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リードに関するあれこれSAASKE REPORT

マーケティングや営業の現場でAI(人工知能)はどこまで実用化できるか

高井 伸

株式会社インターパーク 取締役COO
クラウドサービスサスケ事業 プロジェクト統括責任者

2012年3月より役員として同社に経営参画。2015年6月より現職。
マーケティングファースト/キャッシュフロー重視/損益分岐の短期突破/を軸にした経営視点からリードナーチャリング、マーケティング、営業についての考察をあれこれと執筆しています。

今、AI(人工知能)はバズワードとして一般的なレベルで注目を集めています。「@@年までに@@%の仕事はAIに置き換わる」みたいな事は、合言葉のようにニュースや社会のいたるところで耳にします。

では現在マーケティングや営業の現場でAIは実際にどこまで実用化されているのか?どのような使われ方をされているのか?また今後どのような活用を考えていくべきなのか?を考えていきたいと思います。


AI(人工知能)とは

まずSFアニメなんかで表現されている自我や意思を持ったAIの登場はまだ先の話しですね。

現在AIと呼ばれているものは、AI(人工知能)を研究している中で生まれた副産物的な扱いのものと考えるとわかりやすいかと思います。

その代表例が機械学習やディープラーニングと呼ばれるものですね。これらの多くが通称としてAIと呼ばれています。


機械学習やディープラーニングとは

例えば、正解か不正解か判断しなければいけない事が10箇所ある「事象パターン1」という事象類型があったとします。

この事象類型を一通り実行し、「事象パターン1」の10箇所の正解と不正解をAIが認識します。そうすると10箇所の正解をAIが自分で覚えて学習します。

次に「事象パターン1」を実行した場合は、前回不正解だった箇所も、修正して正解を実行できるようになる。

このような事を自動的にAIが覚えて次に活かせるようになる。これが機械学習の基本的な考え方です。

ちなみに囲碁や将棋のAIが有名ですが、こういったパターンの目線から考えた場合、機械学習にはとても向いているように思います。人間よりも強くなるのも頷けます。

膨大な数のパターンの学習を無数に繰り返して、積み重ねてAIは精度を上げていきます。


マーケティングで活用が期待されるAIとは

膨大な数の「パターン」の正解と不正解を学習していく事で、人の頭を使わずとも精度の高い分析や判断ができる。感情に左右されない公平な判断基準として活用できる。

この理屈が、マーケティングにおけるAI=人工知能の活用方法の根底にあるものだと思います。

これは経営や営業分野のAI活用においても同じですね。

また同じパターンでも時間、季節、天候など、状況や条件によっても正解は変わってきます。これは機械学習においては「別パターン」となります。

様々な状況下で機械学習をさせていく事を含めて、学習をする育成期間もAIには必要になります。


実際に活用されているAIとは

Google AssistantApple Siriなどが身近にあるAIですね。スマートフォンなどの端末にHeyOKと話しかければ反応してくれます。

とても近未来的ですが、AI自身で考えて話しをしているわけではなくて、これらもパターンの繰り返しにる機械学習が考え方のベースにあります。

使えば使うほど精度が上がっていく理屈は機械学習であり、それらを私たちはAIと呼んでいます。

大々的にAIと題されてローンチされているITツールでも、実際に使ってみると機械学習でもなく、パターンを自分で保存するプログラミングの延長のような機能を持ったものが多かったりします。


マーケティング活用できるAIのアプローチとは

私たちインターパークでは、2017年の春から北海道大学とAIの共同研究開発を行っています。アプローチは「画像認識」です。

AIが画像を認識する事でマーケティングで何に役立つのかと言うと、アナログな紙書類のデジタル化。紙情報のデータ入力の手間を無くす事ができるようになります。

ペーパーレスな現代でも、名刺や営業メモ、アンケート、議事録とマーケティングや営業の現場には今でも紙書類は溢れています。

CRMSFAMAなどのITツールの機能を最大限発揮する為、あとはペーパーレスの流れもあり、多くの会社で紙書類を紙のまま残す事は許されません。ですので紙書類に記載されている情報のデータ化の作業が各社で発生しているのです。

これらの時間を削減する事ができれば、その削減された時間をより生産的な時間に転換する事ができるようになります。


実践的に活用できる「画像認識AI「サスケ」とは

ただ画像を画像データとして保存するだけではなく、AIによる活用できるデータへの自動変換もコンセプトのひとつです。

ある文章は、テキストデータとしてフリーワード検索ができるようにする。

アンケートなどの項目は、チェックボックスやプルダウンの属性データとして属性検索ができるようにする。

数字や時間日付の項目は、数字の幅や期間から検索できるようにする。

「データドリブンがそのままできるマーケティングデータへ自動変換。あなたの手は使わずに。」がコンセプトなのです。

紙のデータ化の時間を削減して、削減した時間を生産的な時間に転換。さらに紙のデータ化の情報活用精度を上げて、生産的な時間の質を上げていく。

効率と効果を両立する「削減→創出→活用→向上」の時間活用サイクルの質を向上させる事で「働き方」を変えられると私たちは考えています。


サスケAIがもたらす未来像とは

ブラック企業の残業問題や、プレミアムフライデーなど、働く時間を減らす事は今や企業の義務となっています。

ただし経営層や管理職に求められる成果は変わりません。

そうなると「働く時間」の質を上げていく他、成果を維持する。成果を向上させる方法はないのです。

「働く時間」の質を上げる一役を担うサスケの未来像にご期待ください。


サスケAIの特設ページ

「サスケCloudScan」というサスケの機能として一部サービスはローンチされておりますので、ご不明点はお気軽にお問い合わせ下さいませ。

またAIに関する北海道大学との共同研究合宿も2017年4月と5月にに実施しましたのでレポートにまとめました。お時間あればご覧下さいませ。

サスケAIプロジェクトWeb特設ページ

北海道大学とのAI共同研究合宿リポート


まとめ

いかがでしたでしょうか?

以外と自分が知らずに使っているモノの中にもAIがあったりします。

これからAIの活用は当たり前の時代に入っていきます。少し調べてみるのもおもしろいかもしれません。

今後はAIを使われるのではなく、使いこなす。そういったスキルセットも重要になってくるのではないでしょうか。

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