生成AIをめぐる爆発的な宣伝文句を鵜呑みにするなら、この人工知能はクラウドストレージ以来、コンピューティングに起こった最高の出来事だと考えるだろう。しかし、あなたは間違った印象を抱いているかもしれない。
企業や業界がChatGPT、生成AI、その他の人工知能の長所と短所を評価し続けるなか、その時間節約と革新的な利点を称賛する採用者もいる。また、新しいテクノロジーを信用することに躊躇している人もいる。いずれにせよ、生成AIがどこへ向かうのかは、現在も議論が続いている。
Talkdesk（AIを活用したコンタクトセンターソフトウェアソリューションを提供する米国企業）は1月に報告書を発表。すでにAIを統合している小売店での体験に、継続的な偏見と不正確なデータが浸透し、新しいテクノロジーに対する消費者の態度に影響を与えていると警告した。買い物客がAIを利用したインタラクションの暴走を記録し、企業が顔認識や顧客データ、一般的にエシカルでない（非倫理的な）AIのユースケースをどのように利用するかを心配するなか、このような考えが生まれている。
Talkdesk Bias & Ethical AI in Retail Survey（小売業における偏見とエシカルAIに関する調査）によると、すでに顧客体験に不満を抱いている買い物客は、責任あるAIの利用を実践していないブランドから離れようとしている。その一方で、企業関係者はAIの成果がいかに的を射たものであるかを絶賛し、すべてが順調であることに興奮して互いに背中を叩き合っている。
この複雑な感情は、一部の支持者が予測するような、今年のAIの加速度的な拡大を意味しないかもしれない。Talkdeskの小売・消費財担当副社長兼GMであるShannon Flanagan氏は、次のように語った。
彼女の会社は、AIを活用したカスタマーサービスのためのクラウド・コンタクトセンター・プラットフォームを提供している。
「私は間違いなく態度の変化を目の当たりにしてきた。AIがどのように商品の推薦に使われているかというショッキングな情報があるが、人々はそれを使っていない。そして、データ・セキュリティや透明性に対する買い物客の大きな期待が満たされていないこともある」。
AIと生成AI、その違いとは？
人工知能は、10年近く前から機能を制限されたまま、ひそかに導入されてきた。近年、機械学習（ML）の進歩やロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）との組み合わせにより、そのユースケースは徐々に改善されてきた。
昨年リリースされたChatGPTは、最小限の人間の監視を必要とする反復的なルールベース型（人間が設定したルールをもとに状況を判断する分析技術）の活動に対する自動化を強化する、重要なブレークスルーとなった。この進歩により、AIの能力はより包括的な機能の数々を包含するまでに広がった。
すべてのAIプログラムは同じ種ではない。従来の人工知能は分析と分類に重点を置いている。ジェネレーティブAI（生成AI）は、複雑なアルゴリズムとニューラルネットワークを使用して人間の創造性をシミュレートし、テキスト、画像、サウンド、アニメーション、3Dモデル、その他の種類のデータを含むモデルから新しいコンテンツを生成する人工知能技術のサブセットである。
生成AIは言語のニュアンスをとらえ、訓練されたパターンに基づいて出力を生成する。そのモデルは過去のやりとりを記憶することができ、その結果、ユーザーにとってよりつじつまの合った適切な会話体験をもたらす。
しかし、生成AIは多くの複雑な要素を含む決定を下すことはできない。少なくとも今のところは。データに基づく提案には優れているが、最も重要な人間の要素を含めて扱うことは苦手なのだ。
AIを生産的な業務に取り入れると失敗する可能性がある
調査によると、企業がAIスキルをビジネスサイクルに安全かつ正確に統合し、予期せぬ結果を回避する方法には、断絶が存在する。小売業界やコールセンター業界では、AIが顧客体験（CX）にどのような影響を与えるかについて、消費者の意見は一致していない。
Flanagan氏は、TalkdeskのプラットフォームにAI機能が統合されるにつれて、ユーザーの態度が明らかに変化していることを実感している。同社の多数の調査に反映されている変化がすべてAIに好意的だったわけではない。
「ホリデー前に実施したAIに関する調査では、買い物客がAIに対してどのように感じているのか、小売業者に対してどのように感じているのかが取り上げられた。小売業者の大部分はAIを導入していない」と彼女は語った。
Walmartのような大手ブランドは、AIを合法的に活用している。しかし、Flanagan氏によれば、彼女の会社のクライアントの多くは、AIをどのように活用すればよいのかわかっていないという。
「商品説明のコピーは、ある意味、非常に簡単なことだ。ところによっては、顧客サービスでの使用例も文句なしだ。しかし、まだためらいがある」と彼女は言う。
AIに対する消費者の心理
Talkdeskの最新レポートでは、製品推奨におけるAIの利用について驚くべき調査結果が発表され、調査対象者の大多数がAIを利用していないことが明らかになった。さらに、消費者はデータの安全性と透明性に対する予想外の要求を強調した。
同氏は、顧客を効果的に取り込むための戦略的な見直しが急務であることを強調し、現在明らかになっている使用例を指摘している。
それでも、AIの利用については解決しなければならない問題がある、と彼女は注意を促す。その解決は、特に顧客との統合ではなく、エージェント・アシスタントの役割を果たす用途では、容易に達成できるはずだ。
