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茂木健一郎氏「人間には何ができて、AIには何ができるのか、その境目を一度整理しておく必要がある」

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2020年8月、台湾から日本市場に進出したAIオムニチャネルマーケティングプラットフォームがある。それは、awoo Japanの「nununi(ヌヌニ)」だ。

nununiは、awooが自社開発したAIとNLP技術を融合したMarTechソリューションで、顧客獲得・顧客転換・顧客維持までトータルで解決すると謳っている。つまりは、ECサイトの効果を底上げし、売り上げ拡大と運用削減を両輪で実現できるプラットフォームだ。

nununiの特長は、ユーザーがまるで実店舗で買い物をするような体験を得られるという点である。顧客の購買動機に合わせたタグを抽出および生成し、各商品の“特徴”をタグとして付与する。また、商品間の関連性を計算し、ユーザーの検索意図や購買シナリオに合わせて自動で組み合わせを可変させる。これによって、ユーザーの回遊体験を高め、カスタマージャーニーを改善させている。

すでにnununiは、国内ECサイトにおいても続々と導入が進んでいるそうだ。

>> awoo Japanのnununi、モバオクに導入決定(プレスリリース)

本稿では、awoo Japanが公開しているホワイトペーパーの一部を特別転載という形で、脳科学者である茂木健一郎氏とawoo Japan VPoBD 執行役員の吉澤和之氏による対談をお届けする。この対談は前後編での実施となり、本稿では前編部分のみをお届け。後半は同社のサイトからホワイトペーパーをダウンロードしてチェックしてほしい。

脳科学者である茂木健一郎氏(写真左)とawoo Japan VPoBD 執行役員の吉澤和之氏(写真右)

インサイトの限界

―― 吉澤氏
茂木さん、最近新著を出されましたよね?(『クオリアと人工意識』(講談社現代新書))なにかきっかけがあったんですか?

―― 茂木氏
あの本はそもそも、人間と人工知能がいかに共存していくかというのをテーマにしてて。ここ最近の人工知能ブームでAI技術ってどんどん進化してますよね。それに人間の技量も今後向上するだろうし。そうなってくると、人間には何ができて、AIには何ができるのか、その辺の境目を一度整理しておく必要があると思ったんだよね。

―― 吉澤氏
なるほど。そこで、人間がもつ特性としてクオリアの話が出てくるわけですね。

―― 茂木氏
そうそう。(今回のテーマの)マーケティングの観点でいうとインサイトという言葉に近いかな。「どうしてこの人はこの商品を買ったのか」っていう、その購買動機を探るのってなかなかマイニングの技術だけだと難しいんだよね。おそらくそこがAIと人間の技量の境目としてポイントになってくると思うんです。業界的にはインサイトってどう捉えられてるの?

―― 吉澤氏
インサイト自体は重要ですが、限界があるのも事実ですね。どれだけデータを集めてビッグデータ化しても、結局は過去の集積結果でしかないんです。類推することはできますが、人間の心理はとても複雑ですから、インサイトを的確に捉えることはやはり困難を極めます。逆に言えば、そのアルゴリズムの精度がAIテックカンパニーの勝敗を分けると思います。

―― 茂木氏
nununiはそれを自然言語処理のアプローチで研究してるんだよね?

―― 吉澤氏
はい、そうです。購買動機を特定していくためには、AIがデータに対して意味付けを行う必要があります。その精度を高めていくいことで、より人間と同じ解釈ができるようになります。インサイトの限界を超えられるかどうかは、その技量がまさにポイントになります。

―― 茂木氏
インサイトって結局、人間とは何かという本質的な議論に落ちていくんよね。思ったより深いテーマだと思うな。

―― 吉澤氏
深いですね。マーケティングのメソッドだと、性別や年齢といったデモグラフィックなデータを使ってユーザーをセグメント分けすることが多いんですが、インサイトを獲得するには距離が遠すぎるんです。結局、価値観は人それぞれなので、もはやそのアプローチでは効かなくなっています。

セグメンテーションからの脱却

―― 茂木氏
確かに、セグメンテーションはともするとインサイトを邪魔するかもしれないよね。

―― 吉澤氏
というのは?

―― 茂木氏
以前TEDでネットフリックスのCEOのトークを聴いたんだけど、その内容がとても示唆的だったんだよね。彼らも最初は年齢や性別のようなセグメンテーションをしていたんだけど、ある時からやめたらしい。レコメンドのアルゴリズムに大幅な投資をして、視聴されたコンテンツをベースにした独自のロジックに組み替えた結果、ユーザーにとって楽しく便利なコンテンツ探しの体験を提供できるようになった、と。僕自身ネットフリックスのヘビーユーザーだけど、確かに彼らのレコメンデーションってすごく優秀だと思う。

―― 吉澤氏
つまりデモグラフィックの情報だけだと体験価値をあげられないということですね。

―― 茂木氏
そうだね。あとはブランディングの観点もあると思う。私たちはジェンダーや年齢で区別しないですよっていう。ダイバーシティの視点からみると、そういうことも重要になるかもしれない。

―― 吉澤氏
ダイバーシティに関しては、台湾でも、トランスジェンダー閣僚のオードリー・タンさんが現れたことで、クローズアップされています。

―― 茂木氏
そこまで議論が及ぶ必要があるんだよね。だから奥が深い。

―― 吉澤氏
セグメンテーションから脱却するためには、AIはどういった進化を遂げるべきだと思いますか?

―― 茂木氏
人工知能には3つの段階があって、最初の段階がオラクル型。質問すると答えが返ってくるというもの。2つ目がジーニー型。ある課題を与えたとき、その目的を遂行するための手段はAIに任せられている状態。

例えばパーティをやるときに、~を買ってきてと指示するんじゃなくて、何の食材を買うかはすべてAIが決めてくれるというもの。3つ目はソヴァリン型といって、人工知能自身が目的を定めて自ら判断、選択して実行するタイプ。いま僕たちが手にしているAIは、まだオラクル型なんだよね。これがジーニー型に進化していくと、Eコマースのグランドデザインに影響するかもしれないね。

―― 吉澤氏
ああ、なるほど。例えばAI自身がユーザーの好きそうなもの、似合いそうなものを勝手に選んでくれる、みたいなことですか?

―― 茂木氏
そうそう。でもそこで、例えば過去の購入履歴とかに頼りすぎてしまうと、セレンディピティのような体験ってなかなか生まれにくいんだと思うんだよね。プレファレンス(相対的なブランド好意度)って過去の行動や態度である程度固定化されちゃうから。

―― 吉澤氏
なるほど。確かに。

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