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この記事では、マーケティング分野においてAIができることと、マーケティング分野でのAIの活用事例を紹介します。

 

なぜマーケティングにAIが必要なのか

マーケティング領域においてAIの導入は年々需要が高まりつつあります。

 

野村総合研究所の推計によれば、2015年時点でAIアプリケーション市場のうち2番目に規模が大きいのが広告・マーケティング分野です。全体の約20%を占めており、AIの市場規模自体が広がりつつある昨今ではさらなる盛り上がりを見せています。

 

マーケティング分野でAIの活用が進む背景にあるのは、データ通信量の増加です。米国の市場調査会社International Data Corporation(以下、IDC)が2020年5月8日に公表したデータによると、世界で作成されるデジタルデータ量は約59ゼタバイトまで増加すると予測されています。

 

マーケティングにおいてもっとも重要なのがデータ分析であり、大量のデータ分析と相性が良いのがAIです。AIの機械学習は大量のデータにより精度が高まるため、ビッグデータを最大限活用するうえでAIは欠かせない存在と言えます。

 

今後は、データ量のさらなる増大に伴い、データを扱う業務の支援やデータ分析などをおこなえるシステムやサービスも増えていくでしょう。マーケティング分野において、AIを導入する動きはよりポピュラーになっていくと考えられます。

 

参考:ITナビゲーター2016年版|野村総合研究所

マーケティング分野でAIができること

マーケティング分野でAIがもっとも貢献できることは、膨大な顧客データの活用です。

 

現在は、ITツールとして顧客関係管理システムのCRM(Customer Relationship Management)や、営業システムのSFA(Sales Force Automation)などで情報の数値化を実現していますが、AIを併用することでさらにその先の段階まで進むことができます。

 

膨大な顧客データに基づくデータ分析をAIに任せることで、作業の効率化やより効果が見込める営業行動を提案してくれるのです。

 

具体的には、顧客へのアプローチ方法や成約確率の高い営業先の提示など。最終的な判断は変わらず人間がおこないますが、時間を要する分析業務をAIに任せることで、生産性向上につながることが予想されます。

 

例えばCRMとAIを組み合わせれば、顧客情報をもとに見込み顧客の発掘や売上の予測まで実現可能です。SFAとAIを組み合わせたシステムには、顧客リストやこれまでの受注データをもとにインターネットから見込み顧客を探す機能などもあります。

 

AIは、今後の傾向を予測したり、大量のデータから相関関係を見つけたりする能力に優れています。そのため顧客のインサイトを分析するにはうってつけで、マーケティング領域で効果をより発揮しやすいと言えるでしょう。

マーケティング分野でのAIの具体的な活用方法

マーケティングにおけるAIの具体的な活用方法を紹介します。

人流分析

マーケティング分野におけるAI活用例のひとつが、「人流分析」です。人流分析は実店舗の改善に役立つ技術であり、サイネージ広告の最適な配置や店舗レイアウトの調整などに活用できます。

 

日立の人流マーケティングシステムの例では、レーザセンサーの情報をもとに駅構内の人流を測定。ワゴン型店舗の設置場所別に人流のシミュレーションをおこない、最適な売り場環境を提案します。

 

 

参考:

人流マーケティング:マーケット・インテリジェンス・ラボ|日立

需要予測

需要予測とは、ビッグデータに基づき将来的に発生が見込まれる需要を予測する技術です。需要予測で利用されるデータには、売上実績や商品情報のほか気象情報やカレンダー情報なども含まれます。

 

例えば飲食店なら、過去の売上・天候・近隣の店舗情報などから来店客数を予測し、その日の人員配置に役立てるといった活用法が考えられます。小売業においては、需要予測で最適な発注数を計算することで余分な在庫を減らす効果が見込めるでしょう。

 

AIを活用した需要予測は市場規模を拡大しつつあり、株式会社富士キメラ総研の調査では2020年度における国内の需要予測ソリューション市場見込みは203億円。前年比116.7%の伸び率で、今後も市場の成長が期待されます。

