MACT INTELLIGENCE™
MACT INTELLIGENCE™｜成果を再現する統合知性エンジン
Service
サービス詳細
- 成果を科学し、再現する。
- MACT INTELLIGENCE™は、AIが「成果の理由」を学び、「次の打ち手」を導くための統合知性システムです。GNN（Graph Neural Network）による顧客行動学習、ROI期待値最大化アルゴリズム、そしてRAG（検索拡張生成）による自然言語施策提案。この3つを融合することで、データ分析の域を超えた“自律的なマーケティング最適化”を実現します。
感応度行列アルゴリズム
顧客とチャネル、行動イベントを有向グラフ化し、感応度α_iを算出。<独自の数式>w_ij = α_i × F_i × exp(-β × T_i)により、時間経過・接触頻度・寄与度を統合評価。「何が成果に効いたのか」を定量的に特定します。
ROI期待値最大化エンジン
LTV予測と感応度行列を連動させ、ROI_i = (予測LTV増分 × 実現確率) ÷ 施策コストの構造でROI期待値をリアルタイムに算出。コスト効率を軸に、成果最大化をAIが導きます。
RAG生成AI（提案文エンジン）
過去の成功事例DBをAIが検索・参照し、顧客セグメント別の最適施策を自然言語で自動生成。生成AIが提案文を出力することで、戦略から表現までを一貫支援します。
時系列学習による継続最適化
AIは実施結果を再学習し、モデル精度を自己更新。RMSE（誤差閾値）を監視し、精度が下がった場合のみ自動再訓練を実施。“成果が進化するAI”として常に最適化を維持します。
LTV予測×行動データ統合
広告・CRM・購買などの異種データを顧客単位に統合し、GNNモデルで「顧客×チャネル×時間」の因果構造を解析。LTV（ライフタイムバリュー）を未来予測します。「顧客行動を時系列有向グラフとして学習」「因果影響度（α_i）を定量推定」「施策の結果に至る“行動経路の学習“」これは一般的なLTVモデルではできず、MACT INTELLIGENCE™の独自性の源泉であり特許技術の核心です。
可視化・提案ダッシュボード
「RAG生成結果画面」で、すべての分析結果を統合表示。ROI、感応度、施策提案が一目で確認可能。意思決定が直感的に“見える化”された、MACT独自のインターフェイス。※本インターフェイスは、導入企業のBI環境、指標設計、意思決定レイヤーに応じて、最適な形にカスタマイズされます。
Method
MACTの提供価値
- 「再現性」を科学する、MACTの独自理論。
- MACT INTELLIGENCE™の設計思想は、単なるデータ分析やAI自動化ではなく、「成果を再現可能にする知性」です。過去の成功要因を因果構造として学習し、未来の打ち手を確率的に再現する。 この“再現性の数理化”こそが、MACTの提供価値の中核です。また、MACT INTELLIGENCE™ の唯一性としては、LTV予測 → 感応度行列 → ROI最適化 → RAG生成AI → 出力 → 再学習という “循環型AI構造” にあります。
Step
サービスの手順
- step
- 1
データ統合と構造化
広告・CRM・購買データを統合し、顧客行動系列を時系列グラフに変換。 GNNモデルが「顧客→チャネル→成果」の因果を学習します。
- step
- 2
LTV予測・ROI算出
AIが顧客ごとの将来LTVを予測し、ROI期待値を算出。 ROI最大施策を選定することで、効率的な施策判断を自動化します。
- step
- 3
感応度行列の生成
各チャネル・施策の寄与度α_iを算出し、「どの施策が成果に最も効いているか」をAIが提示。戦略の“再現因子”を抽出します。
- step
- 4
RAG生成AIによる施策提案
AIが過去事例を検索し、最適施策を自然言語で提案。提案文（メール・キャンペーンコピーなど）は、成果データに基づく根拠付き。
- step
- 5
出力・検証・再学習
RAG生成文を実施後、結果をAIが再学習。RMSE閾値で精度管理を行い、常に高精度なモデル状態を維持します。
