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2 0 1 7 年 5 月 1 4 日
人口知能の
最新事例
1
○人工知能について
人工知能とは、人工的にコンピュータ上などで人間と同
様の知能を実現させようという試み、またはその一連の
基礎技術を指している。
○様々な人工知能の考え方
2つのAI
【弱いAI】
【強いAI】
AIにおける2つの学派
【従来のAI学派】
【最近のAI学派】
2
【強いAI】
脳科学や神経科学の研究成果を取り入れながら、人間の脳機能と同等の汎用的
な知的処理ができるようになることを目指す考え方。
【弱いAI】
人間の脳で行う処理のしくみにかかわらず、結果として人間が行う知的処理が
できるようになることを目指している。例えば、馬のように走りたいからと
いって、馬をつくるのではなく、自動車を作ろうという考え方
2つのAI
(出典:「コレ1枚でわかる「弱いAI」と「強いAI」<http://blogs.itmedia.co.jp/itsolutionjuku/2016/12/aiai.html>(2017/5/14アクセス)
3
【従来のAI学派】
ルールをたくさん用意する「ルールベース」が始まり。
その後、機械学習というビッグデータを統計的に解析し
確率推論から結果を導くようになった。
・エキスパートシステム(1960~1980年代)
大量の既知情報を処理し、推論機能を適用
・事例ベース推論
その事例に類似した過去の事例をベースに修正
・ベイズ理論(1990年代~現在)
因果関係を確率により記述し、個々の変数の関係を
条件つき確率で表す確率推論モデル
2つのAI学派①
4
【最近のAI学派】
計算知能と呼ばれる手法を使い、パターン認識力や推論、
突然変異の概念なども利用して結論を導いている。
従来のAI学派との違いは、AI自身が「学習」し、人間と
同じように学習・進化して、適切な判断を下すことが
できる仕組み。
・ニューラルネットワーク
非常に強力なパターン認識力をもつシステム
・フィジィ制御
不確かな状況での推論手法
・進化的計算
ある問題の最適解を進化や突然変異の概念を用いて適用
2つのAI学派②
5
最近話題のAIは、どちらの考え方か?
①
2016年3月に米グーグルの子会社DeepMindが作成した
囲碁対戦用AI「AlphaGo」が人間のプロ囲碁棋士に
勝利。ディープラーニングと呼ばれる手法が注目
②
2016年6月、米シンシナティ大学の研究チームが開発した
戦闘機操縦用のAIプログラム「ALPHA」が、
元米軍パイロットとの模擬空戦で一方的に勝利。
AIプログラムは遺伝的アルゴリズムとファジィ制御を使用
最近話題のAIは、【最近のAI学派】の考え方を採用
ニューラルネットワーク、フィジィ制御、進化的計算が重要
6
「AI×マーケティング」における最新事例
①人間の力では対応しきれなくなっている
多様かつ大量なデータ解析
②ユーザーの好みに沿ったレコメンドなど
パーソナライズな“個客”への提案
マーケティング領域でAIを活用する2つの側面
7
「AI×マーケティング」における最新事例
①AIを使ったテキストマイニングで課題発見
アンケートなど、お客様が自ら記述する内容には、商品やサービスに対する本音、
印象やイメージといった有益な情報が詰まっている。こうしたお客様の生の声や
SNSの投稿を分析するためのテキストマイニングツールにもAIを利用した
ものが登場している。AIを活用することで、より「深い意味」を「高精度」に
「短時間」に解析できるのが特徴。
某大手通信社では、AIを利用したテキストマイニングツールで数千万件もの
ツイートを分析し、「どこからサービス改善するべきか」を的確に判断できた
とのこと。全く違う単語で表現されていても、同じ意味の記述が適切に分類
されていたため、その精度に驚いたらしい。
8
(出典:「AIを活用したマーケティングデータ分析I」<http://www.marketingit.jp/ai_data_analysis>(2017/5/14アクセス)
「AI×マーケティング」における最新事例
②WEBサイトの行動分析からCV率アップ
化粧品通販を行っている株式会社レストフォーでは、テレビショッピングで
15万本以上売り上げている大好評の「ウフドール」シリーズを、自社サイトで
も販売することにした。しかし、トライアルセットのCV率が上がらず苦戦して
いた。
そこで、AIを使ったWEB解析ツールでLP分析。
テレビショッピングを視聴したユーザーと、リスティング広告から流入する
ユーザーでは、サイト内の行動が全く異なっていることが分かった。
