Ep. 20 - データから意思決定へ：マーケティングにおけるAIの民主化

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イントロ

 

このエピソードでは、ホストの Ellie Tehrani が、AI とデータアナリティクスのリーダーである Koyelia Ghosh Roy と共に、現代マーケティングにおける AI の変革力を深掘りします。データインサイトの民主化から、超パーソナライズされた顧客体験の創出まで、Koyelia Ghosh Roy はビジネスアナリストから AI リーダーシップへと至る自身の歩みから得た貴重な示唆を共有します。Starbucks や Nike のようなリーディングブランドが AI をどう活用しているのか、避けるべき落とし穴、そして AI 主導の未来でマーケターが活躍するために必要なスキルについて学びましょう。

[00:10]
Ellie Tehrani
さて、こんにちは、Koyelia。The Elusive Consumer へようこそ。今日は AI とデータアナリティクスについて、あらゆるトピックをお聞きできるのをとても楽しみにしています。

[00:23]
Koyelia Ghosh Roy
ありがとうございます、Ellie。本当に楽しみにしていました。Elusive は素晴らしい仕事をしていると思います。これまでホストされたすべてのポッドキャストが、洞察に富み、データドリブンで、啓発的でした。ですので、このポッドキャストの一員になれてとても嬉しいです。本当にワクワクしています。

[00:43]
Ellie Tehrani
ありがとうございます。お迎えできて光栄です。では早速、ビジネスアナリストから AI のリーダーへと歩まれたご経歴について伺います。その旅路はどのようなものでしたか？

[00:58]
Koyelia Ghosh Roy
そうですね、本当に曲折に富んだ旅でした。私は経験を通じて学んできました。ビジネスアナリストとして始めた頃、データや数値、そしてそれらがどのように相互に語り合うかに強く惹かれました。それらをつなぎ合わせると、仮説や単純な可視化よりもはるかに強力な「データによる物語」になるのです。つまり、データを用いて、ユーザーの言語でビジュアルに語りかけること。これが私をビジネスアナリストからデータアナリストへ進ませた動機でした。データアナリシスに移ったとき、私は可能性の世界を発見しました。データはいろいろな機会を与えてくれます。データを扱い、変換し、有意義なインサイトを生み出すことから始まって——。

[01:58]
Koyelia Ghosh Roy
そして、膨大なデータ量に向き合ううちに、自然と AI に引き寄せられます。AI に向き合うと、より深く掘り下げ、分析し、モデルで実験を重ねるようになります。やがてモデル名すら意識せずに扱えるほど親しみます。というのも、ビジネス課題、データ、その属性が分かっていれば、必ずしも機械学習の完全な“オタク的”専門性は要らないからです。データが何を語っているかを理解できれば、AI モデルを活用できます。そしてジェネレーティブ AI が登場しました。これが転機でした。

[02:49]
Koyelia Ghosh Roy
今や膨大なデータを民主化でき、アルゴリズムに詳しくない人でも活用して価値を引き出せるようになりました。これが私を本格的な AI 分野へと駆り立て、すぐにハッカソンやあらゆる POC に取り組み、最先端のソリューションを形にしていきました。本当にモチベーションが上がりました。私を支えたのは二つ——常にデータから新しいものを引き出そうとする革新的なマインドセット、そして「なぜ違うやり方ではいけないのか？」と問い続ける姿勢です。

[03:46]
Koyelia Ghosh Roy
「なぜできないのか？」と問い続けたことが、私を成長させ、今の立場へと成熟させてくれました。これが私の旅路です。

[03:56]
Ellie Tehrani
まさにデータへの真の情熱を持つ方の話しぶりですね。適切に用いれば、データがどれほどのインサイトをもたらすかを理解し、重視していらっしゃるのが伝わります。先ほど触れられた「データインサイトの民主化」は主要な目標の一つとのことでしたが、なぜそれが重要だとお考えか、詳しく教えてください。

