電通の国際事業を担う電通イージス・ネットワークの傘下にある世界有数のメディア・エージェンシー、カラ(Carat)。そのGlobal President, Media & Performance Transformationであるクリスティーン・ルモヴィル氏に、広告領域におけるAI(人工知能)やデータの活用の現状と課題、今後の展望などを聞いた。

クリスティーン・ルモヴィル(Christine Removille)氏
カラ(Carat) Global President, Media & Performance Transformation
広告会社大手のレオ・バーネットや、メディア・エージェンシー大手のカラフランス法人での勤務を経て、アクセンチュアに20年勤務。デジタルマーケティングなどを担うアクセンチュア・インタラクティブを欧州で立ち上げ、欧州・南米・アフリカ地区の代表責任者を務める。2018年9月に、電通イージス・ネットワークの傘下にあって世界140カ国以上で事業を展開するグローバル・メディア・エージェンシー、カラのグローバル・プレジデントに就任した

今、広告の領域でAIはどのように活用されているのか。将来、AIを広告領域に活用するのは当たり前になるのか。

広告の領域では、AIを3つの形で活用することを想定しています。まず第1に、消費者の行動を迅速に理解するためにAIを活用する。例えば、Webやソーシャルメディア上の人の行動をリアルタイムで把握し、消費者のインサイトを知ろうとする場合、ここにAIを活用すれば、消費者の行動の中から感情に基づく動きのみを抽出して把握し、それによって消費者のインサイトをより深く知ることができると考えられています。

 第2に、実際に得たユーザーのインサイトを活用する分野にもAIを活用できます。例えば、消費者が接するコンテンツを制作するプロセスに、AIを活用する。AIを使って、コンテンツを見た消費者の反応を深層学習することで、どのコンテンツをどの環境において提示するのが、消費者から最も効果的な反応を得られるのかが分かります。またDMP(データ・マネジメント・プラットフォーム)にAIを実装することで、プログラマティックなメディアバイイングをさらに強化し、消費者にとって最適なタイミングで最適な場にネット広告を配信し、アクティベーション(行動変容)を促すこともできます。

 第3に、AIを使って広告のオペレーションのプロセスを最適化できると考えています。内部のオペレーションのプロセスをAIで分析し、最適なプロセスを見いだして、オペレーションのワークフローを自動化しようというわけです。ただし、この場合、例えば生成されるコンテンツの品質を確認するために、ワークフローを人の目でチェックする過程は欠かせません。

 今後、AIは、ある意味でデジタルという言葉と同様の扱いを受けるようになっていくと思います。ビジネスのどの領域にも、AIやAIを使って分析するためのデータ、分析のためのツールや手法が普通に存在し、取り立ててそれらを取り上げて話すことはなくなっていくでしょう。広告の領域も例外ではありません。

 将来は、AIでデータを分析して得られたインテリジェンス(知見)をどう活用するか、具体的にはどのように企業のよりよい意思決定につなげていくか、に話が移っていくと思います。ただし、今後はデータのプライバシー、個人情報の保護という要素がこれまでよりも重要になる。政府が方針を定め、企業もきちんと対応していかなければいけません。

データやアルゴリズムが同じでも得られる結果は異なる

AIを使ってデータを分析するのが当たり前になったとき、疑問が1つある。同じ市場で消費者を奪い合っているA社とB社がいた際、入手できるデータが同じで、AIはもちろん分析するアルゴリズムも同じだったら、A社とB社の広告戦略や消費者へのアプローチに、果たして違いが出るのか。

結論をまず言えば、広告主AとBがいて、両社が同じデータと同じAIのアルゴリズムを使っていたとしても、消費者に与えるインパクトが同じになるとは思っていません。それにはいくつか理由があります。

 まず、企業によってマーケティングを実践するプロセス、特にオペレーションそのものが違います。なので、仮に同じデータや同じAI、同じアルゴリズムを使って、同じような知見を得たとしても、組織として同じ成果を出すことにはならないと思っています。例えばA社は、ビジネスインテリジェンスを担う部署、マーケティングを担う部署、営業を担う部署がすべて縦割りで、いわゆる“サイロ化”されている組織だったとしましょう。これに対してB社は、CRM(顧客関係管理)をフル活用して組織横断的にマーケティングを実践していたとします。すると、A社とB社では、同じデータから同じよう知見を得たとしても、それを活用するプロセスやオペレーションが異なるため、結果はまったく違ってくると思います。

 もう1つ。仮にA社とB社がまったく同じデータとAI、アルゴリズムを持ち、マーケティングを実践するプロセスも似通っていたとしても、アクティベーション、つまり消費者に態度を変容させ、意図したように行動してもらえるかどうかには、別の要素が絡んできます。一般にアクティベーションを達成するためには、企業が提供するコンテンツの中身と、それをどのメディアで、どのタイミングで消費者に伝えるかというメディア戦略が重要になります。コンテンツの中身にはクリエーティブな要素が必要になりますし、メディア戦略の構築と運用には、また異なった技術やツールが必要になる。つまり、同じデータアセットとAI、アルゴリズムを持っていても、肝心のアクティベーションのところで差が付く可能性は極めて高いのです。