AI技術の進化とマーケティングへの応用
過去10年間の技術の進歩を語る際、それはすなわちAIの進化を指すと言っても過言ではないでしょう。他の技術が発展していないわけではなく、コンピューターサイエンスの進化があまりにも急速であり、その影響が世界のあらゆる分野に及んでいるため、このように感じるのかもしれません。
特に2022年のChatGPTの登場を皮切りに、グローバルなビッグテック企業が市場を拡大し続ける中、同業界のエンジニアでさえ、その変化についていくのが難しい状況となりました。そして、2025年初頭にDeepSeekが登場し、それに対抗する形で既存のサービスが新機能や新バージョンを次々と発表したことで、再び大きな変革期を迎えています。
AI発展の最新トレンド
最近のAIの進化は、モデルの性能が飛躍的に向上する一方で、ソフトウェアのサイズは縮小し、個人のノートパソコンでも動作可能な形態が登場しています。また、AIサービスの性能が向上しているにもかかわらず、競争が激化し、開発コストの削減が進んだことで、ユーザーの利用コストも急速に低下しています。
AIモデルの飛躍的進化の要因
このようなAIの急激な進歩の要因として、以下の2つが挙げられます。
1. マルチモーダルの普及
現在、多くのAIサービスがマルチモーダルに対応しており、テキスト、画像、音声、動画を統合的に処理できるようになりました。 例えば、音声入力をテキストに変換し、それを基に画像を生成し、さらにその画像を動画へ変換するなど、一連のプロセスが可能になっています。 つまり、人間が日常的に扱う情報のほぼすべての形式をAIも理解し、対応できる時代に突入しているのです。
2. 推論能力の向上
現在のChatGPTやGeminiといったAIサービスは、大規模言語モデル（LLM）をベースにしており、極めて自然な会話が可能ですが、一方で「ハルシネーション（Hallucination）」と呼ばれる事実とは異なる出力を生み出してしまう問題を抱えていました。
この課題を克服するために、推論機能の強化と強化学習（Reinforcement Learning）が導入され、モデルの精度が飛躍的に向上しました。
では、「推論」とは何でしょうか？
Wikipediaの定義によれば、「推論（Inference）とは、すでに知っている情報や確認された情報から論理的な結論を導き出す行為または過程である。つまり、ある判断を根拠として別の判断を導き出すことを指す。」とも言えます。
これを踏まえると、AIが持つ知識やデータの精度が向上するほど、より正確な推論が可能になり、実用的な形で活用できるということになります。
こうしたAIの進化は、マーケティング分野においても大きな変革をもたらしています。例えば、コスト削減と意思決定のスピード向上が可能となり、データドリブンな戦略がより実行しやすくなりました。
AI時代における人間の役割
では、AIが実務レベルで活用される時代において、人間はどのような役割を担うべきでしょうか？AIが進化し続ける中で、人間の役割はどのように変わるのでしょうか？
人間の役割とは何か？
現在、AIは情報の要約や整理を非常にうまくこなします。これにより、人間は専門知識を従来よりも簡単かつ迅速に習得できるようになりました。
例えば、訴訟を進めるために弁護士を雇う場合、優れた弁護士は勝訴の可能性を高めるための様々な情報を提供してくれます。では、我々は何をすべきでしょうか？
もし弁護士をAIに置き換えた場合、同じ質問をすれば、AIは同じような回答をするでしょう。
しかし、最終的に「判断を下す」のは人間の役割です。
- 訴訟を起こすべきか否か
- 長期にわたる三審制を選択するのか、それとも和解戦略を取るのか
こうした意思決定には、目的を持った人間の意志が不可欠です。
また、AIが提示する情報の正確性をチェックし、論拠が適切かどうか、見落とされた点がないか、誤った内容が含まれていないかを検証する作業も重要です。
特に、まったく新しい概念を扱う場合や、世の中にまだ存在しないアイデアを形にする際には、人間の判断力と創造力がより一層求められるでしょう。
AIと人間の協働の実例
「コラーゲン」に関するマーケティングを題材に、GPTとListening Mindを活用した際に人間とAIがどのように協働すればよいのかについて具体的に考えてみます。
GPTを活用した「コラーゲン」分析
2022年にChatGPTが登場して以来、継続的にテストを行い、実際のサービスにも適用してきました。しかし、最近の結果を見ると、その進化には驚かされるばかりです。
推論機能の強化と強化学習の適用により、GPTがもともと得意としていた領域の性能がさらに向上し、一方でハルシネーション（事実と異なる情報の生成）が減少していることが、この進化の要因だと考えられます。