[04:25]
Koyelia Ghosh Roy
あらゆる組織は膨大で幅広いデータを保有しています。そして大量のデータは、データの海に沈んでしまうという混乱も招きます。その意味を失わずに、どうやってエンドユーザーに価値を届けるか。例えば、ある製品を売るとしましょう。顧客データ、売上データ、ターゲット顧客のプロファイルデータがあるはずです。これらをつなぎ合わせ、マーケターに渡さなければ、データは彼らにとって意味を持たない冗長なものにすぎません。そこで、データを結び、変換し、ユーザーが正確に求めるものに合わせ、インサイトとして提供する——。

[05:29]
Koyelia Ghosh Roy
それが「民主化」です。しかも一部のグループや単一の顧客プロファイルだけのために作っても意味がありません。多くのユーザーが、それぞれ異なる方法でデータを使いたいのです。保有するデータを閉じ込めず、アルゴリズムに詳しい一握りの人間だけが使うのではなく、ユーザー自身がデータを使って必要なものを導けるようにする。これこそが本当の価値を生みます。

[06:01]
Ellie Tehrani
ビジネスの観点では、AI が組織の顧客理解やリーチの方法をどう変えているとお考えですか？

[06:19]
Koyelia Ghosh Roy
はい。デジタル世界は加速度的に進化しています。それに伴い、行動データ、状況データ、デモグラフィックデータなど、顧客データも膨大になります。AI でデータの力を活用することこそが変化をもたらす切り札であり、もはや贅沢ではなく必須です。この先進技術のタペストリーの中心にあるのは、やはりデータです。まず必要なのは、豊かなデータの力を耕し、活かすこと。

[07:14]
Koyelia Ghosh Roy
データサイロを壊し、行動・デモグラ・その他すべての次元を含む幅広い顧客データを一体化して、ターゲットの理解を深めるデータマネジメントを整備する。しかもデータ移動は極力ゼロに近く、戦略とユーザー群に基づく完全なデータオーナーシップを保つ。これによりマーケターやセールスがデータをコントロールして活用できます。次に、分析です。ここで言う分析は履歴の記述統計にとどまりません。

[08:16]
Koyelia Ghosh Roy
予測分析に進めば、トレンドを把握するだけでなく、事前に兆しを捉えられます。これが「データアクティベーション」の力です。第一に予測分析、第二にトレンド分析とインサイト抽出、そして最後にリアルタイムでデータをアクティベートし、文脈的で関連性の高い体験を即座に提供できるようにすることです。

[08:58]
Ellie Tehrani
体験設計についてもう一歩踏み込みます。AI は、よりパーソナライズされた、より人間的な顧客体験の実現にどう寄与するでしょう？最近は事実の正確さだけでなく、トーンまで重視する AI エージェント／コンパニオンの話題も増えています。

[09:38]
Koyelia Ghosh Roy
もちろんです。まず AI はインサイトを提示し、それに基づいてメールや広告キャンペーンを調整し、顧客ジャーニーをリアルタイムで観測して、ニーズに応じて広告を即時に切り替えられます。これがパーソナライズの要です。顧客は一人ひとりがユニークであり、そのように感じてもらう必要があります。メッセージが「群衆の中の一人」に向けたように感じられるなら、アプローチを見直すべきです。膨大なデータを AI モデルの力で読み解き、顧客ニーズやターゲットを特定し、解決策を個別化するのです。

[10:46]
Koyelia Ghosh Roy
ただし重要な点があります。AI はこれまでにないハイパー・スペシャライゼーションでブランドを変革し、親密で忘れがたい結びつきを生み出せますが、誤るとブランド信頼を損ないます。課題は「AI を使うか否か」ではなく、「いかに責任を持って使うか」。いくつか例を挙げましょう。Starbucks はアプリで AI 推薦を導入し、購入履歴に基づいてコーヒーを提案しました。これは体験の関連性を高め、満足度とロイヤルティを強化しました。ここでは機械学習による相互作用の最適化が鍵でした。

