Initial 6 pages of AI example

1. ～人工知能がもたらしたマーケティング革命の全て～
株式会社フロムスクラッチ
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導入事例

2. Agenda
 はじめに
1. “Ｂ→Ｄａｓｈ”דＡＩ”が実現すること
 マーケティング領域において、AIが求められるようになった背景
 AIがもたらすマーケティング革命
 これまでのAIではできなかったこと
2. 次世代型マーケティングプラットフォームB→Dashのご紹介
 B→Dashとは
 B→Dashの特徴
 B→Dashの特徴①～④
 B→Dashの特徴-まとめ-
3. 「 “Ｂ→Ｄａｓｈ”דＡＩ”の導入により、収益改善に成功した事例
 おわりに（注意事項）

3. はじめに
近年、「人工知能（以下、ＡＩ）」のブームが再燃しています。
ＡＩの定義は様々ですが、ここでは人間の脳が行っている知的な作業をコンピュータで模倣したシステムのことです。今、ＡＩはあらゆる分野で
活用されるようになりました。検索キーワードの最適化やＥＣサイトでのレコメンドなど、私たちの身近な領域にもどんどんＡＩが活用され始めていま
す。
これまでもＡＩはブームが来ては消え、来ては消えを繰り返していました。例えば1990年前後に起きたＡＩブームにおいては、“知識”をたくさんＡＩに
入れると賢くなる、といったアプローチが主流でした。ある専門分野の知識を取り込み推論を行わせることで、その分野にエキスパートのように振舞う
システム＝エキスパートシステムなどが代表的なものです。しかし、ひたすら知識を記述・管理することの大変さが徐々に明らかになってくることで、
このブームは廃れてしました。
そして現在、再びＡＩブームが巻き起こっています。ブームの火付け役となったのは「機械学習」と「深層学習(ディープラーニング)」
です。端的に説明をすると、ＡＩ自身が繰り返し学習を行い予測精度を高めていく手法が機械学習であり、結果を最も引き起こす変数＝特徴量の自動抽
出を実現させた手法が深層学習と呼ばれるものです。
この2つの手法が登場したことにより、ＡＩを活用したサービスがあらゆる領域で誕生しました。マーケティング領域も同様です。
今、ＡＩを活用したマーケティングツールがぱらぱらと市場に投入され始めています。「ＷＥＢの分析診断を自動化」したり、「Ａ/Ｂテストを自動
化」するようなサービスが主たるものです。しかし、このようなサービスを活用しても成果が上がらないといった声を聞くことが増えてきました。なぜ
でしょうか。ＡＩを活用して局所的に最適化を図っていっても全体最適につながらないことがほとんどだからです。例えば、いくらＡＩを活用してＣＶ
Ｒを向上させても、その後の購買にまで至らなかったら、そのＣＶＲの最適化は無駄になってしまいます。
つまりＡＩを搭載したマーケティングツールは、“導入のポイント”をおさえておかなければ望ましい成果を得ることはできないのです。
本資料は、そのような背景を踏まえ、収益最大化のための分析・施策提案を自動化するＡＩを新規実装したことでも注目を集める
「次世代型マーケティングプラットフォーム“Ｂ→Ｄａｓｈ”」の導入事例・ＡＩの近況等をお伝えするものです。
AI搭載型のマーケティングツールを既に導入している企業様や、これから導入を検討しようとしている企業様にとっても、有益な情報のご提供ができれ
ば幸いです。最後まで是非お付き合いください。

