データサイエンスをさまざまなユースケースに応じてどのように利用するか、より戦略的な見方で検討することに、自分の時間を使えるようになりました。これを可能にしたのが AI Cloud プラットフォームです。私たちは以前のわずか 10% の労力で、80% のパフォーマンスを上げられるようになりました。
米国、カナダ、英国の 7,500 の都市では、レンタカーを借りるために順番待ちをする必要はありません。地元の車のオーナーから、好きな車を予約できるからです。同時に、車のオーナーも、使用していない車からちょっとしたお金を稼ぐことができます。
新しいシェアリングエコノミーにおいて、Turo は世界最大級のピアツーピアのカーシェアリングマーケットプレイスです。サンフランシスコを拠点とする同社は、車の利用者とオーナーを、お互いに利益のある形で結びつけています。その人気は高まるばかりで、今では 130 万人以上の利用者が、85,000 人以上のオーナーがシェアしている 160,000 台以上の車を利用しており、車のメーカーとモデルの組み合わせは 1,300 種類に及んでいます。
利用者とオーナーをつなげながら、すべての人のリスクを減らして、シームレスな体験を提供するには、データを利用することが欠かせませんでした。
「Turo では、従来のレンタカー会社と比べて、提供する体験の質がはるかに重要になります。私たちは、ビジネスパフォーマンスをより正確に把握してオーナーと利用者の体験を最適化するために、あらゆる指標を追跡しています」と、Turo でデータサイエンス担当ディレクターを務める Thibaut Joncquez 氏は語っています。
製品、価格設定、リスク管理、マーケティングを AI が最適化
Turo は、価格設定からリスクレベル、マーケティングに至るまで、あらゆる意思決定に機械学習と拡張知能を活用するために、DataRobot を選択しました。
DataRobot AI Cloud ほど、統合されていて使いやすく、標準化されているオールインワンの AI ソリューションはありません。DataRobot が提供する構造化されたフレームワークのおかげで、誰もが同じ基準で、機械学習の単調な反復作業を実行できます。そのため、チームとして、より効率的に時間を使えるようになりました。
DataRobot が Turo のビジネスに影響を与えている主な分野は、価格設定、リスク管理、マーケティングの 3 つです。車のオーナーは、自分で独自の価格を設定することも、需要供給予測と車両の特性に基づく Turo のおすすめ価格を自動で適用することもできます。
Turo はリスクを最小限に抑えるために ML ベースの引受モデルを利用して、事故の可能性、予測される重大度、予測される回収額について意思決断を行っています。そのために、車の種類、使用場所（市街地かどうか）、予約時間帯、ドライバーの年齢、さらには利用者がどれくらい前に車を予約したのかなど、さまざまな要因を考慮して価格設定に役立てています。これに加えて、リアルタイムの不正検出モデルを開発しています。
「私たちの目標は、リスクを低減し、利用者、オーナー、Turo にとってより安全なマーケットプレイスを構築することです」と、Joncquez 氏は述べています。
Turo はまた、機械学習を顧客の生涯価値の予測に活用し、マーケティング予算の設定やマーケティング投資収益率の決定に役立てています。
結果が向上 – 必要な労力が 90% 低減
Turo は、AI Cloud プラットフォームの利用をより多くのビジネス上の課題やユースケースに拡大するため、アプローチやベストプラクティスの面で DataRobot チームと緊密に連携しています。そして、改良を加えるたびに指標の評価とテストを行って、継続的な改善を実現しています。
Turo は AI を利用することで、事故によるリスク行動のコストや盗難による不正のコストを減らしています。Joncquez 氏が語る最も大きなメリットは、チームがモデリングのしくみで苦労することがなくなり、ビジネスに最も貢献できる利用方法の検討に頭を使えるようになったことです。
「データサイエンスの利用方法をさまざまなユースケースに応じてより戦略的に検討することに、自分の時間を使えるようになりました」と、Joncquez 氏は言います。「これを可能にしてくれたのが、DataRobot AI Cloud プラットフォームです。以前のわずか 10% の労力で、80% のパフォーマンスを上げられるようになりました。」