GPTが本来得意としているのは、情報の要約や翻訳です。そして、この能力をマーケティングの分野で活用すると、非常に有益な結果が得られます。
今回は、「コラーゲン」に関するマーケティング担当者になったと仮定し、ChatGPTに以下のような質問を投げかけました。
「コラーゲンをマーケティングする際の主な消費者の意図（ニーズ）と、それを満たすために注目すべきキーワードとマーケティング戦略を教えてください。」
GPTの回答が長くなったため、内容を表にまとめるよう依頼した結果は以下の通りです。
| マーケティング意図 | キーワード | マーケティング戦略 |
| 美容と肌のハリ向上 | 肌のハリ, シワ改善, 保湿力アップ, エイジングケア, コラーゲン生成 | SNSプロモーション, 美容系YouTube広告, 美容クリニック・エステとのコラボ |
| 健康維持と関節サポート | 関節サポート, 骨の健康, 運動パフォーマンス向上, グルコサミン・コンドロイチン, 体の内側からケア | 健康雑誌・新聞広告, スポーツジムとの提携, テレビショッピング |
| ダイエットと体型管理 | 置き換えダイエット, 低カロリー高タンパク, 美容と健康の両立, プロテイン×コラーゲン, しなやかなカラダ作り | フィットネス系インフルエンサーとのコラボ, ダイエットアプリとの連携, サブスクリプションモデル導入 |
| 機能性成分の強調 （科学的エビデンス） | 吸収率の高いコラーゲン, 低分子ペプチド, 科学的エビデンス, 機能性表示食品, ヒアルロン酸・ビタミンC配合 | 公式ウェブサイトで論文や研究結果を掲載, 医療・健康系メディアで記事掲載, 専門家監修のコンテンツ作成 |
| 味や利便性のアピール （継続摂取の促進） | 毎日続けやすい, 美味しく摂れる, 粉末・ゼリー・ドリンクタイプ, 料理や飲み物に混ぜやすい, 外出先でも手軽に | 試飲キャンペーン, カフェ・レストランとのコラボ, パッケージデザインの工夫 |
GPTの分析に足りない視点
GPTに追加の質問をすることで、より詳細な情報を得ることは可能です。しかし、それだけでは不十分な点が残ります。特に以下の2つの要素は、マーケティング戦略を立てる上で重要な視点となります。
1. 判断の根拠を明確にすること
GPTの回答は、一見論理的に見えるものの、「なぜその結論に至ったのか」という根拠が明確ではありません。
例えば、「美肌・アンチエイジング」が主要なマーケティングターゲットであることは直感的に理解できますが、その市場規模や消費者の購買傾向に関する具体的なデータは提示されていません。また、「健康維持」カテゴリーに「免疫力向上」が含まれていますが、コラーゲンが免疫に影響を与えると考えられる根拠が示されていないため、その有効性を裏付けるデータが必要です。
マーケティング戦略を立てる際には、単なるキーワードの羅列ではなく、「この判断がどのようなデータや市場の動向に基づいているのか」を明確にすることが不可欠です。この視点が欠けていると、適切な施策を立案することが難しくなります。
2. 分析のカバー範囲を広げること
GPTの分析は、一定の範囲をカバーしているものの、必ずしも全体を網羅しているとは限りません。
例えば、「コラーゲン×スポーツ・フィットネス」という視点は十分に考慮されているか？また、近年注目されている「サステナビリティ」や「エシカル消費」の観点から、コラーゲンの原材料や製造プロセスに関する消費者の関心はどの程度高いのか？
さらに、価格戦略や競合分析といった、マーケティングの根幹に関わる視点は十分に含まれているのかも検討が必要です。GPTの結果は、過去のデータや既存の知識に基づいた予測であるため、マーケター自身が「足りない要素は何か？」を意識しながら精査することが求められます。
Listening Mindを活用した「コラーゲン」分析
Listening Mindのサービスを開発する中で、AI技術を組み合わせることで検索データをより深く理解し、活用できるようにしています。私たちはChatGPTのAPIを活用しており、その具体的な活用方法については以前の記事で詳しく説明しました。
上記の例と同様に、「コラーゲン」に関連するマーケティング担当者になったと仮定し、Listening Mindで「コラーゲン」を検索しました。
その結果、「コラーゲン」と関連するキーワードがそれぞれクラスタ化され、全体をレビューできるようになっています。しかし、レビュー内容が見えにくいため、以下にその内容を再記載します。
分析結果:
質疑語を含む検索語の割合
質疑語「コラーゲン」を含む検索語の割合は86.11%と高く、消費者がコラーゲンについての情報を求めていることが明らかです。
