アドビ システムズは2017年4月下旬に都内で「Adobe Data Driven Forum 2017」を開催した。同イベントのために来日し、壇上で「高度なアナリティクス基盤と運用」について解説した米アドビ システムズ デジタル マーケティング BU Analytics Cloudグループ プロダクト マネージャーのジョン・ベイツ氏に、Adobe Analyticsの今後の機能と、人工知能（AI）とマシンラーニングのフレームワーク「Adobe Sensei」との連携について聞いた。
BtoB分野でAdobe Analyticsが果たす役割とは。
Adobe AnalyticsはBtoBとBtoCの双方で展開している。そもそもアドビシステムズがAdobe Analyticsの第一の顧客であって、自身がBtoBビジネスにAdobe Analyticsを活用している。
エンタープライズでのAdobe Analyticsの役割は多岐にわたる。具体的には顧客個人やアカウント（企業）からのデジタルインタラクションの把握、リードの生成、顧客やアカウントの理解、それからデータ管理プラットフォームの「Adobe Audience Manager」やIPアドレスと企業名をマッチングするサービスを提供するパートナー企業「Demandbase」との統合などを可能にしている。
米国で3月に開いたAdobe Summitで、アドビの人工知能（AI）とマシンラーニングのフレームワーク「Adobe Sensei」とAdobe Analyticsの連携について、いくつもの機能を紹介していた。BtoBの企業はどの機能をまず理解しておけばよいか。
「Anomaly Ditection（異常値検出）」はAdobe Analyticsを使うスタート地点としてよい機能だ。実際の事例に触れながらSenseiとAdobe Analyticsの説明をしていこう。
あるハイテク産業コンサルティング会社（以下A社とする）は2015年6月、同社のWebサイトのトラフィックが通常の300％に上昇する事態に直面した。A社にはとても優秀なデータサイエンティストがいたが、6週間かけてもトラフィック増の理由を見つけられなかった。
解決のためアドビは、その時点ではまだ一般に公開していなかった、Senseiの異常値検出と「Contribution Analytics（貢献度分析）」の機能をA社に提供した。まず異常値検出で検証をしたところ、トラフィックの増大は予想外のことであり、それが重大な意味を持つと確認できた。
では「なぜこうした事象が発生したか」が問題となった。そこで貢献度分析を適用し、機械学習による自動分析で何千万ものクエリーを見たところ、原因が見えてきた。