AIとはマーケティング担当者が知っておくべきこと

人工知能は、マーケティングの世界で大きな注目を集めています。 Statista によると、業界の専門家の 80% が何らかの形式の AI をオンライン マーケティング活動に統合しています。

しかし、あなたが私のようで、I、Robot 、 Black Mirrorなどの SF ストーリーで見た以上の AI に慣れていない場合は、おそらく AI とは何か、それをマーケティングでどのように使用するのか疑問に思っているでしょう。

AIは本当に映画のように見えるのですか? この記事では、AI の定義、さまざまな種類の AI、および AI がマーケティング プロセスを改善する方法について説明します。

人工知能とは？

AIはどのように機能しますか？

4種類の人工知能とは.

マーケティング担当者が AI を使用する方法

AI の長所と短所

マーケティングにおける AI の未来

AI とは何かがわかったので、AI がどのように機能するかを見てみましょう。

AIはどのように機能しますか？

AI は、大量のデータ セットをインテリジェントな反復処理アルゴリズムと組み合わせて、分析対象のデータ内のパターンと特徴から学習します。 AI は継続的にデータを処理し、学習します。

データ処理の各ラウンド内で、AI システムは独自のパフォーマンスをテストおよび測定して、追加の専門知識を獲得します。

AI は、何千、何百万ものタスクを繰り返し実行することができ、短時間でパフォーマンスを向上させます。 ただし、AI には複数の種類があり、それぞれに機能と制限があります。

4種類の人工知能とは.

人工知能の 4 つのタイプは、反応性、限られた記憶、心の理論、自己認識です。

反応性

リアクティブ AI は、その知性を使用して、周囲の世界に反応して応答することしかできません。 メモリを保存できません。 したがって、過去の経験に頼ってリアルタイムの意思決定や問題解決を行うことはできません。

リアクティブ マシンは、限られた量の特殊なタスクしか完了できません。 これは欠点のように聞こえるかもしれませんが、利点があります。 リアクティブ AI は、毎回同じ刺激に対して同じように反応するため、信頼性と信頼性が高くなります。

リアクティブ AI の最も有名な例の 1 つは、1990 年代に IMB によって作成されたスーパーコンピューター、Deep Blue で、チェス チャンピオンの Garry Kasparov とのチェスの試合で勝利しました。 Deep Blue は、チェス盤の駒と、ゲームのルールに基づいて各駒がどのように動くかを特定できました。

しかし、AI は対戦相手の次の動きを予測しようとすることも、自分の駒をより良い位置に置く方法を考えることもできませんでした。

限られたメモリ

限られたメモリの AI は、以前のデータと予測を保存し、それを意思決定に使用します。つまり、過去のデータを調べて未来を予測します。 リミテッド メモリ AI とは、新しいデータを分析して使用するために機械学習モデルを継続的にトレーニングする場合です。

限定メモリ AI は、従うべき 6 つのステップで構成されます。

1. トレーニング データを作成します。
2. 機械学習モデルを作成します。
3. モデルが予測できるようにします。
4. モデルが人間または環境のフィードバックを受け取るようにします。
5. フィードバックをデータとして保存します。
6. 上記のすべての手順をサイクルで繰り返します。

限られたメモリ AI の例は、自動運転車です。 自動運転車は、道路を横断する一般市民、交通信号、その他のデータを識別して、より適切な運転判断を下し、将来の事故を回避します。

限られたメモリ AI のもう 1 つの例は、HubSpot の適応型テスト ツールです。 適応テスト機能は、最初はページのバリエーション間でトラフィックを均等に分割します。

HubSpot がこれらのバリエーションのパフォーマンスを学習すると、トラフィックが自動的に調整されるため、最適なパフォーマンスのバリエーションがパフォーマンスの低いバリエーションよりも多く表示されます。

心の理論

心の理論 AI はその名の通り、理論的です。 AIはまだそこまで進んでいないので、心の理論はまだ革新段階にあります。 このタイプの AI は、人間の思考や感情と相互作用します。 心の理論は、相互作用するエンティティをよりよく理解し、ニーズ、信念、感情、および思考プロセスを理解できるようにします。

