広告哲学からフライホイール効果まで: AI 主導のマーケティング革命
変化の波の中で深く考える
7月23日午後、台北市政府産業発展局主催、中華民国情報ソフトウェア協会主催の【【AI駆動×持続的イノベーション】産業動向講座】（https://www.cisanet.org.tw/Course/Detail/5705）に参加してきました。主催者は合計4人の専門家を招待し、意見を共有しました。 その中でも、電通マーケティングコミュニケーショングループ戦略イノベーション主任[シャオ・イーウェン]氏(https://www.facebook.com/freda.shao)は私の長年の友人であるだけでなく、国立台湾大学工学院の学友でもあります。
[電通マーケティング コミュニケーション グループ チーフ ストラテジー アンド イノベーション] (https://www.dentsu.com/tw/zh/home-page/who-we-are/our-leadership/freda-shao) としての彼女が、AI 時代のマーケティングの変化についての深い洞察を共有するのを聞くことができて大変光栄です。 今回の講演を通じて、私は今がかつてないほどの変化の時代にあることを深く実感しました。テクノロジーが急速に進化しているだけではなく、ビジネスエコシステム全体が根本的な再構築を迎えています。
マーケティング業界で 30 年の経験を持つイーウェンは、戦略的イノベーションの観点から、マーケティング業界が現在直面している課題と機会を深く分析しました。 彼女は、AI ツールの使用方法だけではなく、マーケティングの性質を再定義し、ビジネス プロセスを再構築し、AI 時代に持続可能な競争上の優位性を生み出す方法について話しています。 この種の戦略的思考により、AI は効率の向上だけでなく、[ビジネス モデル] (https://www.vistacheng.com/2024/04/personal-business-model-canvas.html) に根本的な変化をもたらすことに気づきました。
講演を全部聞いて一番感じたのは、これは単なる技術応用の共有会ではなく、マーケティング業界の今後の発展方向を見据えた前向きな考え方であるということです。 AI、ビッグデータ、持続可能な開発などの複数のトレンドが交差する現在、すべての実務者は価値の位置付けと競争戦略を再考する必要があります。
広告の本質を哲学的に再構築する
講義の冒頭でイーウェン氏は、「なぜ人は広告を見るのか？」という一見単純だが非常に奥深い質問をした。この質問はマーケティングの核となる哲学を直接指摘し、私に広告の根本的な意味を再考させました。 彼女の答えは簡潔かつ力強いものです。人間の性質は選択をすることを嫌います。広告の核となる価値は、消費者がより迅速に意思決定できるようにすることです。
この興味深い洞察により、突然私は啓発されました。 私たちは日常生活の中で、朝食に何を食べるか、どの交通手段で行くか、どのブランドの商品を買うか、夕食はどのレストランを選ぶかなど、毎日無数の選択に直面します。 すべての意思決定には認知リソースの消費が必要ですが、人間の認知リソースは限られています。 選択肢が多すぎると、選択の難しさに陥ることが多く、時間を無駄にするだけでなく、心理的なプレッシャーも生じます。
優れた広告は、効率的な意思決定の補助のようなものです。明確な価値提案、感情的な共鳴、信頼を通じて、消費者が最適なオプションを迅速に選択できるようにします。 これは消費者の時間を節約するだけでなく、より重要なのは、心理的負担を軽減し、政策プロセスをより快適なものにすることである。
AI時代においても、この核となる価値は弱まることなく、かつてないほど強化されています。 AI技術は大量のユーザーデータを分析し、個人の嗜好パターン、消費習慣、生活シナリオを深く理解することで、より正確でパーソナライズされたレコメンデーションを提供します。 しかしイーウェン氏は、テクノロジー自体が消費者の感情や意思決定に直接影響を与えることはできないことも思い出させてくれます。これは依然として創造的な表現と感情的なつながりを通じて達成される必要があります。
この機会に、広告制作の評価基準を改めて見直してみました。 これまで、私たちは広告の創造性、視覚的インパクト、ブランド トーンに焦点を当てることが多かったですが、イーウェン氏は、最も基本的な評価基準は「この広告は消費者の意思決定時間を短縮するのに本当に役立っているか」であるべきだと思い出させてくれます。 露出のためだけに広告が露出され、消費者の選択の難しさを解決できなければ、どんなに素晴らしいクリエイティブなアイデアであっても、真に成功した広告とは言えません。
