AI や機械学習は急速な進化を遂げており、昨今では「 ChatGPT 」などの生成 AI が大きな注目を集めています。様々な分野で活躍を見せている AI ですが、実はマーケティングにおいても有効に活用できることをご存知でしょうか？
本記事では、 AI や機械学習の基礎知識に加えて、マーケティングにおける AI の重要性や活用例、 AI を活用してデータドリブンマーケティングを行う方法などを詳しく解説します。自社のマーケティングに AI を活用したいと考えている方は、ぜひ最後までご覧ください。
AI ・機械学習とは？
まずは、 AI と機械学習の基礎知識についてご説明します。
AI とは、人間の知識や思考能力をコンピュータシステムに模倣する技術を意味する言葉です。なお、 AI は「 Artificial Intelligence 」の略語であり、日本語では「人工知能」と呼ばれています。
AI は「認識」「学習」「理解」「推論」「意思決定」など、従来人間が行なっていた様々な作業を代わりに実行することができます。 AI がこれらの作業を行うことで、作業スピードを飛躍的に向上させることができ、正確なアウトプットを短時間で生み出すことが可能です。
また、 AI と混同されやすい言葉として「機械学習」が挙げられますが、 AI と機械学習は異なる意味を持っています。機械学習は AI の一部であり、コンピュータシステムがデータから学習して賢くなる（精度を高める）能力のことを指しています。
機械学習の種類 4 つ
機械学習では、プログラム自体がデータを分析し、パターンやルールを抽出し、そのデータから予測や判断を行います。そして、機械学習には様々な種類があり、代表的なものとしては次の 4 つが挙げられます。
- 教師あり学習
- 教師なし学習
- 強化学習
- 深層学習（ディープラーニング）
教師あり学習は、モデルに正解ラベルを提供してデータ内のパターンを学ぶ方法であり、画像分類や予測モデルの構築などに用いられます。また、教師なし学習は、正解ラベルを提供せずにデータからパターンを見つけ出す方法であり、クラスタリング（データ間の類似度に基づいてデータをグループ分けする手法）などが該当します。
そして、強化学習は、 AI が試行錯誤を繰り返しながら、行動を通じて正解を探る方法であり、ゲームやロボティクスなどの分野で活用されています。最後に、深層学習（ディープラーニング）は、膨大なデータから AI 自身がデータの特徴などを発見する方法であり、人間の手を介さずに自動的に学習できることから、様々な分野で活用が進んでいる学習方法となっています。
AI や機械学習を活用することで、企業は大幅な業務効率化や生産性向上を実現できます。データ量が日々増加し続ける現代においては、 AI ・機械学習の有効活用が企業の明暗を分けるといっても過言ではないでしょう。
なぜマーケティングに AI が必要なのか？
昨今、 AI は様々な分野で活用されていますが、その代表例の一つがマーケティングです。それでは、なぜマーケティングに AI が必要なのでしょうか？重要なポイントについて順番にご説明します。
顧客満足度の向上に繋がる
マーケティングの目的の一つとして、顧客満足度の向上が挙げられます。特に現代においては、消費者のニーズは高度化かつ多様化しており、顧客一人ひとりの真のニーズを理解することがとても重要なポイントになります。
AI をマーケティングに活用し、膨大なデータを分析することで「顧客が求めているもの」の解像度がより精緻化されます。そして、その内容をもとに顧客対応やサービスを改善することで、顧客満足度の向上を実現できます。
予測分析やトレンド把握が可能になる
自社のビジネスを成長させるためには、予測分析やトレンド把握が欠かせません。有効な施策を打ち出すためには予測分析で将来の見通しを立てる必要がありますし、付加価値の高いサービスを提供するためには市場トレンドを把握することが大切です。
マーケティングに AI を活用することで、自社が保有するデータから予測分析・トレンド把握を行うことが可能になります。これにより、分析結果から有効なインサイト（洞察）を得ることができ、その後の具体的なアクションに繋げることができます。
業務プロセスを効率化できる
従来のマーケティングでは、人間の勘や経験に頼った業務オペレーションが一般的でした。しかし、人の手による作業は非常に多くの工数が発生し、ヒューマンエラーなどが起きるリスクもあります。
その点、 AI を活用することで業務プロセスを大幅に効率化することができます。膨大なデータの分析も AI が自動的に行なってくれるため、工数をかけずに作業を進めることが可能です。また、 AI であれば人為的なミスが発生することもないため、業務効率化とともに生産性の向上にも大きく寄与します。
マーケティングにおける AI の活用例
ここまで、マーケティングにおける AI の重要性をご説明しましたが、具体的にどのようなシーンで AI が使われているのでしょうか？本章では、マーケティングにおける AI の活用例をご紹介します。自社で AI を活用する際の参考になると思いますので、ぜひ内容をご理解いただければと思います。
Web 広告の運用
Web 広告で成果を出すためには、入札単価やキーワード、ターゲット、配信日時など、数多くの要素を考慮する必要があります。そして、これらを最適化することが、効果の高い Web 広告の運用に繋がります。
従来、 Web 広告は有識者の過去の経験などにより運用されることが一般的でしたが、 AI を活用することでデータに基づいた迅速な意思決定が可能になります。これにより、 Web 広告の運用を最適化することができ、広告効果の最大化を実現できます。
将来的な需要予測
効果的なマーケティング戦略を打ち出すためには、将来的な需要予測が必要不可欠です。そして、 AI で将来の顧客ニーズや市場トレンドを把握することで、より効果の高い施策を実行することができます。
