AIによる「アクションタスク」（配信チャネル）の自動最適化機能を利用する
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本記事について
本記事では、シナリオにおいて「AI（人工知能）/ ML（機械学習）機能」を活用した、「アクションタスク」（配信チャネル）の自動最適化機能を利用する方法について紹介します。
操作方法
学習するデータファイルを設定する
本機能の利用には、学習するデータファイルの設定が必要です。
「共通設定」アプリの『AI設定』で、『顧客データ』と『各種行動ログデータ』を設定してください。
設定できるデータファイル
設定できるデータファイルは、カラム数が『300』以下のデータファイルです。
ただし、テキスト型のカラム数が多い場合は、学習時間が長くなったり、学習自体が失敗する可能性があるため、
テキスト型のカラム数が『50』以内のデータファイルの設定を推奨しています。
※ テキスト型が51カラム以上あるデータファイルも学習対象として設定でき、51カラム目以降も学習対象の候補となります
学習に利用するカラム
学習に利用するカラムは、『顧客データ』に設定したデータファイルのすべてのカラムです。
ただし、カラムの選定にあたっては、カラム名やカラムの意味（年齢・性別など）は参照しておらず、
テキスト型のカラムのみ『ユニーク率が5%以下かどうか』で絞り込みを行っています。
なお、テキスト型以外のカラムは、そのまま学習に利用します。
また、類推を行う際はカラムの意味ではなく、値のパターンが近い顧客同士を類似した属性として判定しています。
「アクションタスク」（配信チャネル）の配信時刻を自動で最適化する
1. シナリオ作成画面で、「アクションタスク」を設置します
2.「配信トリガー設定モーダル」で「AIによる配信時刻の自動最適化の設定」をクリックします
3. 任意の配信タイミングを複数追加し、「適用」をクリックします
※ 追加可能な時刻は、『最大20件』です
「配信チャネルの自動最適化」+「配信時刻の自動最適化」を自動で最適化する
1. シナリオ作成画面で、「AI分岐」タスクを設置します
2. 詳細設定モーダルで「配信チャネルと配信時刻の掛け合わせで最適化」をクリックします
3. 任意の配信タイミングを複数追加し、「適用」をクリックします
※ 追加可能な時刻は、『最大20件』です
「学習モデル」で設定した成果指標（開封またはクリック）に基づき、
過去60日間の行動ログを利用して、”エンドユーザー単位および顧客属性単位”でスコアを算出します。
スコアは、直近の行動ログほど高く評価されるよう、以下のように重みづけされます。
【重みづけ】
・直近～7日以内のログ ：1.0
・8日～30日以内のログ ：0.5
・31日～60日以内のログ：0.2
・61日以前のログ ：集計対象外
算出されたスコアから、最も成果が期待できる『配信時刻』や『配信チャネル』をAIが選定し、配信を行います。