この興味深い視点は、今後のコンテンツマーケティングの方向性についても考えさせられました。 情報爆発の時代において、消費者はより多くの情報を必要とするのではなく、より優れた情報スクリーニングと意思決定のサポートを必要としています。 優れたコンテンツには意思決定を支援する機能があり、消費者が複雑な選択肢の中から自分に最適な答えを見つけるのに役立ちます。
ブランド価値を三次元的に再定義
Yiwen 氏は、ブランド構築に関する 3 つのレベルの詳細な分析を提唱し、各レベルで新時代のブランドの核となる価値を明確にしました。 これら 3 つのレベルは独立して存在するのではなく、相互に関連し、進歩する完全なシステムです。
最初のレベルは、企業がお金を正しく使用できるように支援することです。この言葉は非常に単純に聞こえますが、ブランド投資のビジネス ロジックを正確に概説しています。 ブランドが十分な認知度と信頼を確立すると、企業のマーケティング投資の効率が大幅に向上します。 消費者がブランドに精通していると、認知コストと検索コストが削減され、各マーケティング予算がより大きな効果を発揮できるようになります。
ROI の観点から見ると、これは典型的な複利効果です。 市場における強力なブランドは、価値が上がり続ける資産のようなものです。あらゆるマーケティング投資は、既存のブランド資産に基づいて効果を増幅します。 逆に、ブランド基盤が欠如している企業は、マーケティング キャンペーンごとに消費者の認知度をゼロから構築する必要があります。 これはコストがかかるだけでなく、多くの場合、その効果は持続不可能です。
2 番目のレベルは、ブランドの持続可能な投資の利点についてです。 Yiwen氏は、消費者はブランドに対する信頼とロイヤルティを確立しており、企業は有料広告に完全に依存するのではなく、複数のチャネルを通じて消費者と対話できるため、ブランド管理が長く続くほどその後のマーケティング費用が削減されると指摘しました。これは、顧客生涯価値 (顧客生涯価値) の概念を思い出させます。高品質のブランドは長期的な顧客関係を確立でき、それによってより安定した予測可能な収益源を獲得できます。
私が最も印象に残ったのは、3 番目のレベルです。 Yiwen氏は、ブランドは消費者の行動を変え、社会の進歩を促進する責任を負うべきだと述べた。 彼女は、場合によってはブランドの影響力が政府の影響力を上回る可能性があり、それによってブランドにはより大きな社会的使命が与えられると指摘した。 持続可能な開発がますます重要になっている今日、ブランドは商業的価値を創造するだけでなく、社会的価値も創造する必要があります。
この視点は、私に企業の社会的責任の境界と意味を再考させるきっかけにもなりました。 従来の CSR は企業にとって追加の負担であると見なされがちですが、Yiwen 氏の分析により、新しい時代では 社会的責任 がブランド価値創造の中核要素となっていることがわかります。 特に若い世代の消費者は、ブランドの価値観や社会的影響力にますます注目を集めています。言い換えれば、彼らは前向きな社会変化を促進できるブランドには喜んでプレミアムを支払います。
これら 3 つのレベルでブランド価値を再定義することで、ブランド構築の複雑さと体系的な性質を実感しました。 これはマーケティングコミュニケーションのツールであるだけでなく、企業のビジネス戦略の中核的な要素でもあり、企業の長期的な競争力と持続可能な発展能力にも関係します。
AI時代の探索生態再構築
講演の中でイーウェン氏は、AI検索がブランド露出に与える多大な影響を特に強調した。私たちはまさに、検索エコシステムの再構築における重要な瞬間にいます。最近、この部分について学生たちとよく話すようになりました。 従来の Google 検索は、ChatGPT や Claude などの AI アシスタントによって徐々に補完されたり、部分的に置き換えられたりしています。この変化は当然、ブランドの認知度や影響力に根本的な影響を与えるでしょう。
消費者がAIツールを利用して検索や相談をする場合、AIがブランドを推奨できるかどうかは、インターネット上での権威や信頼性に大きく依存します。 これには従来のSEO指標だけでなく、より重要なことに、ブランド情報が信頼できるメディアによって報道されているかどうか、Webサイトのコンテンツが継続的に更新されているかどうか、ユーザーがWebサイトに滞在する時間やインタラクションの深さなどが含まれます。
