AI について話すときに私たちが話すこと

人工知能 (AI) は何年もテクノロジー業界の見出しを独占してきましたが、今年初めにその話題が爆発的に盛り上がりました。 ChatGPT プロトタイプが 2022 年 12 月に発表されて以来、誰もが AI について何か言いたいことがあります。

話題やセンセーショナルな話題の中で、AI の意味やマーケティングにおける AI の可能性が分からなくなりがちです。 さらに、これは非常に複雑で微妙なため、技術系以外の役割に就いている人にとっては特に不快なものです。

幸いなことに、AI を使用するために高度な技術レベルで AI を理解する必要はありませんが、マーケターにとって AI とは何か (そしてそうでないもの) について少なくとも基本的な知識を持っていることは役に立ちます。 AI の進化と導入のスピードを考えると、AI を活用したテクノロジーに慣れ、快適になることが成功には不可欠です。

本日は、マーケティングにおける AIを理解し、課題を解決するために AI を使用する方法をよりよく理解するのに役立つ簡単な入門書を共有します。

AIとは何ですか?

最も簡単に言うと、人工知能とは、機械 (通常はコンピューター システム) を使用して人間の知能を模倣するあらゆる技術を指します。 あるいは、みんなに人気の AI チャットボットによれば、次のようになります。

面白い。 それで、当然、私は尋ねなければなりませんでした...

少なくとも控えめですよ。

もちろん、AI とは何なのかを説明せずに、AI とは何かについて語ることはできません。 たとえば、AI と自動化は似た概念であるため、混同されることがありますが、企業は効率の向上や業務の改善など、似た目的で両方を使用しています。 しかし、それらは同じものではありません。

自動化は、自動化された電子メール ワークフローなど、定義された一連のルールに基づいて動作します (つまり、「見込み客がこのアクションを実行した場合は、このメッセージを送信する」)。しかし、AI はパターンの観察と理解に基づいてアクションを実行します。たとえば、AI は、各顧客の興味、過去の行動、典型的な行動についての知識に基づいて、超パーソナライズされた電子メールを生成できます。

言い換えれば、自動化ベースのツールは事前にプログラムされたルールに依存するのに対し、AI ベースのツールは学習によって問題を解決します。 しかし、その概念をより深く理解するには、機械学習を詳しく掘り下げる必要があります。

AIと機械学習の違いは何ですか?

AI ベースのマーケティングツールを説明するために「AI」という用語を使用する場合、多くの場合、機械学習 (ML) を活用するツールを指します。

AI は、人間の知能を模倣してタスクを完了するすべてのシステムを包含する用語であり、ML は、データとアルゴリズムを使用して人間の学習方法をシミュレートする AI ソフトウェアの特定のサブセットを指します。 言い換えれば、ML は AI が学習し、改善し、より正確になる方法です。

ML が AI の高度化を支援する 1 つの方法は、自然言語処理 (NLP) によるものです。 NLP は、機械を使用して人間の言語を分析および生成することに焦点を当てた AI の分野です。 ChatGPT、Google Meena、IBM の Watson、Amazon Lex、Siri などの AI を活用したチャットボットはすべて ML を活用して NLP を改善し、質問を理解し、人間の言語で応答できるようにします。

まだ私と一緒に？

膝までアルファベットのスープに浸かっていると感じたら、あなたは一人ではありません。 しかし、理解しておくべき最も重要なことは、機械学習のおかげで、AI は以前は人間が必要だったタスクの処理がはるかにうまくなっているということです。 また、NLP のおかげで、ChatGPT のようなツールに質問する (またはその答えを理解する) ためにプログラミング言語を知っている必要はありません。

マーケティング担当者が AI を最大限に活用するための 3 つのヒント

組織やマーケティング チーム内で AI の力を活用するためにできる 3 つのことは次のとおりです。

AI の限界を理解し、説明する

AI は多くの驚くべきことを実現できますが、完璧ではありません。 たとえば、AI を活用したチャットボットは 100% 正確ではなく、多くの場合コンテキストが欠如しています。 また、AI/ML ツールは人間によって作成され、入力されたデータセットでトレーニングされるため、偏見や有害な固定観念を永続させる場合があります。 また、人間とは異なり、AI には感情がなく、人間のように創造性を発揮しません。

したがって、AI を活用したツールはブログ投稿、電子メール、または数行のコードを数秒で作成できますが、それはエラーがないことを意味するものではなく、視聴者から適切な反応を引き出したり、必要なアクションを引き起こしたりすることを意味しません。 やはり人間味が必要ですね。

特定の課題に対処するための適切な AI/ML ツールを特定する

市場には AI/ML を利用したマーケティング製品が数多くありますが、これらのツールは依然として「限定的な AI」、つまり特定のタスクを実行するように設計されていると考えられています。 したがって、どこから始めればよいかわからない場合は、最も重要な課題と時間の浪費を考慮して、どこに AI/ML が最も必要かを判断してください。

たとえば、ブログのアイデアを生み出し、アウトラインを準備し、ヒューマン コンテンツのプロのチームがライターの壁を乗り越えるのを支援する必要があるかもしれません。 あるいは、ビデオ通話の文字起こしやメールのカスタマイズに AI/ML が必要になる場合もあります。

まずは HubSpot の新しい AI ツールから始めるのが最適です。 Content Assistant は、OpenAI の GPT モデルの力を利用して、ブログのアイデアの提案、アウトラインの作成、段落の生成、見込み客メールの作成、マーケティング メールの作成を行います。 また、ChatSpot 会話型 CRM ボットは、販売、マーケティング、サービスの専門家が HubSpot 内でより生産的に働くのに役立ちます。 たとえば、ChatSpot を使用して、フォローアップの草案作成、リードの管理、レポートの生成などのタスクを支援できます。 また、ステータスの最新情報を提供したり、調査を支援したり、予測を行ったりすることもできます。

HubSpot は、他のニーズにも対応できるように、一連の AI ツールを継続的に拡張および強化しています。 その AI ソリューションは、データ クレンジング、電子メール データ キャプチャ、会話の記録と文字起こし、SEO 提案の作成、適応テストの提供、スプレッドシートから CRM へのデータのインポートを通じて、マーケティング活動を最適化し、チームの作業負荷を軽減します。

新しいツールごとに、最良の結果を確実に得るためにプロセスを調整する必要がある可能性が高いため、一度に 1 つの AI/ML ソリューションでレベルアップするのが最善であることに注意してください。 または、HubSpot の AI ツールを活用し、実証済みのプロセスにシームレスに導入する豊富な経験を持つ代理店と提携してください。

変化と AI に慣れましょう

AI は定着しており、ますます強力になっています。 その見通しは不快感を引き起こすかもしれないが（特に望ましくない結果をもたらす数多くの SF 映画を考えると）、刺激的でもある。 AI/ML は、あなたとあなたのチームの取り組みを拡大するのに役立ち、数年前には不可能だと思われたことも達成できるようになります。 これにより、あなたとあなたのチームがより創造的に考える時間を確保し、新鮮で新しい大きなアイデアを実行するのに役立ちます。

結論

人工知能と機械学習は複雑な概念なので、圧倒されてしまいがちです。 しかし、Wi-Fi、スマートフォン、または過去 1 世紀の主要な技術的飛躍と同様に、その恩恵を受けるために専門家である必要はありません。必要なのは、それを自分のニーズに合わせて導入し、適用することに慣れるだけです。 時間が経つにつれて、それが日常に深く根付いてしまい、それなしでビジネス目標をどのように達成したかを思い出すのが困難になるでしょう。