マーケティングにAIを実装する 感想・概要レビュー|DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー21年9月号 [雑誌] Kindle版

AI導入に乗り遅れるな!無限の可能性を秘めたAIマーケティング

マーケティングにAIを実装すると、人間では思いつけなかったら新たな発想や方向性が開花し、これまでになったビジネス戦略を生み出せる可能性があります

現状、さまざなマーケティング理論や分析ツールがありますが、人がそれらを活用するとき、どの企業も同じような発想になっていないでしょうか?

そこで今回は、競合と被らない新しい切り口を見つける重要なヒントが得られるAIマーケティングの特集が組まれたビジネス情報誌『DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー21年9月号 』をご紹介します!

企業価値を高めるデジタル・トランスフォーメーション情報誌

この雑誌は、デジタルで企業価値を高めるさまざまな情報を特集しています。今回はAIによるマーケティング実装についてです。

それぞれが非常に内容が濃く、企業の未来に役立つ内容となっているので、以下はそれぞれの見出しをまとめています。

■この本で得られる知識
・マーケターはAI戦略をいかにデザインすべきか

・AIへの投資を利益につなげる方法
・流行りのマーケティングテクノロジーに飛び付くな
・機械学習による損失を避ける5つのポイント
・AIを小売・流通の現場に実装する方法 ほか

そのほかビジネスで考えるべき情報が掲載されています。

著者は、AIの未来を切り開いてきた研究者たち

トーマス H. ダベンポートを始め、AI技術の最先端でさまざまな活用方法や社会への影響、リスクなどを研究している大学教授らが、それぞれの論文を公開している
※人数が多いため全著者名は、記事の最下部に表示しています。

こんな人におすすめ
・マーケター
・経営者
・CEO
・起業家

Ao日本で大手企業へのAI導入をサポートする会社への取材経験を持ち、複数のIT系マーケティング企業でのマーケティング戦略立案経験を持つAoが独自目線でお伝えします。

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マーケティングにおけるAIとは?

AIはマーケティングでどう役立つのか?

マーケティングにおけるAIの実装とはそもそもどういうことなのでしょうか?

AIとは、人では処理しきれない膨大なデータを学習し、そのなかにパターンを見付けるシステムです。そのパターンからデータをソートしたり、求められているニーズを抽出することに活用できます。

つまり、マーケティングのAI実装とは、人では見つけられない顧客の潜在ニーズを見つけ出し、これまでにない発想で新たなビジネス戦略に活用できるということです。

AIにはどんな種類があるのか?

ひと口にAIといっても、実際には種類が多く、その技術は常に進化し続けているため、どんどん増えています。

そこでこの特集のなかで研究者は、AIアプリケーションを4種類のフレームワークに文るして、分かりやすく説明しています。
事例や用途別に紹介されているので、AIを理解するには非常に役立つ内容となっています。

では、AIをマーケティングに実装すると、どんな効果が見込めるのでしょうか?

マーケティングでAIを実装するメリットは?

そもそもマーケティングにAIを実装するとどのような効果が得られるのでしょうか?

大きなメリットをみていきましょう。

 

人間のアイデアの限界を超える

世の中にはさまざまなマーケティング理論やツールがあります。どれを利用し、どう取り入れ、どんな方法で実践していくのかなどの判断は、各社のマーケターたちにゆだねられています。

しかし、人間が生み出せるアイデアは同じベクトルに偏りがちです。そのため、他社との差別化が難しいこともあるでしょう。

AIは人間の予測できない可能性を探し出すことができます。

同時に、マーケティングがやるべきことは、AIが出した意外な発想をもとに、顧客の多様なニーズを満たせる商品やサービスを提供することです。

AIで予測しえない切り口を出し、マーケ他-がそれが活用して、顧客の満足につながるマーケティングを行っていくことが、人をワクワクさせる企業へと成功させてくれるのです。

当サイトでも顧客の満足「カウンターサクセス」については、とても重要であると考えています。

【初心者向け】WEBマーケティングで知っておくべきポイントを解説します

AIマーケティングのリスクは?

AIをマーケティングに導入すれば、これまでにないビジネスの成功が期待できますが、リスクはないのでしょうか?

 

この特集の内容を元に、注意点を確認しましょう。

収益につながらなければ意味がない

AIを活用する際、マーケターの理解は非常に重要です。まずマーケティングの課題を正しく設定することこそ、AIを活用するうえで欠かせない要素になります。

マーケーターがAIへ投資する効果をしっかりと見極めて、論理的に実証できるきめ細やかな意思決定が必要だとこの特集ではいっています。

機械学習だからこその注意点

現在のAIは主に、機械学習による限定的なものになっています。機械学習を大まかに説明すると、コンピューターに反復的にデータを学ばせて、そこにあるパターンを見つけ出させるシステムです。

