ネット広告はたくさんのデータを収集して機械学習？どういうこと？にお答えします

１.はじめに

ネット広告といっても、検索に連動するリスティング広告、バナーなどの画像で出るディスプレイ広告、動画で宣伝が流れる動画広告などがあり
広告を届けたいユーザーを狙い撃ちするための下準備として、
GoogleやYahooなどはインターネット上でユーザーの属性データー収集を行っています。
今回は膨大なデーターを集めて適切なユーザーを選定する方法として、機械学習やAIという言葉がよく出てきますが、正直理解に苦しむ方もいらっしゃるのではないでしょうか。
今回は機械学習について紹介します。この記事を読むことで
IT技術が自動でやってくれることを
「とりあえずAIが自動で…！」と言わなくてよくなるかもしれません。

２.機械学習とは

結論から言うと機械学習とは、過去の実績データを集めて作った予測パターンのことです。以下の写真のようなイメージ（過去にインスタで投稿した写真を引用＠weblossom758）

上の写真では、過去の実績の要因ABCを混ぜると結果Dができ上がるというイメージですが、
要因ABCが変わってくると結果Dに傾向が出るように

膨大なデーター（ビックデータ）から傾向を把握すればかなり精度が上がる
この見つけたパターンが機械学習

機械学習がやってることは、人が経験的にやっていることと近い
人だって初対面の人に対して、「なんとなく性格が合いそう！」とか「あまり関わりたくない」とか数秒で感じた直感が当たってたりする。これは霊感ではなく統計（過去の経験で学習したパターン）

人だと結果に対してどの要因が関連していたのか判断するのはなかなか難しい、
機械学習だと膨大なデーターから結果が近いものの要因に対して、要因への寄与度が大きいか小さいか機械的に判断できるからモデルパターンを正確につくることができる

補足情報として、機械学習で作ったパターンを自動的にアップデートしていく仕組みにすると精度はますます向上。もはや自ら学習して成長していく人の知能みたいになる
これが人口知能 AIの正体！

3.まとめ

IT技術の進化によって、日常的に出現するようになった「機械学習」というワード、ビックデータやAIとも関連性が高くかなり複雑そうに聞こえます。
シンプルに考えるとそこまで難しいことをやっているわけではないのですが、膨大なデータを裁くのはやはり機械しかできません
機械学習は結果のある実績データから予測パターン（公式のようなもの）をつくることで、新たな入力データーが来た時に予測パターンに当てはめることで精度の高い予測を導き出せます。
このことを利用してネット広告では１人１人は独立で存在する人なのに、どのセグメントと近いのかどのユーザーに似ているのかなどを瞬時に判断して、広告を配信するユーザーとして見込み客かそうでないのかなどを判断しているのです。