「現実には、顧客と対面するものであれば何でもそうだ。顧客にとってシームレスであるべきだが、それはマーケティング業務のようなバックオフィスでの利用や、セルフサービスの世界におけるエージェント・アシスタントのような明らかにリスクが高いものである」とFlanagan氏は説明する。
Talkdeskのレポートでは、買い物客がどのようにAIを利用しているかが示されている。
- 買い物客の79%が、AIが推奨する商品は自分の興味に合わせてカスタマイズされていないため、購入を控えている
- 71%は、ブランドが自分を監視しているように感じるため、推奨された商品を購入したことがない
- 調査対象者のうち、小売業者がデータを安全かつスマートに扱っていると考えているのはわずか28%
「AIに関しては、これは不信感の塊である。今年必要なことは、少し立ち止まって、私たちの戦略は何なのか考えることだ」。
AIが成果を上げていることを示す別の研究
また別の著名なAIレポートは、大きく異なる見解を示している。データを活用した顧客エンゲージメントプラットフォームを提供する米国のMessageGearsの新しい調査によると、99%のマーケターがAIの活用が顧客の嗜好や行動を理解する能力に影響を与えていると回答している。
従業員500人以上の企業のマーケティング担当者を対象としたこの調査から得られた重要な点は、大多数がすでにAIをマーケティングに活用しており、それが成果を上げているということである。今日のマーケティング担当者にとっての大きな目標は、顧客との真のつながりを作ることである。そうすることで、ブランド認知が強化され、信頼が構築される。
結論：調査対象となった企業のリーダーたちは、AIが顧客エンゲージメントの向上に特に役立っていると述べている。
MessageGearsのマーケティング担当副社長であるWill Devlin氏は、「AIアルゴリズムは、マーケティング担当者が顧客データを深く掘り下げるための秘伝のソースのようなものだ」と語っている。
「そして、嗜好、行動、人口統計に関する内部情報を武器に、マーケティング担当者はその場でメッセージを微調整することができる。コンテンツやタイミングなどをリアルタイムで調整することで、AIを活用したキャンペーンは、ブランドとオーディエンスのつながりを的確で意味のあるものにすることができる」。
相反する結果がAIの評価を歪める
MessageGearsの調査によると、マーケティング担当者のうち、顧客とのつながりに非常に成功していると答えたのは53%に過ぎなかった。この統計は改善の余地を大きく残している。
もう53%は、購入する可能性が最も高い人物をより正確に特定するためにこの技術を使いたいと考えている。半数は、顧客にリーチする最も効果的なチャネルを特定するためにAIを利用したいと考えている。
MessageGearsの調査では、マーケティング担当者の58%がターゲット広告キャンペーンにAIを使用しているという。ほぼ半数（49%）は、パーソナライズされたメールマーケティング、カスタマーサポートとサービス、カスタマイズされた製品の推奨にこのテクノロジーを使用している。
さらに、AIを使用している企業マーケティングの専門家の97%が、パーソナライズされたコンテンツやレコメンデーションを提供することに成功したと回答し、39%はその体験は卓越していたと回答。99%は、AIは顧客の嗜好や行動を把握する上で大きな違いをもたらしていると回答した。
2024年、マーケティングの観点から見たAIは、顧客エンゲージメントの問題を解決するのに役立つだろう。顧客エンゲージメントとは、価値を提供し、その価値を顧客に伝え、顧客がつながりを感じ、感謝されるようにすることである、とDevlin氏は述べた。
「顧客は、あなたからのメッセージに興味を抱くはずだ。メッセージはタイムリーで関連性があり、顧客にとって最も重要なチャネルで配信されるべきである。企業はすでにこのことを知っているが、それを実現するために手作業で意図の探り合いをしていることがよくある」と彼は語った。
Devlin氏は、マーケティング担当者は、顧客との最も効果的なコミュニケーション戦略を決定するために、予測AIとモデリングの利用が増加することを予期すべきであり、当て推量は必要なくなると付け加えた。マーケティング担当者は、こうした予測AIによる洞察を生成AIと組み合わせることで、メッセージをさらに洗練させ、パーソナライズすることができる。
AI企業の成長
ChatGPTの1周年は、生成AIの台頭が著しいことを示すものだと、生成AIソフトウェア開発企業ASAPPの技術担当社長兼CTOであるPriya Vijayarajendran氏は感嘆した。彼女は、生成AIが民主化され、テクノロジー分野のさまざまな分野から才能を結集できるようになったことで、優秀な人材がそれぞれのスキルを活かして 「正しく」協力できるようになったと強調した。
「企業革新に向けて生成AIの可能性を引き出すには、今後、データの責任ある利用と、AIのプライバシーと保証への投資が不可欠となる。このイノベーションは継続しなければならない。今、勢いを落とすことはできない」と彼女は語った。
彼女は、今年の予想される進歩として、生成AIがGPUやLLM（大規模言語モデル）、コンピュートフレームワークに段階的なイノベーションをもたらし続けるだろう、と語る。データが最も重要な差別化要因として支配的となり、LLMをハイブリッドなドメイン・フォーカスに適用することで、精度、タイムトゥバリュー（顧客が商品やサービスの利用開始から価値を実感するまでにかかる時間）、スケールが得られる。
Vijayarajendran氏は、「これらのベクトルが組み合わさることが、企業にとって（生成AIの）指数関数的な価値を解き放つ鍵となるだろう」と締めくくった。
※当記事は米国メディア「E-Commerce Times」の2/23公開の記事を翻訳・補足したものです。
