となりのデジタル第5号 AIと広告会社

【今日は何の日?】

 

本日は、「漫画週刊誌の日」です。

1959(昭和34)年のこの日、今や日本を代表するコンテンツ、

初の少年向け週刊誌『少年マガジン』『少年サンデー』が発刊されました。

当時は読み物が中心で、漫画は少ししか載ってなかったそうです。

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そんな今回のお題は、「人工知能が編み出す消費者インサイト。 マーケティングリサーチを変えるデータテクノロジー」について。

デジタルテクノロジーの集大成であり最もホットな分野ともいえる人工知能が、

消費者インサイトとどのように関わってくるのか。

例えば、漫画のコンテンツの一部を、

人工知能が作り出す未来もそう遠くないかもしれません。

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・・・はたして、こんなに常軌を逸した

ものまで開発できるのかは分かりませんが。

 

漫☆画太郎先生は偉大です。

 

さて、本題。

 

AI( Artificial Intelligence)には、本当に知能のある「強いAI」と、

人間の知的な活動の一部を担うレベルの「弱いAI」とがあり、現状はまだ大半が弱いAIに留まるそうです。

本日はそんな後者の「弱いAI」の話をしていきます。

 

皆さんにとっては釈迦に説法な話ですが、

マーケティングリサーチを、「データを収集する」「分析する」「解釈する」「提言する」の4段階にわけると、

それぞれ実現の時期には幅があるにせよ、AIの影響を受けることが想像されます。

AIが我々の仕事にどのような形で活用されるようになるか、3つのポイントでみてみます!

 

(1)調査の支援

まずは定量分析の進化。大量に蓄積されるデータを解析して重要な相関や法則性を抽出する「データマイニング」、

脳の神経回路の働きを模して構築した計算モデルである「ニューラルネットワーク」など、

20年以上前からマーケティングリサーチ業界でも使われている高度な解析、予測手法は、さらに精度が高くなることが期待できます。

 

AIのマーケティングへの実践事例として紹介されている内容をみると、

来店者数や新商品の需要予測、EC(電子商取引)サイトの購買履歴によるレコメンドなど、

ビッグデータ活用やデータドリブンマーケティングとして紹介されているものとそれほど違いはありません。

使えるデータの増加や機械学習技術の進展で、レベルは一段と上がっています

 

ただし、こんな事例も。

 

★NHK、AIを活用したユーザー参加型番組で若年層が視聴

http://www.advertimes.com/20160202/article216141/

 

マーケティングとコンテンツとAIが融合した事例で非常に興味深いです。

 

また、売り上げの予測を例にとると、アンケートや統計データを使って

一般的に使われている分析手法から、結果との整合性をフィードバックして、

プログラム自身が予測モデルを変更し精度を高める定性的ディープラーニングのような技術が

使われるようになることで更に進化しそうですね。

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予測手法における技術が進化!の図

 

(2)定性調査の革新

言語認識と解析技術の進化ははんぱないですね。

 

AIというと、イメージ通り質問と回答を繰り返す対話式のインタビューにおける貢献、

例えばアップルの「Siri」やマイクロソフトの「りんな」のようなインターフェイスは、リサーチとの相性は良いはず。

昨年11月には、博報堂がLINEトークを使ったアンケートサービスを開始(http://news.goo.ne.jp/article/markezine/bizskills/markezine_23399.html)。

AI技術を使って、呼びかけ(質問)への回答は自動的に分類され、曖昧な場合は質問文も柔軟に変わるのだとか。

このような対話型AIは、金融機関をはじめ一部のコールセンターに導入されているうようで。

今後の予測では、テレオペのお姉さんたちの仕事が、AIに一番奪われやすい仕事みたいですよ。

 

(3)企画のサポート

第三に、膨大な定量・定性情報を圧縮し、

調査・企画の気づきや解釈のプロセスをサポートする役割も。

定性データの要約やビッグデータの分析視点抽出やビジュアライゼーションがより洗練されたものになり、

人間の知的活動のレベルを上げることができます。

長文のテキストの意味を理解し、サマリーを作成するタスクは、すでに実現レベルにあります。

例えば、米国のナラティブ・サイエンス社は、企業リリースなどの内容をニュアンスを失わずに

記事にする技術を持ち、自動執筆ロボットとして新聞社などで導入されています。

 

2015.7.6 日経新聞

http://www.nikkei.com/article/DGXKZO88862440T00C15A7H56A00/

 

また、過去の書類やニュースを統合データベースにして、

そこから論理的な対話を可能にする日立製作所の技術は、

デスクリサーチに応用すれば面白い分析もできそう。

日々のクライアントから依頼される雑用仕事にも期待できます。

 

コンテンツ分析にあたって、オリジナルの文書をまとめて、

音声認識技術との組み合わせで質問がある程度定型化していれば、

ゆくゆくはインタビューも自動になるかもしれません。

 

定量データを扱う多くのBIツールは、分析者側が試行錯誤しながら分析と解釈を進めていますが、

当然分析者側に相応の知識がなければいい結論は出ません。

アウトプットのイメージから、相関のある変数の選択因子やクラスターが

自動的に抽出されれば、リサーチャーはもっと他のことに集中できますよね。

 

そして、技術を活かしてクリエーティブな提案も!?

 

AIが普及しても、主役は人間で、クリエーティブ産業に対する重要性が高まるという見方は多いですが、

AIそのものがデータの解釈を行い、イノベーティブなアウトプットをすることは可能なんでしょうか?

 

AIがデータの持つ特徴を統合して何らかの企画のお手伝いができるなら、マーケやCRが行うような、

消費者のニーズに合致する具体的なアウトプット創出の手伝いができる可能性は大いにあると思われます。

 

例えば、IBMの「Watson」は(http://www.ibm.com/smarterplanet/jp/ja/ibmwatson/)、膨大な料理のレシピデータを使って、

素材や目的に合ったユニークなレシピを提案できるといいます。最近では、グーグルがAIで絵画を描く事例が話題になりました。

AIが人間が思いつかないような組み合わせや表現を提示し、AIからの提案が消費者を動かせる時代にきています。なんか複雑ですね。

AIから生まれたレシピやデザインを人間が検討したり、商品開発のプロセスに組み込んだり、ということでしょうか。

 

最後に、マーケティングリサーチにおけるインサイトとは、消費者自身は気づいていなくても、

実際に提示されて「私が欲しかったのはまさにそれ」と気づかせるようなものと言われています。

だからこそWatsonやグーグルの事例のような、欲しいものに手が届くようなAI研究に期待したいところです。

 

我々も、技術や知識に対する研鑽を忘れて、いろんな業界の競合に仕事を取られないように頑張らなきゃですね。

そしていっそ、好みの異性を勝手に探してくれるような、AI婚活でも流行らないですかね。

 

参考記事:

「全てを変えるかもしれない」マーケティング自動化に欠けている要素とは

http://dx.24-7.co.jp/missing-piece-marketing-automation/

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