多くの業界で活用が進むAIは、マーケティングの分野にも大きな影響を与えています。AIはマーケティングとどのように関係し、マーケティングのあり方をどう変えていくのでしょうか。本記事では、AIの基本知識をはじめ、マーケティングにAIを活用するメリットや、AIを用いたマーケティング戦略の成功事例などを紹介します。
目次
AIとは
AIとは「Artificial intelligence」の略称で、日本語では「人工知能」を意味します。一般社団法人人工知能学会によれば、AIという名称は、1956年のダートマス会議でジョン・マッカーシー教授が使用したのが起源です。マッカーシー教授は、AIとは「知的な機械、特に、知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術」と定義しました。（※）
AIの研究はマッカーシー教授以外にもさまざまな研究者が行っており、定義の一義的な確定には至っていません。そもそも「知能」という概念自体が一種の曖昧さを含んでいるのがその一因です。 とはいえ、一般的にAIを論じる際には、「人間のさまざまな知的活動を疑似的に再現できる技術やシステム」といった意味で捉えられています。この知的活動とは以下のようなものが代表例です。
・画像認識：カメラなどを通して対象の物体の種類や特徴などを捉える
・音声認識：音声をテキストデータに変換して理解する
・自然言語処理：人間が日常的に使用している言葉の意味を理解する
・検索・探索：データベースや計算能力を駆使して最適解を特定する
・将来予測：過去やリアルタイムのデータ分析にもとづいて起こりうる未来を予測する
このようにAIができることはさまざまにあるため、多くの業界で活用が期待されています。実際、プロの棋士をAIが負かしたなどの事例に見られるように、AIの能力は一部ですでに人間を超える域にまで達しました。ただし、そうした高性能なAIも最初から素晴らしい能力を持った状態で生まれてくるわけではありません。AIの大きな特長は、人間のように学習を通して賢くなっていくことにあります。ここで重要なのが、次に紹介する「機械学習」や「ディープラーニング」という技術です。
※引用元：一般社団法人人工知能学会|人工知能のFAQ
機械学習との違い
機械学習とはAIの技術のひとつで、大量のデータを分析して情報の識別を行う技術を意味します。例えば、AIに部品の検品をさせる際には、各部品の正常/異常を識別できるようにAIの画像認識能力を高めなければいけませんが、その際には正常（異常）な部品とはどのような状態を指すのか大量の画像データを取り込んで、AIにその区別を学ばせます。 このようなAIの学習を可能にする技術、または学習プロセスそのものが機械学習です。AIが人間と同等、またはそれ以上の知能を得るには、この機械学習のプロセスが欠かせません。なお、機械学習は英語で「マシンラーニング（Machine Learning）」と記載することから、「ML」と略されることもあります。
ディープラーニングとの違い
ディープラーニングとは、機械学習をさらに発展させた技術です。日本語では「深層学習」と呼ばれることもあります。 ディープラーニングは、人間の脳の構造を模した「ニューラルネットワーク」という仕組みを用いることで、AIの機械学習効果を高め、結果としてAIの高度化を促進しました。ニューラルネットワークには、データを処理する層が複数あり、層ごとに段階的に学習を進めていくことで、認識の精度を高めます。ディープラーニングにより反復学習を繰り返したAIは、人間からの指示がなくても高度な認識や判断を自律的にすることが可能です。 AIと機械学習、ディープラーニングの違いを簡単にまとめると、以下の通りです。
・AIは人間の知的活動を再現する技術全般を指す
・機械学習はAIに物事を学習させる技術またはそのプロセスである
・ディープラーニングは機械学習の一種である
機械学習やディープラーニングはAIの主要な機能ではありますが、「人間＝学習能力」ではないように、「AI＝機械学習（ディープラーニング）」ではありません。
AIの種類
AIにはその特徴に応じていくつかの種類に分類されます。
汎用型か特化型か
最初に挙げるのは、「汎用型か特化型か」という能力の対応範囲にしたがった分類です。人間は知覚したり、運動したり、言葉を話したりと、多種多様なことに対応できる能力を持っています。したがって、AIがどれだけ多様な事柄に対応できるかは、そのAIがどれだけ人間に近い能力を持っているかを示すひとつの指標です。
汎用型AI(AGI)
汎用型AIは、特定の役割に限定されず、多種多様な課題に対応できるAIを意味します。Artificial General Intelligence（汎用人工知能）の頭文字をとってAGIとも言います。簡単に言うと、人間が対応できるようなことならおよそ何でも対応できるのが汎用型AIです。人間は想定外の出来事に遭遇した場合でも、過去の経験や知識を応用して処理できる能力があります。このような人間に近い能力を再現できる汎用型AIはAI開発のひとつの目標ではありますが、まだ実現には至っていません。
