これからの集客マーケティング戦略に欠かせない「AI」について
AIは現在ビッグデータから広告主の求めるターゲットを推定して広告を配信する技術のほか、チャットボットにより、ECサイトなどを訪れた方の年齢、性別、行動履歴などに応じてオススメの商品を提案したりなど、あらゆる場面で活用され始めています。国内外の様々なITベンチャーが研究開発に取り組んでいるAI。今回はAIの定義を改めて確認しつつ主にマーケティング分野にて活躍、貢献するAIについても取り上げてみたいと思います。
目次
AIとは何か
AIとは人工知能のことで人間の知的行動をソフトウェアを使って人工的に再現したものです。機械学習やディープラーニングと言われる方法で大量のデータからパターン認識を行ったり、言語処理を行ったり、人間が行うようにフレキシブルなにタスクの実行が可能になります。
このAIを使ったビジネスは年々増えており、現在AIの開発ではアメリカと中国の２強が突出しており、アメリカではGoogle、Microsoft、IBM、Amazon、Facebookを筆頭に1000社以上のAI関連の会社があると言われています。
また中国でもTencent、Baidu、Alibabaを筆頭にAI関連の研究開発を進める企業が激増しており、AIno研究論文に関してはアメリカを越えるとも言われており、世界的にAI開発がすごいスピードで行われています。一説にはシンギュラリティと言われる、人間の脳を超えた意思決定まで行えるAIが誕生するのは2045年頃と言われており、この頃にはマーケティング分野はもちろんのこと、様々な分野での仕事をAIが担うようになり、人間の仕事の大半が消失すると言われています。
それではそもそもAIが得意なこと、また、苦手なことは何なのでしょうか。
AIが得意なこと
・画像処理
見たものを記憶し、判断処理すること
・音声処理
聞いたものを記憶し、判断処理すること
・自然言語処理
AIが苦手なこと
クリエイティブ
・ゼロから新しいものを想像すること
意思決定
・経営判断など重要な意思決定を行うこと
AIの活用事例
例えば、有名な事例としてアスクルがあります。アスクルでは時間外の問い合わせなどに対応するため2016年にアスクルの運営する個人向け通販サービスのLOHACOではAIを活用したチャットボット「マナミさん」を活用して顧客対応を行ったところ、月間問い合わせの3分の１をカバーしたととされています。
その他、中古車販売を行うガリバーではAIにより店舗に訪れる人の行動パターンから店舗レイアウトを見直した結果展示車両の販売比率が他店舗より1割ほど向上した例や。大手カード会社ではAIにより膨大な顧客情報から見込み度の高い顧客を絞り込み、DMを送付したところ、売り上げが向上した例もあります。
そのほか、まだ実用化はされていないようですが、大手広告会社でAIに広告コピーやデザインを作らせる実験なども行っており、かつては難しいとされていたクリエイティブでの活躍も期待されています。このようにチャットボットを始め数年前から活用されてきたAIですが、まだまだ国内の企業では積極的に導入を行っている企業も少なく、その業務も現時点ではまだ限定的ではあります。
ターゲティング広告やレコメンド機能
AIはWEB上における人々の検索から購買までの行動履歴や位置情報などあらゆるデータを組み合わせてその人が最も求めている最適な商品情報を提供したり、レコメンド機能を使って、関連商品の購入を提案します。レコメンド機能についてはAmazonではよく知られることですが、顧客の属性や購買履歴からAIが一人ひとりの感性・好みを学習し、レコメンド商品を導きだします。現在このようなレコメンドエンジンサービスを提供している会社も数多く出てきています。
・SENSY Marketing Brain
顧客一人ひとりの属性・購買履歴などをもとに、パーソナライズしたマーケティングを実現。最適なチャネルの選定、レコメンド商品、キャッチフレーズ、デザインなどを全てパーソナライズ化し、ダイレクトメールやメールマガジンなどで活用が可能です。
（出典）https://ai-products.net/product/sensy-mb/
・ユニサジェスト
顧客の購買行動データをAIが学習し、使用頻度の高いキーワードや、高い売り上げにつながるキーワードを予測変換を行うことで、的確な商品を見つけやすい検索を実行します。
（出典）https://ai-products.net/product/unisuggest/
AIとRPAの違い
よくAIと比較されるものにRPAがあります・RPAとはロボティック・プロセス・オートメーションのことで、業務を自動化するツールのことです。現在様々な企業で働き方改革を実現するために導入されているRPA。ウェブサイトからデータをダウンロードしてそれを整理してまとめたり、大量のデータを入力したり、転記したり、入力したデータを特定の場所に送付したりなど、いわゆるホワイトカラーのバックオフィス業務を自動でこなしてくれるロボットのことですが、AIとの違いには下記のような点があります。
RPAが得意なこと
入力、転記、データ収集、メール送信など、予めプログラムされた定型業務を膨大な量であっても正確に行うこと。
RPAが苦手なこと
決められたこと、指示されたこと以外の業務を行うこと、いわゆる非定型業務には即さない。
上記のようにAIとRPAは似て非なるものです。しかし、現在RPAの開発フェーズはRPA２.0から３.0にさしかかっており、RPAとAIの連携により、定型業務から非定型業務までその可能な仕事の範囲も広がっていくとされています。
