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人工知能(AI) ~マーケティングでの利用が進む理由と価値~ :Webインテグレーション コラム

「人工知能(AI: Artificial Intelligence)」とは、「まるで人間のようにふるまう機械」のことです。デジタルマーケティング分野における「人工知能(AI: Artificial Intelligence)」の概要について、富士通総研 田中 秀樹が事例を交えながら解説します。

人工知能(AI)とは

人工知能(AI)が3度目のブームを迎えています。自動運転車や人型ロボットなどに人工知能が搭載され、その性能が注目されていますが、デジタルマーケティングの分野でもAI利用は進んでいます。

「人工知能(Artificial Intelligence)」は、定義が非常にあいまいですが、「まるで人間のようにふるまう機械」と人工知能学会では説明しています。現時点では人間のようにふるまうAIはまだ登場していませんが、特定領域では人間を超える能力を持つAIが開発されています。

データからアルゴリズムが生成されるようになり人工知能(AI)適用業務が増加

そもそもAIは、1956年のダートマス会議でジョン・マッカーシーらによって名付けられた、古くから取り組まれている技術です。脚光を浴びるブームと冬の時代を繰り返しながら技術を進化させ、2013年ごろから3度目のブームが始まりました。この背景として、IBMのWatsonがアメリカのクイズ番組で人間に勝つなどAIの分かりやすい能力が示されたことと、「ディープラーニング」などのAI手法が発達したことがあげられます。

AI手法としてはディープラーニング以外にも、「ルールベース」、「機械学習」などが以前から使われています。この違いをレコメンデーションで説明しましょう。ECサイトで商品を薦めるレコメンデーションは、販売担当者の経験知をルールとして登録することで実現できます。これがルールベースです。ただ、専門的な経験をルール化するのは手間がかかりますし、ルールは担当者の思い込みで実際には効果がないかもしれません。

そこで、過去の取引実績を元にルールを評価すれば、レコメンデーションの精度が向上するはずです。このデータを元にルールを学習させていく仕組みが「機械学習」です。将棋でプロ棋士に勝ったAIや、Watsonは機械学習をベースとして作られています。機械学習でも人間が最初に学習の仕方を教える必要があります。学習の仕方もコンピュータに考えさせるのが、人間の脳の仕組みを模倣した「ディープラーニング(Deep Learning、深層学習)」です。データからアルゴリズムを自動生成でき学習して成長するので、AIが適用できる業務が増えると期待されています。

ディープラーニングは画像認識で効果を発揮し、2015年には人間の識別精度を超えるまでになりました。現在では、画像に何が映っているのかを認識して説明を付けるキャプション機能や、怒っているなどの情動を読み取る機能などが開発されており、今後は、ロボットや機械の運動能力向上や自動翻訳で実用化されることが期待されています。

図:代表的な人工知能(AI)手法の概念図

人工知能(AI)が適用しやすいデジタルマーケティング分野

機械学習やディープラーニングを業務に適用するにはデータが必要です。さらに、結果をフィードバックすると学習して精度があがるので、データと結果が収集しやすい業務でAIの利用が進んでいます。この条件にマッチする業務の1つとしてデジタルマーケティング分野があります。

野村総合研究所の推計によると、2015年時点のAIアプリケーション市場規模は3兆452億円に達します。このうち一番大きいのは、音声認識が搭載されているスマートフォンやカーナビなどの情報機器分野の2兆4,530億円で、次に多いのが検索連動型広告などのネット広告が大部分を占める広告・マーケティング分野の5,666億円です。では、実際にAIがどのように使われているのか見ていきましょう。

図:人工知能(AI)アプリケーション別市場規模(2015年)

デジタルマーケティングの人工知能(AI)適用事例

WACULの人工知能(AI)適用事例

株式会社WACULのWebサイト分析サービス「AIアナリスト」は、アクセス解析データをアクセス端末や経路など数多くのパターンで集計し、Webサイトの改善方針を自動的にアドバイスします。このサービスは、同社が成果コミット型のWebコンサルティングで培ったノウハウを組み込んだルールベースのAIシステムです。AIアナリストが行っている集計作業は人間にもできますが、網羅的にパターンを集計するのは手間がかかり、人手ではなかなかできません。Web担当者の手間を省きアドバイスまで得られる点が評価され、サービス開始から1年もたたずに2,300社(2016年3月現在)が利用する人気サービスになりました。