特化型AI(ANI)
特化型AIとは、特定のタスクのみに限定して対応できるAIです。Artificial Narrow Intelligence（特化型人工知能）の頭文字をとってANIとも表現されます。特化型AIには、特定のタスク以外での処理能力は期待できません。これは翻訳アプリに「絵を描け」と命じても不可能なのと同じことです。現状では、「画像認識に長けたAIを防犯カメラに組み込む」「自然言語処理に長けたAIを翻訳アプリに組み込む」といった仕方で特化型AIのみが実用化されています。
強いか弱いか
次は、AIの自意識の強弱に応じた分類です。言い換えると、人間のような「心」を持っているか否かが、この区別の分水嶺になります。
強いAI
強いAIとは、自意識を持って思考できるAIです。アニメの「ドラえもん」のように、人間のような自我を持ち、自ら考えて行動できるロボットを想像してみると分かりやすいのではないでしょうか。「心を持ったロボット」は物語の世界ではお馴染みですが、現実世界では存在しません。 人間のように自律して思考できることは、高い汎用性を備えていることにもつながるので、強いAIと汎用型AIは同一視されて語られることもあります。ただし、汎用型AIが「対応できる能力の多様性」に着目しているのに対し、強いAIはあくまで「自意識」という内面的な部分に焦点を当てた概念であるのが両者の違いです。
弱いAI
弱いAIとは、自意識を持たず、人間が定めたルールにしたがって行動するAIです。現状で一般的に普及しているのは弱いAIであり、特化型AIと同一視されることもあります。 AIというと、「人間の代わりに何でもやってくれるもの」というイメージを持っている人もいるかもしれませんが、現状の能力はまだ限定的です。そのため、ビジネスでAIを活用する際には、解決したい課題に応じて、その分野の能力に秀でたAIを導入していく形になります。
マーケティングにAIを活用するメリット
AIはまだ人間の知的能力を完全再現するには至っていませんが、特定の領域では人間を凌駕するほどの能力を持ったAIも登場しています。AIの優れた能力はビジネスでの活用も大きく期待されており、マーケティングの仕事もその一分野です。以下ではAIマーケティングのメリットについて解説します。
分析の効率化
AIに大量の情報を分析させることで、マーケティング分析の効率化が可能です。マーケティングの効果を高めるには、顧客や市場などの分析が欠かせません。分析の精度を高めるには、多種多様かつ膨大なデータを分析する必要がありますが、いまや企業が取得できるデータ量は人が手作業で扱える範疇をはるかに超えているのが実情です。 その点、AIの情報処理能力は人間を大きく超えているため、大量のデータから有用なインサイトを迅速かつ正確に発掘して分析を行い、予測や施策の提案などもしてくれます。その結果、マーケティングチームの業務効率や生産性を大きく向上させることが可能となります。
顧客対応の効率化
AIに顧客情報を処理させたり顧客対応を代行させたりすることで、効率的に顧客対応ができます。顧客体験を向上させるには、顧客のニーズを的確に察知し、タイムリーに対応していくことが重要です。例えばカスタマーサポートなどでは、顧客が困ったとき、すぐに問題を解決できなければ顧客離れを引き起こす恐れがあります。 しかし、人の手作業に頼った仕方では、24時間365日体制で顧客対応できる状態を保つのは困難です。仮にそのような対応を行うとすれば、膨大な人件費も必要です。しかし、AIチャットボットを用いるなどして顧客対応を自動化すれば、人手をかけずして顧客対応を効率化できます。顧客は自分の好きな時間に対応してもらえるため、顧客満足度の向上にもつながります。有人対応する場合も、担当者がAIによって整理・分析された情報サポートを受けることで、適切に対応しやすくなります。
パーソナライズの精度向上
価値観が多様化した現代においては、顧客ごとに最適化された施策やコミュニケーションを採用することは非常に重要です。しかし人力で顧客ごとの分析や対応をするのは困難であるため、AIが注目されています。 AIに膨大な量の顧客データを分析させることで、マーケティングチームは顧客をより深く理解し、それぞれの顧客にパーソナライズされた戦略を実行しやすくなります。例えば顧客の購買履歴や検索履歴、広告への反応率などにもとづいて顧客の嗜好を理解し、アップセルやクロスセルを促すことなどが可能です。 顧客にとっても、自分の趣味嗜好へピンポイントに合わせた提案を受けられるのは大きなメリットであり、顧客体験の向上につながります。
人材不足の解消
上記のように多様な業務をAIに代行させることで、人材不足の解消も期待できます。特にマーケティング業界は常に人材が不足しがちなので、その恩恵は多大です。データの収集・分析などの時間がかかる仕事をAIに代行させれば、マーケターはより複雑な判断や創造性が要求されるコア業務に専念できるため、労働生産性の向上が期待できます。長時間労働の改善など、働き方改革を進める上でもAIによる自動化・効率化は重要です。
