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生成AI+AI予測がビジネスの成果を上げる理由

著:ソウドウ・リン博士

人工知能(AI)は再び脚光を浴びています。OpenAIが2022年11月に「ChatGPT」を発表して以降、特に生成AIの話題が尽きることがありません。企業経営者たちは決算発表時に必ず生成AIについて言及英語しています。メディアも日々報道し、多くの人が仕事や学校、またはプライベートで生成AIを使っています。

ChatGPTをはじめ多くの生成AIツールが素晴らしいものであることに異存はありませんが、ビジネスで活用する場合、事業の生産性や利益をいかに向上するかがツールの価値となります。Appier では長期にわたり「AIで費用対効果 (ROI) を向上させる」という事業に注力しています。そこで、既存のAI技術やソリューションと組み合わせた場合、生成AIがどのようにビジネスに貢献していくかを考察します。

 

生成AIの可能性と限界

生成AIは新しいコンテンツの生成や、より幅広い用途で使えるツールとして活用されています。生成AIがブームになって以来、私たちは生成AIがさまざまな質問に人間らしく答え、ニュース記事やブログ投稿の生成、テキストプロンプトでの画像生成、実行可能なコード生成など、さまざまなユースケースを見てきました。

多くの業界で企業はこの流行に遅れまいと、メールや広告コピーの作成、顧客からの問い合わせ対応、プレゼンテーション資料の作成など、業務の一部をAIに任せるために、生成AIを即座に採用しました。では、なぜ生成AIソリューションがこれらの業務を支援し、質の高い結果が出せるのかというと、その答えは基盤モデルにあります。

ChatGPTなどの生成AIは、膨大な量のデータで学習された基盤モデル、または大規模言語モデル (LLM) を使い、コンテンツが生成できるようになります。ChatGPTのように膨大な量のデータが学習されている場合(ChatGPT無料版で使われる「GPT-3」の場合、正確なデータ量は570GB)、これらのソリューションは、それらの学習データに基づき、新しいアウトプットを生み出します。

わずか数秒から数分で良質なコンテンツを生成できる機能により、ビジネスの生産性を向上させることができます。しかしながら、人の意思決定にはあまり役に立ちません。つまり、生成AIで広告コピーや画像のバリエーションを生成するマーケティング担当者は、広告キャンペーンに使用するものをどれにするかという難しい業務を、依然として抱え込んだままです。

生成AIだけで完結できることには限度があります。事業で使う場合、生成AIとAI予測を組み合わせることで本物のゲームチェンジャーになります。

 

生成AI+AI予測が新たな可能性を引き出す

AI予測とは名前の通り、AIで物事の予測と見通しを立てることに重点を置いています。機械学習などのアルゴリズムを使用してデータを分析し、将来の出来事と結果を予測します。良質なデータが豊富であればあるほど、AI予測はより精緻になります。

企業はAI予測を活用し、自社の顧客になる確率が最も高いユーザーを予測できます。消費者が自分にとって何が最もおすすめの商品かを知りたい場合も、AI予測を活用できます。Appier は 2012年の創業以来、こうしたAI予測マーケティングアプリケーションの開発と提供に取り組んでいます。

2023年4月には、法人向けマーケティングアプリケーションを最適化するため、生成AIを自社のAIに統合したことを発表しました。生成AIにより、顧客企業はマーケティングキャンペーンの実行や、潜在的顧客とのエンゲージメント、顧客からの問い合わせ対応において、高い生産性と創造性を実現しています。創業以来進化し続けている自社のAI予測ソリューションを基に、データ主導の意思決定も継続して支援しています。

例えば、新発売の製品について短い広告コピーを作成するとしましょう。生成AIは数秒で複数の広告コピーを生成し、担当者はその中から最適なコピーを選択できますが、どのような選択をすれば最善なのでしょうか。通常広告コピーの文言は非常に主観的なため、どの広告コピーに高い効果があるかを事前に知ることはできませんが、AIの予測があれば可能です。

マーケティング担当者がAI予測を使うことで、ターゲット層がどのような文言に反応を見せ、どんな口調を好むかなどを評価できます。最も多くのインプレッションとクリックにつながる広告コピーをAIが生成するために、AI予測がリードします。このように生成AIとAI予測を組み合わせることで、ビジネスの新たな可能性を引き出せます。これはまた、画像や動画、その他マーケターが制作する他のコンテンツにも適用できます。

予測に関するAIを拡張し、生成AIと統合させることによって相乗効果を高めます。「AI予測」で得られた洞察が「生成AI」を導く指針となり、効果的なコンテンツの作成が行われます。また、生成AIが生むデータによってAI予測モデルが継続的に改善され、マーケティング活動の成果が向上します。一方がアウトプットの生成を加速し、もう一方が効果を向上させる。この仕組みによって、パーソナライズされたマーケティング体験を提供し、成果に信頼が持てるコンテンツが生成されます。

 

次はどうなる? 

AIがこの先どうなるかを簡単に申し上げることはできませんが、マーケティング活動ではよりパーソナライズされた体験の創造が重視され、厳選された広告やキャンペーンなどのコンテンツを使いながら、企業が顧客エンゲージメントを高めていくことになります。

生成AIとAI予測が進歩・発展し続ければ、顧客インサイトなどの観点で考えても、一人一人に合わせたマーケティングが生成できる可能性があります。メッセージとコンテンツが個人のニーズと好みにきめ細かく応えたものであれば、真の意味でパーソナライズされたマーケティングと言えるでしょう。

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