AIは知的労働の代替に使うべき。[マナミナ]まなべるみんなのデータマーケティング・マガジンマナミナトッププランニングAIは知的労働の代替に使うべき。インタビュー(13)AIは知的労働の代替に使うべき。ビジネスの下請け化を食い止めるために日本企業がすべきことデータ・AIのビジネス活用が進まない理由はどこにあるのでしょうか。INTELLIGENCE代表の萩原静厳さんは、その理由を「ビジネスサイドとデータ分析サイドの溝がある」からだと話します。必要性が高まっているAIのビジネス活用について、マナミナ編集部は萩原さんに取材しました。大きく2つあるAI活用。AIへの感度を高めよAIのビジネス活用、国内の現状はデータやAIのビジネス活用では、企画やマーケティングサイドの人とデータサイエンティストの溝が深いという現状があり、そこを誰が埋めるのかという問題が一番大きいです。どちらかが頑張って歩み寄らないといけない、ということを常々言ってきました。ビジネスサイドはデータサイエンティストに対して「データやAIを活用して新しいことに取り組めないか?」と言うのですが、それがどういったものかをデータサイエンティストが分かるまでには労力や時間がかかるわけです。データサイエンティストは「課題設定してくれないと分析できない」と考えている一方で、ビジネスサイドがデータ分析の技術を分かるまでにも時間がかかる。萩原静厳(はぎわら・せいげん)2014年より株式会社リクルートマーケティングパートナーズにてビッグデータエバンジェリスト、リクルート次世代教育研究院にて主席としてデータ/AIを活用した事業づくりや東大松尾研との共同研究をはじめ産官連携共同研究などを推進。FUTUREWOODS」取締役に就任。INTELLIGENCE代表取締役社長に就任。アメリカでは経営者自身がビジネスへのデータ活用を考えます。考えられないと経営者になれない。IBMの女性CEOであるジニー・ロメッティは元々システムエンジニアで、その後マーケティングや戦略をやっていた人です。マイクロソフトのCEO、サティア・ナデラもエンジニアでした。日本の大企業の社長は営業出身が多く、政治力で時期社長が決まることも多い。テクノロジー企業がグローバル市場で勝っていく時代ですから、このような溝の問題は日本企業の競争力にダイレクトに関わります。アメリカは英語圏の20億人が主戦場で、中国は国内15億人の市場があります。ヨーロッパはGDPRによって7億人の経済圏を作ろうとしている。かたや日本は1億人なので、勝つためにはグローバルに出るしかないはずです。そもそも日本はグローバル市場で戦うべきなのかという疑問もあるかもしれません。日本は今でも世界のGDPの約6%を占めています。国内市場で充分なのではないかという考えもしばしば見られます。日本のスタートアップが10億〜20億くらいのスケールでエグジットしてしまう、ということが起こっていますね。ある程度のお金持ちになって満足するのかもしれませんが、しかし事業はそれ相応の規模感にしかなりません。一方で、現在も次々とアメリカのサービスが上陸しています。Google、Amazon、Netflixなどなど......。それらを日本人は当たり前のように受け入れてしまっていますが、これだと日本という国を考えたときは厳しいのではないでしょうか。大きく2つあるAI活用。日本での勘違いとはここで少し私の話をします。私はリクルートでマーケティングをやっていたときにビッグデータというものに出会いました。それまでは施策の最適化のためにA/Bテストを行っていましたが、パターン数は多くても10個ほどしか作れません。ビッグデータだと無数にパターンを作れる。すると、それまで頑張ってパターンを作っていた人たちの生産性が開放されますよね。これがビッグデータやアルゴリズムの大事なポイントです。マーケティングは事業をスケールさせるために行いますが、それがAIでもう一段改善されるということです。事業のスケールにおいてビッグデータやAIが大きな力を持つことを肌で感じ、私はこの領域に携わるようになりました。現在はデータ・AI活用を目指す事業会社の方々にコンサルティングを行っています。AIを使ったビジネス戦略の「絵を描く」段階からお手伝いすることが多いのですが、その際には「いまあるデータを通じて何ができるのか」を考えるのが重要な一歩目です。