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人間の知能や行動をモデル化し未踏の問題を解決 ベイジアンネットワークによる行動予測・推薦エンジン
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ベイジアンネットワークとは?

ベイジアンネットワーク(ベイジアンネット)は、18世紀の数学者であったトーマス=ベイズが発見した「ベイズの定理」をベースに構築されています。ベイズの定理とは、過去の経験から未来に何かが起こる可能性について
条件付き確率を使って推測する定理です。

ベイズの定理

ベイジアンネットワークとは、人間の行動予測、異なる人格間のマッチングの最適化、多種多様な要因が複雑に絡み合っている事象の将来予測など、不確実で絶えず変化するために数式で表現が困難なものを、
ベイズの定理を巧妙に利用したアルゴリズムにより、「確率付ノード」と「ノード間の依存関係」で
表現し、確率ネットワークの形態でモデル化したもの
です。

例えば優秀な販売スタッフは、お得意様の過去の購買履歴・個人的嗜好・最近の興味や最近の流行から、
「この商品を薦めれば、たぶん購入してくれるだろう」と見込みを立て、販売を行っています。
仮に、お得意様がお勧め商品を購入してくれなくても、お得意様とのやり取りから、非購買要因を見つけ、
「次回は、もっと的確な商品お勧めを実施しよう」と、接客レベルを向上しています。

このように、

  1. 様々な要素をベースに、一部の要素が未知である場合には他の情報を元に要素を予想し補完することで、
      多少曖昧であっても一定の回答を出すこと
  2. 仮に、一度出した回答が正しくなかった場合には、当結果を踏まえ、次回は更に的確な回答を出すこと

は、日常生活やビジネスの場でも行われています。この考え方がベイジアンネットの基本となるものです。

トーマス・ベイズの時代では、ベイズの定理を人の行動予測などに適用することは技術的に不可能でしたが、CPUの高度化などコンピュータの出現とハード・ソフト両面での発達により、当ベイズの定理の発見から約3世紀後、ようやく実用化レベルに達し、ベイジアンネットワークを活用した高度なモデライズ・サービスをお客様に提供出来るようになりました。

商品推薦ソリューションのベイジアンソリューションモデル