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人工知能(AI)とは?活用方法や機械学習・ディープラーニングとの違い

2021 / 07 / 16

#テクノロジー,#データ分析・活用

人工知能(AI)とは?活用方法や機械学習・ディープラーニングとの違い

テクノロジーの伸展により、ビジネス分野に人工知能(AI)を活用するケースも増えてきました。人口減少により働き手が不足するなか、効率的なマーケティングや販売促進を行うため、AIの活用に注目が集まり始めています。今回は、AIの定義や仕組みのほか、マーケティング分野における活用方法を解説します。

人工知能(AI)とは?

人工知能(AI)とは、人間の知能にかかわる認識能力や学習能力を備えたコンピュータシステムです。専門家によってAIの定義は異なりますが、いまでは「知的コンピュータプログラムを生成するための科学と技術」という概念が一般化しつつあります。
AIの研究が始まったのは意外にも古く、1950年代から開始されました。それから約60年が過ぎ、テクノロジーの進展と共にマーケティング分野でもAIの活用が進んでいます。

マーケティングにAIを活用する最大のメリットは、業務効率の改善にあると言えるでしょう。たとえばECサイトでAIを導入したとすると、ユーザーの好みや過去の購買履歴をもとに最適な商品提案を行ってくれます。ユーザーの嗜好を分析するのは人間にもできますが、AIを活用することによって効率的な分析・提案が可能です。

機械学習・ディープラーニングとの違い

人工知能(AI)とよく似た言葉に、「機械学習」と「ディープラーニング」があります。特にディープラーニング分野においては、2016年にGoogle DeepMindが開発した「アルファ碁」がプロの棋士を破り、新聞やニュースでも大いに注目を浴びました。最近では、AIや機械学習、ディープラーニングという言葉が同じような意味合いで使われることも多いですが、実はそれぞれ特徴が異なります。

AIとは先述した通り、人間の知能を搭載したコンピュータシステムのことです。専門家によってさまざまな定義付けがなされているように、AIは広い概念として扱われています。
一方、機械学習やディープラーニングはAIシステムを生成するための手法の一部であり、より狭義の意味が含まれています。


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AIシステムを生成するためには、まずアルゴリズムと呼ばれるルールを作成するのが基本です。このルールを作成する際、人間が学習方法を独自に設定するのが機械学習、集積したデータから自動的に学習しアルゴリズムを生成するのがディープラーニングとなります。

つまり、機械学習とディープラーニングは共に、AIという広い概念のなかに含まれる一つの手法です。両者を比較した場合、ディープラーニングのほうが新しく、アルゴリズムを生成するときの人間による定義付けがいりません。よってディープラーニングは、従来の機械学習よりも効率的にAIシステムを生成できます。

AIの活用方法

機械学習やディープラーニングの登場によって、ここ数年でAIの技術は飛躍的に進歩しました。いまでは自動運転技術や医療分野など、AIがビジネスに活用されるケースも珍しくありません。なかでも特に、マーケティングへのAI活用に注目が集まっています。
ここでは、マーケティングにおけるAIの活用方法を事例付きでご紹介します。

◆ユーザーの好みの商品を人口知能が提案
AIを活用した代表的なシステムに、カラフル・ボードが提供する「SENSY」があります。SENSYとは、ユーザーが過去に購入した商品の嗜好を分析できるAIシステムです。分析したユーザーの好みをもとに、自社商品を紐付けて最適な商品を提案してくれます。

特にアパレル業界でSENSYを活用したマーケティングが進んでいます。たとえば、AIによる商品提案をDM(ダイレクトメール)に活用するはるやま商事や、SENSYを接客時のサポートツールに活用する三越伊勢丹などが代表的です。また、実店舗やDM以外にも、SENSYはECサイトにも活用できます。

アパレル商品は、同じ型番でも幅広いサイズや色に分かれるため、人の手でユーザーの好みを分析するのは効率的とは言えません。SENSYが特にアパレル業界で多用されている理由は、AIが膨大な商品情報とユーザー情報を効率的に結び付けることができるからでしょう。


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◆Webサイトの改善方針を人口知能が提案
上記SENSYの例の通り、AIは集積したデータを分析し、分析結果から最適な提案を行う能力に長けています。この方法を応用すると接客のサポートや販売促進以外にも、Webサイトの最適な改善方針を提案することも可能です。

WACULが提供する「AIアナリスト」は、コーポレートサイトやオウンドメディアに対するアクセス解析データを人口知能が分析してくれます。AIアナリストを導入したWebサイトは、人口知能による改善方針のアドバイスを受けられるという仕組みです。

アクセス解析データには、アクセス端末やユーザーの経路などによって膨大な分析パターンが存在します。当然、人の手で分析を行うと相当な時間と労力が必要になることから、AIを導入したほうがより効率的と言えるでしょう。
AIアナリストでは分析のほか、改善方針のアドバイスまで行ってくれるため、Webサイト分析ツールとして一躍有名になりました。

まとめ

人工知能(AI)とは、人間のような知能を有したコンピュータシステムです。AIの研究は約60年前からスタートしましたが、近年になって機械学習やディープラーニングといった手法が編み出されたことから、マーケティングに活用する企業も増えています。

特にAIは、集積したさまざまなデータを分析し、解析結果から最適な提案を行う能力に優れます。AIをマーケティングに活用することで、ユーザーの嗜好に合った最適な商品提案やWebサイトの効果的な運用が可能です。


【出典】
https://ledge.ai/artificial-intelligence/
https://www.sas.com/ja_jp/insights/analytics/what-is-artificial-intelligence.html
https://blogs.nvidia.co.jp/2016/08/09/whats-difference-artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning-ai/
https://markezine.jp/article/detail/29471
https://www.fujitsu.com/jp/solutions/business-technology/ai/ai-zinrai/trends/dl-contents/column/01/index.html
https://lionbridge.ai/ja/articles/jirei/

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