[11:54]
Koyelia Ghosh Roy
Nike の「Nike By You」では、AI 駆動のデザインツールでシューズをカスタマイズできるようにし、ユニークなブランド体験を創出。より深いエンゲージメントとロイヤルティにつながりました。一方、うまくいかなかった例もあります。Sephora の AR ベース「Virtual Artist」では、色合わせの不具合など実装の粗さがあり、ユーザーを苛立たせ、信頼低下を招きました。ユーザー向け AR を成功させるには、堅牢な CX とインサイトを土台に、文化的ニュアンスや長期トレンドを理解し、継続的なテストとスケールで磨き込むことが不可欠です。目的は単に「素晴らしい体験」を作ることではなく、レジリエンスと適応力、持続可能性を備えた解を築くことです。

[14:35]
Ellie Tehrani
計画と顧客理解を前提にする重要性、そして「責任ある AI」について、もう少し詳しくお願いします。

[15:03]
Koyelia Ghosh Roy
AI を語るとき、まず倫理が不可欠です。ターゲットプロファイリングでは「バイアス」に細心の注意を払うべきです。AI の命はデータ。クリーンでバイアスの少ないデータが極めて重要です。次にメッセージング。AI で生成するコンテンツに適切な文脈が欠けると、ブランドを傷つけます。つまり、文脈化とパーソナライズを、責任あるやり方で行うことです。同時に、常に内容を進化させる必要があります。

[16:02]
Koyelia Ghosh Roy
実践的な方法としては、リテールメディアネットワーク（Retail Media Network）を活用し、ファーストパーティデータに基づくプログラマティック広告でメッセージを即時に最適化することが挙げられます。膨大なデータのふるい分け、リードの抽出・選別、プロフィールに沿ったコンテンツ生成とコンバージョン——この全工程を AI で支えるには、強力なアルゴリズムが短時間で処理し文脈化する必要があります。要は「データ」「AI」「マーケター」の三位一体。マーケターの洞察が欠ければ、良い解でも成功しないのです。

[18:12]
Ellie Tehrani
データ品質についてです。AI モデルの信頼性は学習データの品質に直結します。多様なソースやバイアスのリスクがある中、組織はどう品質を担保すべきでしょう？

[18:48]
Koyelia Ghosh Roy
いくつかのガードレールがあります。第一に「何のデータが本当に要るのか」を定め、冗長や重複をクレンジングすること。第二に、変換の目的（なぜ今それを変換するのか）を明確化すること。第三に、データの偏りやクラス不均衡を検出し、必要に応じて特徴量エンジニアリングや外れ値の除去、正規化を行うこと。さらに、デモグラフィックなどのセグメント間でデータ点が均等かも確認すべきです。そして忘れてはならないのが利用許諾。何に使うかを顧客に明示し、同意を得ることです。

[20:48]
Koyelia Ghosh Roy
最後にサステナビリティ。AI はエネルギーを多く消費します。必要以上に大きなモデルを回さず、エッジ活用、量子化によるモデル圧縮、バッチ推論などの最適化で、持続可能性を高めるべきです。

[21:50]
Ellie Tehrani
「ガーベジ・イン、ガーベジ・アウト」を避けるための、データクリーニング／検証の具体的プロセスは？

[22:28]
Koyelia Ghosh Roy
技術的には、正規化→外れ値検出→除去が基本です。評価では F1 などの指標で分布に対する性能を確認します。ビジネス的には、メタデータ（ソース、意味、更新日など）を精査します。例えば 2023 年と 2024 年のデータを無造作に混ぜれば予測は歪みます。セールスの季節性も同様で、季節要因を正しく扱わなければ結果は偏ります。どの特徴量を使うかという選択（特徴量エンジニアリング）も重要です。