主要検索語
主要な検索語には「コラーゲン」、「コラーゲン 効果ない」、「コラーゲン太る」、「コラーゲン食品」、「コラーゲン副作用」、「コラーゲンは腎臓に負担をかけますか？」、「collagen 中文」、「膠原蛋白」、「コラーゲンを取りすぎるとどんな副作用がありますか？」、「ニッピ コラーゲン 副作用」が含まれています。これらの語からは、コラーゲンの効果や副作用、食品としての摂取に関する関心が伺えます。
検索意図
検索意図は以下のように分類されます：
– 情報型: 81% (59件)
– 商業型: 11% (8件)
– 取引型: 11% (8件)
– 移動形: 2% (2件)
「知りたい」の意図が圧倒的に高く、特にコラーゲンに関する情報を探している消費者が多いことが分かります。「行きたい」や「選びたい」、「買いたい」の意図はそれぞれ5%以上、15%以上には達していないため、コラーゲンの購入や選択に関する明確な意図は見受けられません。
クラスター別サイズ分布
– A クラスタ: 16 (22.0%)
– D クラスタ: 12 (17.0%)
– H クラスタ: 8 (11.0%)
– I クラスタ: 7 (10.0%)
– B クラスタ: 9 (12.0%)
– C クラスタ: 9 (12.0%)
– G クラスタ: 4 (6.0%)
– E クラスタ: 4 (6.0%)
– F クラスタ: 3 (4.0%)
Aクラスタが最も大きく、次いでDクラスタが続いています。これらのクラスターは、コラーゲンに関する情報を求める検索が多いことを示唆しています。
関心事の詳細分析
消費者の関心事としては、コラーゲンの効果や副作用、摂取方法に対する疑問が多く見られます。特に「コラーゲン 効果ない」や「コラーゲン太る」といったネガティブな情報が検索されていることから、コラーゲンの健康効果に対する疑念や不安が存在します。また、「コラーゲン食品」や「コラーゲンは腎臓に負担をかけますか？」といった検索は、健康への影響を気にする消費者の姿勢を反映しています。これにより、消費者はコラーゲンの摂取に対して慎重であり、情報収集を重視していることが伺えます。
全体として、コラーゲンに関する情報を求める消費者が多く、特にその効果や副作用に対する関心が高いことが分析から明らかになりました。
Listening MindとGPTの違いと補完関係
内容を詳しく見れば多少の違いはありますが、大きな枠組みとしてはGPTとListening Mindの分析は同じ方向性であると言えます。
ただし、Listening Mindでは、収集した検索データを基にプロンプトを生成し、それをAIに提供しているため、GPTの分析結果の根拠を明確に把握できるという強みがあります。さらに、検索データのRaw Data（生データ）を提供することで、マーケティング担当者が追加で考慮すべきポイントをより的確に把握できるようになっています。
Listening Mindの目指す方向性
現時点ではListening Mindにもまだ足りない部分が多くあります。しかし、私たちが目指しているのは、マーケターが「データに基づいて判断を下せる環境を提供すること」です。
そのために、
- 十分なデータを提供し、判断の根拠を明確にできるようにすること
- 見落としがないかをチェックできるよう、可能な限り網羅的なデータを提示すること
を重視しながらサービスを構築しています。
GPT × Listening Mind の活用で生産性向上
Listening MindのAI機能を活用すること自体も業務の助けになりますが、私たちが提供するデータを生成AIに入力し、その結果をListening Mindで検証するプロセスを取り入れれば、さらに業務の精度と効率が向上すると考えています。
結論：AI時代における人間の役割
AIの進化によって、情報の収集や要約は低コストかつ高速で行える時代になりました。特に最近の技術革新により、AIの精度が向上し、実務レベルでの活用が十分に可能であり、業務の効率化・最適化に大きく貢献しています。
しかし、こうした環境の中で求められるのは、「人間が判断を下すこと」です。
- GPTの分析結果は信頼できるのか？
- 信頼できるとしたら、その根拠は何か？
- 得られた情報を基に、次にどのようなアクションを取るべきか？
これらを意志を持って決定するのが人間の役割です。
マーケティング領域において、GPTのような生成AIは強力なツールですが、Listening Mindを併用することで、より生産的かつ創造的な業務が可能になると考えています。
今すぐListening Mindのトライアルを体験し、AIと人間の最適な協働を実感してください。