ソフトバンクの孫正義さんは、AIのもっとも大事な役割はプリディクション(予見)だと語っていました。AIはデータを元にアルゴリズムを作ります。データがないとそもそもAI活用はできません。AI活用と言うと0からの新規事業をイメージする方も多いですが、実は既存事業を元に進めるのが正攻法なのです。「今のデータを活用して何ができるのか」を考えることがスタート地点となります。私が様々なプロジェクトを進める中で感じたのはやはり、「ビジネスをどう改善させるか」という戦略の絵が描けない方が多いということでした。これはなぜなのでしょうか。国内のAIに関する議論を整理することで、そのひとつの理由が見えてくると私は考えています。日本では画像解析とロボットの話がAIに関してとても多いという状況があります。グローバルのAI関連事業では、画像解析のシェアはとても少ないんです。アメリカのコンシューマビジネスでは予測をして生産性を高めることに注力しています。インダストリーに強いという意味で日本と近しいヨーロッパでは、AIは物流の改善に使われています。船の航路におけるAI活用では、もっとも燃費が良く、かつオンタイムで現地に着く航路をAIで判断し、操舵者にガイドする仕組みを作っている会社もあります。AI活用と言うとき、データ分析を肉体労働の代替に使うか、知的労働の代替に使うかで大きく2つに分かれていると考えています。状況のトラッキングをして生産性を高め、マーケティングにつなげる領域です。前者のいわゆる産業オペレーションの領域は、人の仕事をなくすものになります。いままで人がやっていたことをAIがやるようになりますが、これはコスト削減の話にしかなりません。いまの日本企業が考えていることの大半は肉体労働側になっています。データ・AIを事業成長に結びつけようとしっかり考えているアメリカやヨーロッパの企業は、データでどうマーケティング力を向上させるかに目を向けています。日本では、AIが画像解析やロボットの話に結び付けられがちなために、地道な改善やマーケティングの取り組みにデータを使うべきだという目線が見過ごされがちだったのではないでしょうか。確かにロボットは24時間動かせるので生産力は高まります。考えたら、売り先を拡大しなければいくら生産力を上げてもどうしようもありません。事業が伸びなければ人が必要なくなるだけです。それを分かっているAmazonのような企業は、現場の社員を再教育したりもしています。いずれにしろAIやデータを何に使うかを議論するのは大事で、それには経営やビジネスの視点が必要不可欠でしょう。私のコンサルティング業務の中では、データサイエンティストに事業づくりの講座を行ったりもしています。分析をするだけでなく、業界調査や顧客調査をして、どこに打ち手を打てばお客さんがついてくるかを考えるトレーニングです。逆に、マーケティングサイドの方々にデータ分析についての講演をする機会も増えてきました。データサイエンティストとビジネスサイドの溝がAI活用の大きなハードルとなっていることは冒頭でお伝えしました。この現状を変えていくことがもっとも重要になりますが、そのためには経営者の意思決定も重要です。今年10月にBCGがAI関連調査レポートを出しましたが、そこでは「CXOがしっかりとコミットすべき」と報告されていました。AIを技術として活用し事業をスケールしようと思えば、必ず事業体や組織も変わっていきます。それを動かせるのはCクラスだけです。経営者がコミットすべきという意見は既にグローバルでの周知の事実で、それは間違いないでしょう。コマツ、ミスミに見るAI活用の勝機AIのビジネス活用における日本企業の課題を挙げてきましたが、成功している企業もあります。私がセミナーなどでお話ししている例としては、建設機械メーカーの小松製作所さんがあります。コマツさんではもともと自社の建機にセンサーをつけて故障予知をしていましたが、途中からそれにIoTセンサーとカメラをつけて、工事現場全体を把握する取り組みを行いました。それがうまくいってきたので、今度は自社の建機以外にもセンサーを設置して、工事現場全体を把握するプラットフォーム「LANDLOG」を販売し始めました。違う商売を始めたわけです。これは自社が持っているデータを使って新しいビジネスを生み出した好例でしょう。