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ブログ「明日のマーケティングは、今日の発見から。」

マーケティングにおけるAIの活用法とは?事例付きで解説!

マーケティングにおけるAIの活用法とは?事例付きで解説!

近年、様々な分野で注目を集めているAI(人工知能)。マーケティングにおいてもAIが活躍する場面が増えており、時代に取り残されないためにもAIに関する知識習得は必要不可欠です。本記事ではAIの基礎知識とマーケティングにおける活用法をご紹介します。

テクノロジーの進歩によって企業が収集できるデータ量は年々増加しており、「ビッグデータ」という言葉も定着し始めています。そんな現代において「ビッグデータをいかにマーケティングに活用するか」は、他社との差別化を考える上で非常に重要なテーマの1つとなっています。

常にスピード感を求められるマーケターは、急速に変わり続ける時代の変化をいち早く察知し、先手先手でビッグデータの活用にも目を光らせる必要があるはずです。

そこで注目を集めているのが「AI(人工知能)」です。
ご存知の方もいらっしゃると思いますが、AIとは人間と同じように自ら学習・適応することができるコンピュータシステムのことを指します。

有名な例ですと将棋や囲碁の世界で、AIがトッププロに勝利したというニュースを聞いたことがある方も多いのではないでしょうか?

開発初期のAIではプロに全く歯が立たなかったものの、技術の進展により膨大な量のデータをAIが学習できるようになり、結果としてトッププロを上回る最適な答えを短時間で導き出せるようになっています。

今では囲碁・将棋の世界に留まらず、マーケティングにおいてもAIを活用する試みが様々な企業で進んでおり、AIの技術を活用したマーケティングサービスも増えています。

この記事では、AIがマーケティングの分野でどのように活用されているのかを事例付きでご紹介しますので、ぜひ最後までご覧ください。

AIの基礎知識

改めてAI(人工知能)とは、簡単に言うと人工的に作られた人間と同じように思考する技術やシステムを指します。

ちなみにAI自体に厳密な定義づけがないため、文献や記事によって異なる説明になっていることがありますが、それはそれで正しいです。

そんなAIですが、コンピュータの性能がここ数十年の間に急激な進歩を遂げたことで、人間では処理しきれないほどの膨大なデータを分析したり、そのデータから新しい法則を発見したりといったことが可能になりました。

こうした技術革新の中心となっているのが「機械学習」と「ディープラーニング(深層学習)」ですので、簡単に説明します。

機械学習とは

機械学習とは、「機械に与えたデータから学習を繰り返し、有効な法則やパターンを自動で見つけ出す」ことができる技術です。

例えば、アマゾンのように購買履歴からオススメ商品を提示したり、製造業にて自動で最適な在庫数を保つようにシステムで生産数を調整したりといった場面で機械学習は活用されています。

ディープラーニング(深層学習)とは

ディープラーニング(深層学習)は、機械学習の技術の一部なので、基本的には機械学習と同じように大量のデータから学習し、ルールやパターンを自動で導き出せます。

機械学習と違う点は、学習の目的やテーマを人間が設定しなくても、膨大なデータから目的・テーマを考えだし学習を進めることが可能です。

先ほどの機械学習の場合はあらかじめ判断の基準となるポイントをプログラムする必要がありますが、ディープラーニングの場合は状況や変化に応じて機械自身が柔軟な判断をできるようになっています。

活用例としては、手書きの文字を画像として認識し、データに出力するソフトなどが挙げられます。

AIの4つのレベル

また、技術レベルに合わせてAIは4つに分けられます。

AIの4つのレベル

レベル1:機械を制御する(単純制御)
あらかじめ決められたルールに従って単純な制御を行うレベルです。
例)設定した温度になると作動するエアコン

レベル2:入力情報を蓄積して正しく出力する(ルールベース)
ルールに従って動くのはレベル1と同じですが、判断の元になるデータを大量に蓄積することが可能で、より複雑な判断が可能です。
例)ルール通りに動く将棋プログラム、

レベル3:大量のデータを与えることでルールとパターンを学習する(機械学習)
大量のデータを処理できるようになり、与えたデータからルールとパターンを自動で学習するレベルです。
例)与えたデータから大量のシミュレーションを行い学習を繰り返す将棋プログラム

レベル4:与えたデータから更に応用(深層学習:ディープラーニング)
判断となる基準を人間が組み込まずとも、機械が自動で学習して判断可能なレベルです。また、レベル3の機械学習と比べて更に多くのデータを処理することが可能です。
例)危険の察知や運転手の操作を減らす車の自動運転

レベル1,2は私たちの身の回りでも幅広く活用されており、日常で多くの人が触れているような身近な技術です。

レベル3,4になると、一部実用化されているものもありつつ、これから最先端のAI技術として世に出てくることが予想される技術です。

AIが活用されているマーケティング業務とは

ここまでご紹介してきたようなAIの技術が、マーケティング業務にどう活用されているのか気になる方もいるでしょう。

代表的なWebマーケティング業務をピックアップし、AIを活用することでどんなことが出来るのかをそれぞれ見ていきましょう。

SEO対策

集客施策として、サイトの検索順位を上げる、または下げないためにSEO対策は欠かせません。SEO対策には内部対策、外部対策とあり、全てをこなすには多くの人手や時間がかかります。