例えば、アパレル店が AI を活用するシーンを考えてみましょう。
- 顧客属性（年齢・性別・居住地域）
- 購買単価
- 購入時期（何月に購入したのか）
- 購入時間（何時に購入したのか）
- その日の天候
などのデータを取得・分析することで、将来的な需要予測が可能になります。これにより、在庫の最適化を実現することができ、顧客属性や時期に合わせた最適な販売施策の検討にも繋がります。
顧客に適したレコメンド
顧客ニーズの高度化・多様化が進む現代においては、顧客一人ひとりに対して最適な提案を行う「 One to One マーケティング」の重要性が高まっています。ただし、 One to One マーケティングを実践するためには、膨大な顧客データを分析し、その顧客に合わせた提案を個別に考えなければいけません。
しかし、 AI を活用することでデータの分析作業を自動化でき、その結果として顧客一人ひとりの状況に合わせたレコメンドを行うことが可能になります。これにより、顧客の属性や関心に応じて最適な提案を行い、ビジネスの機会損失を防ぐことができます。
このように、 AI はマーケティングにおける様々なシーンで有効活用できる技術となっています。社会情勢が目まぐるしく変化し、顧客ニーズが多様化している現代においては、 AI を活用したデータドリブンなマーケティング戦略が必要不可欠であるといえるでしょう。
AI を活用してデータドリブンマーケティングを行う方法
最後に、 AI を活用してデータドリブンマーケティングを行う方法を 7 つのステップに分けてご説明します。自社で AI 活用を進める上での参考になると思いますので、ぜひ具体的な流れを理解しておいてください。
Step.1 目標を設定する
まずは、マーケティングにおける目標を設定してください。 AI 導入により解決したい課題やニーズを明確化し、自社が目指すべきゴールを具体的にイメージします。この目標設定が AI 活用の方向性を決定する上で重要なポイントになるため、時間をかけて慎重に検討することが大切です。
Step.2 データを収集・整理する
データドリブンマーケティングという言葉が示す通り、 AI はデータに基づいて機能します。そのため、分析や意思決定の基となるデータを収集・整理する必要があります。顧客データやマーケティングキャンペーンの結果、競合情報などを多角的に集めて、分析に使えるように整備してください。
Step.3 AI ツールを導入する
次に、 AI ツールの導入に移りますが、 AI ツールであれば何でも良いというわけではありません。市場には数多くの AI ツールが存在するため、 Step.1 で設定した目標を達成するために、自社の状況に適したものを選定してください。この時、特定のツールに絞って探すのではなく、複数のツールを比較しながら検討することをおすすめします。
Step.4 モデルの機械学習を行う
AI ツールは導入しただけですぐに使えるわけではなく、モデルの機械学習を繰り返すことで精度が向上します。そのため、 AI ツールを選定した後は、自社のデータを使ってモデルの機械学習を行い、トレーニングの過程で精度を評価しながら必要に応じて改善してください。また、前述したように機械学習の種類は多岐にわたるため、自社の状況に合わせて最適なトレーニングを選ぶことも重要なポイントになります。
Step.5 PoC（概念実証）を行う
AI をマーケティングに本格導入する前に、まずは PoC で精度を確認してください。小規模な試験やパイロットプロジェクトを行うことで、効果や課題を具体的に把握することができます。いきなり本運用に入った場合、予期せぬトラブルが発生した時に対応が困難になるため、 PoC は重要なプロセスの一つであるといえます。
Step.6 本運用に移行する
PoC で AI の効果を確認した後は、成功したアプローチを拡大展開して本運用に移行します。このように、 PoC の結果をベースに徐々に本格運用へシフトすることで、リスクを最小限に抑えることができます。本運用への移行後は、目標に対する進捗を意識しながら、段階的に AI 活用の範囲を広げていきましょう。
Step.7 継続的に PDCA サイクルを回す
PoC で AI の効果を確認した後は、成功したアプローチを拡大展開して本運用に移行します。このように、 PoC の結果をベースに徐々に本格運用へシフトすることで、リスクを最小限に抑えることができます。本運用への移行後は、目標に対する進捗を意識しながら、段階的に AI 活用の範囲を広げていきましょう。
AI は機械学習によって賢くなるため、保有するデータ量や試行回数が増えれば増えるほど、その精度を高めることができます。そのため、マーケティングにおける AI 活用は一過性の取り組みではなく、継続的に PDCA サイクルを回すことが重要であるとご理解ください。本運用に移行しても安心することなく、常に改善に向けた意識を持っておくことが大切です。
まとめ
本記事では、 AI や機械学習の基礎知識に加えて、マーケティングにおける AI の重要性や活用例、 AI を活用してデータドリブンマーケティングを行う方法などを解説しました。
AI をマーケティングに活用することで、企業は様々なメリットを享受できます。顧客満足度の向上やトレンド把握が可能になり、自社の業務プロセスの効率化にも大きく寄与します。
実際、多くの企業がマーケティングに AI を活用し、様々なシーンにおける業務効率化や生産性向上を実現しています。 Web 広告の運用や需要予測、顧客に合わせたレコメンドなど、自社のビジネス拡大に直結する内容であるため、この記事を読み返して重要なポイントを理解しておきましょう。
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本記事を参考にして、マーケティングにおける AI 活用の第一歩を踏み出してみてはいかがでしょうか？