株式会社Breatheは、2026年6月24日、B2C向けデジタルマーケティングにおける機械学習活用を体系化した「デジタルマーケティング予測モデルフレームワーク」のコンサルティング提供を開始しました。本フレームワークは、集客・購入率・LTV・リピートといったKGIを起点に、現場で頻出する23のユースケースと、それぞれに推奨される予測モデル・期待効果・評価KPIを一枚の地図として整理したものです。最大の特長は、機械学習の専門知識を持たないマーケターでも、自社の課題から「次に開発すべきモデル」を自力で選択できる点にあります。

開発背景：テクノロジーは揃ったが「モデル開発」の壁がマーケターの参入を阻んでいる

クラウド、各種AI基盤、データ分析ツールが普及し、機械学習を活用するためのテクノロジー環境はかつてなく整っています。一方で、「どの課題にどのモデルを充て、どう開発・実装するか」というモデル開発の領域は依然として高度に専門的で、データサイエンティストやエンジニアでなければ踏み込みにくいのが実情です。結果として、課題と顧客を最もよく理解しているはずのマーケターが、施策の中核であるモデル選定の入口に立てず、判断を専門家に委ねざるを得ません。Breatheは、この「環境は整っているのに、マーケターがモデル開発に参入できない」というギャップこそが、デジタルマーケティングのAI活用が広がらない根因だと捉えました。

フレームワークの特長

① KGI起点・課題ドリブンの設計

「訪問者数（集客）」「購入率（CVR）」「年間購入金額（LTV）」「リピート購入」「施策評価」という事業KGIから入り、目的・手段・ユースケースへとブレイクダウン。技術用語ではなく経営・現場の言葉から検索できるため、マーケターが起点に立てます。

② 23ユースケースの網羅的マッピング

広告配信最適化（バンディット）、レコメンド（協調フィルタリング）、購買確率スコアリング（GBDT）、LTV予測（BG/NBD）、チャーン予測、クーポン最適化（Uplift Modeling）、因果効果検証（RCT）まで、現場頻出の課題と推奨モデルを一対で提示します。

③ 「享受できるメリット」と「評価KPI」をセットで明示

各モデルが何をもたらし、どのKPIで効果を測るかを併記。導入判断と効果検証の両方を、同じ一枚で完結できます。

サービス提供形態

本フレームワークは、Breatheによるコンサルティング提供の形で展開します。フレームワークを共通言語として、顧客の事業課題の棚卸しから、優先ユースケースの特定、モデル設計・PoC・実装・効果検証までを伴走支援します。

今後の展望

Breatheは今後、本フレームワークを軸に業種別のユースケース拡充を進めるとともに、導入企業の成果を蓄積し、フレームワーク自体を継続的にアップデートしていきます。「マーケターが主役のAI活用」を、B2Cマーケティングの新たな標準として広げることを目指します。