「Sensei」は優秀な仮想分析官 - Adobeの分析製品担当が語るAIのメリット

[2018/04/12 08:00]鈴木恭子 ブックマーク ブックマーク

AIが分析に与えるインパクトと音声コンテンツへの取り組み

――「Sensei」がAnalyticsに与えるインパクトについて教えてください。

ゲインズ氏:Senseiがもたらすメリットは、「知らなかったことがわかる(We know what we don’t know)」ことです。膨大なデータのなかから、洞察の源になる要素(データ)を発見するのは難しいことです。そうした課題に対し、Senseiはデータの中にある洞察の”キモ”を短時間で発見します。言うなれば、Analyticsのなかに”仮想分析官”がいるようなものです。

eコマース企業で考えてみてください。例えば、大幅な売上減少が短時間で発生し、特定の指標が不自然に乱高下していたとしましょう。これまでは、特定の指標が通常と異なる動きであると突き止めるまでに数日かかっていました。しかし、Senseiを利用すれば、データの確認/検索/検知を実行し、「なぜ指標が乱高下したのか」の原因を数分で突き止めることができます。

Adobe Senseiが現場にもたらすメリット。作業効率化や異常検知のほか、優先順位の決定(支援)、自動タグ付けによるアセットの活用などが挙げられる

具体的な動作を説明しましょう。まず、指標が不自然に乱高下した段階で「異常数値」としてアラートを発します。その上で「なぜ異常数値が発生したのか」を分析し、異常値の原因になった設定や操作を突き止めます。先の売上減少の場合は、本来は「有効」であるべきキャンペーンが「無効」となっていたため、売上が減少していたことが原因でした。こうした場合に、Senseiは「このキャンペーンは『有効』であるはず」というところまで提示できます。つまり、「異常数値を検知してアラートを出す」ところから「原因の究明とその対策の提案」までを数分以内で実施できるのです。

もう1つ、Senseiのインパクトとして挙げられるのが、Analyticsに包含されている「セグメントIQ」の効率化です。セグメントIQは、複数の顧客セグメントの比較を簡単に実行する機能を提供します。もちろん、人間による(比較)作業でもできますが、Senseiの機能を使えば、特別な設定なしで顧客セグメント間の差異を素早く判断できるのです。

――3月28日に発表した「音声向けアナリティクス」について教えてください。これはスマートスピーカー向けの分析ソリューションという位置付けなのでしょうか。

ゲインズ氏:最初に確認しておくと、今回発表した「音声向けアナリティクス」は、音声分析機能とは別物です。すでに、われわれはAnalyticsに音声分析機能を追加しています。

今回発表したのは、ポッドキャスト、音楽ストリーミング、オーディオブックを対象にしたもので、利用者が音楽コンテンツをどのように活用しているのかを理解することに主眼を置いています。「どのようなコンテンツが好まれるのか」「特定のセグメントはどんな音楽を聴いているのか」「コンテンツのどこで離脱したのか」といった、詳細なインサイトを分析できます。

音楽コンテンツはシンプルですが、ユーザーにとって近い場所――運転中や電車のなかといった移動中――で利用されます。スマートスピーカーの登場で、人々は以前よりも音楽を聴くようになったという統計もあります。そのような状況では、「耳から入る情報」に対してユーザーがどのように感じるのかを理解し、顧客にとって最適な(音楽)コンテンツを提供することが、マーケティングにおいて重要になることは間違いありません。

今後、企業はポッドキャストのような「聞くコンテンツ」の拡充にも注力するでしょう。その時に必要なのが、ユーザーを理解するためのソリューションなのです。

※ 本記事は掲載時点の情報であり、最新のものとは異なる場合がございます。予めご了承ください。

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