オープンソースMMM（Media Mix Modeling）とは、マーケティングの分野で使用されるモデリング手法の一つで、広告やプロモーションのさまざまなチャネル（テレビ、ラジオ、デジタル広告など）の効果を定量的に評価するために用いられます。以下はその主な特徴です：
オープンソース: コードが公開されており、誰でもアクセスし、改変し、再配布することが可能です。これにより、企業や研究者が自分たちのニーズに合わせてカスタマイズしたり、透明性を持ってモデルの動作を確認したりすることができます。
Media Mix Modeling (MMM):
目的: 各メディアチャネルの投資とその売上やブランド認知度等への影響を分析し、最適なメディア投資戦略を策定すること。
方法: 過去の広告出稿データと売上データなどを用いて、統計モデル（例えば回帰分析）を構築します。このモデルは、各メディアチャネルがどれだけ売上に貢献しているかを示すために使用されます。
メリット:
透明性: オープンソースであるため、モデルのアルゴリズムやデータ処理方法が公開されており、信頼性が高まります。
カスタマイズ性: 企業固有のデータやマーケットの特殊性に合わせてモデルを調整可能。
コスト効率: 商用ソフトウェアに比べてコストを抑えることができます。
例:
PyMC3やStanのようなベイジアン統計のライブラリを用いたMMMの実装。
LighthouseやRobynなどのオープンソースMMMツールは、特にデータサイエンスコミュニティで人気があります。
オープンソースMMMは、特に中小企業やスタートアップにとって有益であり、また大企業でも透明性やカスタマイズ性を求める場合に利用されることが増えています。ただし、モデルを正確に構築・運用するためには、適切なデータと専門知識が必要です。
