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2020.12.18

【掲載数171】ダイレクトマーケティングAI カオスマップ 2021を大公開!

最終更新日:

2000年代に入り、急激に発展したWeb領域はスマートフォンの普及に伴い、さらに拡大し、Webなしには生活ができない時代になりました。合わせて、私たちのWeb上での行動はデータとして蓄積され、マーケティングに活用されています。

アメリカで先行的に発展したマーケティングは、Webの発展とともに多様化し、日本国内でも「SNSマーケティング」「オウンドメディアマーケティング」「O2Oマーケティング」など、さまざまなキーワードが注目されています。

合わせて、2010年代に台頭したAI(機械学習)技術をマーケティングに活用する動きも盛んになっています。膨大なデータを処理することに長けたAI技術は、マーケティング領域との相性も良く、AIを活用し、ユーザ一人ひとりにパーソナライズされたOne to Oneなマーケティングの実現に近づいているともいえるでしょう。

今回、AINOWは日本を代表する広告代理店の大広とコラボし、マーケティング領域のAIサービスをまとめたダイレクトマーケティングAIカオスマップを公開します。

注目の集まるDX(デジタルトランスフォーメーション)、進むマーケティングへのAI活用

DX(デジタルトランスフォーメーション)に注目が集まる

国内ではAI活用だけでなく、DXに注目が集まり、企業そのものが変革(トランスフォーメーション)をしていく必要性が高まっています。

経済産業省が定義するDXは「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること。」とされています。

従来の企業のあり方にとらわれず、企業内のさまざまな部門でデジタル技術を活用し、組織や事業、業務を競争上の優位性を確立する形で、変革していくことが重要です。

マーケティング領域でもDXが注目され、AIの活用も進む

DXが注目を集める中、マーケティングのあり方も変革が求められています。

2020年3月に、D2C、サイバー・コミュニケーションズ、電通、電通デジタルの4社が共同で発表した「2019年 日本の広告費 インターネット広告媒体費 詳細分析」によると、2019年の日本の総広告費6兆9381億円のうち、インターネット広告費は前年比119.7%の2兆1048億円にのぼり、日本の広告費の30.3%を占めるまでに伸長したことが明らかになりました。

市場にはさまざまな商品が溢れ、ユーザのニーズが多様化を極める中、企業のマーケティング活動の軸は、Webを中心としたものに変革を遂げています。特にWeb上で蓄積されたデータをもとに、ユーザごとにマーケティングのアプローチを使い分けるOne to Oneマーケティングは、従来からデジタルマーケティング領域で注目を集めていましたが、AI(機械学習)の台頭により、その精度は大きく向上し、確度がより高いマーケティング手法が多く取り入れられるようになっています。

現在、マーケティング×AIの領域では、パーソナライズ化されたバナー画像の生成や広告の効果予測、高い精度のレコメンデーションなど幅広い活用が進んでおり、マーケティングにおいて、今後はさらにAIの活用が進んでいくと予想されます。

ダイレクトマーケティングAIカオスマップ

大広とAINOWが協業で作成した「ダイレクトマーケティングAIカオスマップ2021」は、既存のAIサービス分類によるカオスマップではなく、顧客ステージ(潜在顧客、見込み顧客、新規顧客、既存顧客、休眠顧客、ロイヤル顧客)ごとに、どのような打ち手があるかを整理した日本初のカオスマップです。

おすすめのマーケティングAIサービス

コールセンターのロールプレイングをAIで効率化するTraining AI CAST

株式会社プレミアビジネステクノロジーは、株式会社オルツが提供するコミュニケーションAIを活用し、会話による顧客対応が必要な職種向けのトレーニングシステム「training AI CAST」を提供しています。

トレーニングAIは受講者の発話した内容を自動で解釈・分析し、その内容に応じた次の質問を投げかけるため、トレーニングAIとのロールプレイングを通じて正しい会話スキルの習得が可能となります。研修自動化によるコスト削減はもちろん、新人スタッフの早期の戦力化や、既存スタッフのさらなる品質向上が見込めます。

AIチャットボットを活用したヘルプデスクサービス

株式会社オルツ、チャットプラス株式会社、日本システムウエア株式会社は、共同でAIチャットボットを組み込んだヘルプデスクサービスを提供しています。このサービスでは、以下のようにヘルプデスク業務を効率化が可能です。

  • 新しい「質問」がくるとNeoRMRが学習した中から最適と思われる「回答候補」をチャットプラスインターフェースが表示
  • チャットオペレータは「回答候補」から回答を選択
  • QAナレッジが蓄積され、AIが学習することでオペレータを介さずに自動回答することが可能

NeoRMRは、オルツが開発に取り組むパーソナル人工知能「P.A.I.」の研究課程で生まれた高度な意図解釈エンジンや思考判断の応用といった要素技術を組み合せた対話エンジンの一部にあたります。