ですが、AIを活用すれば、
・上位表示に有効なタイトルや見出し文の自動生成
・テキストコンテンツの本文を自動生成
・内部リンクの自動最適化
などを行うことができます。

広告コピー作成

広告のコピー文もAIによって自動で作成することができます。

AIによって過去の分析データから購買率が高いフレーズを選択し、自動で広告コピーを大量に生成することが可能です。

不動産業のように物件毎に異なったコピーが必要な場合では、AIを活用することで大幅なコスト削減や時間短縮が見込めます。

Web広告運用

Web広告もAIの活用が進んでいます。

Web広告で成果を出すには、クリエイティブ作成や入札単価、キーワード、ターゲット、日時など様々な要素を最適化していく作業が必要です。これらは、担当者の経験や勘に基づいた属人性が高い作業でもあります。

AIによる広告運用では、自動での予算管理や最適な入札単価の提案、人間では難しい細かなレベルでの最適化などが可能です。

かなり使い勝手がよく効率的ですが、「成果が出なくなった際のPDCAが回せない」という懸念点もあります。

Web広告に関する知識を定期的にアップデートし、トラブル発生時には手動運用に切り替えられるようにしておくと安心です。

Webデザイン作成

テキストだけでなく、デザインに関してもAIは活用できます。

重視したい色味や訴求したいターゲットを設定するだけで、デザインに精通していなくてもAIが簡単にデザインを作ってくれます。

また、商品パッケージなどの評価をAIで行うことも可能です。あらかじめ購買意欲に繋がるポイントを記憶させておけばパッケージをAIが評価してくれます。

こちらの技術は次章の活用事例でもご紹介します。

マーケティング支援サービス×AI技術の活用事例

ここからは、AIの技術を活用したマーケティング支援サービスをご紹介します。

1:awoo Japan株式会社「awoo AI」

awoo AI:https://awoo.ai/ja/

「awoo AI」は、ECサイトやWebサイトのSEO対策とカスタマーエクスペリエンスを最適化できる、AIを活用したマーケティングサービスです。

SEO対策では、ユーザーの検索意図に合わせたカテゴリーページの生成、内部リンクの最適化、検索エンジンで見つかりやすいページの自動生成などが可能です。

自動でページの生成やリンクの最適化を行ってくれるだけでも非常にありがたいですが、その上サイト内の顧客体験までカバー出来る点が魅力です。

大量のデータをAIが処理することで、消費者の購買動機を分析して他のユーザーにオススメしたり、顧客の属性に合わせてパーソナライズされた情報の提供やキャンペーンの適応なども可能です。

2:株式会社プラグ「パッケージデザインAI」

パッケージデザインAI:https://hp.package-ai.jp/

次はAIを活用したWebデザインのサービスです。
「パッケージデザインAI」では2つのサービスを利用できます。

1つはデザイン評価です。
パッケージのデザインを読み込ませると膨大なデータで学習したAIがデザインの評価をしてくれます。ターゲットの属性に合わせて、デザインを見た時にどんな印象を持つかが分かる上に、デザインのどの部分が良い印象に影響を与えているかまで分かります。

もう1つは画像生成メニューです。
複数のデザイン案を読み込ませると、AIが自動で大量のデザイン案を生成してくれます。
「可愛い順」「高級感が伝わる順」などターゲットに対して与えたいイメージがある場合、それらのイメージが伝わる順に抽出することが可能です。

3:NTTドコモ「ecコンシェル」

ecコンシェル:https://ec-concier.com/

最後はAIを活用したWeb接客ツールです。
「ecコンシェル」ではECサイトの効果を最大限にするために、サイトを訪れたユーザー一人ひとりの”接客”を可能にするサービスです。

常に最新のデータを活用したA/Bテストを自動で行い、適切なタイミングでの製品情報や価格の提供、ベストなタイミングでベストな内容のクーポンの配布などを全てAIが判断して実施してくれます。

これにより
「ECサイトの回遊率が低い…」
「リソースが足りず商品掲載が間に合わない…」
「広告やキャンペーンから購買に結びつかない‥」
といった悩みを解決でき。

まとめ

ビッグデータの活用とマーケターの効率化という視点で考えるとAI技術を活用したマーケティングは合理的です。

ただ、AIが持つブラックボックス問題(AIの判断基準が人間に理解出来ない)は無視できるモノではありません。

AI頼りになりすぎずマーケティング自体の知見を高めることも重要です。

ピクルスでは明日使いたくなる知見が詰まったマーケティング記事を多数公開しています。ぜひ他の記事もご覧いただき、マーケティングの知見を深めましょう。