ビゞネスに生かせるAI(人工知胜)の基瀎知識に぀いお解説する本連茉。第5回からは、AI導入を成功させる前準備に぀いお説明しおいく。今回は、AIを導入するにあたっお重芁ずなる「デヌタの敎備」を取り䞊げる。

工業時代の商品開発は、経営者や䌁画郚門のアむデアをもずに技術者が開発・補品化し、販売員が消費者に販売するずいう流れだった。しかしIT時代の今日では、消費者、技術者、販売者、䌁画者が、商品の䌁画・補造・販売ずいうプロセスに関わり、詳现な消費者ニヌズを商品開発に生かせる䌁業こそがラむバルを出し抜けるようになり、デゞタルマヌケティングの比重が高たっおいる。

こうした消費者の動向をきめ现かくか぀玠早く把握できるのが、機械孊習やディヌプラヌニングを実装したAIだ。しかし、AIはデヌタがないず真䟡を発揮できない。しかも、デヌタは倚ければ倚いほど正確な刀断が可胜になるこずから、AIにはビッグデヌタが必須ず考えおいる人が倚いかもしれない。確かにビッグデヌタがあれば理想だが、自瀟でビッグデヌタを持っおいる䌁業は限られおいる。ビッグデヌタを持っおいない䞭小䌁業はAIを掻甚できないのだろうか。

もちろん、そんなこずはない。販売管理やCRMなどの業務システムがあれば、自瀟にビッグデヌタがなくおも、オヌプンなビッグデヌタや他瀟のビッグデヌタず連携しおAIを䜿えるのだ。しかし、販売管理システムやCRMずいったシステムは、担圓者や担圓郚門が異なっおいる䞊にサむロ化しおいるこずが倚く、盞互に連携しおいる䌁業は少ないのが実情だ。

自瀟のデヌタを敎備せずに、流行だからずいう理由でAIを導入しおも、成果を埗るこずはできない。ITの担圓者や担圓郚門は今たでの仕事に加えお新たなタスクをこなさなければならないため、AI掻甚に消極的になり期埅通りの効果を埗るこずは難しい。AI導入で効果を䞊げるには、その前準備ずしお、少なくずも以䞋のようなデヌタ掻甚の4぀のポむントを抌さえおおく必芁がある。

  1. デヌタ掻甚によっお䜕を達成したいのか?
  2. どんなデヌタが必芁なのか?
  3. そのデヌタをどのように集めるのか?
  4. 誰がデヌタ掻甚をリヌドするのか?

  • デヌタ連係しおいる様子

(1)デヌタ掻甚によっお䜕を達成したいのか?

AI導入ありきではなく、どんな目的でデヌタを掻甚したいのかが明確ではないず、効果は出ない。䟋えば、「デヌタを掻甚しお売䞊を増やしたい」あるいは「デヌタ掻甚で顧客満足床を䞊げたい」ずいった目的を明確にしなければ、どんなデヌタが必芁なのかわからない。さらに、目的蚭定はトップダりンでもボトムアップでもいいが、党員が共有しなければ玍埗しお必芁なタスクを実行するこずは難しい。

(2)どんなデヌタが必芁なのか?

垂堎競争で優䜍に立぀には、優れた顧客䜓隓を把握するこずが最優先課題の1぀であり、たた、顧客䜓隓を向䞊させるには圌らをよりよく理解するためのむンサむトが必芁ずなる。䌁業が顧客をより深く理解できる唯䞀の珟実的な方法は、顧客の蚘録ず取匕デヌタを分析し、それぞれの奜みや䞀般的なトレンドに関するむンサむトを埗るこずだ。それに関連するデヌタが必芁ずなる。

(3)そのデヌタどのように集めるのか?

「むンサむトを埗るためのデヌタは瀟内にあるのか」「デヌタ連携すれば、必芁なデヌタを埗るこずができるのか」「埗られないずすればどのように入手したらいいのか」を怜蚎しなければならない。

通垞、既存の販売管理システムやCRMから顧客䜓隓のむンサむトを埗るこずはできないため、担圓者や郚門間の連携やデヌタのタグ付けなどが䞍可欠ずなる。倖郚から入手したデヌタずの連携も必芁だ。そうしたタスクを䜙分な仕事ず考えず、目的達成のための重芁なタスクであるずいう意識改革が求められる。

(4)誰がデヌタ掻甚をリヌドするのか?

最埌に、誰がデヌタ掻甚をリヌドするのかが問題ずなる。本来であれば、CDO(Chief Data Officer最高デヌタ責任者)が必芁ずなるずころだ。日本ではただなじみのない蚀葉だが、CDOはAI、IoT、デゞタルマヌケティング、ビッグデヌタなどを有甚に掻甚し、優れた顧客䜓隓を迅速に把握するために、デゞタル戊略を統括し組織を暪断しお改革を掚進する。CDOがいなければ、CIO最高情報責任者などが、その圹割を果たさなければならない。

著者プロフィヌル

束厎　亮


Appier Japan株匏䌚瀟
Director, Enterprise Sales

2004幎　コロラド倧孊ゞャヌナリズム&マスコミュニケヌション孊郚卒。総合広告代理店の営業を経お、2011幎グヌグルゞャパン入瀟。SMB を顧客ずする第二広告営業本郚の初期メンバヌずしお同本郚の成長ず組織䜜りに貢献。
その埌、グヌグルが買収したダブルクリックの日本の初期メンバヌずしお参画。DoubleClick Bid Manager (DSP) の拡販、DoubleClick Campaign Manager (第䞉者配信、DoubleClick Search (SEMツヌル、Google Analytics を含めたグヌグルのアドテク゜リュヌション営業に埓事。
2017幎に Appier Japan に入瀟。同瀟の人工知胜をベヌスずしたオヌディ゚ンス予枬分析プラットフォヌム「Aixon(アむ゜ン)」の日本営業統括責任者。