従来のチャットボットのような「あらかじめ決められた回答を提示するスクリプト型」に加えて、「過去の対話履歴を学習して回答する改良型」「機械学習、ディープラーニングを用いた回答」など、“従来”と“最先端”の技術を組み合わせて最適な答えを自動回答できます。

デザインにも、AIを。デジタルクリエイティブの爆速改善を可能にした AIR Design

引用:AIR Design

AIR Designは株式会社ガラパゴスが展開するAIを活用したでクリエイティブ制作ソリューションです。

アナログなデザイン業界にAIを導入し、テクノロジーと確率思考で成果の出るデザインを提供しています。

これまでのクリエイティブ改善の課題「コスト」「工数」「スピード」を一気に解決。独自の画像解析技術「Reverse Design(特許取得済み)」を中心としたテクノロジーによって、より効果的・効率的なバナー、動画広告、ランディングページの改善PDCAの業務を一気通貫で丸投げできるサブスクリプションサービスです。

AIR Designではロゴの生成も可能で、AINOWのロゴもAIR Designを活用して生成されています。

▼詳しくはこちら

文脈を理解する検索システム Qontextual

Qontextualは、株式会社エクサウィザーズが提供する文書検索システムです。独自に開発した自然言語処理技術により、言葉ではなく文章単位で検索結果を表示可能なことが特徴です。また、すでに学習されたエンジンを使用するため、新たな情報をアップロードせず、最短でアカウント発行当日から利用可能です。さまざまな活用方法が想定されており、マーケティング分野では、社内外のFAQやヘルプデスク業務の代替に活用されます。

また、文書検索意外にも、書類分類や、自動のカテゴリ分け、該当性の確認などのさまざまな機能が搭載されていることも特徴です。

AIのサービス参入が続くマーケティング分野

この章では、マーケティングの中でもそれぞれの分野でどのようなAI活用が進んでいるのかを解説します。

クリエイティブ

近年、AI技術を活用し、バナーやLP(ランディングページ)などを生成できるマーケティング技術が生まれています。これはAI分野でも「GAN」と呼ばれる技術の発展が背景にあります。

GAN(敵対的生成ネットワーク)とは、内部に生成と認識を担う2つのネットワークを構築しているアルゴリズムです。生成を担うネットワーク「ジェネレーター」は、何度も繰り返し生成します。認識を担うネットワーク「ディスクリミネーター」は、ジェネレーターが生み出したアウトプットが本物なのか、偽物なのかを判定します。

ジェネレーターが生み出したアウトプットは、初期はクオリティが低くディスクリミネーターに偽物と見破られてしまう確率も高いですが、何度もフィードバックを繰り返すうちに、本物同様のアウトプットを生成できるようになります。

この仕組を利用することで、人物画像などの生成が可能になり、マーケティング分野での利用可能性が注目されています。例えば、株式会社サイバーエージェントは、広告効果の高い人物モデルをAIで生成する「極予測AI人間」の提供を2020年11月から開始しています。「極予測AI人間」では、企業ブランディングに適した、多種多様な髪型・ボーズ・シチュエーション・国籍の人物モデルの生成が可能です。

場所や時間、契約の条件にとらわれないため、自由度が高い広告クリエイティブが作成可能なほか、企業ブランドや配信メディアの特性やターゲット属性に合わせた服装や髪型を生成し分け、高い広告効果を実現可能です。広告配信後の実績を学習させることで、さらに効果の高い人物モデルを生成可能なことも特徴です。

同様の仕組みは今後もマーケティング領域全般に広がっていくと予想されます。

例えば、株式会社Tsunagu.AIはWebエンジニア向けローコードサービス「FRONT-END.AI」を提供しています。2019年4月のクローズドβ版のリリース以降、Web制作会社・広告代理店を中心とした企業への導入が進んでいます。

複数のディープラーニングのモデルを独自に結合し、フロントエンド開発に特化した学習を行ったAIにより、ページ全体のデザインカンプ(jpg)と、Web用素材をアップロードするだけで、HTMLの構造および、デザイン要素の分析を行います。

分析結果から自動でコーディングを行うことで、開発初期工程にかける時間を大きく削減可能です。

マーケティングにおいて、クリエイティブの良し悪しによって、クリック率に大きな影響があります。今後は、一人ひとりの趣味嗜好や性格などを行動履歴などから読み取り、より効果的なクリエイティブを作成する取り組みも加速していくと予想されます。

メディア

各メディアでもAIの活用が進んでいます。

メディアにはペイドメディア(広告など)、オウンドメディア(自社サイト、ブログなど)、アーンドメディア(SNSなど)の3つの種別(トリプルメディア)に分けられます。

