集客マーケティング を大きく変えるAI
アメリカで60年前にAIの研究が始まってからマーケティング分野においてもAI（人工知能）活用は、ここ数年で急速に進んでいます。マーケターの多くは、顧客の行動や嗜好を理解するには、膨大なデータをAIで分析する必要があると理解しています。今回は、集客マーケティング を大きく変えるAIの今と未来について考えて見たいと思います。
例えばユニリーバ・ジャパンではAIの機械学習を活用して人の笑顔を診断する「ラックス プレミアム ボタニフィーク フラワースマイル診断」をLUX公式Webサイト内特設ページにて公開していますこちらのシステムでは機械学習、ARが使われており、カメラを人の顔に向けるとAIが表情を解析しその人が笑顔になると撮影画面内の花が開花するという仕組みになっています。また膨大なデータの中からその人の笑顔に合った「キュート/クール」、「ワイルド/清楚」、「ナチュラル/スタイリッシュ」などのその人の笑顔にあったバロメーターを表示するなどの取り組みを行っています。
また大手メガネチェーンのJINSではJINSの作った200種類ものメガネを装着した数万点の画像をクラウド上に上げ、国内300点以上の店舗に所属するJINSのスタッフ数千人にその画像をみせ、似合うか似合わないかを評価させ、その評価データをAIに機械学習させることでJINSのAIによるレコメンドサービスを完成させています。
海外ではアメリカのハンバーガーチェン・バーガーキングが、広告キャンペーンの一つとしてとしてAI(人工知能)によるCMシリーズを展開しています
ロボット代理店という取り組みで、従来の広告代理店から広告はロボットに任せるという活気的な取り組みを行いました。それまで広告代理店に行わせていたCMの脚本をロボットにやらせることで話題になっています。
バーガーキングではAIにそれまで放映した数千のCMやレポートを学習させ、その商品CMに最も適したフレーズを考えさせたそうです。ちなみに出来上がったCMは下記のようなものです。
しかしながらこのCMの仕上がりは意味不明なフレーズを連発する一風変わったCMになっているようで、それをあえて行うことで話題作りにしているバーガーキングの狙いもあるようです。
また、AIはマーケティングだけでなく広告にも貢献しています。例えば日本最大手の広告代理店の電通ではAIのコピーライターAICOを開発しています。電通の発表しているAICOの属性は文系女子、どちらかといえば右脳寄り、小説、ドラマ、漫画も大好き、さらに演劇が好きすぎて役者として舞台に立ったこともあるという設定です。AICOの業務は主にリスティング広告のコピーを高速で大量生産するというものだそうです。特にリスティング広告はECなどにおいては扱う商品ごとに大量にコピーを考える必要があり、A/Bテストも行う必要があります。この作業をAIがやってくれることでコピーライターはただでさえ、仕事に忙殺されているコピーライターは随分と楽になることでしょう。
また、こちらも大手広告代理店の博報堂ではデジタルサイネージの顔認証技術を使ってその性別や服装、表情などからその人に最もあった広告を選んで掲出する技術を開発して運用をスタートしています。また、そのほかにもAIブレストパークというAI技術を活用してアイデアやコンセプトのきっかけとなるサードやフレーズを作成、このことで人間の発想力を何倍にも拡散することでブレーンストーミングをさらに活性化させることを進めていますし、広告代理店のアドフレックス・コミュニケーションズではAdScaleというリスティング広告のコンバージョンを上げるための運用ツールを開発したほか、SNS（Facebook/Instagram）広告へのAI活用サービスも手掛けています。その他ソニーグループのソネット・メディア・ネットワークではDSPに置いて動画広告の視聴完了単価（CPCV）を推測して広告を配信したり、AIを使ったタクシー需要予測システムを導入し、時間帯や場所、天気などそのシチュエーションによって顧客の需要動向を予測するシステムを開発し、国際自動車、グリーンキャブなどのタクシー会社にて導入予定のことです。
またGoogleにおいても広告の入札にAIを活用し、CPC（クリック単価）の入札を自動化し、WEB広告の運用を効率化し、広告主の予算配分を最適化しています。
以上のように現在AIは企業だけでなく広告会社など私たちの生活に関わる様々な場面で活動し始めています。それまでマス媒体中心で組み立てられていた広告予算はよりウェブ広告や分析ツールに割り振られていくことでしょう。そして今まではその作業は人間が行ってきましたが、これからは全てAIが行い、人間はそのシステムを管理し、数値を定期的に確認することで合理化できることでしょう。
しかしながら人間の社会活動のすべてをAIに置き換えることは今の所不可能と言えます。AIは万能ではなく、得意・不得意があります。
【AIが得意とすること】
・事前に指示を与えたデータに基づく単純作業
・事前に指示を与えたデータの正確な処理
・与えたデータ同士を照会し、共通点を見つけること
【AIが不得意なこと】
・ゼロから新しいものを作り出す創造的作業
