マーケティングが変わる!? 人工知能がマーケティングにもたらす変化とは?

人工知能「アルファ碁」が世界トップレベルのプロ棋士との対戦で圧勝したように、人工知能(AI)の進化が話題となっている。機械学習の仕組みを用いた人工知能は、現在でもさまざまなサービスで活用されている。今後さらに技術が進歩することによってどのような変化が起き、マーケティングにはどう影響するのだろうか? 人工知能の基礎知識と活用ケース、そして、今後期待されることについて紹介する。

人工知能の技術はどこまで進んでいるか?

2016年3月、Googleが開発した人工知能「アルファ碁」が世界トップのプロ棋士と対決し、4勝1敗の成績で勝利したことが大きな話題となった。これまで、囲碁で人間を破るにはあと10年はかかると言われていた人工知能が勝利した要因には、人工知能に情報を学習させる方法の変化が挙げられる。

これまで研究されていた人工知能の学習には、「機械学習」とよばれる方法が用いられてきた。機械学習とは、さまざまなデータから予測モデルを作成して、ものごとを予測する学習方法のこと。囲碁の場合であれば、「次の一手を打ったとき、対戦相手がどこに石を置く可能性があるか」ということについて、人工知能が「探索木」とよばれる構造をつくることであらゆる可能性を探り、これまでに学習したパターンからどこに石を置くか決めている。ただし、この方法で囲碁のような手順が多い情報を扱うと処理量が膨大になる。コンピュータが人間に勝利するまでには時間がかかると言われていた理由はここにある。

これに対して、アルファ碁は「ディープラーニング(深層学習)」という方法で情報の処理を行っている。ディープラーニングでは、人間の脳の仕組みに似せた「ニューラルネットワーク」という仕組みを採用している。ニューラルネットワークでは、データを解析して得られた情報から、それらの情報の特徴を自動的に引き出せるので、「写真に写っているものが何であるかを見分ける」といった画像認識や、音声データの認識が高い精度で行える。つまり、人間の「直感」に近い反応ができるのだ。さらに、自らが試行錯誤を繰り返し学習していく「強化学習」を組み合わせることで、より精度の高い判断が可能となる。

どのような場所に活用されているのか?

機械学習の技術は、すでにさまざまな場所で使われている。身近な例としては、ECサイトでユーザーの閲覧や購入の履歴をもとに、そのユーザーが反応しそうな情報を推測して「おすすめ」として表示するレコメンド機能や、検索エンジンなどが挙げられる。

また、従来は人間の手に頼っていた作業を機械学習で行うケースも増えている。みずほ銀行は2015年2月、機械学習を活用したコールセンターシステムを構築した。これは、オンラインバンキングに関する電話での問い合わせに対して、音声を認識してテキストに変換し、機械学習の技術によって回答の候補を抽出するというものだ。当初はWebサイトの情報や説明用ドキュメントに記載された内容を学習させたが、それだけでは十分な精度を確保できなかった。しかし、ベテランのオペレーターによる正しい回答のデータを追加したことによって精度は大きく向上した。

これによって、回答までにかかる時間を短縮するとともに、新人オペレーターであっても画面に表示される回答を見ながら複雑な質問に対応できるようになったことで、ベテランオペレーターがより高度な業務に回ることを可能にした。さらに、人型ロボットのPepperと連携して顧客の顔を認識することで、その顧客に最適な保険商品を紹介したり、クイズを出すようなコミュニケーションをとったりする試みも実施されている。今後はコールセンターシステムと接続し、店舗での本格的な顧客対応を行うことも考えているとのこと。

このほかにも、セキュリティ攻撃のパターンを解析することによって未知のコンピュータウイルスを検知する仕組みや、子どもの理解度にあわせて学習を支援するシステムなど、幅広い分野で人工知能は活用されている。

人工知能によって、マーケティングはどのように変わるのか?

では、マーケティングにおいて、今後、人工知能はどのように役立っていくのだろうか? 機械学習の技術は、先述した顧客の行動履歴による「おすすめ商品」の表示のほか、Webサイトのアクセスログから見込み客を予測するシステムや、Yahoo! ディスプレイアドネットワークでの広告クリック数の予測モデルにも活用されている。

Yahoo!ディスプレイアドネットワークの場合、Yahoo!ニュースやYahoo!知恵袋の記事に連動して表示されるディスプレイ広告について、各サイトのアクセス履歴やクリック履歴を分析し、ユーザーや広告ごとのクリック確率の予測モデルを生成している。そして、この予測モデルをもとにクリックする確率の高い広告を抽出し、そこにクリック単価をかけ合わせたうえで再度ソートした結果、上位となった広告から順に掲載している。

データの分析は、人工知能の得意とする分野だ。今後、ディープラーニングの技術が広く活用されるようになれば、これまで人の手によって行われてきた、より高度な予測やプランニングといった仕事も人工知能によって行えるようになるだろう。

人工知能は今後、どのように進化していくのか?

人工知能は、活用範囲の広さも特徴のひとつ。さまざまな製品やサービスへの導入が可能で、これによって精度の向上や効率アップといった効果が得られる。

人工知能が今後、どのように発展していくかについては、東京大学大学院工学系研究科の松尾豊准教授が作成したロードマップに具体的に描かれている。このロードマップによると、人工知能は今後さらに向上を続け、2020年代前半には自律的な行動や感情労働が、2020年代後半には言語を理解しての翻訳が可能となり、さらに、2030年ごろには教育や秘書といった業務にも人工知能が活躍すると予測されている。

現在、人間の脳の働きを解明して、それをコンピュータ上で再現する試みも行われている。NECが研究を進める脳型コンピュータは、人間の脳でそれぞれの部位が担う役割をセンサーをはじめとするデバイスとクラウドによる集中処理に置き換えることで、人間の脳の働きを再現するというものだ。

もちろん、人間でないとできないことも残るだろうが、人間が行ってきた業務の多くを人工知能が担う時代が来るのもそう遠くないのかもしれない。

情報を収集し、技術を積極導入することも大切

人工知能が社会の中で大活躍する時代が来るのは少々先の話かもしれないが、先述のディスプレイ広告やコールセンターでの事例のように、日常の業務やサービスで活用できる技術は少なくない。このような新技術は変化がはやいため、常に最新の情報に注意をはらい、活用できるものは積極的に導入していく姿勢が必要なのではないだろうか。

 

参考:

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