たとえば、自動運転車は限定されたマインド AI の一種であることがわかっています。 これらの自動運転車がドライバーの精神的および感情的な状態を分析および理解して安全性を向上させることができれば、Theory of Mind AI に進化するでしょう。

自己認識

心の理論が現実になると、次に出現するタイプの AI は自己認識になります。 この時点で、機械は人間の感情や精神状態を認識するだけでなく、自分自身の感情も認識するようになります。 自己認識型 AI は、人間のような意識を持ち、世界や他者との存在を理解します。

マーケティング担当者が AI を使用する方法

AI は、タスクの自動化、キャンペーンのパーソナライゼーション、データ分析など、マーケティング プロセスの一部を実行できるため、繰り返しのタスクに費やす時間を減らし、戦略に多くの費用をかけることができます。

たとえば、当社の HubSpot モバイル アプリには、AI を使用して名刺上の名前、メール アドレス、その他の連絡先情報を抽出し、それらを HubSpot プロパティにマッピングする名刺スキャナーがあります。 このデータを自分で手動で入力するのに時間を費やす代わりに、AI がプロセスを自動化します。

AI の長所と短所

これで、AI とは何か、そのしくみ、および 4 種類の AI がわかったので、AI テクノロジの長所と短所について説明しましょう。

人工知能の長所

エラーが少ない

人間は間違いを犯したり、締め切りに間に合わなかったり、単語のスペルを間違えたり、計算を間違えたりすることがあります。 気が散ったり、燃え尽きたりすることがあります。 それは人間の本性です。 AI が実行する自動化システムを実装することで、エラーのリスクが軽減されます。

24 時間年中無休の稼働時間

AI も休む必要がなく、24 時間年中無休で実行できます。 AI は、プログラムされている限り、常に一貫して実行できます。 これにより、AI は人間よりも反復的なタスクに適したものになり、マーケターやビジネス オーナーは他のことに力を注ぐことができます。

大規模なデータセットをすばやく分析できます

前述したように、特に大規模なデータ セットを処理する場合、人間は間違いを犯すことがあります。 解決策は、エラーを防ぐために作業を遅くすることですが、マーケティングでは時は金なりです。

幸いなことに、AI マシンは大量の情報とデータを迅速に処理できるため、締め切りに追われている人間よりも効率的です。

人工知能の短所

創造性の欠如

AI は、過去のデータのみに基づいて刺激に反応するようにプログラムされているため、現在、革新的なソリューションの作成には適していません。 過去のデータは将来の結果を予測するのに役立ちますが、これまでにない変数に対処するには、データだけでは必ずしも十分ではありません。

したがって、AI は「単調な」または平凡な作業に適しています。 マーケティングの観点からは、人間は創造的なマーケティング戦略を策定でき、AI は計画を実行するための反復的なタスクを処理できます。

非人格的

場合によっては、人とのつながりが視聴者とのより緊密な関係を築くための最良の方法になることもあります。 自己認識 AI は将来的に可能になりますが、現在の AI マシンは人間の経験を完全に模倣することはできません。

マーケティングの観点から、すべての顧客とのやり取りに AI を実装すると、あなたと視聴者の間に亀裂が生じる可能性があります。 つまり、私たちの多くが「代表者に話してください」と叫んだことを思い出すことができる理由があります。 電話でロボットと話すのにうんざりしているとき。

マーケティングにおける AI の未来

Grand View Researchによると、世界の AI 市場は、2022 年の 1,366 億ドルから、2030 年までに 1 兆 8,118 億ドルに達すると予想されています。

人工知能、心の理論、自己認識機械はすべて、遠い未来のもののように聞こえます。 それでも、現実には AI は現在ここにあり、業界全体への影響は今後数年で大きくなる可能性があります。

AI には長所と短所がありますが、マーケティング担当者がその進歩に注意を払い、AI を使用して特定のプロセスを合理化し、競合他社に追いつくことが重要です。