de:code 2016 PRD-006 フォローアップ記事


みなさん、こんにちは。

先月実施された de:code 2016 が開催され、 Azure Machine Lerning (AzureML)と連携する方法を紹介しました。

今回、セッション内で紹介したサンプルソリューションを公開しました。

https://github.com/takayakawano/decode2016/

会場に来られた方、来ていない方もご覧ください。

 

Azure Machine Lerning との連携

機械学習の活用はこれまで以上に必要になってきてます。

Dynamics CRM においても今後、標準機能により AzureML 連携した機能が提供される予定です。

今回、AzureML 上に独自の案件確度を予測するモデルを作成し、

Dynamics CRM から呼び出し画面上で確認するというサンプルソリューションを紹介しました。

この方法を用いることで、AzureML 上の様々な予測モデルと連携することが可能になります。

 

サンプルソリューション

今回のセッションでは、過去営業案件のデータから将来の案件の確度を予測するというサンプルソリューションを紹介しました。

操作イメージは以下の通りです。

1. 新たに営業案件フォームを開きます。

2. 必須項目と、取引先企業、推定予算金額、意思決定者の特定を入力します。

3. 確率は空のまま保存をクリックします。

4. 保存が完了すると確率が自動で設定されます。

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アーキテクチャ

営業案件の保存処理に同期処理のワークフローが呼び出されます。ワークフローのステップの中で

今回公開したカスタムアクティビティが呼び出され、事前に作成した AzureML Web API を呼び出します。

この Web API は、案件の予算金額、意思決定者の有無、顧客の企業形態、売上高の4つのインプット情報を基に、

過去の案件データから確度を出力するという簡単な予測モデルです。

 

image

 

詳細な構築手順は、別途セッションの動画が公開され次第アナウンスいたします。

 

– プレミアフィールドエンジニアリング 河野 高也

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