コマツさんはそれまでにトータルで15年かかっています。Cクラスがコミットしたからこそ長期的に取り組めたのだと思います。https://www.landlog.info小松製作所「LANDLOG」サービスページもうひとつの例は、製造系で部品メーカーのミスミさんです。自社で機械加工製品の製造・販売を行っていましたが、インターネット時代に伴って自社以外の競合製品も載せたECサイトを作りました。ここ1,2年は、部品設計ソフトであるCADにお客さんがミスミさんのアドオンを入れると、自動で見積もりを出せるというサービス「meviy」も提供しています。そのアドオンを使えば、お客さんは欲しい部品をCAD上で設計したあと、材質や形状などから見積もりを確認して発注まで行うことができます。すべてをCAD上で完結させられるわけですね。システムにはAIが使われており、ミスミさんはひとつひとつ時代を見ながらビジネスを行っています。これらの例では、おそらく経営層もプロジェクトにしっかりとコミットしていたはずです。現場レベルでデータとビジネスの両方が分かる人がひとりでもいれば、AI活用の現状は変わっていく。そこが出てこないんですね。AIへの感度を高めよ今年ノーベル化学賞を受賞した吉野彰さんが日経ビジネスの取材で、「日本の自動車メーカーは下請けになっちゃうかもしれない」と笑いながら言っていました。私はあるメーカー企業の方から「下請け戦略もありますかね?」と聞かれたこともあります。いう戦略もありますが、うまくやらないと本当に潰されます。JDIはApple製品のディスプレイを作っていますが、コンシューマサイドを握られているので業績はApple次第になっていますよね。自動運転に関しても、いまや上位3社はGoogleのWaymo(ウェイモ)とGMとFordで、大体この3強になるのではないかと思っています。Waymoは日産が組んでいて、GMはトヨタが組んでいる。メーカー側も頑張っていますがなかなか技術的に追いつけていません。3強にコンシューマサイドを握られて、彼らの技術を使って車を作ることになれば、日本の自動車メーカーは本当に下請けになってしまうでしょう。このまま行けば日本は「一億総中流」から「一億総活躍しない」になって、現在の東南アジアの国々と1人あたりGDPが変わらないような時代になっていくかもしれません。グローバルで戦えないのは、僕は窮屈だと思ってしまいます。私は、日本の技術や繊細さはグローバルで見ても必ず有益性があると思っています。テクノロジーに負けず、それをどう使うかといったソフト面でできることはあるはず。私はビジネスに携わる方々に、データ・AIへの感度を高めてほしいと思っています。日本の状況とその背景を知り、自分の事業領域でデータやAIを活用したらこんなことができるんじゃないかと想像できるようになってほしい。そのために知識と野心を持ってほしいです。最初に私がAI領域のプロジェクトを始めたときは、成功の確証がない中でとにかく予算を捻じ取っていきました。そのために知識を蓄え、積極性を持ち、アイデアを考え続けました。始めは小さなアルゴリズムをひとつ作るでも良いと思います。外部の知見を使ってでも良いでしょう。感度を高く持ち、知識を得て、あとは自分に与えられたミッションをどんどんはみ出してチャレンジすれば良いと思います。そんなふうにトライすることは面白いと思いますよ。株式会社デジタルガレージCDOの渋谷直正さんが語る、データ分析組織づくりの2つの方向とはhttps://manamina.valuesccg.com/articles/559データ分析組織づくりの2つの方向性は、トップダウンかボトムアップか。日本航空(JAL)にて10年間データ分析に携わり、現在は株式会社デジタルガレージにてCDO(チーフ・データ・オフィサー)を務める渋谷直正さんが語ります。文次マナミナ編集部でデスクを担当しています。新卒でメディア系企業に入社後、デジタルマーケティングのテーマを中心とするフリーランスの編集ライターに。関連する投稿サントリーはDMPで「お客様ともう一度つながる」。Quick-Winで進めるデータ活用とはプライベートDMP活用までの道のりとこれからをテーマに、ヴァリューズの岩村がサントリーさんにお話しを聞きました。