デジタルマーケティングソリューション

【入門】AI（人工知能）・機械学習とは？
その種類とマーケティング手法・成功事例

デジタルマーケティングでは、従来のマーケティングで活用されてきた店頭での販売履歴やイベント参加者の顧客データなどに加え、Webサイトでの行動履歴やECサイトでの購買履歴、SNSでのクチコミ情報など膨大なデータを収集し、それを分析・活用していきます。人力による統計分析もおこないますが、機械学習やAIも導入することで、より精度の高い予測や戦略立案が可能となります。ここでは機械学習とAIの違いや種類、マーケティング手法、成功事例をご紹介します。

AI（人工知能）とは？
機械学習とは？
AI（人工知能）と機械学習の違いとは？
機械学習とディープラーニングの違いとは？
抑えるべきAI（人工知能）・機械学習のマーケティング手法
AI（人工知能）・機械学習の成功事例
まとめ

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AI（人工知能）とは？

AI（人工知能）とは、人間の知能や行動を再現したコンピュータシステム、またはソフトウェアの総称です。自ら学習・理解し、状況に合わせた選択ができるため、人間のような問題解決や計画立案などの作業が可能になります。人間には扱いきれない大量のデータを処理しながら、常に一定の作業を続けられるので、場合によっては人を上回るパフォーマンスを発揮します。ただし、AIに明確な定義はありません。よって、何をAIと呼ぶかは企業や研究機関によって変わることがあります。

機械学習とは？

機械学習は、アルゴリズムを使って、ある特定の分野に絞り、大量のデータを解析することで、その中に規則性や関係性を見つけ出す手法のことです。

コンピュータが自ら判断してすべての規則性や関係性を見つけ出すのではなく、データのどこに注目するべきか、人間が事前に判断し、設定する必要があります。従来からあるプログラムと異なるのは、開発者があらかじめすべての動作を決める必要がない点です。

機械学習は、ECサイトなどで購入履歴や操作履歴などから顧客が好きと判断するであろう商品を、おすすめとして表示するといった形で、すでに活用されています。

AI（人工知能）と機械学習の違いとは？

上述したように、AIは人間の知能や行動を再現したコンピュータシステムなどを指します。それに対し機械学習は、特定のデータを解析し、規則性や関係性を見つけ出す役割を担うものです。そのため、AIを支える技術の一つに機械学習があるといえます。

ちなみに、人間の知能を機械で人工的に再現したいという発想の登場は非常に古く、AI（人工知能）という言葉も1950年代に生まれたと言われています。しかし、膨大な情報を効率的に処理できる人間の脳を再現するのは難しく、高速でデータ解析ができる超高性能なコンピュータの開発といった技術革新も必要でした。そんなAI研究の過程で生まれたのが、機械学習です。

機械学習とディープラーニングの違いとは？

機械学習から一歩進み、高度なコンピュータと人間の脳のような特別なネットワークを組み合わせることで、大量データの中に潜んでいる複雑なパターンを学習しながら発見する手法が登場し、ディープラーニングと呼ばれています。ディープラーニングも教師データをもとに学習しますが、一般的に機械学習とディープラーニングの違いは、特徴量を自動で見出す点になります。つまり、ディープラーニングは、人による事前の判断や設定が不要です。

現在では、人間の知能を機械で人工的に再現する技術やアイディア全般をAI（人工知能）と呼び、機械学習やディープラーニングはその中に含まれる手法のひとつとなっています。

抑えるべきAI（人工知能）・機械学習のマーケティング手法

人手不足やコンピュータの高性能化、ネットワークの発達などを背景にAIや機械学習はさまざまな分野への活用が進められていますが、マーケティングや小売の分野への導入も進んでいます。すでにデジタルマーケティングの分野では、AIを取り入れて結果を出しているケースが増えているのです。実際にマーケティングにおいて、AI・機械学習が使われている事例としては次のようなものが挙げられます。

MA（マーケティングオートメーション）ツール

従来はマーケターが実施していたKPIの設計、販促シナリオの設計、販促施策の実施結果の評価・改善などマーケティングのプロセスを自動化するMAでもAIは活用されています。マーケティング経験者の確保が難しく、販促シナリオの設計に時間を割けない場合や、商品の入れ替えや季節・トレンドの変化に対応できていない場合でも、AIを活用することで、効果的な販促施策を立案することができるというメリットがあります。

リスティング広告

Web広告でメジャーなこの分野にも、自動入札やレポーティングの自動化でAIが活用されています。これまで人間が広告のパフォーマンスをチェックして入札を行っていたものを、AIならほぼすべての作業を任せることができます。

Web接客

何かトラブルがあると、電話やメールで問い合わせる前に、Webサイトなどで回答を探す消費者が増えています。しかし、検索などでWebサイトまでやってきたものの、FAQが膨大にあると、探している回答が見つけられないといった事態に陥り、不満やストレスから、クレームや顧客の離反につながる原因となってしまいます。そこでAIがチャットでの問い合わせに対して、最適な回答を探して、自動応答するサービスも登場しています。

ターゲティング

DMなどの販促において、ターゲティングは、過去の購買実績などをもとに、マーケターの勘と経験で行われてきました。AIを活用し、DMを送ることで購買につながりやすい顧客を特定して送付し、従来のターゲティング手法より高い精度で購買につながった例が出てきています。

店舗

リアルな店舗でもAIの活用が進んでいます。顧客の動線をカメラなどのセンサで捉え、購買データと合わせてAIに学習させることで、店舗レイアウトの最適化や店員の配置などを改善し、顧客の滞在時間や購買単価を改善させます。

備えておくべきこと

AIや機械学習の普及により、これまで人間がやっていたマーケティングの実務は大幅に削減されることでしょう。ただし、「AIや機械学習をどう使いこなすか」といった根本的なマーケティング方針の策定は、人間しか担当できません。

AIや機械学習を自社のマーケティングで最大限活用するための幅広い素養が今後のマーケティング担当者に不可欠だといえるでしょう。

AI（人工知能）・機械学習の成功事例

最後に、AIや機械学習が、タクシーの配車予測に活用されている事例を紹介します。

従来は、個々のドライバーの土地勘や経験によって、タクシーを求める乗客を予測しなければなりませんでした。しかし、都内のタクシー会社による4カ月間の実証実験では、AI技術による予測モデルをドライバーが参照することで、経験などに頼ることなく、乗客がいそうな場所にタクシーを移動できるようになったといいます。

1人のドライバーの1日あたりの売上は1,409円アップし、ドライバーを新人に限定し、期間も1カ月間に絞って比較した場合は、3,115円の売上アップが確認されました。

また、適切な場所にタクシーが配車されると、乗客の待ち時間減少につながることも特徴です。AI技術の活用は、タクシー会社と利用者双方にメリットがあると考えられます。

まとめ

AIや機械学習の発展により、人工知能は従来では考えられなかった学習能力や推論的能力を兼ね備えることとなりました。すでにマーケティングの分野では膨大なデータから消費行動につなげるためのさまざまな活用が始まっています。今後のマーケティングの大きな柱となっていくAI・機械学習に関する最新の動向をチェックし続けることが必要となります。