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2024.02.26 社長ブログ

社長ブログ(第7回)「MAとBIとAI」

社長ブログでは、少しでも弊社に関心を持ってもらえるよう、弊社がどういう会社で、弊社はどうなりたいかを共有していきたいと思います。
第7回目は、「MAとBIとAI」についてお話しします。

※このコンテンツはAIで作成しております

目次

  • 「MA×BI」の必要性
  • 「BI×AI」の課題
  • 「MA×AI」の活用方法

「MA×BI」の必要性

第7回目は少々専門的なことに触れたいと思います。MA×BI×AIについてです。MAは今までも触れてきている通り、マーケティングオートメーションの略で、マーケティングを自動化できる部分は自動化し、生産性向上と成果向上を実現するツールになります。

ただ問題なのは、このMA施策をいろいろ実施しても、その効果をMA自体で測定したり、分析したりするのが難しいという状況で、ほとんどのMAツールがそのような状況です。よってMAで施策をした後に、BIツールに結果を連係するという作業が発生します。BIとはビジネスインテリジェンスの略で、主に、営業活動などの結果を可視化するツールになります。BIツールも多種多様で、それぞれ前提条件や実施できることが異なりますので、ツール選びも難しい状況です。主なツールとしては、Tableau(Salesforce)、Power BI(Microsoft)、Looker Studio(Google)といったところでしょうか?

それぞれ一長一短あり、ここではその違いについては触れませんが、すべてに共通しているのは、設定は簡単ではなく、何をどのように分析するかで、データ加工の仕方が異なることはもちろんのこと、描画の仕方も変わるので、自由度の高い設計ができる反面、どういうダッシュボードを作るべきかといった部分で頭を悩ませる代物であるということです。我々も当初はこのBIツールを作ることに尽力していましたが、尽力する割には、あまり見られるものにならず、顧客もあまり求めなくなっている状況があります。その理由の一つに見たい時に見たい結果が見られないという部分があります。

ではそれを解消するBIを作ればいいではないか?と思われるかと思いますが、データビジネスというのは、データ量とどう戦うかという問題とも言い換えられる話になります。いろいろなデータをいろいろな角度から見たいとなると、膨大なデータをMA→BIに連係しなければならず、それぞれのサーバーの容量の問題に加え、コストも比例して膨大になります。そのデータ量を制限して進めようとすると、中途半端な汎用的結果しか見られず、それをBIに連係する必要があるのか、という堂々巡りの議論に陥ってしまいます。

このどのような結果をどのように見たいか、というのが定まっていないのが第1の問題ではありますが、定めても、それをBIツールで実現できるのか、という第2の問題が発生し、みんな議論に疲れて、その内、議論をやめてしまいます。BIツールも専門的なツールなので、誰でも簡単に作れず、それをできる人やベンダーに依頼しなければならないということも要因の一つです。

結局は、MAで簡単に結果が見えない、BIに連係しようとすると、ハードルが山積みになるということです。そこでどうすればいいか、まだ結論は出ていません。Excelでわかる結果だけ、見たい時にデータをダウンロードして見る、という最も原始的な方法に立ち返るのが一番いいのでは、という意見も飛び出します。我々もいろいろな手段で可視化の確立を試みていますが、ここが目下の課題です。MAシナリオをどう効果測定していくか、当たり前のことができていないのが、このMA業界になります。

「BI×AI」の課題

そうなると、ではAIに依頼できないか?と誰でも思うと思います。もちろんAIを利用していくことは我々も考えていますが、AIは真似することはできても、答えを0から作り出すのは苦手です。よってある程度、MA×BIの真似られるものを作り出し、その後、AIに頑張ってもらうという流れになるかと思います。

このAIも生成AIのChatGPTが一躍有名ですが、上記のような結果を作り出すには生成AIは不向きで、それ用のAIサーバーを探す必要がありますが、これぞ、といったものがまだないのも実情です。それぞれのサーバーの良し悪しは、日経クロストレンドの最終回を読んでいただきたいと思いますが、MA、BI同様、使い勝手のいいAIが生まれることを切に願います。

※このコンテンツはAIで作成しております

「MA×AI」の活用方法

今、弊社では、MAで使うメール件名をAIで生成、評価し、ユーザー一人ひとりに最適な件名を出し分けることをMA×AIで実現しています。ただ残念ながら、このAIは教師あり学習をするため、強化学習のような、結果の良し悪しを再度AIに入れ込んだ評価検証ができず、定期的にチューニングする必要があるといった状況です。

同じモデルで毎回評価しているので、モデルがかなり精度のいいものでないと、活用できず、最初のモデル作りに非常に膨大な工数が掛かっています。強化学習ができれば、最初のモデル精度が多少悪くても、やっていくうちに精度が上がっていくため、エンジニアにはとても助かりますが、まだAI業界は生まれたばかりなので、エンジニアを含む人間がやらなければならないことが数多あるといった状況です。

この業界にいない人からすれば、MA、BI、AIとも最先端で、とても進んでいるように見えるかもしれませんが、実際は、労働集約的な状況が続いていて、いつの日かボタン一つで、AIがすべてやってくれる時代が来るのを楽しみにしている状況です。その市場を作るべく、我々は日々進化を遂げようと尽力していますが、一朝一夕には進まないこともあり、日々スタッフは策をこらしています。

そのような業界で自分の足跡を残したいと思っている人には、魅力的な業界ですので、是非一緒に参画して、頑張っていただきたいと思います。

まだまだ出来上がっていない業界ですので、一緒に拡大するところに参加できるのは楽しいですが、もしかしたら拡大せずに終わってしまうかもしれません。我々は前者を信じて邁進していく所存です。

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