MatrixFlow導入インタビュー

事業をさらに成長させるため、他社システムからMatrixFlowにリプレイスを実施（株式会社MyREVO）

株式会社MyREVOは2022年2月に創業し、大学、専門学校向けに学校経営に関するデータ分析を通じたサービスを提供しています。 現在は学生募集を中心に、その学校に蓄積された多くのデータを使い、その学校に適した施策を検討・実施するための機械学習を通じた分析と予測を提供しています。 MatrixFlowを導入したことで、機械学習ついて深い理解がなくても、影響度の数値を見るだけで、そのアウトプットの重要性を理解してもらえますし、そこからどういった行動を取るべきかまで、セットで提案できるようになりました。 結果として、受注率が格段に伸びています。

取材にご協力いただいた方：
CEO　隈本 圭佑　様
COO　今井 貴文　様

インタビュアー：
株式会社MatrixFlow　営業部　中島 龍征

【導入前】

ー御社の概要や事業内容について簡単にお聞かせください。

今井氏
弊社は今年の2月に創業し、大学、専門学校向けに学校経営に関するデータ分析を通じたサービスを提供しています。
現在は学生募集を中心に、その学校に蓄積された多くのデータを使い、その学校に適した施策を検討・実施するための機械学習を通じた分析と予測を提供しています。

いざ本稼働させてみると色々な課題にぶつかった

ーMatrixFlowを導入されるまでは他のシステムを導入されていたのですね。

今井氏
はい、元々のサービス提供については、他社システム（以下A）の導入で開始していました。
Aを導入した際、実は並行してMatrixFlowも検討していたんですが、Aのトライアル実施時、非常に簡単にアウトプットが出せたのでAを導入することにしました。
しかし、いざ本稼働させてみると色々な課題にぶつかってしまったんです。

そこで、システムの入れ替えを検討しようと考え、改めてMatrixFlowにお声がけさせていただきました。

アウトプットからネクストアクションを導き出せなかった

ーそのシステムを使用する中でどういった課題が出てきたんですか？

今井氏
大きく分けて２つあります。
まず、読み込んだデータの機械学習プロセスが自動化されすぎていたことです。
もちろんノーコードツールであるが故、プロセスが自動化されていること自体は良いことです。
しかし、その中身があまりに自動化されているとアウトプットがどういうロジックで算出されたのか、お客様に説明できなくなってしまうという弊害が生まれました。

さらに課題を感じていたのはアウトプットからネクストアクションを導き出せなかった点です。
ちょっとイメージがしづらいと思うので具体例をお伝えしますね。

タイタニックという映画があるじゃないですか。
仮にタイタニック号に乗っていた人々のデータ（※）が手元にあったとして、生き延びる可能性を高めるためにどういうアクションを取るべきか導き出そうとしたとします。
例えば、事故で亡くなってしまう確率がフロアごとに出せる場合に、死亡率の高いフロアにいる人は生き延びるためにはそのフロアから移動した方が良いというアクションが分かりますよね。
しかし、タイタニック号全体でまとめて死亡率が◯%だというデータしか得られないとすると、次にどういったアクションを取れば良いのかが分からない。これが顧客への提案時に生じていた最大の課題でした。

※約 100 万人以上の方が利用している世界最大のデータサイエンスコンペティションプラットフォーム「Kaggle」の中でも、特に有名な課題として「Titanic : Machine Learning from Disaster」（機械学習によるタイタニック号の生存者予測）があります。

【導入後】

MatrixFlowによって顧客の反応が圧倒的に変わっている

ーMatrixFlowを導入したことにより、どういった変化がありますか？

今井氏
提案を行なった際、顧客からの反応が抜群に良くなっています。
以前はアウトプットの算出ロジックが省略されていたため納得感の高い説明ができず、かつそこからネクストアクションを見出すことが出来なかったのは前述した通りです。

しかし、MatrixFlowを導入したことで、機械学習ついて深い理解がなくても、影響度の数値を見るだけでそのアウトプットの重要性を理解してもらえますし、そこからどういった行動を取るべきかまでセットで提案できるようになりました。
結果として、受注率が格段に伸びています。

ーMatrixFlowを実際に使用してみてのご評価はいかがですか？

今井氏
導かれたアウトプットに対してなぜそうなったかという理由が非常に明確です。
これがまさに顧客への説明時に最重要となる点なのですが、MatrixFlowではその算出理由が可視化されているため、顧客への説明時に双方が納得感を持ってアウトプットを見ることができます。
機能についても、仮に不明点があった際はカスタマーサクセスに問い合わせると寄り添ったサポートをしてくれます。
機械学習を勉強し始めたとしても、システムを使いながら成長していけるのではと思います。

【今後期待すること】

良きパートナーとしてMatrixFlowと共に歩んでいきたい

ー更なる事業拡大に向けてMatrixFlowはお役立ちできそうですか？

今井氏
もちろんです。
我々は今、学校法人向けにデータ分析事業を展開しており、「人の成長機会に貢献する」という当社の目的に向けて、サービスの提供範囲を広げていきたいと考えています。
現在は明確な結果を測定できるものに限った予測を行っていますが、より成長機会に貢献できるような複雑な予測にも挑戦していきたいと考えています。

その際、我々もいずれは自社システムを持ちたいと考えています。
その際に私たちが行う大切なことは優れた機械学習のシステムを作ることではなく、顧客の課題を解決できるシステムを作ること。
機械学習に関してはMatrixFlowのように既に優れたシステム会社が存在しています。
だからこそ、協業先としてもMatrixFlowのお力を借り、お互いに成長していける未来が描けたらいいですよね。

ー最後に、MatrixFlowはどのような方に向くシステムだと思いますか？

今井氏
端的に言うと解決したい課題とそのためのデータがあるものの、解決に向けてどうデータを分析・予測すればよいかわからない、またはその時間がないという方であれば誰でもマッチするのではと思います。
エクセルで時間をかけて何度も計算を行うよりも遥かに精度が高く、再現性の高い予測を繰り返し行うことができるのが機械学習の強みですよね。

また、勘違いされそうですが、MatrixFlowのシステムを使っていくにあたって特に専門的な知識が必要ということはありません。
システムを使いながら知らない単語が出てくればGoogleで検索してみる、なんでだろうと疑問に思ったことをMatrixFlowのカスタマーサクセスに相談してみる、この繰り返しによって知識はすぐに得られます。
解決したい課題とそのためのデータがあるのに経験や時間がないと感じている方、まずは話を聞いてみるところから始めてみてください。