広告費を払うことで露出増加を目指すペイドメディアでは「最大化」「効率化」がキーワードになっています。

ペイドメディアでは、従来からデータに基づいたターゲティングが行われてきました。現在、さらに効果的な広告を目指しAIを活用した、予算配分の最適化やコンバージョンの最大化などの活用が活発になっています。

社内ブログなど、自社で立ち上げるオウンドメディアでは、依然として人間の介在価値が大きくなっています。良質なコンテンツを作る重要性が高いオウンドメディアの領域では、まだ人間が記事を執筆する重要性が高い現状があります。

一方で、記事の分析にAIを活用するサービスが多く生まれています。例えば、AIを活用した解析ツール「AIアナリスト」は、Google Analyiticsのデータを元に自動でWeb解析を分析し、改善提案までしてくれるサービスです。また、オウンドメディアSEO分析サービス「MIERUCA」では、機械学習を活用し、コンバージョンに繋がりやすいキーワードを自動で推定してくれる機能を搭載しています。これにより売上につながるキーワードを対策したコンテンツ作りが行え、SEO施策の優先順位をつけられます。

アーンドメディアは特にAIの存在感が大きくなっています。SNS運用代行サービス「AILINK」は、Instagramに特化しています。画像解析機能とテキスト分析機能を搭載し、自社と相性の良いアカウントを見つけ出し、フォローなどのアクションを代行します。これにより、フォロワーの増加だけでなく、「いいね!」の数も増加し、エンゲージメント率も向上します。

これからのマーケティングの発展

今後のマーケティングの発展は、主に以下の4つのポイントが重要になってきます。

  1. 顧客が中心になる(顧客を味方にする)
  2. サブスクモデルの拡大
  3. 購買データによるターゲティング
  4. 顧客がAIエージェントを活用

①フライホイールモデルへの変遷(顧客中心主義)

從來のマーケティングでは、見込み顧客の認知を獲得し、いかにして成約させるかに重きが置かれ、ファネルとして認知されています。多くの企業が、このファネルに基づき、メルマガの配信やイベントの開催、オウンドメディアの運営など、さまざまな手法を使い、顧客獲得に奮闘していることでしょう。

インバウンドマーケティングやセールスソフトウェアを運営するHubSpot(ハブスポット)は、このファネルは、「顧客を獲得していても、その顧客が自社の成長を後押ししてくれる流れになっておらず、顧客獲得を通じて蓄積したエネルギーは消えてしまう」と、その課題を明らかにし、新たに「フライホイール」という考え方を取り入れています。

フライホイールでは、常に中心に顧客が存在します。その上で、マーケティングや営業、カスタマーサポートなどの各部門が顧客を取り囲み、各部門が協力して顧客の興味を引いたり、顧客との信頼関係を築いたり、満足度を向上させて自社のプロモーター(推奨者)に転換してもらうことに重きが置かれています。

このサイクルは、顧客が新たな顧客を連れてきてくれるメリットがあり、価値を顧客に提供し続けることで、LTV(顧客生涯価値)が高まり、継続的にビジネスを拡大できるとしています。

参考記事:「ファネルからフライホイールへ:HubSpotにおけるビジネスモデルの転換

②サブスクリプションモデルの拡大

インターネットの発達とともに、サービスのモデルが変遷しています。從來であれば、画像編集ソフトや表計算ソフト、経費精算ツールなどは、パッケージとして購入し、PCにインストールして使うことが一般的でした。

一方で、通信環境やサーバの機能の向上により、さまざまなサービスがクラウド上で利用できるようになり、SaaS型モデルとして注目を集めています。現在、さまざまなSaaSが各分野に生まれ、業界を変革しています。

SaaSのポイントは、利用料に応じた課金や、月額制を取り入れていることで、サブスクリプションモデルとも呼ばれます。從來よりも低コストで導入ができる他、いつでも解約ができるため、顧客を維持するために、顧客中心主義を取り入れ、ユーザの利用データなどを分析してサービスを改善したり、万全のカスタマーサポートを構築する必要性が向上しています。

今後はさらにSaaSのモデルが拡大すると予想されています。あわせて、マーケティングを通じて顧客との関係を構築する重要性が向上すると考えられます。

③顧客がAIエージェントを活用

さまざまなサービスが生まれ、市場の細分化が進む今、顧客は自分にあったサービスを探すだけでも一苦労です。今後は、もしかしたら顧客の嗜好を判断し、自分にあったサービスなどを提案してくれるエージェントが登場するかもしれません。

株式会社大広の大地伸和氏にインタビューしました。同社のCTOとしていち早くデジタルテクノロジーに注目してきた大地氏はマーケティングの現在についてどのように取られているのでしょうか。

