マーケティングにAI活用が進まない3つの理由

自社でもAIを活用しなければ、という漠然とした思いや危機感があっても、実際にAIを導入して活用している企業は少ないのが現状です。

キーマンズネットが行った読者調査によると、 企業の業務およびシステムにAIは必要かという質問に対して「必要である」と回答した企業は86%に上るものの、実際にAI導入を行っている企業は14%しかいないという結果が出ています。
企業の必要性に関する認識と現状に大きなギャップがある状態です。

ここではなぜAI導入・AI活用が進まないのか?
なぜギャップが生じてしまうのか?
について3つの理由をあげて解説していきます。

AI活用が進まない3つの理由

AIを活用するためには超えるべきハードルがいくつもああります。その中でも主だった理由は以下の3点に集約されます。

  1. データの前処理が困難
  2. 専門知識が必要
  3. 学習結果がわからない

それぞれ詳しく見ていきましょう!

データの前処理が困難

AIモデルを作るためには、データが必要不可欠です。
豊富なデータがあれば、それだけ分析の幅も広がることが多く、いかにデータを集めるかに腐心している方は多いのではないかと思います。

ただしデータがあればそれだけでAIモデルが作成できるかというとそうではなく、AIに食べさせることができるようにデータの調理をしなければなりません。
データの準備から始まり、加工、整形といった作業は避けて通れないものであり、これがなかなかに難しいものです。

データを部門横断的に収集するための労力をかけ、AI分析に適した処理を行うための専門処理を行う必要があり、これにはどうしても時間がかかってしまいます。

そのため、AI活用を行うための準備段階で挫けてしまうケースは多くの企業で見られます。

専門知識が必要

データが集まった!さあAIを作ろう!

というわけにはいきません。AI作成のためには、一般的にデータサイエンティストと呼ばれる機械学習エンジニアの力が必要です。
企業のデータ人材の需要に対して、データサイエンティストの数はまったく足りておらず、経済産業省の試算では2030年には30万人以上の人材が不足するのではないかと言われています。

必要な人材の確保が難しいのが現状です。

学習結果がわからない

データの前処理や専門知識に関する課題がクリアできた。ここまで来ればAI活用が行える!

かと思いきや、最後のハードルが立ちふさがります。
作成したAIモデルの予測結果を見て、何かしらの改善や新施策に落とし込むことが難しいのです。

強く影響した特徴量の内容は何であるのか。なぜその結果が出たのか。といった内容はビジネススキルのある人間が判断しなければなりません。これはデータを扱うデータエンジニアリング力といったスキルとはまた別のもので、AI活用を行う企業はデータ回りに関する専門家とビジネスサイドの専門家が二人三脚でビジネスを推進していかなければならないものです。

3つの理由(課題)をクリアしてAI活用を行うためには?

3つの課題をクリアするための方法はいくつかあり、現在AI活用を行っている企業は以下の項目のいずれか、あるいは組み合わせで活用推進を行っています。

  • 自社開発
  • AIベンダーに開発を依頼
  • AIツールを活用する

自社開発では、時間とお金はかかるものの自社に最適化されたAI作成を行うことができ、出来上がったAIモデルだけでなく、AI開発を行うためのスキルも自社に蓄積していきます。

AIベンダーに開発を依頼する場合は、自社にたまるノウハウは自社開発に比べると少なくなってしまうものの、自社開発に比べるとスピーディにやりたいモデル開発を行うことができます。

AIツールを活用する場合は、AIツールが対応できないようなAIについてはそもそも作成できないという問題はあるものの、そのツールに対応できるものであれば時間とコストを抑えてAI活用を行うことができます。

どのやり方にも一長一短があるため、自社でAI活用を行いたい目的や、投下可能なリソースに応じて最適な手段を選択することが重要であると言えます。

オマケ

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