人工知能とは何ですか?
マーケティングの生産性を飛躍的に向上させる変革力
人工知能は、人間の知能をシミュレートし、拡張し、拡張するための理論、方法、技術、およびアプリケーションシステムを研究および開発する新しい技術科学です。知能の性質を理解し、人間の知能と同様の方法で反応する新しい種類のインテリジェント マシンを作成しようとするコンピューター サイエンスの分野。
1956 年の夏、米国のダートマス大学で最初の人間人工知能セミナーが開催されました。若い科学者のグループが、機械による知能のシミュレーションに関する一連の関連問題を共同で研究し、議論しましたが、その中で、ジョン・マッカーシーらが「人工知能」という用語を提案し、これが人工知能の概念の起源となり、また「人工知能」という新興分野の正式な誕生を特徴づけました。
人工知能の誕生以来、理論と技術はますます成熟し、応用分野も拡大し続けています。人工知能は人類社会の発展において第4の飛躍を促進しているとも言え、蒸気、電気、情報技術に次ぐ生産性を再び飛躍的に向上させる技術変革力として期待されており、その変革は20年以内に実現すると予想されている。
生産効率の面では、人工知能は現在の世界の技術と革新を促進し、生産効率を大幅に向上させ、経済成長を加速します。雇用の面では、既存の雇用構造が破壊・解体され、人工知能技術により一部の地位が破壊され失業が生じる一方で、破壊されながらも再構築され、新たな技術が新たな生産方式や新たなサービスモデルをもたらし、必然的に多くの新たなビジネス、新たな需要、新たな職業が生まれることになる。
人工知能の歴史
人工知能は 1950 年代に誕生し、2010 年以降に急成長期に入りました。
人工知能モデルの分類
分析AIから生成AIへ
人工知能モデルは「分析AI」と「生成AI」の2種類に分けられますが、2022年末、生成AI ChatGPTシリーズは、その強力なコンテンツ生成能力と人間レベルに近い「賢さ」で人間界に大きな衝撃を与えるでしょう。
中国の人工知能産業
業界の展望と業界チェーン
人工知能の産業構造は、基本層、技術層、応用層の 3 つの部分で構成されます。研究開発の方向性や企業の提供する製品・サービスはレベルによって異なります。2020年以降は、ベーシックレイヤーとテクニカルレイヤーの機能が統合されるとともに、アプリケーションレイヤーも活発化しており、3年以内にはさらに多くの商用モデルや応用製品が登場すると予想されます。中国市場における生成AI商用アプリケーションの規模は急速に成長しており、中関村ビッグデータ産業同盟が発表した「中国AIデジタルビジネス展望2021-2025」報告書によると、2025年までに中国における生成AI商用アプリケーションの規模は2,070億元に達し、今後5年間で年平均成長率は84％に達すると予想されている。
Gartner の「予測 2021: 人間と社会に対する人工知能の影響」によると、2023 年までに全コンテンツの 20% が生成 AI によって作成されるとのことです。生成 AI は、2025 年までに全データの 10% を生成すると予想されています。
人工知能の産業構造は、基本層、技術層、応用層の 3 つの部分で構成されます。研究開発の方向性や企業の提供する製品・サービスはレベルによって異なります。2020年以降は、ベーシックレイヤーとテクニカルレイヤーの機能が統合されるとともに、アプリケーションレイヤーも活発化しており、3年以内にはさらに多くの商用モデルや応用製品が登場すると予想されます。
人工知能関連技術
機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョン、知識推論など。
一般の企業組織では、どの AI テクノロジーに実際のビジネス価値があるかを区別することは困難です。Gartner の「2022 年人工知能テクノロジー成熟度曲線」レポートによると、リスクが許容レベルに低下したと考える企業組織が増えているため、複合人工知能、意思決定インテリジェンス、エッジ人工知能を含む AI テクノロジーの導入は急速な成長段階に入っており、これらは 2 ～ 5 年以内に主流の導入イノベーションになると予想されています。これらのイノベーションを早期に導入すると、大きな競争上の優位性とビジネス価値が促進され、AI モデルの脆弱性に関連する問題が軽減されます。
AIの「スマート創発」
より強力に、より「人間」に近づいた汎用人工知能
AI の発展が強力に進めば、より「人間」の能力に近く、より複雑なタスクを人間と同じように実行できる汎用人工知能 AGI (Artificial General Intelligence) になるでしょう。