マーケティングにおけるAIの活用例
マーケティングを支援するためにAIは具体的に何ができるのかを紹介します。
需要の予測
AIは大量のデータを分析し、将来的な需要を高精度で予測できます。例えば、商品情報や季節ごとの過去の売上データなどを分析すれば、どの商品が、いつ、どれくらいの需要が生じるのか予測可能です。これによって在庫管理を最適化し、余計な在庫の発生や機会損失を防ぎやすくなります。 ほかにも、例えばタクシー業界では、場所や時間帯、天候、イベント情報、公共交通機関の運行状況などの情報をリアルタイムに分析して乗客の需要予測を行うAIシステムの活用が進んでいます。
人流の分析
カメラやセンサーシステムなどにAIを搭載することで、人間を識別し、人流を分析させることも可能です。人流の情報から顧客の動向を把握すれば、広告の配置や店舗レイアウトの改善などに役立てられます。また、スマートフォンから顧客の位置情報を取得し、実店舗に顧客が近付いたらアプリを介してモバイルクーポンを自動で発行するといった活用法も有効です。位置情報から店舗の近くにいる顧客を狙い撃ちすることで、効率的に集客率を高められます。
接客
AIは実店舗での接客にも活用され始めています。例えばショッピングモールや空港のような広い施設にAIを搭載したロボットを設置することで、道案内などをさせることが可能です。最近ではレストランなどの飲食業で、ホールスタッフの代わりに席への誘導や配膳などを行うAIロボットが活用されることも増えています。AIロボットの活用は、人手不足の解消に役立つだけでなく、そのエンターテイメント性から顧客体験の向上へつなげることも可能です。
カスタマーサポート
AIはチャットボットなどに搭載されることで、カスタマーサポートにも活用されています。チャットボットとは、テキストや音声などを通して人間の言葉に自動で受け答えできるソフトウェアロボットです。チャットボットを導入すれば、顧客の購買活動や問い合わせなどに24時間365日対応できるようになるため、顧客体験の向上につながります。 チャットボットにはAI非搭載のものもありますが、AIチャットボットはそれらに比べて、対応可能な質問の数や範囲が増え、より人間らしい自然な会話を行うことが可能です。チャットボットは、配達状況の連絡や顧客からのフィードバックの収集などにも活用できます。
パーソナライズされたレコメンド
AIによってパーソナライズされたレコメンドを発信することは、eコマースや小売業界などで広く使われている手法のひとつです。AIは顧客の閲覧履歴や購入履歴、あるいは類似した傾向を持つ顧客の情報などから、各顧客が関心を持っている可能性の高いレコメンドを自動で発信できます。例えば、ECサイトで顧客が商品を買い物かごに入れた際に、「この商品を買った他のお客様はこちらの商品も購入しています」などのメッセージを表示するといった活用例があります。 パーソナライズされたレコメンドは、顧客へよりよい情報を提供することを可能にし、コンバージョン率や顧客単価の向上などに寄与します。
ウェブデザイン
AIはWebサイトの作成や運営サポートにも活用されています。Webサイトの使用目的などの質問に答えたり、テンプレートを選択したりするだけで、簡単にウェブサイトを構築できます。人間が取り組まなければならないのは、具体的なコンテンツの検討だけです。残りの部分に関しては、コンテンツブロックからカラーデザインまでAIを搭載したウェブサイトビルダーが行います。 Webサイトの自動構築を行うAIサービスはまだ黎明期にありますが、今後そのクオリティはますます洗練されていき、将来的にデジタルマーケティングでの役割を大きくしていくと考えられます。また、人の手でWebサイトを制作・改善する場合も、AIによってユーザーの行動履歴などを分析することで、コンテンツやサイト導線の改善などを効率的に行うことが可能です。
広告デザイン
AIはデザインの仕事もできるようになっています。AIを用いて広告デザインを自動作成することも可能です。 こうしたサービスでは、マーケターがいくつか広告文や広告画像を用意しておくだけで、AIが顧客の属性や地域、時期などを分析し、それに応じた広告を短時間で大量に作成してくれます。昨今ではロゴデザインを生成するAIサービスも登場するなど、クリエイティブな分野でもAIの活用が進んでいます。
SEO
コンテンツマーケティングで高い効果を挙げるにはSEO対策が欠かせませんが、この分野でもAIを活用できます。AIを使ったSEOサービスでは、AIがWebサイトを24時間解析し、検索表示の上位を狙ったコードやテキストを生成して自動更新したり、SEO改善の提案をしてくれたりします。また、自サイト内部での対策だけでなく、競合サイトの監視・解析をするなどの外部対策にも活用可能です。
実際にマーケティングにAIを導入した事例
