しみに!

 

 

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廣見 剛利
代表取締役社長

20代の頃から、営業会社の組織を率いるかたわら、営業の重要性を認識しながらも、営業の限界について自問自答をし続ける。30代でCRMとSFAに出会いその限界を打破する光が見えつつも、変革しなければならないプロセスの多さに愕然とする。40代に入りマーケティングオートメーションと出会い、見込み客獲得から、見込み客教育、商談化のプロセスの自動化について体現する。商談化前が自動化されることにより、商談後の生涯顧客価値を最大化させるプロセスの見える化、見える化による再現性のある営業組織づくりを実現。同じ悩みをもつ日本企業の解決策を提供すべく、マーケティングデザインを設立。詳しくはこちら

三宅 毅
CMO(最高マーケティング責任者)
2000年半導体部品メーカーに入社。企画部門にて3次元CADの導入などによる業務効率化を成功させる。その後、CAE専門企業に移り、マーケティング活動全般、2008年Salesforce導入プロジェクトに関わる。マーケティングの可能性を追求すべく、2015年にBtoBマーケティング専門エージェンシーにて、Pardotなどの最新のマーケテイングオートメーションツールの導入や各種業界を支援。2017年5月より現職マックスヒルズのCMOとしてマーケティング活動から、会社の生産性向上などHR部門も統括。また、マーケティングデザインの設立にも携わり、中小企業における人材の育成にもつとめている。 Salesforceの導入事例として関連会社のマックスヒルズで掲載されました。詳しくはこちら
Hara Yuka
カスタマーサクセス
上司であります三宅と共に、Webマーケティング業務に携わっております。前職のITコンサルティング会社では、SAP等の業務基幹システムのユーザーシステムサポート業務に従事し、お客様は国内のみならず、海外ユーザーにも対応しておりました。マーケティングデザインでは、ブログ記事を執筆する機会が多く、システムなどのIT・Web関連が苦手な方でも、分かりやすく伝わるように心がけております。日進月歩する分野ですので、最新の情報を出来る限りキャッチしつつ、役立つ情報を発信できるように、頑張っていきます!