Q. 2020年、マーケティング分野ではどのような変遷が起きているのでしょうか。

マスメディアに関しての情報発信の受け手の捉え方が随分変わってきています。

今後は、さらにCtoCが台頭していくと思います。CtoCの中で「これはいい商品だ」と他のユーザを通じて知るようなコミュニケーションが第1になり、市場のSNSの動きやユーザの好感度がなどが全部、Webを通してわかるようになります。

だからこそ、ユーザーの意見を聞いて、ブランドに期待されてることを、正しい形で情報発信していくことが重要です。「認知拡大」だけの形ではなく、自然にCtoCで広がることが理想的です。

そのためには、ブランドに対するユーザの期待に応えることが重要で、ブランド側が常に革新し、新しいブランド価値を作っていくことが必要です。

特に分析において、今市場でどんなブランド価値が受け止められてるかを高速で処理して、見える化するという部分は必要になってきています。まさにAIの出番かなと思っています。

結局みんなの期待価値を越えていかなければブランド作りは進みません。期待されていた通りのものを期待通りこなしてるだけでは絶対ブランドは(ユーザの頭に)残らず、いかに期待を超えていくかという部分が求められています。

株式会社大広 執行役員 顧客価値開発本部 本部長 大地 伸和(おおち のぶかず) :株式会社大広に1990年入社。大広のCTO(Chief Technology Officer)。広告業界で、いち早くデジタルテクノロジーに注目。 アドテクだけでなく、あらゆるテクノロジー領域を応用したサービス開発を推進。 CESをはじめ、ミラノ・サローネ、メゾン・ド・オブジェ、アルスエレクトロニカなど、テクノロジーに関連する世界中の見本市やフェスティバルを数多く視察し、新たなビジネス創出に挑み続ける。 デジタル・テクノロジー業界のさまざまな著名人とも親交が深い。

Q. マーケティングにおいて、AIはどのような活用が見込めるのでしょうか?

リノベーション(改善)だけでなく、人が得意とするイノベーション(革新)についても、学習させるデータ次第で、AIでも実現可能だと思います。人はそもそも0から1を創る生き物ではなく、過去の何かの経験を全部紡ぎ合わせるんですよね。例えば、カレーライスやラーメンといった食文化も組み合わせで創られました。

例えば、広告コミュニケーションでAIの活用を考えると、AIがクリエイティブを生成し、その効果が定量化することができ、正しくKPIをクライアントと握れるのであれば、本来的には人によるチェックが無くなります。これからAIで対応出来る領域がもっと増えていくと考えています。

ただ、ここで言う正しいKPI設定が非常に難しいケースが多いです。広告部門やマーケティング部門でKPIが異なっていたり、顧客のLTVではなく顧客獲得単価をKPIとしたり。事業に貢献する全体最適なKPIではなく、部分最適なKPIを設定していることが非常に問題だと思っています。

Q. マーケティングにおいて、今後AIの重要性はどのように変化していきますか?

企業が顧客やユーザーと、直接結びつかざるを得ないような時代に突入しました。特に日本のコミュニケーションはもともとマスメディアを通じて一方通行のコミュニケーションをし、中間卸が存在していました。顧客の声を聞くと言いながらも、その答えに対してリアルタイムでアクションせず、ユーザの声を、次にモノづくりをする時に反映させるようなループだったと思います。

市場が細分化した現在、今までのようなコミュニケーションを1to1で広げていく重要性が増してきました。この1to1コミュニケーションを実現するには、パーソナライズされたマーケティングを可能にするAIの技術が必須であると考えています。

例えばCM作りにおける、得た認知度などのデータからフィードバックして再度CMを制作するという流れは、生産的ではありません。顧客ごとにメッセージを届け、反応を記録し、個別にリアクションする必要性が増しています。

このマーケティングは本音では企業側にとって工数がかかる部分だと思います。このコミュニケーション手段を進化させるためにパーソナライズに特化したAIが活用されていくと思います。

現在、大広では同様の未来を見据えて1to1に電話対応ができる、完全無人のコールセンターをつくろうと検討しています。まだ時間がかかるかもしれませんが、将来的には完全な音声での自動応答を実現できる未来が来ると考えています。

まとめ

マーケティング分野でも多くのAIを活用したサービスが生まれ、業務の効率化だけでなく、今までにない新たなアプローチを取れるようになりました。

一方で、全体最適ではなく個別最適されたKPIになってしまうという課題も大地氏のインタビューで挙げられました。活用するマーケティングAIサービスがいかに優れていても、自社全体にとってのKPIを考え、顧客中心で考えるフライホイール型の考え方が今後も求められます。

技術は変わりながらも、目指すべきマーケティングの姿を認識し、マーケティングAIサービスを適材適所で活用していくことが重要でしょう。

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