機械学習は現在、以下のような分野で実装されています。

・投資や融資
・自動運転
・医療診断
・採用活用 など

膨大な情報を蓄積して自律的に判断を行っていますが、それが常に倫理的で正確であるとは限らないと、研究者はいっています。

機械学習のリスク
大きな事故による損失
バイアスのかかった判断

このリスクを回避・軽減するためにどのようなことをするべきか、この特集のなかでは、リスク管理に役立つ情報も紹介されています。

ほかにもこの特集のなかでは、「流行のマーケティングテクノロジーだからといって安易に飛びついてはいけない」という危険性を紹介している論文もあります。
導入しても、活用されなければ意味がないのです。

AIをマーケティングに実装することには、大きなメリットが期待できますが、こうしたリスクもしっかり抑えて導入することが重要なのです。

Aoの一言メモ
すでにAIを活用している企業はここ数年で増えています。私が取材したAIプラットフォームを提供する企業2社、それぞれがすでに複数のクライアントにAIを提供していました。

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AIプラットフォーム提供企業のエンドクライアントにも取材させたもらったのですが、そこでは非常に戦略的な導入が行われており、収益に結び付くものになっていました。

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導入初期段階はまずスモールスタートし、運用のなかで「この業務にもAIが使える」「この事業にもAIがいいかもしれない」と段階的にテストしながら採用していました。

Ao

AIマーケティングの実装

では、実際にAIをどのように導入し、活用すればよいのでしょうか? この特集のなかは以下のような導入へのポイントが紹介されています。

小売や流通で生かす

大型チェーンの実店舗でAIを活用した実例をもとに、実証実験の結果からAIを用いたイノベーション手法について学ぶことができます。

■この特集で得られる知識


データサプライチェーン構築

レトロフィット
オペレーションドリブン など

AI導入を末端まで広げる方法

AIの可能性を組織で最大限に引き出す方法が紹介されています。

ただ事業やシステム、サービスにAIを接続するだけでは、プロセスを自動化したり、新しい知見を獲得し、活用していくことが難しいというのです。

この特集では、AIを組織全体、末端まで活用するには以下のことが必要だといっています。

・ビジネスモデルと仕事の進め方の再検討
・優先度から導入し、大幅なパフォーマンス改善を実現する
・大きな成果のもと、組織の末端まで拡げていく

マーケティング以外にもさまざまな業務で活用できるAI

今回はこの雑誌をお勧めした理由は、内容のすばらしさはもちろん、とにかく興味深かったからです!
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AIはこれからのマーケティングでは欠かせないものになっていくでしょう。また、マーケティング以外でも幅広い業務に取り入れることが可能で、生産性の向上に大きく貢献することも期待できます。
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まず収益に大きな効果が期待できるマーケティングで導入し、AI活用の理解を深めながら社内のさまざなシステムで活用していくと、社内全体が効率化し、生産性が上がっていくことでしょう。
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AIの入門書にして、最先端で深い内容を理解できる雑誌『DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー21年9月号 [雑誌] Kindle版』を、マーケターはもちろん、経営者や企画・戦略部門の方はぜひ読んでみてはいかがでしょうか?

Ao

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DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー21年9月号 [雑誌]

DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー21年9月号 [雑誌] Kindle版

ダイヤモンド社; 月刊版 (2021/8/10)

 

マーケティングにAIを実装する 目次

 

マーケターはAI戦略をいかにデザインすべきか
トーマス H. ダベンポートバブソン大学 特別教授
アビジット・グハサウスカロライナ大学 ダーラ・ムーア・スクール・オブ・ビジネス 准教授

AIへの投資を利益につなげる方法
ドゥルーブ・グレワルバブソン大学 教授
エバ・アスカルザハーバード・ビジネス・スクール 准教授
マイケル・ロスダイナミックアクション 共同設立者
ブルース G. S. ハーディロンドン・ビジネススクール 教授

 

流行りのマーケティングテクノロジーに飛び付くな
カール F. メラデューク大学 フュークアスクール・オブ・ビジネス 教授
ブライアン・クーパージュニパーネットワークス シニアディレクター


機械学習による損失を避ける5つのポイント

ボリス・バビッチINSEAD 助教授
I. グレン・コーエンハーバード・ロースクール 教授
テオドロス・エフゲニューINSEAD 教授
サラ・ゲルケハーバード・ロースクール リサーチフェロー


AIを小売・流通の現場に実装する方法

永田 洋幸Retail AI 代表取締役 CEO
今村 修一郎リテールAI研究会 テクノロジーアドバイザー


データとAIの力でウェルビーイングな会社を実現する

北川 拓也楽天グループ 常務執行役員 チーフ・データ・オフィサー


AIの可能性を組織で最大限に引き出す4つのステップ

ティム・ファウンテンマッキンゼー・アンド・カンパニー シニアパートナー
ブライアン・マッカーシーマッキンゼー・アンド・カンパニー パートナー
タミム・サレーマッキンゼー・アンド・カンパニー シニアパートナー

ほか

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