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AIをブラッシュアップするときに知っておきたい用語集

マーケターはペタバイトのデータを収集するだけでいいのでしょうか。そのデータを完全に理解するには、鋭い頭脳が必要です。人間以外の。

そうした理由から、Facebook、Google、Salesforce、IBM、Amazonなどが機械学習をプラットフォームに組み込み、マーケティング世界に侵入してきています。

そのため、今日のマーケターは、AI関係の専門用語を理解しなければなりません。そのサポートをするために、AIに関する用語を以下にご紹介しましょう。

 

機械学習

機械が最小限のプログラミングだけを必要として自己学習できる場合。Googleが旧式のゲーム「Go」のルールを学習するコンピューターを制作した際に、機械学習の力を誇示しました。機械学習は大量の消費者データを取り込むため、最適なメールの送信タイミングなどを判断するなど、ダイレクトマーケティングや電子メールマーケティングの実施に役立ちます。支持者は、特定のメッセージ内容を受容すると想定されるクライアント、または顧客を識別することもできると述べています。また、機械学習は広告ターゲティングで使用されており、識別されたオーディエンスにメッセージを配信することができます。

画像認識

AIは画像内のパターンを解析します。機械は人間よりもはるか多くの画像解析ができ、機械学習を使用することで、画像を識別し、人々が検出しないパターンを明らかにできます。ブランドは画像認識技術を使用して、ロゴが表示されているすべての写真をオンラインで検出することができるのです。これによって、ブランドはもっとも忠実な顧客を特定し、実用的なマーケティングに関連する洞察を引き出すことできます。「Computer vision」とは、画像認識に関連する用語であり、デジタル画像を解析および分類するコンピュータープログラムのことです。

クラスター

共通の特性を共有する人々のグループに関連する小洒落た用語です。AIプログラムは、大量のデータの中からクラスターを識別し、人間が認識できないパターンや、人が描けないつながりを識別できます。クラスターは、マーケティング目的のためにオーディエンスまたはセグメントを開発し、共通の特徴を持つ人々のグループを構成し、そのグループを広告で訴求することができるのです。

非構造化データ

ランダムで、接続されていないように見える、整理されていないデータプールを示す用語です。機械学習によってデータの意味を理解し、その中のクラスターと、マーケティングの意思決定を行う際に役立つであろう他パターンを識別することができます。マーケターは、興味のあるものがいつ出現するかわからないため、その時点では関連性がないように見えても、あらゆる種類のデータを収集します。

自然言語処理

人々が言葉やテキスト上で語っている内容を機械が解釈できる技術。高度なAIは、言葉だけでなく文脈を理解したり、音声を解読したりすることもできます。さらに高度な自然言語処理(NLP:natural language processing)は、皮肉やその他の微妙な人間のトーンを検出することが可能です。自然言語処理は、将来の自動化された顧客サービスに不可欠です。

チャットボット

消費者が簡単なタスクを実行するときに役立つ、メッセージングアプリ内およびウェブサイト上のプログラム。チャットボットはFacebook MessengerやKikなどのアプリで広がり、メッセージングサービス内でアプリのように作動します。ブランドとパブリッシャーは、ニュース記事の配信やeコマース取引を促進するためにチャットボットを構築しています。チャットボットがさらに賢くなり、言語をより正確に理解できるようになればなるほど、利便性は向上します。チャットボットは、航空券の予約、その他のあらゆる予約、スケジュール処理など、将来のパーソナルアシスタントになるでしょう。

ディープラーニング

コンピューターが最小限のプログラミングだけで自己学習をする、機械学習のより高度なブランチ(分岐)。ディープラーニングを使用すれば、マーケターは最大限にデータを活用し、それを消費者行動に関する予測に適用させることができます。

ニューラルネットワーク

人間の脳をモデルにした人工知能プログラム。ディープラーニングと自然言語処理を組み込み、写真の手書きや顔認証などを実行します。

ダイナミックプライシング(動的価格設定)

ディープラーニングベースのプログラムが実行できる一般的なタスクの1つで、消費者データにもとづいて価格を設定します。ダイナミックプライシング(動的な価格設定)とは、時間帯、財務状況、およびその他の要因に応じて、各消費者に特定の状況にもとづいた価格が提示されることです。航空券のレートにも有用です。AIは、もっとも効率的なレートで確実に販売される、巧妙にパーソナライズされた価格を設定する際に役立ちます。

おすすめ/コンテンツのキュレーション

AIは、データにもとづいて買い物客にどの商品を推薦するか、訪問者が望む商品を自発的に提案する方法としても役立ちます。たとえば、消費者がスニーカーのウェブサイトにアクセスしたとしましょう。過去の閲覧傾向やその他の要因をもとに、その人好みの商品を判断します。Facebookのアルゴリズムがユーザーに表示するフィードをパーソナライズし、AIを活用することで、もっとも魅力的な方法でコンテンツを注文できるように、各訪問者に応じてウェブサイトがカスタマイズできます。

弱い/狭いAI

特定のタスクに限定されたAIのこと。基本的に、マーケティングで見かけるすべてのAIは脆弱です。AIのほとんど(仮想アシスタントから自動運転車までのすべての背後に存在するコード)は、実際には弱いものだと考えられています。次に進化するのは汎用人工知能であり、あらゆるタスクにおいてどのような人間よりも優れている、未来型ロボットへと近づいていくでしょう。

 

George SlefoはNewsCredの寄稿者です。

 

元記事「The Go-To Glossary for Marketers Needing to Brush Up on AI」は2017年2月8日にInsights.newscred.comに掲載されました。

 

この記事は、NewsCred BlogのAd Ageが執筆し、NewsCredのパブリッシャーネットワークを通じてライセンスされたものです。ライセンスに関するお問い合わせはlegal@newscred.comまでお願いいたします。

 

また、日本におけるNewsCredパブリッシャーネットワークに関してはNewsCred by amanaまでお問い合わせください。

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