AIを実際にマーケティングへ導入して成果を挙げている企業はすでに多数存在します。以下では、企業がAIをどのようにマーケティングへ活用しているのかを紹介します。
はるやま商事株式会社
ビジネススーツなどのアパレル商品を扱うはるやま商事株式会社は、カラフル・ボード株式会社が提供しているファッションAI「SENSY（センシー）」を活用してAIマーケティングを展開しています。SENSYは画像認識機能に優れており、各顧客の趣味嗜好を学習して、それぞれのセンスに適した商品をレコメンドします。はるやま商事は、AI分析にもとづいて顧客へパーソナライズされたDMを送付し、来店率や売上アップを実現しました。
引用元：はるやま商事株式会社／人工知能でパーソナライゼーション推進！
株式会社IDOM
自動車の販売・買取などの事業を手掛ける株式会社IDOMは、株式会社ABEJAから提供される「ABEJA Platform」をマーケティングに活用しています。ABEJA Platformとは人流を分析できるAIサービスで、実店舗に設置されたカメラから顧客の属性・人数・行動などを可視化できます。同社は、ABEJA Platformが提供するデータを店舗内レイアウトの変更やキャンペーンなどに反映し、サービスの改善につなげました。
引用元：ABEJA、「ABEJA Platform」を株式会社IDOM（旧社名：株式会社ガリバーインターナショナル）へ提供
Netflix
世界中に動画配信サービスを提供するNetflixもAIをマーケティングに活用している企業のひとつです。Netflixのようなサブスクリプションサービスは、顧客の関心を惹くコンテンツを提供し続けなければ、すぐに契約を解約されて売上が下がりかねません。そこで同社では、各会員の利用状況、視聴しているジャンルやカテゴリー、出演者、視聴時間などのあらゆるデータをAIで解析して会員の視聴趣向を予測し、パーソナライズされたレコメンドができるように努めています。同時に、データをもとに会員ニーズを分析し、優れたオリジナルコンテンツを配信することで、顧客満足度の向上や会員数の増加につなげています。
千葉市動物公園
千葉市動物公園は、日本システムウエア株式会社とインテル株式会社の協力の下に、AI技術を活用して来園者の分析を行っています。ここで採用されたAIシステムは、入退場ゲートなどに設置したカメラから来園者の性別や年齢を抽出し、定量的に分析できるようにするものです。同システムは「エッジAI」という仕組みを使っており、カメラの生映像をインターネット上に送信することなく分析処理ができるので、個人情報にも配慮がされています。同園はこの分析結果を活かし、サービス向上や運営効率化などの施策に取り組んでいます。
株式会社ニッセン
通信販売大手の株式会社ニッセンは、カラクリ株式会社が提供するAIチャットボット「KARAKURI」を導入してカスタマーサポートの改善に取り組んでいます。顧客からの問い合わせにまずはAIチャットボットが回答にあたり、回答できない質問は有人チャットスタッフが回答するなど柔軟に対応しています。その結果、同社に寄せられる問い合わせのうち、15%をAIチャットボットで処理できるようになり、業務の軽減に成功しました。また、同社ではこのAIチャットボットを「みことちゃん」と命名してキャラクター付けをすることで、顧客にも好印象を持ってもらえるように工夫しています。
株式会社リクルートゼクシィなび
マッチングサービスや保険相談サービスなどを手掛ける株式会社リクルートゼクシィなびは、株式会社WACULのWebサイト分析サービス「AIアナリスト」を活用しています。AIアナリストは、Webサイト改善の基本であるデータの分析及び改善の提案を自動で行い、さらに実際の画面案などの具体策も提案してくれるAIです。AIアナリストを導入した結果、同社は確かなデータにもとづいてWebサイトを効率的に改善できるようになり、コンバージョン数を2倍以上に向上させることに成功しました。
引用元：株式会社リクルートゼクシィなび／CV数が2倍以上に増加
楽天株式会社
EC事業などを展開する楽天株式会社は、東急株式会社と共同で「楽天東急プランニング株式会社」を設立しました。この共同会社の目的は、両社の持つ豊富なデータを活用したマーケティングソリューションの提供を通じ、顧客の利便性や生活価値の向上を図ることです。具体的には、消費行動分析データの活用による販促情報の提供、品ぞろえの充実、価格設定の見直し、ウェブ広告の実験販売といった取り組みを行います。このソリューションにおいて、AIの分析機能は核心的な役割を果たすと考えられます。
引用元：楽天と東急、共同出資で「楽天東急プランニング株式会社」を設立
まとめ
すでに一部の分野で人間を上回る能力を見せているAIは、マーケティング分野においても活用が広がっています。分析業務や顧客対応の効率化、パーソナライズの精度向上など多くのメリットを得られるため、自社の課題にあわせて導入を検討してみましょう。
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