マーケティングに頭を悩ませている経営者の強い味方!?【ニーズエクスプローラー】
Webシステム開発企業に勤めるmaitoです。
私のnoteでは、スマートシティやAI、VR、AR、MR、XR、ドローンなど
に関わるテーマを扱います。
今回紹介する記事はこちら。
「いよいよここまで来たか。」と思わずにはいられない、
マーケティングに携わる人間なら誰しもが喉から手が出るほど欲しい、AIツールが紹介されました。
自社の顧客の特許に注目し、発展性のあるニーズを抽出するとともに自社の強みを活かせる分野を探し、マッチしたものを新しいニーズの原石として創造する仕組みになっているようです。
AIの強みを活かせるビッグデータの活用と、テキストマイニングによりキーワードを抽出し、人が思つかないような新しいニーズを生み出せる可能性があります。
◆特許からニーズを生み出す仕組みは他にも活かせる?
人が想像しえなかった新しいニーズをAIの技術とテキストマイニングで、生み出す仕組みは、例えば医学にも活用できます。
医学研究では、これまでの知見や新しい検査技術によって、病気になるリスクや病気の予後といったものを予測したり、治療の効果判定の指標として血液検査の結果等を用いたりします。
AIの中身は度々、ブラックボックスであることが問題視されることもありますが、人が気づかない特徴を抽出することができる可能性があるため、
例えば、無意識に対応してしまっている問診の内容や患者さんの行動、あるいは食事の状況など医学初見以外の要素から病気の兆候やリスクをとらえらえることもあるかもしれません。
そして、今まで注目されなかったデータが脚光を浴びれば、新しい知見が生まれ、医学の進歩にも貢献することができます。
AIは単純に労働・活動の生産性を高めるだけでなく、人が処理できないレベルの新しい知見を生み出せる可能性があるという点で、人の能力を拡張するツールともいえます。
◆AIツールとの向き合い方について
万能感を感じることもあるかもしれませんが、AIの役割と人の役割を明確に分けて認識しておいたほうがいいです。
AIが得意なのは、分類と予測です。
過去のデータから将来のことを予測したり、特定の対象を他の対象と比較してどんな違いがあるのかを分析し、分類することができます。
しかし、データがなければAIは活用できません。
また、人間のように創造的なこともできません。
新しいアイデアを思いついたり、人の感情の機微を感じとったり、まだまだAIが苦手な分野は沢山あります。
単純作業やルーティンの活動はAIに任せて自動化し、本来人間が得意とする知的活動に時間を有効活用することが、現状では得策かと思います。
◆ビジネスとしてのAIの発展性について
AIを本格的に事業に導入している日本の企業は、世界と比較してもまだまだ多くありません。
つまり、導入するだけで簡単に差別化できる状況といえます。
経産省の報告では、ITエンジニアが2030年には45万人不足するともいわれており、今後もIT業界の人材需要は増えていくと思われます。
AIを活用するための基礎理論はどんどん研究者によって発展していますが、ビジネスとしてはアイデア次第でいくらでも市場を生み出せる可能性があります。
例えば、差別化の戦略に関しては賛否両論ありますが、個人的には「ランチェスター戦略」はマーケティングの導入の知識として勉強する価値はあると感じています。
◆新版 ランチェスター戦略 「弱者逆転」の法則 小さくても儲かる会社になる「勝ち方」
◆マーケティングに頭を悩ませている経営者の強い味方!?【ニーズエクスプローラー】まとめ
今回は新しいAIを用いた経営の支援ツールについて紹介しました。
日本ではまだまだ発展途上のAIを学び、ビジネスとして活用できれば十分に希少な人材を目指せます。
また、今回の記事をきっかけにAIに興味を持たれた方も、まずはAIについて調べてみてはいかがでしょうか。
これからも日々新しい知見やトピックについて紹介していきますので、
お時間ある方はお付き合いください^^
ではまた。