Yiwen氏が言及した重要な点は、オンラインコンテンツの80％が現在、企業が提供する実際のデータやAIによって生成されたデータを含む合成データであるということです。 このような巨大な情報の海の中で、どのコンテンツが信頼できるのか、どのソースが信頼できるのかが、消費者と AI システムの両方が解決する必要がある重要な問題となっています。
このことから、コンテンツ戦略における重要な転換についても考えるようになりました。 これまでのコンテンツマーケティングは、ユーザーの注目を集めて検索ランキングを向上させることが主な焦点でしたが、AI時代ではコンテンツの信頼性や権威性がより重要になっています。 企業は、権威あるメディアとの協力にもっと注意を払い、検証可能な専門的評判を確立し、デジタル資産を継続的に維持および更新する必要があります。
それは同時に、ブランド構築の敷居がある程度上がったことも意味します。 市場に参入する新規ブランドは、権威を確立するためにより多くの時間とリソースを費やす必要がありますが、すでにある程度の人気と信頼を持っているブランドは、より大きな先行者利益を持っています。 この変化は、市場のマシュー効果、つまり「強者はより強くなり、弱者はより弱くなる」を強化する可能性があります。
もう 1 つの注目すべき傾向は、消費者の検索行動の変化です。 従来のキーワード検索と比較して、AI アシスタントはより自然な会話型クエリをサポートし、消費者はより複雑で具体的な質問をすることができます。 とはいえ、これはブランドに対し、コンテンツを作成する際にキーワードの最適化を考慮するだけでなく、消費者が提起する可能性のあるさまざまな深い質問にどのように答えるかを考えることを要求することにも相当します。
生成 AI の諸刃の剣の効果
Yiwen 氏は講演の中で、生成 AI によってもたらされる機会と課題について詳細な分析を行いました。この分析により、私はテクノロジーの進歩が諸刃の剣の性質を持っていることを深く認識しました。 一方で、AI ツールはコンテンツ作成の効率を大幅に向上させ、クリエイティブの敷居を大幅に下げました。その一方で、品質管理、法令順守、ブランドの一貫性などの新たな課題ももたらしました。
機会の観点から見ると、生成 AI はすべての人に基本的な創造的な能力を与えます。 これまでプロのデザイナーが必要だった画像デザインが、AIツールによって一般の人でもすぐに実現できるようになりました。 これは、リソースが限られている中小企業にとって、間違いなく朗報です。
しかし、イーウェンは潜在的なリスクも私たちに思い出させます。 1つ目はコンプライアンスの問題です。 AI-generated content may involve legal risks such as copyright infringement and portrait rights infringement.彼女は具体的に、死後80年以上経過した著名人の画像を使用することは比較的安全であるが、まだ著作権保護期間内のコンテンツについては、使用する際には細心の注意が必要であり、さもなければ法的措置に直面する可能性があると述べた。
2 つ目は、ブランドの一貫性という課題です。同じ AI ツールを使用するさまざまな人々が、まったく異なるスタイルのコンテンツを作成することがよくあります。 企業内に統一されたクリエイティブ基準や品質管理メカニズムが存在しない場合、ブランドイメージの混乱が発生しやすくなります。 消費者はブランドの独自性を明確に認識できない可能性があり、これはブランド構築に非常に悪影響を及ぼします。
3 番目のリスクは、コンテンツが均一になる傾向です。 誰もが同様の AI ツールとプロンプト ワードを使用すると、生成されるコンテンツは多くの場合、同様の特徴を示します。 この均一性は、ブランドの差別化の利点を弱めるだけでなく、消費者の美的疲労を引き起こす可能性があります。
Yiwen 氏の分析により、AI ツールによって創作の敷居が下がったとはいえ、創造戦略の重要性は低下していないことが分かりました。 企業は、作成仕様、レビュープロセス、品質管理、その他のリンクを含む新しいテクノロジーを採用しながら、より完全なコンテンツ管理システムを確立する必要があります。 この方法によってのみ、潜在的なリスクを回避しながら AI ツールの利点を真に活用することができます。
マーケティングエージェントの変革のジレンマと解決策
