近年、ソーシャルセクターでも「A.I.(人口知能)」が話題になっており、特に米国では、このAIを活用した組織運営の事例が報告されています。今回は、ファンドレイジング(資金調達)の分野で、AIがどのような成果をだしているのかを見ていこうと思います。成果1.データ分析による確度の高い支援者の抽出AIを組み合わせた活用方法として、見込み支援者の確度評価があります。その仕組みは、データベースに蓄積された過去の寄付情報や支援者の住所や年齢などの個人情報に加えて、米国では当たり前になっている『ウェルスデータ』といわれる富裕層の個人情報や、データベース自体がweb上にある情報をサルベージして得た情報などを組み合わせて、AIがそのアルゴリズムによって、確度の高い支援者リストを作成しています。「今日電話すると寄付の可能性が高い人100人」といったリストを自動で表示できたりもします。海外の非営利組織で最も多く使われているBlackbaud社のデータベースをはじめ、多くの支援者データベースではAIと連携して実現できるようになりつつあります。日本でも「Salesforce」というシステムが非営利向けのパッケージを提供しており、有償になるかと思いますがAIを利用することで、(AIが理解できる言語の壁がどこまでかにもよりますが)似たようなことができるかもしれません(※ちなみに日本ではウェルスデータの販売は無く、web上のサルベージもできないようです)。このようにAIを活用したデータ分析では今まで以上に確度の高い支援者にアプローチできることまた、その中の何人かは今までの方法では見つけられなかった人であることさらに、彼らに対して最適なタイミングでアプローチできることが利点と言えます。成果2.ボットによる業務の効率化AIを活用して、業務の効率化や標準化をさらに加速できます。多くの組織では、業務で作成したWordやExcelなどのファイルを共有ファイルサーバーや外部のストレージサービスを利用して保管しているかと思います。したファイルを探す際に、音声またはテキストメッセージでチャットボットとやりとりして、得たいファイルをスムーズに得られます。最近では、ボットを活用したFAQなどが進んでいたりもします。Water」という非営利組織が、2年ほど前に世界で初めてFacebookメッセンジャーでのチャットボットを利用した寄付集めを行ったようです。成果3.メール文章の提案AIが、支援者に送付するメールの下書きをしてくれます。米国のチャールストン大学では、「Gravyty」というシステムを導入しました。このシステムも他と同じように、データ分析を行い確度の高い支援者を抽出できますが、ユニークな点は、その支援者に送付するメール文章を自動で作成してくれることです。文章を修正することで、AIは書き手の癖を学んでいくようです。それ以外にも、支援者を選んだ理由や、最近の寄付金額や日時なども参考情報としてメールに含めたり、はたまた、仮に食事を行う場合は、日本でいう「食べログ」(?)のような飲食店情報サービスと連携して、その中からあったお店を文章に含めてくれるそうです(←ニーズがあるのか、なんとも言えない機能ですが)。AIとの付き合い方このようにAIを利用することで、少ないリソースで多くの支援者とより密なコミュニケーションがとれるようになることが、近い将来には実現できそうです。AIを中心としたテクノロジーが爆発的に発展することで、今では考えつかないことが実現できるかもしれません。いった想いが存在しています。AIをはじめとしたテクノロジーを使う際には、その便利さや高い効果も相まって「より多くのお金を得るにはどうすれば良いのか、そして、それに繋がる支援者を獲得するには」という思考や行動に傾斜してしまいがちです。そのため気を付けなければいけないことがあります。それは「社会を良くするために支援者の力を借り、さらに彼らに仲間になってもらう」という観点を持つこと。多くの支援者とコミュニケーションをとって、彼らに私たちのミッションやビジョンを伝え、また彼らの声を聞くために、AIをはじめとしたテクノロジーをどう使うのか、を考えていくことが大切な気がしています。AIとの良い付き合い方について、今後も考えていきたいです。当サイトのご利用にあたってお知らせ。