4. 1. “Ｂ→Ｄａｓｈ”דＡＩ”が実現すること

5. マーケティング領域において、
AIが求められるようになった背景
2011年ごろから「ビッグデータ」という言葉が、新たなキーワードとして急速に注目されました。テクノロジーの進化に伴い、
企業はあらゆる活動を通じて“データ”を取得することができるようになりました。これまでも、企業は売上や顧客情報、商品情報、
購買履歴情報など、多種多様なデータを管理・活用していましたが、テクノロジーの隆盛によって、取得できるデータの量も幅も
大きく様変わりしていったのです。
しかし、ここで企業は1つの課題にぶつかってしまいます。その課題とは「データを取得できたが、活用の仕方がわからない」
というものです。前述した通り、テクノロジーの進化はツールの進化を呼び、多様かつ大量のデータを取得・管理できる環境が整備
されました。しかし、そのデータを活用するためのノウハウやナレッジが不足しているという課題が浮き彫りになりました。
そうして必要性が強く叫ばれ始めたのが「データサイエンティスト」と呼ばれるスペシャリストです。膨大かつ多様な量の
データをいかに有効活用していくかに特化した特別技能を持つ方々です。料理で例えれば、多種多様な食材や調味料（＝ビッグデー
タ）の中から、食材・調味料同士の相性や調理法方を加味し（＝データ連携・分析・仮説構築）、いかに美味しい料理（＝示唆・ア
ウトプット）を生み出すかといった、一連の業務を専門的に行う職種と言えるでしょう。
しかし、この「データサイエンティスト」という職種自体、最近になって注目され始めたため、まだまだ労働市場に多く存在してい
るわけではありません。どの企業も喉から手が出るほど、このビッグデータを“うまく料理する”データサイエンティストを欲してい
ますが、ほとんどの企業はデータサイエンティストを採用することはできません。その間にも、データはどんどん蓄積されてい
くばかりで、有効な活用方法が見出されずにいます。“宝の持ち腐れ”と表現されることも多くございますが、まさにその通りと言
えるのではないでしょうか。
そんな中、ＡＩが急速に注目され始めるようになりました。データサイエンティストしかできなかった「ビッグデータの分析」
「活用方法の示唆」を、ＡＩが代替し、自動でできるようになるのではないか？との期待が高まりつつあります。まさにその期待
を受け、ニーズを実現させたのが“Ｂ→Ｄａｓｈ” × “ＡＩ” なのです。

6. AIがもたらすマーケティング革命
①マーケターを悩ます煩雑な業務を代替～全自動化による業務工数の削減へ～
マーケターとは名ばかりで、実際にはデータ分析・レポート作成業務に日々時間を奪われている方が多くいらっしゃると思います。”マーケ
ターではなく作業員“と揶揄されることもあるほど、日本企業のマーケターの業務は単純作業に追われています。
この現状を”Ｂ→Ｄａｓｈ“×”AI“が解決します。これまで費やしていたデータ分析やレポート作成などは、全てツールが代替し自動化し
ます。これによりマーケターは、人間にしかできない収益向上のための戦略立案ができるようになります。マーケターが作業員から戦
略家へ変わっていくのです。
②人間では不可能なデータ分析・示唆抽出～収益を最大化するプランの自動提案へ～
Ｂ→Ｄａｓｈに搭載されたAIは、人間では処理し切れない膨大なデータの解析・改善施策の示唆抽出を行います。例えば、
収益が最大化されるベストプラクティスの要因の自動抽出・解析を行ったり、それに伴う次回施策の提案を行ったりします。
さらに機械学習を繰り返すことで、その解析や施策提案の精度は飛躍的に高まっていきます。これにより、単なる”作業の自動化”
ではなく、”収益向上のためのマーケティングプランの総合自動化”が実現することになるのです。
“Ｂ→Ｄａｓｈ” × “ＡＩ”は前項に記載したような市場の期待に、まさに応える新機能です。
あらゆるデータを取得・管理・可視化させるマーケティングプラットフォーム機能に、データ活用を自動化するＡＩ機能が加わったことで、
マーケティングのあらゆる活動が変わる＝”マーケティング革命”が起きようとしています。
これにより「マーケターがいなくなる世界」が生まれるかもしれません。人間が行っていた煩雑な業務やデータ分析は全てＡＩを実
装したツールが代替することができます。また、人間ができない大量のデータの管理・活用もＡＩなら実施することができます。まさしく
「ただ分析やレポート作成だけをするマーケターが不要になる世界」が近づいているのかもしれません。革命に向けた第1歩は、
以下の2点から始まります。

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