イーウェンは、電通のような大手メディア代理店の戦略的イノベーション責任者として、個人的な経験と代理店業界の変革の課題に対する深い洞察を持っています。 彼女は、AI がエージェントのビジネス モデルに与える影響や、変化に対応した業界の戦略的思考を率直に分析しました。 Yiwen 氏は、Dentsu Marketing Communications Group には台湾に約 1,200 人の従業員がいると述べました。本来は手作業が必要だった多くのタスクを AI ツールが自動的に完了できるようになると、企業は人的資源の構造とビジネス プロセスを再考する必要があります。これはコストだけを考慮したものではなく、ビジネスモデル全体の再検討にも基づいています。
従来の代理店のビジネス プロセスは非常に複雑であることが多く、アイデアを考えてから最終的な実行までに数か月かかる場合があります。このプロセスには、戦略計画、クリエイティブ デザイン、メディアの配置、効果のモニタリングなど、複数の部門の協力が必要です。 AI テクノロジーの導入により、標準化された反復的なタスクの多くが自動化され、プロジェクト サイクル全体が大幅に短縮されます。
しかしイーウェン氏は、この変化が新たなチャンスをもたらすとも指摘した。まず、エージェントは、もともと制作会社に外注していた作業を内製化し、サービス統合と品質管理能力を向上させることができます。第二に、AI ツールによって技術的な敷居が下がり、本来専門的なスキルが必要な作業に多くの従業員が参加できるようになり、チーム全体の能力が向上します。
最も重要なことは、AI テクノロジーにより、代理店は消費者行動の深い理解、市場トレンドに対する鋭い洞察、創造的な戦略における体系的な思考といった中核的価値観をより効果的に発揮できるようになります。標準化作業が AI に引き継がれると、人間の創造性、判断力、戦略的思考の価値がさらに高まります。
Yiwen の分析により、エージェントの変革は技術のアップグレードであるだけでなく、価値の位置付けの再構築でもあることがわかりました。 AI 時代には、エージェントは執行者から戦略的パートナーへ、そしてコスト計理人から価値創造者へ移行する必要があります。エージェントにとって、新しいテクノロジーを習得するだけでなく、全体的な戦略的思考とイノベーション能力を向上させることも必要です。
中小企業にとっての AI の機会と課題
Yiwen 氏は、AI 時代に台湾の中小企業が直面する機会と課題に特別な注意を払っています。この分析は、大多数の中小企業経営者にとって重要な指針となります。彼女は、中小企業は通常、人材不足、資金不足、時間不足という 3 つの主要な問題点に直面していると指摘しました。 AI テクノロジーの普及は、これらの問題点を解決するための新たな可能性をもたらします。
メリットの観点から見ると、中小企業には大企業にはない柔軟性と機敏性があります。意思決定チェーンが短く、コミュニケーションコストが低く、実行効率が高いため、中小企業は新しいテクノロジーに適応する上で当然の利点を得ることができます。 AI ツールが人材とリソースの不足を補うことができれば、中小企業は多くの場合、大企業よりも早く変革とアップグレードを達成できます。
Yiwen氏は、中小企業がデータ収集から始め、顧客とのやり取り、販売記録、サービスのフィードバックなど、過去に蓄積されたデータを体系的に整理することを提案しました。このデータは大企業ほど膨大ではないかもしれませんが、多くの場合、より正確で的を絞ったものになっています。 AI テクノロジーの分析を通じて、中小企業は顧客ベースをより深く理解し、新たなビジネス チャンスを発見できます。
2つ目は、垂直シーンの深耕です。複数の事業分野の連携を考慮する必要がある大企業と比較して、中小企業は特定のニッチ市場やビジネスシナリオに焦点を当て、綿密なAI適用実験を行うことができます。この種の焦点は、テクノロジー導入の複雑さを軽減するだけでなく、重要な結果を達成することも容易にします。
しかしイーウェン氏はまた、中小企業に対し、潜在的な課題に注意を払うよう思い出させた。 1つ目は、初期投資コストの圧迫です。 AI ツールの使用コストは減少し続けていますが、完全な AI アプリケーション システムを確立するには依然として多額の投資が必要です。したがって、中小企業は、自社の状況に応じて適切なエントリーポイントを選択し、一度に多くのリソースを投資しすぎないようにする必要があります。