 

参考:

『2020 人工知能ビジネス総調査』まとまる(2020/10/12発表 第20107号)|株式会社富士キメラ総研

ハイパーパーソナライズ

ハイパーパーソナライズは、ユーザー一人ひとりの要望に応える手法です。AIを使ったハイパーパーソナライズとして、ECサイトで活用されるレコメンド機能が挙げられます。

 

ユーザーの属性や閲覧履歴などをAIで分析し、嗜好性に応じた商品をサイト内に表示。購買促進へつなげ、サイトのCVR(Conversion Rate)向上をサポートします。

 

株式会社富士キメラ総研の調査によれば、2020年度における国内のパーソナライズドレコメンドソリューション市場は102億円の見込み。近年ではECサイトだけでなく不動産や転職サイトなどへも用途を広げており、さらなる飛躍が期待される市場です。

 

参考:

『2020 人工知能ビジネス総調査』まとまる(2020/10/12発表 第20107号)|株式会社富士キメラ総研

AIチャットボットによるカスタマーサポート

顧客への自動応対をおこなうチャットボットにも、AIの機能が導入されつつあります。シナリオを作ったうえであらかじめ用意したテキストや音声で対応するルールベース型と異なり、AI型は機械学習により状況に応じた回答をおこないます。

 

AI型のチャットボットはフリーテキストで入力できるタイプが多く、顧客は知りたい内容をダイレクトに聞くことが可能です。より複雑な問いにも対応できるので、人的コストを減らせる可能性が高くなります。

 

株式会社ニッセンの事例ではAI型のチャットボット導入で、問い合わせ対応業務の約15%を削減できたそうです。

 

参考:

「ニッセンオンライン」のカスタマーサポート体制改革で問い合わせ窓口に位置づけられた「KARAKURI」。RPAとの二人三脚により人的対応の大幅削減を実現。株式会社ニッセン | カラクリ株式会社

マーケティング分野におけるAI活用事例11選

マーケティング分野におけるAIの活用事例を10選紹介します。

事例①:需要予測から仕入れの標準化を実現


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ホームセンター事業をおこなう株式会社グッデイは、AIを活用し需要予測することで仕入れの最適化を実現しました。

 

従来は過去の売上データと在庫数を照らし合わせながらも、最終的な判断は仕入れの担当者の経験値に頼っていました。属人的な方法で発注業務を進めていたため、在庫の過不足により商機を逃すだけでなく、余計な在庫管理作業が生じていたと言います。

 

AI導入後は過去5年分の販売データと、売上に影響を及ぼす天気情報をもとに需要を予測。天候に合わせて合理的にシミュレーションをおこなったことで平均在庫はマイナス16%に。売上も前年比124%になったそうです。

 

 

参考:

AI導入ガイドブック(案)需要予測(小売り、卸業) | 経済産業省

株式会社グッデイ | 利用事例 | MAGELLAN BLOCKS

事例②:データをもとにオリジナル作品を制作


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動画配信サービスのNetflixは、2020年10月時点で会員数が1億9千万以上を超えるモンスター級のプラットフォーム。同社の成長を牽引しているのはオリジナルコンテンツと、会員への優れたレコメンド機能です。

 

Netflixでは会員の会員が見たコンテンツや視聴した時間帯、出演キャスト、シーンの数まであらゆるデータをAIで解析して会員の視聴傾向を割り出しています。

 

会員へのレコメンド機能の精度を上げつつ、膨大なデータを活用しながらコンテンツ作りを強化。顧客満足度の向上に努めてきた結果が、会員数の増加につながっているのです。

 

 

参考:

Netflixのレコメンドは行動を分析 性別や年齢は対象外 | 日経トレンディネット

日本人が知らない、ネットフリックスの最新のスゴさ | ダイヤモンド・オンライン

事例③:AIが自販機の商品ラインナップを提案


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エキナカの自販機運営をおこなう株式会社JR東日本ウォータービジネスは、オーストラリアのHIVERY社が提供するAIシステム「HIVERY Enhance」を導入しました。