[24:19]
Ellie Tehrani
外部データと自社データの使い分けについては？

[25:02]
Koyelia Ghosh Roy
自社データは顧客理解やトレンド把握に有効で、信頼感をもたらします。一方、市場のシフトは履歴だけでは捉えにくいので、信頼できる外部ソースのリアルタイムデータが必要です。両者を期間整合させて結合し、要因の相関・因果の手掛かりを得て、該当属性に結び付けて分析します。学習に十分な量がない場合は、傾向と属性に沿って合成データで補い、リアルタイム流入データでテストします。

[27:29]
Ellie Tehrani
得られたインサイトを、実際の意思決定・価値創出へ転換するには？

[27:59]
Koyelia Ghosh Roy
鍵は「インサイト×AI による実行」です。例として、ターゲットプロファイルと期待が分かったら、自動化されたメールマーケティングで個々に合わせたメッセージを生成し、行動に基づいて内容を最適化してエンゲージメントとコンバージョンを高めます。GenAI で複数パターンのキャンペーン素材を数秒で用意し、効果予測や SERP（検索結果ページ）向けのスニペット最適化でゼロクリック戦略を実行することも有効です。さらに A/B テストの大量バリエーション生成と評価を AI で加速し、施策全体の効果を底上げします。

[31:15]
Ellie Tehrani
将来動向と課題について。AI ドリブンな未来で、マーケティングの最大の課題は何でしょう？

[31:55]
Koyelia Ghosh Roy
「データのアクティベーション」です。必要なときに必要なデータを使える状態にし、リアルタイムの期待変化に即応して、リード抽出→選別→コンテンツ生成→コンバージョンまでの一連を回すこと。データはあるのに活用されない、タイミングがずれる——ここを克服した組織が短期間で成果を出します。

[33:36]
Ellie Tehrani
AI が顧客接点で果たす役割の拡大に備え、組織はどう準備すべきでしょう？

[33:55]
Koyelia Ghosh Roy
まず顧客データからインサイトを得て、プロダクトやマーケ施策に反映する体制を作ること。従来の行動分析モデルを見直し、AI によるパターン検出・学習で、マーケターが狙うセグメント、関心を引くプロダクト、ハイパーパーソナライズの条件を特定します。AI は優先度の変化やトレンドを絞り込み、マーケターはより狭く、深い焦点で痛点に迫れるようになります。

[35:45]
Ellie Tehrani
今後、マーケターに最も必要なスキルは？

[35:58]
Koyelia Ghosh Roy
第一にデータ属性の理解（どの属性・メタデータが価値を生むか）。第二にプロンプトエンジニアリング（課題の言語化でモデル出力の価値を最大化）。第三に AI に何をさせるのかという「エージェント的ワークフロー設計」です。検索・要約・分類・実行など、望むタスクを低／ノーコードで組み立てる力が重要です。これこそが AI の民主化で、誰もが AI と協働できる時代になりました。

[38:39]
Ellie Tehrani
データインフォームドな組織を目指す企業へのアドバイスは？

[39:03]
Koyelia Ghosh Roy
二点に尽きます。第一にデータの力を「飼い慣らす」こと——クレンジング、理解、価値を生む用途の特定。第二に信頼できる外部ソースの選定。AI の燃料はデータです。データが正しければ、AI も正しく動きます。データを正しく、そしてアクティブに保つことが肝心です。

[39:44]
Ellie Tehrani
最後に、マーケティングにおけるデータと AI の未来について、締めのメッセージをお願いします。

[40:00]
Koyelia Ghosh Roy
AI による消費者行動の理解、ハイパーパーソナライゼーション、そしてインサイトと実行の橋渡し——いずれも取り上げました。最後にお伝えしたいのは、イノベーションは経験から生まれるということ。データの力を活かし、自分たちのニーズに即してふるい分けることで、マーケティングは必ず強化できます。マーケターの皆さんには、データの力を活用して、絶えず革新し続けることをお願いしたいです。

[40:47]
Ellie Tehrani
素晴らしいアドバイスをありがとうございました、Koyelia。