第二に、才能と知識という課題があります。 AI技術は利用の敷居を下げていますが、それでも相応の知識や運用スキルが必要です。言い換えれば、中小企業は従業員のトレーニングと社内の AI アプリケーション機能の構築に時間とリソースを投資する必要があります。
最も重要な課題は戦略計画レベルから生じます。 AI は万能薬ではありません。企業は、AI を使用してどのような問題を解決したいのか、どのような目標を達成したいのかを明確に知る必要があります。盲目的にトレンドに従うことはリソースを無駄にするだけであり、逆効果になる可能性さえあります。
Yiwen 氏の提案は、中小企業は小さなシナリオから始めて、実際に学習して改善し、徐々に独自の AI アプリケーション機能を構築する必要があるというものです。この段階的なアプローチを採用すると、リスクが低くなるだけでなく、成功体験を積み、その後の拡張の基礎を築くのも容易になります。
従業員の変革と企業文化の再形成
Yiwen 氏は、AI 変革プロセスにおける従業員エクスペリエンスの重要性を特に強調しました。この視点により、テクノロジーの変化の人間的な側面を深く理解することができました。同氏は、AI変革は技術のアップグレードだけではなく、組織文化や人材戦略の包括的な変化でもあると指摘した。
採用に関して、Yiwen 氏は興味深い詳細を共有しました。電通は、GitHub アカウントを持つ求職者を優先することになりました。これは小さな指標にすぎませんが、企業が従業員の AI リテラシーを重視していることを反映しています。 GitHub はプログラマーが集まる場所であるだけでなく、AI 時代の知識労働者が学び、共有するための重要なプラットフォームでもあります。 GitHub アカウントを持つ求職者は、新しいテクノロジーにある程度触れ、理解していると示すことがよくあります。
これを聞いた後、私はすぐに GitHub アカウントにログインして、取り組んでいたプロジェクトのいくつかを表示しました。ティン・イーウェンがこの短編について言及したことで、会社の人材評価基準の変化を実感しました。 AI時代においても、従来の学歴や経験などの指標は依然として重要ですが、従業員の学習能力、適応力、革新的な思考がより重要になっています。企業は、AI と協力し、AI を使用して作業効率を向上させることができる人材を見つけるための新しい人材識別メカニズムを確立する必要があります。
従業員研修に関して、イーウェン氏はAIリテラシー教育の重要性を強調しました。これには、AI ツールの使用方法だけでなく、より重要なことに、AI の機能の境界、潜在的なリスク、倫理的要件を理解することも含まれます。従業員は、何ができて何ができないのか、何が安全で何が危険なのかを知る必要があります。
特にコンテンツ制作の分野では、著作権や肖像権、プライバシー保護などの法的問題が複雑化しています。 Ywen 氏は、企業は内部 AI ツール認定メカニズムを確立する必要があると述べました。従業員は認定されたツールのみを使用できます。データのセキュリティと規制への準拠を確保するために、これは企業プラットフォーム内で実行する必要があります。
これにより、AI 変革の過程で企業が直面する責任と課題も認識しました。一方で、企業は従業員に学習と成長の機会を提供し、新しいテクノロジーへの適応を支援する必要があります。その一方で、テクノロジー使用の安全性とコンプライアンスを確保するための健全な管理メカニズムも確立する必要があります。
Yiwen 氏は、大企業が AI ツールを使用する際の特別な考慮事項にも言及しました。データセキュリティと企業秘密保護の必要性から、多くの大企業は依然として従業員がChatGPTなどのAIツールを使用することを禁止しており、代わりに独自の内部システムを開発しています。このアプローチによりコストは増加しますが、会社の中核資産をより適切に保護できます。
企業規模の違いによるAI戦略の違いについても考えさせられました。たとえば、一部の大企業は独自の AI システムを構築するリソースを持っていますが、中小企業はパブリック プラットフォームにもっと依存する必要があるかもしれません。企業秘密を守りながらAIの利便性をどう享受するかは、あらゆる企業が真剣に検討すべき課題だ。
将来の人材の3つのタイプと能力要件
講演の最後に、イーウェン氏はマーケティング人材の今後の育成方向について前向きな分析を行った。彼女は、AI 時代には主に 3 つのタイプのマーケティング人材が存在し、それぞれのタイプには独自の価値と育成の道筋があると考えています。