 

導入の目的は商品補充業務の効率化。従来はオペレーターの経験値をベースに商品の入れ替えタイミングやラインナップを決定していたため、業務が属人化していました。

 

同システムでは過去のPOSデータから自販機の商品ラインナップと、補充タイミングをオペレーターに提案。業務の平準化が実現でき、2017年から実施された実証実験においては最大で50%以上の売上増加が確認されたそうです。

 

 

参考:

ビッグデータ分析がさらに進化!エキナカの自販機ビジネスに、AIシステムを本格導入!! | PR Times(株式会社JR東日本ウォータービジネス)

事例④:二社の蓄積データを活用しMDを強化


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楽天株式会社は、東急株式会社の共同出資で楽天東急プランニング株式会社を設立し、新たなデータマーケティングソリューションを提供すると発表しました。

 

データマーケティングを得意とする楽天と、交通や不動産を強みとする東急、双方のデータを活用することでサービスの質向上を目指す考えです。

 

最初の実証実験として、東急ストアをはじめとした東急グループ店舗にてマーチャンダイジングへの活用が予定されています。二社が保有するビッグデータから消費行動分析データを作成し、販促情報や価格設定の最適化などに活かしながら、さらなる顧客満足向上を目指すとのことです。

 

 

参考:

楽天と東急、共同出資で「楽天東急プランニング株式会社」を設立 | 楽天株式会社

事例⑤:顧客ニーズを捉えWEBサイトを最適化


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株式会社メディアジーンは、同社が運営するメディア「ギズモード・ジャパン」と「ルーミー」に自動マーケティングプラットフォーム「nununi(ヌヌニ)」の導入を発表しました。

 

「nununi(ヌヌニ)」はユーザーのニーズに合わせて最適な検索体験の提供を目指すシステムです。今回は2媒体の過去データを利用し、AIがコンテンツの表示順位の調整からSEO対策、適切なタグの生成まですべて自動でおこないます。

 

同社はAIを活用することで課題である回遊性とサイトの閲覧ボリュームアップを目指します。

 

 

参考:

awoo Japan提供「nununi」、ギズモード・ジャパンとルーミーに導入〜人工知能による完全自動マーケティングプラットフォームで媒体価値向上と運用効率化の徹底を目指す〜 | PR Times(awoo Japan株式会社)

事例⑥:来場者データを分析し集客施策へ活用


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千葉市動物公園は、日本システムウエア株式会社とインテル株式会社の協力のもと、AI技術を活用した経営改善に乗り出しました。

 

2020年10月より始まった実証実験では来園状況データをもとに分析を進めています。具体的には入場ゲートで取得できる画像データから、来園者の年齢や性別などの情報を数値化。最適な集客対策へと活かす考えです。

 

ほかにもレストランや駐車場で得られたデータを新しいメニューの開発や人員配置に活用し、サービスの質向上に取り組んでいきます。

 

 

参考:

NSW、効率的な施設運営とフードロス削減の実現に向け、インテルおよび千葉市動物公園と協業 | 日本システムウエア株式会社

事例⑦:過去実績からバナー自動生成


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データアーティスト株式会社は株式会社電通と株式会社電通デジタルと共同し、バナーを自動で作れるAIツール「ADVANCED CREATIVE MAKER(アドバンストクリエーティブメーカー)」(β版)を開発しました。

 

同ツールはこれまでに配信された広告バナーの内容とクリック率をもとに分析を実施。デザインだけでなくコピーまで自動生成し、シミュレーション結果からパフォーマンスの高いバナーを提案します。

 

生成速度はわずか5秒間で1案。短時間で1,000枚以上のバナーの提案が可能です。最終の仕上げは人の手が必要ですが、完成度の高さと作業の効率化において重宝するツールと言えます。

 

 

参考:

バナーを自動生成するAIツール「ADVANCED CREATIVE MAKER」(β版)を開発 | データアーティスト株式会社

事例⑧:インフルエンサーのマッチング支援


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イスラエルのInfluential社は企業とインフルエンサーをマッチングさせるプラットフォーム「WoW Influence(ワオ インフルエンス)」を運営しています。

 

企業は登録されたインフルエンサーのなかから自社のプロモーションに合う人材を探すことができ、その最適化をAIが支援しています。

 

インフルエンサーとそのフォロワーの属性分析をAIがおこない、競合他社との兼ね合いやインフルエンサー同士のフォロー被りを考慮してくれるのが特徴です。企業側は作業を効率化できるうえに、より効果的なプロモーションが可能になります。

 

 

参考:

The Leader in Branded Content Conversion |  Influential

事例⑨:より高度なレコメンド機能


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ナビプラス株式会社は、レコメンドエンジン「ナビプラス レコメンド」の企画・開発に取り組んでいます。

 

「ナビプラス レコメンド」はWEBサイト訪問者の行動履歴や動線情報などをAIで収集分析し、ユーザーごとに最適なコンテンツ表示を支援してくれます。訪問者の属性や、閲覧された複数のアイテムにおける相関性も考慮するので、よりパーソナライズされたコンテンツの表示が可能です。

 

「大丸松坂屋」や「ディノス」などの大手オンラインショップにも導入実績があり、成果をあげています。

 

 

参考:

NaviPlusレコメンド | ナビプラス株式会社

事例⑩:ユーザーのインサイト分析


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株式会社ユーザーローカルは、SNSマーケティングを支援するツール「Social Insight(ソーシャルインサイト)」を開発しています。

 

TwitterやInstagram、LINEなど国内の主要なSNSアカウントを一括で比較でき、他社SNSアカウントの分析や自社キャンペーンの反響調査などに役立てられます。

 

さらに特定キーワードの口コミを解析し、顧客となりえるユーザーのインサイトを分析・集計することが可能。簡単にペルソナを作成でき、ユーザーに合わせた施策の考案を後押しします。

 

 

参考:

ソーシャルインサイト(Social Insight) | ソーシャルメディアの解析・運用

事例⑪:ダイナミックプライシング(価格の自動変更)


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株式会社 ダイナミックプライシングテクノロジーが開発した「throough(スルー)」は、商品の需要と供給のバランスを考慮して価格の自動変更をおこなうツールです。

 

商品の需給に合わせて動的に価格を変動するダイナミックプライシングは、ホテルや航空業界などさまざまな業界で取り入れられています。しかし今までは人力で作業がおこなわれており、大きな労力と手間がかかっていました。

 

「throough(スルー)」ではAIの機械学習で完全自動化を実現。販売実績や利益実績に合わせて価格を上げ下げするだけでなく、売れ残っている商品や在庫が残り少ない商品を自動検知し、価格調整がおこなえます。

 

 

参考:

小売のダイナミックプライシングのthroough(スルー) | ネットショップ担当者のための自動価格変更ツール | 株式会社 ダイナミックプライシングテクノロジー

マーケティングでAIを活用するコツ

マーケティング分野で初めてAIを活用するなら、普段の業務を一部置き換える方法が取り組みやすいと言えます。具体的には、分析業務にAIを活用し、売上予測や需要予測、CV予測などをおこなうのが良いでしょう。

 

近年、分析や予測がおこなえるAIツールはさまざまなものが開発され、感覚的に使える製品も増えてきています。また、システム開発ベンダー企業にAIツールの制作を発注し、自社に合う製品をカスタマイズすることも可能です。AI市場の盛り上がりにより、サービスを選択できる機会が増えていると言えるでしょう。

 

AIはマーケターの能力を拡張するツールです。大量のデータを処理できるAIを使えば、今まで気づけなかった需要を発見できる可能性も高まります。うまく自社に取り入れることで生産性向上につなげていきましょう。