小規模なビジネスでも「AI」や「ビッグデータ」の活用は可能だ。そのための基本的な知識の獲得と、事例を通した活用例の学習ができる書籍「小さな会社でも実践できる!AI×ビッグデータマーケティング』がマイナビ出 版から刊行された。そこで、著者であるデータアーティスト株式会社 代表取締役 CEO、東京大学政策ビジョン研究センター客員研究員の山本覚氏が、恩師である東京大学 工学系研究科 教授の坂田一郎氏と、企業がマーケティングAIを活用するために必要な視点やAIの未来について語り合った。

対談を行ったデータアーティスト株式会社 代表取締役 CEO、東京大学政策ビジョン研究センター客員研究員の山本覚氏(左)と、東京大学 工学系研究科 教授 総長特任補佐 坂田一郎氏(右)

山本: AIというと、何でも解決できる「魔法の箱」のように思われがちですが、実際にはエキスパートの知見と組み合わせるなど、人間と共存させることが重要だと考えています。現在の知見を活用して、それ以外の、難しいわけではないが時間がかかることをAIでなるべくカバーしようという書き方をしたのですが、坂田先生はマーケティングの領域では、どう取り組むとAIとマーケッターが共存できるとお考えでしょうか?

坂田: 現場の方とAIのコラボレーションをどう築くかが大事ですね。これまでマーケッターは足で稼いで経験と勘を磨き、人間力で勝負してきました。その人たちがやってきたことに対してAIの存在が否定的に見えると、協力が得られなくなります。書籍に書かれているように、どういうものを特徴量として構築するのか、出てきた結果をどう評価するのかという部分には、現場の方とのコラボレーションがないと価値ある情報になかなか仕立てられません。

従来、人間はやらなくてもいいことをやって結構時間を使っていたわけです。AIによってそれはやらなくてよくなり、現場が本来やりたいこと、たとえば「人間と接触して相手の感覚を引き出すというようなことに、もっと時間を使えるんですよ」というようなことを、もっと説明できるようにしなければいけないと考えています。

もう1つ、従来の意思決定のプロセスを否定しすぎないことも大切です。マーケティングに関しても各社各様で、それぞれ意思決定の形はおおよそできています。その意思決定のプロセスの中で、AIが特定した情報や抽出した一般則のようなものがどう使えるか、今の意思決定にどう付加価値を与えるか、どこが具体的に改善されるのかといったことを、わかりやすく説明する必要があるでしょう。

山本: その通りだと思います。たとえば、ディープラーニングでいろいろな特徴がつかめるといっても、与えるデータに特徴が含まれているかどうか、十分なサイズがあるかどうかの問題になります。そういう設計をマーケッターが事前に行った上で、ある程度の処理を済ませれば間違いなく効果が出るわけです。

マーケティングでは「この中で一番この人に刺さるのはこれです」というパターンと、「この商品をどう売り出していったらいいのか」というような範囲の広い答えを出さなければいけない時があって、特に後者は「これはこうでこうだから、この企画で行きましょう」と全部いってしまうと、「機械め…!」って思うものです。そういうところをコラボレーションするのは、非常に大事だと思います。

坂田: そうですね。ディープラーニングの話はこの本にもたくさん出てきますが、どういうデータを入力するかは人間が選んでいるわけです。目につくもの全部入れようと考えた場合でも、既知の知見等をベースとして実際には選んでいるのです。その時に、大事なものが漏れていないかというような部分をわれわれが考える必要があります。前段階でそれなりに手をかけないといけないわけです。それなのに、あまりにも魔法の箱のように考えて、「何でも入れればいいんですよ」という形にすると現場の協力が得られなくなり、精度を出すのも難しくなります。

また、ディープラーニングは特徴量が自動生成されるわけですが、一方で、それをどう解釈するかという問題があります。解釈によって、どのような条件、動作等をどのように操作したらいいのかという議論が可能になる場合があるのですが、そのあたりが難しさでもあります。そういった解釈の場でも、現場の方の協力は非常に重要だと思っています。

「小さな会社でも実践できる!AI×ビッグデータマーケティング」

著作者名:山本覚
書籍:2,495円
電子版:2,495円
A5判:224ページ
書籍ページ

本書では、AIとビッグデータを活用したコンサルティングとサービスを提供しているデータアーティスト株式会社の代表取締役CEOである著者が、研究実績と導入実績をもとに、小規模なビジネスのマーケティング担当者のために、「マーケティングのためのAI活用法」「AIを使った分析と活用」などを実際の例を挙げて説明。事例は、すべて著者が顧客に提供した実績のあるものだという。

本書は5つの章で構成され、Chapter 1では、AIとビッグデータの概要について、Chapter 2では、マーケティングを実行するプロセスの概要と、共通して用いるAIのロジックについて、Chapter 3では、Chapter 2で構築したAIを用いて、顧客が商品を知り、興味を持ち、調べ、購入し、ファンになるまでのプロセスを支援するかについて、Chapter 4では、顧客の需要が顕在化していない状況で、いかに潜在的な需要を発見するかの説明、終章となるChapter 5では、これからのマーケティングにどのような変化が起きるのかについて、著者なりの予想を記載している。