1 つ目は、パフォーマンス オプティマイザーである Performance Optimizer です。このタイプの人材の中核となる能力は、AI がすでに完了できる単純なタスクに基づいて、徹底的な最適化と改善を実行することです。 AI ツールを使用できるだけでなく、AI によって生成された結果を分析し、最適化の余地を見つけて結果を改善し続けることができなければなりません。この役割には、データ分析スキル、ビジネス理解、最適化思考が必要です。
Yiwen 氏は、最適化の余地を見つけられず、AI の出力に価値を付加できない人は排除される可能性が高いと特に強調しました。これはまた、AI ツールの使い方を学ぶだけでは十分ではないことを思い出させます。鍵となるのは、AI に基づいて漸進的な価値を創造できることです。
2 番目のタイプは Trusted Solution Builder で、信頼できるソリューションのビルダーです。このタイプの人材の中核となる能力は、さまざまな AI ツールと技術リソースを統合して、エンドツーエンドのソリューションを構築することです。さまざまなツールの機能の境界を理解し、ChatGPT、Google フォーム、データ分析ツールなどのさまざまなシステムを有機的に統合して、顧客に完全なソリューションを提供する方法を知る必要があります。
この種の役の鍵は「信じられる」という言葉にあります。 AI ツールが豊富で品質もさまざまな環境では、顧客は強力なソリューションだけでなく、信頼性が高く、安全で、規制に準拠したソリューションも必要としています。このような信頼性の高いソリューションを提供できる人材は、大きな市場価値を持つことになります。
3つ目はAsset Builder、つまり資産ビルダーです。このタイプの人材の中心的な使命は、1 回限りのマーケティング活動を行うのではなく、企業が ブランド資産 を継続的に構築および蓄積できるよう支援することです。彼らは長期的な戦略的思考を持ち、あらゆるマーケティング活動を会社の長期的なブランド構築目標と結びつけることができる必要があります。
Yiwen 氏は、超高層ビルの比喩を使ってこのコンセプトを説明しています。どの企業も、自社のブランドが花火のように華やかだが短命ではなく、超高層ビルのように安定して高くそびえ立つことを望んでいます。しかし、誰もが知っているように、超高層ビルの建設には時間と継続的な投資が必要です。すべてのコンテンツ作成では、ブランド資産にレンガやタイルを追加できるかどうか、またブランドに対する消費者の認知度や好感度を高めることができるかどうかを考慮する必要があります。
これら 3 つの人材タイプを分類することで、マーケティング分野でのキャリア開発の新しい方向性も見えてきます。各実践者は、自分自身の興味と能力に基づいて適切な能力開発の道を選択し、対応する専門的能力を向上し続ける必要があります。
実装パスと戦略の提案
Yiwen 氏は講演の中で、エンタープライズ AI 変革の実装パスについても共有しました。これらの提案は、AI 変革を検討している、またはすでに着手している企業にとって、高い参考価値があります。
1つ目は、全従業員のAIリテラシーの向上です。 Yiwen 氏は、AI アプリケーションを開始する前に、企業はすべての従業員が AI の機能と限界の理解、倫理的および法的リスクの認識、データのプライバシーとセキュリティの重視など、基本的な AI リテラシーを備えていることを確認する必要があると強調しました。 AI ツールを盲目的に使用すると、リスクが生じるだけでなく、仕事の効率にも影響を与える可能性があります。
2 番目のステップは、データの準備と並べ替えです。 AI の有効性はデータの品質と完全性に大きく依存するため、企業は既存のデータ資産を体系的に整理し、データの長所と短所を正確に評価する必要があります。比較的完全なデータがある分野では、AI アプリケーションの実験を優先できます。欠落データが多い地域については、まずデータ収集と分類作業を強化する必要があります。
3つ目はツールの評価と選択です。市場には多くの AI ツールが存在します。同氏は、企業は独自の評価システムを確立し、ビジネスニーズに最適なツールの組み合わせを選択する必要があると示唆した。 Yiwen 氏は、企業がブランドセーフティ、品質管理、監査プロセス、コンプライアンス管理の 4 つの側面に重点を置くことを推奨しています。これらの基本的な問題が解決されて初めて、他の高次関数を考慮することができます。
