ＡＩ活用研究会への期待
来週から日本マーケティング協会で「マーケティングにおけるAI活用研究会」が始まりました。
慶応大学の清水先生と、立命館大学の鳥山先生がアドバイザーで、インテージの高山さん、野村総研の神田さん、日産自動車の高橋さんというお馴染の人たちがコーディネータを務められます。
今回の研究会では、インテージさんが蓄積しているＣＭ関連のデータと、当社が蓄積しているアンケートデータベースのアンケートデータを、ＡＩシステムの「DataRobot」に食べさせることで、どんなことが分かるのかをグループワークで研究するとのことでした。
先日、関係者での事前の企画会議に私に呼ばれて参加して来ましたが、私としてはＭｙＥＬのアンケートデータをＡＩに入れて何が分かるのかに強い興味と期待をしています。
それで面白いマーケティングの発見ができれば、ＭｙＥＬデータに価値が生まれるし、DataRobotさんとの協業展開も進められるでしょう。
結果発表は３月ですが、楽しみにしたいと思います。
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〇マーケティングにおけるAI活用研究会
https://www.jma2-jp.org/event/course/2018to19
デジタライゼーションにおける3種の神器と呼ばれることもあるビッグデータ、IoT、そして”人工知能(AI)”。中でも、”人工知能(AI)”については、TVや新聞、雑誌などに日々取り上げられている。実際に、金融における不正検知や審査、医療におけるガンの診断など”人工知能(AI)”を活用したというニュースは枚挙にいとまがない。また、AIスピーカーやチャットボットなどの出現により、消費者の生活スタイルや企業とのコミュニケーションのあり方も、大きく変化しようとしつつある。
では、このような変化を踏まえた上で、マーケティングのあり方や、マーケターの仕事の仕方にはどのような影響を及ぼすのだろうか？この答えを求めるために、多くの事例を収集するような机上の理解だけで終わらせるのではなく、手触り感のある形で理解を深めようというのが本研究会の趣旨である。要は身をもって”人工知能（AI）”を体験するというアプローチを採用する。
具体的に理解を進めるためには、まずデータが必要である。サンプルデータではなく、具体的にマーケティングの現場で利用されているデータが望ましいであろう。また、実際に”人工知能（AI）”を体験できるツールが必要である。プログラミングなどのスキル取得は一旦おいておいて、まずは体験をしてみることを重視する。そして、最後に理論である。なんとなくやってもなんとなくで終わる。マーケティング仮説を設定し、モデル解釈、ならびに、インプリケーションの抽出のための理論が必要である。
本研究会では、実際に多くの企業のマーケティングの現場で利用されている各種データ(ID付きPOS、アンケートデータ、メタデータなど)と、そして、”人工知能（AI）”をクリック操作だけで体験できるツール(DataRobot)、そして、モデル構築や活用に欠かせない理論やノウハウを有する実務・学術両側面の専門家を取り揃えた。グループワークを前提に、設定したテーマについて、発表を行う予定である。日常業務の中では得ることが難しい、人脈・視点・知見などを得る貴重な機会となるはずである。
人工知能（AI）”によって、マーケティングのあり方やご自身の仕事がどのように変わっていくのか、その答えをまさに体験して頂きたい。
協力社
●インテージはお客様企業のマーケティングに寄り添うパートナーとして、ともに生活者の幸せに貢献することを目指します。 生活者の暮らしや想いを理解するための情報基盤をもって、お客様企業が保有するデータをアクティベーションすることで、生活者視点に立ったマーケティングの実現を支援します。
●マイボイスコムは１９９８年に伊藤忠系シンクタンクの社内ベンチャーで創業 し、インターネット調査を中心にしたリサーチを提供しています。 「アンケートデータベース（MyEL)」は創業時から毎月、飲料、食品、流通、 通信、金融、季節催事等の１万人調査を実施しており、現在２，８００テーマ の調査データが蓄積しています。
●エム・データは、テレビ（番組およびCM）の放送実績を独自にテキスト化した「ＴＶメタデータ」の生成・配信、露出調査・分析を通し、企業のマーケティング活動をご支援します。「ＴＶメタデータ」の配信、放送実績の調査・分析の他、テレビ～ネット～リアルを結ぶマーケティングサービスや、BIツールでのマーケティングダッシュボードサービス等を展開しております
●DataRobotはあらゆるレベルのユーザーが機械学習・AIを迅速に活用、ビジネスへ展開するためのエンタープライズ向け機械学習自動化プラットフォームを提供しています。数百種類におよぶパワフルなオープンソースの機械学習アルゴリズムから成るライブラリを組み込んだDataRobotのプラットフォームは、予測モデルのトレーニングと評価のプロセスを自動化し、またそれらを同時並行に行うことで、大規模なAI処理を可能にします。
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