三越伊勢丹の人工知能(AI)適用事例

三越伊勢丹は、スマートフォンのAIアプリ「SENSY」を使った「人工知能接客プロジェクト」を展開しています。カラフル・ボード株式会社が開発したこのアプリはディープラーニングが搭載され、ユーザーが表示される商品アイテムの中から好きなものを選ぶことで「好み(センス)」を学習し、ブランドの商品アイテムからテイストを理解して、ユーザーにテイストが似ている商品をレコメンデーションする仕組みです。書籍などのレコメンデーションで使われる協調フィルタリングは、販売実績などに基づくため、実績データが少ない新商品やニッチ商品には適用しにくいという課題があります。テイストから推奨するSENSYであれば、新商品やニッチ商品が多いアパレルでも効果的なレコメンデーションが出来るのかもしれません。

人と人工知能(AI)の協業で生み出される新しい価値

紹介した事例以外にもデジタルマーケティング分野では様々なAI適用が始まっています。AIの適用がさらに進むと、業務は自動化されて人間は不要になってしまうのでしょうか。オックスフォード大学のオズボーン準教授が発表した「雇用の未来」では、今後10~20年程度で、「電話オペレータ」、「銀行の融資担当者」、「レジ係」など、アメリカの約47%の仕事が自動化されるリスクが高いと予測しています。

確かにAIはデータにもとづいて最適な判断をしてくれます。ただ、それは決められた範囲のデータを元にしているので個々の文脈を読み解くことはできません。これに対して人間は、企業やユーザーの背景や雰囲気を理解した上で判断を下すことができます。特にマーケティングでは心理面が重要になります。ユーザーは合理的な判断だけをするわけではないので、最適なものだけでは飽きてしまいますし、ユーザーの好みは変化します。

実際、「AIアナリスト」はコンピュータのアドバイスだけでなく、専門家がそれぞれの企業の状況に応じた具体的な改善コメントを加えています。三越伊勢丹も、人工知能接客で販売員を代替するのではなく、AIという機能を入口として新しい買い物体験を提供し、販売員が顧客と会話する中でお客様が予期しない新しい提案をすることを目指しています。30年以上にわたってAIを研究・開発している富士通は、人間だけでは出来ないことや、苦手なことをサポートしていくためにAIはあると考え、人のように五感を駆使して気持ちを理解する「感性メディア技術」などを体系化された「Human Centric AI Zinrai(ジンライ)」を発表しています。

今後、AIによって業務の自動化が進むかもしれませんが、人とAIが協業することで他にはない価値が提供できるはずです。人とAIのそれぞれの価値を引き出すAIの適用が必要となるでしょう。

(株式会社富士通総研 田中 秀樹)
株式会社富士通総研(FRI)

【プレスリリース】 当社が培ったAI技術を「Human Centric AI Zinrai」として体系化

富士通は、30年以上にわたり培ってきたAI(人工知能)に関する知見や技術を「Human Centric AI Zinrai(ジンライ)」として体系化し、各種商品・サービスへの実装を開始します。(2015年11月2日)

【プレスリリース】 時系列データを高精度に分析する新たなDeep Learning技術を開発

富士通研究所は、IoTアプリケーションに活用が期待される、振動が激しく人による判別が困難な時系列データに対して高精度な解析を可能とするDeep Learning技術を開発しました。(2016年2月16日)

【プレスリリース】 Deep Learning適用で「データキュレーションサービス」を強化

ビッグデータの分析サービス「FUJITSU Intelligent Data Service データキュレーションサービス」に、新たな分析手法としてDeep Learningを適用し、2月4日より提供します。(2016年2月4日)

【富士通ジャーナル】 大規模データの機械学習で、5000万件のデータから数時間で予測モデルを作る技術とは?

富士通は世界初となる、ビッグデータの機械学習でデータ量を変えながらアルゴリズムの自動選択やチューニングを自動で行う技術を開発しました。「富士通Analyticsソリューション」で、2015年度中の実用化を目指します。(2015年9月25日)

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