4つ目はシナリオベースのアプリケーションです。企業は大規模で包括的な AI システムを追求すべきではなく、特定のビジネス シナリオから始めて、対象を絞ったアプリケーションの実験を行う必要があります。小規模なシナリオでのアプリケーションの成功は、直接的なビジネス価値をもたらすだけでなく、従業員に学習と成長の機会を提供し、その後の拡張の基礎を築くことができます。
最後のステップは、継続的な最適化と反復です。 AI テクノロジーは急速に発展しており、エンタープライズ関連のアプリケーションも継続的な改善が必要です。これには、技術的なアップグレードだけでなく、プロセスの最適化、人材トレーニング、管理システムの改善における継続的な改善も含まれます。
Yiwen氏は、企業がAIアプリケーションの目標と期待される効果を明確にする必要があることを特に思い出させた。企業がAIでどのような問題を解決したいのか、どのような目標を達成したいのかを理解していなければ、初期投資が無駄になってしまう可能性があります。したがって、企業は小規模で正確かつ定量化可能なアプリケーション シナリオを選択することから始め、成功体験を積んでから徐々に拡張することを彼女は提案しました。
今後の展望と感想
この講義を聞いて、AI時代のマーケティングの変化についてより深く、より明確に理解することができました。過去 2 年間、私は博士課程の授業で多くの理論的なことを学びましたが、イーウェンが共有してくれたおかげで、技術の進歩によってもたらされる機会を理解できるだけでなく、変化の過程における課題やリスクにも気づくことができました。 私が最も感銘を受けたのは、フライホイール効果 に関する彼女の分析です。 AI 時代において、成功する企業は独自のビジネス フライホイールを構築する必要があります。より多くの顧客がより多くのデータをもたらし、より多くのデータがより良い AI モデルをサポートし、より良い AI モデルがより良いサービスを提供し、より良いサービスがより多くの顧客を引きつけます。 企業がこの好循環を確立すると、競争に対する強力な障壁が形成されます。
AIは単なるツールではなく、新たなビジネスロジックでもあるのではないかと考えさせられました。 この論理の下では、データが最も重要な生産手段となり、アルゴリズムが中核的な生産ツールとなり、人間の創造性と判断力が最も希少なリソースとなりました。 企業は価値創造モデルを再考し、組織構造とインセンティブメカニズムを再設計する必要があります。
イーウェン氏は講演の最後に、ケビン・ケリーが、現在デジタル化について議論する人がほとんどいないのと同じように、AI は私たちの生活や仕事に完全に組み込まれるため、30 年後には誰も AI について議論しなくなるだろうとかつて予測していたと述べました。 This prediction makes me feel both excited and pressed for time.興味深いのは、私たちが大きな変化の出発点に立ち、歴史の創造に参加し目撃する機会があるということです。 緊急を要するのは、この変化の期間は私たちが思っているよりも短いかもしれないということであり、私たちはより早く学び、適応し、行動する必要があるということです。
私はマーケティングの講師兼コンサルタントとして、この業界が大きな変化を経験していることを深く認識しています。情報技術の進歩は、より強力なツールとより幅広い可能性を私たちにもたらしましたが、同時に私たちの専門能力と戦略的思考に対する要求も高まっています。 この変化の時代では、変化を受け入れ、学び続け、革新する勇気を持った人だけが競争で抜きん出ることができます。
Yiwen の共有により、私はさらに確信しました。AI の時代では、人間の価値は置き換えられるのではなく、再定義され、改善されるのです。 私たちは、AI と連携し、AI の機能を活用して人間特有の創造性、共感、判断力を活用しながら自分自身の価値を高める方法を学ぶ必要があります。 これらは個人のキャリア開発のニーズだけでなく、業界全体の発展の要件でもあります。
これからの道は課題に満ちているかもしれませんが、チャンスにも満ちています。 Yiwen が言ったように、私たち全員が早期エントリーの利点を持っています。知れば知るほどチャンスは大きくなります。 この変化の時代に、オープンな心で新しいテクノロジーを受け入れ、プロフェッショナリズムで能力を向上させ、革新的な思考で新たな可能性を探求し、より良いビジネスの未来を共に創造していきましょう。
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