DMPはそもそも導入で足踏みしてしまったり、導入自体がゴールとなって手段が目的化してしまったりすることも多い状況です。サントリーさんの事例から、データドリブンなマーケティングの文化を浸透させていく方法を探ります。08:00検索キーワードからニーズを把握する方法を、1年目広告プランナーの坂山華さんが学びます広告代理店の新人プランナーが競合サイト分析ツール「eMark+」を使いながら、市場・競合調査の考え方と方法を学んでいく「データマーケティング成長記」企画です。第3回目の今回は、検索キーワードを詳細に分析する方法を学びます。坂山華さんが一歩ずつ学んでいく様子を見守りましょう。08:00広告業界のキャリアデザインは?外資系企業のプランナーに大学生が直撃取材しましたマーケターはどのようなキャリアを経てマーケターになったのでしょうか?そして実際どんな仕事をしているのでしょうか。学生から見たら詳しくは分からないことも多い「マーケター」に、現役の大学生・小幡がインタビューしていく連載の第4回です。今回は、グローバル広告代理店のグループエムジャパン株式会社で、メディアプランニングを担当されている氏川恭輔さんにお話を聞きました。広告業界のメディアプランナーから見たマーケティングの仕事には、どのようなスキルが求められるのでしょうか。08:00始める!データマーケティング入門書籍10選データ分析をマーケティングに生かす「データマーケティング」。データを収集し、整理して見える化し、分析してマーケティング施策に落とすには、それなりのノウハウが必要です。本記事ではデータマーケティングを実践する上で、読んでおきたい参考書籍を紹介していきます。08:00グループとデプスの使い分けは?市場調査にインタビューを活用する方法インタビューは市場調査でよく使われる調査手法です。インタビューは感情や行動など、数値化できない部分を深堀りするのに適した定性調査に分類されます。座談会方式のグループインタビューと、一対一のデプスインタビューがあり、調査の目的によって使い分けます。eMark+」を使用し、検索キーワードランキングを作成しました。アンケート調査から職種が分かっている人のネット行動ログを分析することで、ある特定の職種の人がよく閲覧している特徴的なサイトを把握することができます。人たちがよく見ているサイトを調査しました。08:00オリンピック後の日本経済をアテネ・ロンドン五輪から考察しました【2020年トレンド予測】2020年に話題になりそうなトピックを調査・紹介する連載企画「2020年トレンド予測」。今回のテーマは「ポストオリンピックの経済をロンドン五輪から予測」です。大会後の日本経済について、サイト分析ツール「eMark+」や過去の開催国の経済を参考に予測します。最近、よく耳にするようになった「サブスクリプション」方式。定期購読に代表される定額で一定期間利用できるサービスです。この記事ではサブスクリプションの定義や、具体的なサービスの事例を紹介していきます。08:00中国マーケティングの最新トレンドと有効なプロモーションとは?|セミナーレポート2019年の訪日中国人数は959.4万人。この膨大な窓口の先にある未知数の市場、中国市場。そんな中国市場向けにプロモーションを行なってみたものの、上手く成果に結びつかないという方も多いのではないでしょうか?1月28日に開催された「ヴァリューズ×バイドゥ×フルスピード共催セミナー」では、中国での豊富な調査データをもとにした分析に強みを持つ株式会社ヴァリューズが、最新のインバウンド事情と成功に必要なマーケティング手法を紹介しました。月間1完璧なロールモデルはもういない。知世4サブスクリプションとは?ビジネスモデルや具体的なサービス事...マナミナ編集部5中国マーケティングの最新トレンドと有効なプロモーションとは...マナミナ編集部1完璧なロールモデルはもういない。文次2サントリーはDMPで「お客様ともう一度つながる」。ーじゃらんne...マナミナ編集部5MaaSとは?高齢化が進む日本で発展が期待される移動・物流...マナミナ編集部15Gでできることは何?4Gとの違い5選を詳しく解説!マナミナ編集部22020年オリンピックイヤー到来!東京五輪公式サイト動向と...マナミナ編集部3PayPayフリマ、11月のMAUは300万人超え。