この解析結果を元に、サイトを改善したところCV率が約3倍アップ。
この解析に使われるAIが予め学習したユーザー行動データは、10万サイト分
に及ぶとのこと。これだけ多くのデータに基づく客観的な分析ができるのは、
AIならではのメリットである。
9
(出典:「AIを活用したマーケティングデータ分析I」<http://www.marketingit.jp/ai_data_analysis>(2017/5/14アクセス)
「AI×マーケティング」における最新事例
③デジタル店員による「接客」で利益率向上
アウトドア用品を販売するThe North Face社のオンラインショップでは、
AIがユーザーと質疑応答形式で、最適な服をレコメンドする機能が搭載。
いつどこで使うか、どんな素材が好きかなど、簡単な質問に日常使う言葉で
応えるだけで目的や好みに合ったアイテムを勧めてくれる。
ユーザーからの評価は高く、2か月間のトライアル期間中に75%のユーザーが
「また利用したい」と回答。
ECサイトにAIを導入するメリットとして、ECサイトでもリアル店舗と
同じような「接客」を実現することができる。
例えば、ユーザーニーズに合った商品を紹介しつつ利益率の高い商品を積極的に
レコメンドするといったことも可能になる。
10
(出典:「AIでマーケティングはこう変わるI」<http://www.marketingit.jp/concept_ai_marketing>(2017/5/14アクセス)
「AI×マーケティング」における最新事例
④サンリオピューロランド 2017年2月
スマホでのチャットボットによる案内とリアルチャネルの誘導をつなげる
取り組み
サンリオオンラインショップでチケットを購入すると、公式アカウントから
電子チケットが届く。このLINEアカウントを通じて、ハローキティと
会話ができたり、オペレータから施設案内やグッズ紹介も可能。
入場後の関連グッズの購買につながるうえ、継続的にコミュニケーションする
ことで、再購買が期待できる。
通常のチャットボットと異なり、複数チャネルを組み合わせる点が、新しい
ユーザ体験をつくっている。
11
(出典:「AIはマーケティングをどう変えたのか?」<http://www.marketingit.jp/ai_marketing_04>(2017/5/14アクセス)
「AI×マーケティング」における最新事例
⑤WEB広告配信ネットワークにAIを活用 2017年1月
従来のWEB広告は、クッキーの保存技術によりユーザが今まで見たサイトと
関連性の高い広告を表示していた。この方式だと、読んでいる記事内容と異なる
広告を表示させてしまい、記事内容と広告とのミスマッチが起きていた。
AIを活用することで、ユーザーが読んでいる記事内容の意味を理解したうえで、
関連する広告を表示させることが可能。この方式により、いま見ている記事に
関連性の高い商品をレコメンドすることができ、ユーザーにとっても有益な
情報を最適なタイミングで受け取ることが可能。
2016年10月~12月で大手WEBニュースポータルサイトでの実証実験
では、従来の方式と比べ約3倍のクリックレートを達成した。
12
(出典:「AIはマーケティングをどう変えたのか?」<http://www.marketingit.jp/ai_marketing_04>(2017/5/14アクセス)
まとめ
AIには、「弱いAI」「強いAI」がある。
AIの考え方としては、従来からの「ルールベース」を基本とした考え方から、
機械学習をとりいれた確率推論の考え方が実務で使われるようになってきた。
特に最近では、人間の神経機能を模倣した「ニューラルネットワーク」の考え方が
実務において台頭しており、注目されている。
このようなAIはマーケティングの現場でも最新事例が出始めている。
理由としては、インターネットにおける情報量は膨大であり、それら全てを
人間の目で分析することは不可能だからである。膨大な情報を活かしたユーザー
ごとの異なる“個客”へのアプローチを成功させるには、レコメンドエンジンや
チャットBOTの精度が非常に重要になってくる。
ユーザーデータや商品データ、よくある会話パターンを大量に用意することにより
ユーザーにとってマッチした商品や情報を提供することで企業は効率良く利益を
あげることが可能である。
今後、AIはマーケティングにおいて「顧客体験の最適化」をする上で重要である。
日々の業務の中で企業独自のデータをどれだけ蓄積し、データとどう向き合うかが
企業の差別化戦略になっていくと思われる。
13

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