デジタルマーケティング: AI はどのようにして人間の行動パターンを「見抜く」のでしょうか?

この記事は公開アカウント「Reading Core Technique」（ID: AI_Discovery）から転載したものです。

マーケティングにおける人工知能の成功により、他のアプリケーションに応用できる人間の思考と行動のパターンがいくつか明らかになりました。

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人間化された音声アシスタント（AppleのSiri、AmazonのAlexa、GoogleのHomeなど）を例にとると、マーケティング業界を支配し、破壊するこれらのテクノロジー企業こそが、AIの発展をリードしていることがわかります。マーケティング業界は、特に人間の行動のモデリングや AI と人間の相互作用の探求の分野において、AI イノベーションのテストの場となっています。

意思決定アルゴリズム

人工知能が日常生活のあらゆる側面に徐々に浸透し始めるにつれて、人々は人間のように「考える」機械をますます必要とするようになります。人々は AI の背後にある倫理や道徳にもっと注目し始めており、専門家は自動運転車、予測型警察、自律型兵器の背後にある意思決定アルゴリズムに対する理解を深めています。

履歴データには大きな偏差がある可能性があるため、これらのモデルのトレーニングは非常に困難です。重大な事故を避けるために、これらのアルゴリズムは人間の認知を十分に理解し、道徳的良心を持つ普通の人間が同様の状況で行うであろう選択を行う必要があります。

人間も機械も認知にはパターンに依存していますが、AI 批評家は機械が人間の心を真に理解することはできないと懸念しています。 AI の現在の制限により、機械が帰納的推論や創造的思考を行う能力が妨げられています。しかし、機械学習モデルは人間の行動パターンの再現において驚異的な進歩を遂げており、こうした最先端の研究の多くはデジタル マーケティングから生まれています。

機械学習がマーケティングにおける初の戦いに勝利

AIはすでにマーケティング業界に革命をもたらしており、今後も新たな発展を推進し続けるでしょう。米国企業の 60% 以上が既存のマーケティング プログラムに AI を適用しており、最も一般的な方法は、機械学習を使用して顧客のニーズを予測し、製品を推奨し、広告を最適化し、顧客サービスを自動化することです。

教師あり機械学習

最も一般的な機械学習手法である教師あり機械学習は、チャットボットのトレーニングから画像分類まで、幅広い用途に使用されています。これらのモデルは、変数を効果的に分析して結果を決定し、人間の行動パターンを効果的にシミュレートできます。ただし、このアプローチは、トレーニング マテリアルとして正しい結果が確立された高品質のデータセットに大きく依存します。

教師なし機械学習

教師あり学習ではデータから特定の結果が期待されますが、教師なし学習ではデータ自体の調査に重点が置かれ、事前にラベル付けされたトレーニング データは必要ありません。クラスタリングなどのアルゴリズムは、データ セットの背後にあるつながりを見つけ、顧客や市場をセグメント化したり、外れ値を分類および検出したりするために使用できます。教師なし機械学習は、新しい観察者や独立したコンサルタントを導入して、新しいまたは予期しないつながりを発見することに似ています。

強化機械学習

履歴データセットが利用できない場合は、強化学習を使用して受信データをリアルタイムで評価できます。アルゴリズムは、ほぼリアルタイムで積極的に学習し、調整を行うことができます。人間の試行錯誤のプロセスと同様に、このアプローチは迅速な行動と即時のフィードバックに依存します。強化機械学習は、ソーシャルメディアを通じて広められる、パーソナライズされた推奨システムの新しいバージョンや新しい広告キャンペーンの調整に最適です。

AIを活用したビジネスにおける最先端のイノベーション

マッキンゼーは、2020 年 12 月までに米国の顧客のブランド関係の 85% が人間の介入なしに管理されると予測しています。多くの企業が機械学習ベースのマーケティングに多額の投資を行っている一方で、パーソナライズされたキャンペーン、協調フィルタリング、予測モデリングなどのより高度な AI を導入している企業はわずか 6% です。

従来、AI は管理や戦略的な意思決定を行うことができないと考えられてきました。管理者は効率性と公平性のバランスを取ることが求められますが、これを定量化することは困難です。しかし、マーケティングなど、人間中心の他のビジネス分野で機械学習が紛れもなく成功していることから、研究者たちは経営やマーケティング戦略に AI を導入する方法を模索し始めています。

短期的には、ファジー論理を使用して予想されるシナリオと結果のリストを作成し、最終的な決定を人間のオペレーターが担当するというアプローチが考えられます。計算能力が向上し、データセットが改善されるにつれて、最終的にこれらのモデルは完全に自動化される可能性があります。

自動意思決定のパイロット プロジェクトは、推奨システム、デジタル広告、動的価格設定アルゴリズムの分野ですでに開始されています。 AI ベースの戦略的マーケティングで進歩を遂げている数少ない企業は、その取り組みを極秘にしていますが、その取り組みは業界の先駆者にとっても価値があり、その重要性を過小評価することはできません。

AI を活用したマーケティングは 2025 年までに 400 億ドルの収益を生み出すと予想されており、業界全体で AI 研究への大規模な投資を促進することになります。デジタル マーケティングの分野内外で、予測分析、人間と AI の相互作用、自動化、認知のための新しいアルゴリズムと方法論が登場しています。

マーケティングに基づく研究は人間の行動を理解するのに役立ち、これによりテクノロジーリーダーやイノベーターは人間のように選択を行うことができる自動化システムを開発できるようになります。将来的には、これらのシステムが人間を超え、企業が人間よりも優れた意思決定を行えるようになるかもしれません。