- より複雑なタスクに適任: 人間向けに設計されたさまざまなテストで、ChatGPT-4 はほとんどの人間の候補者よりも高いスコアを獲得しました。画像の入力に基づいて、複雑な物理問題を解決できます。これは、AI が実際の人間に代わって経験に基づいた反復作業を完了できることを意味します
- マルチモーダル理解能力: 画像分析が可能、OpenAI CEO は記者会見で、GPT-4 がスケッチをフロントエンド ページ コードに変換できることを示しました。これは、AI がインテリジェント インターネット オブ シングス (AIOT) と組み合わせることで、現実の人々との対話型アプリケーションで大きな進歩を遂げることができることを意味します
- より多くのアプリケーションを統合: ChatGPT はオープン エコシステムであり、ネットワーキング + プラグインを備えているため、より多くのアプリケーションを統合できます。プラグインの最初のバッチには、旅行、ショッピング、航空宿泊、食品配達、ショッピング、コラボレーション オフィスが含まれており、さまざまなタスクを実行できます。iPhone の出現が携帯電話の地位を覆したように、ChatGPT の出現により人工知能が AI iPhone の時代に突入しました。
人工知能市場の現状
国内市場では、大手インターネット企業、テクノロジー企業、大学がAI大型モデルの構築・リリースを集中的に進めており、競争は本格化している
AI はコアプレイヤーのビューをマスターする
AI はこの時代で最も重要な業界のチャンスであり、広範囲に影響を与えるでしょう
最初はインターネットも（人工知能は）一生に一度のチャンスだと思っていましたが、考えれば考えるほど、電気を発明した産業革命と同じように、数百年に一度のチャンスだと感じるようになりました。インターネット企業は、株価を上げるために半製品を熱心に展示するのではなく、基礎となるアルゴリズム、計算能力、データ、およびより重要なシナリオをしっかりと実装する必要がある。「同社の総収益は、収益構造と営業効率の改善を反映して堅調な成長を達成した。テンセントは、基本モデルによってもたらされる機会を活用するために、人工知能機能とクラウドインフラストラクチャの構築に多額の投資を行っている。人工知能は事業発展の乗数になると信じている。」（テンセント株主総会、2023年5月18日） )
——馬化騰氏、テンセント創業者
人工知能技術の急速な発展の過程では、確かに人間にとって良くない方向に現れる可能性があります。コントロールの喪失を防ぐためには、先進的なAI技術を持つ国々が協力して、人類運命共同体の観点からルールを策定する必要がある。ルールの策定に参加するには、まずポーカー テーブルに行き、発言する権利を持ち、世界大会へのチケットを手に入れなければなりません。(20230526 中関村フォーラム)
「私は、この大きなモデルが人間の雇用機会を減らし、生活を悪化させることを心配していません。AI は人間に取って代わることはできませんが、私たちにより多くの機会と自由を生み出します (20230518 天津世界知能会議)」
——Li Yanhong、Baidu 創設者、会長兼 CEO
人工知能は世界の経済、社会、生活に大きな影響を与えるでしょう。まず、人工知能は従来の製造業やサービス業を変革し、生産効率とサービス品質を向上させます。第二に、人工知能は自動化とインテリジェンスのプロセスを加速し、人件費を削減し、生産効率と競争力を向上させます。最後に、人工知能はより多くのイノベーションと雇用の機会をもたらし、社会的および経済的発展を促進します。中国の AI 分野の発展の重要な特徴は、ますます多くの企業が人工知能テクノロジーをビジネス シナリオに適用し始めており、それによって効率とイノベーション能力が向上していることです。これには、アリババのような電子商取引大手だけでなく、多くの中小企業も含まれます。
——ジャック・マー、アリババグループ創設者
人工知能の真の時代が始まりました。GPTは以前は弱い人工知能でしたが、3.5は汎用人工知能の時代を築き、同時に強力な人工知能の扉を開きました。将来的には超人工知能に発展するかもしれません。GPTはおもちゃでもチャットツールでも検索エンジンでもない、その背後にあるスーパーブレインは超人工知能時代の到来を表しています。大型モデルの威力はまだ始まったばかりです。
新しい産業革命の到来により、あらゆる産業は人工知能によって再形成されるに値します。AIの恩恵と変化がなければ、製品は大きなナイフと槍にしかならず、人々の次元削減によって攻撃される可能性があります。
——周宏儀氏、360 Company 創設者、会長、最高経営責任者（CEO）
AI はコアプレイヤーのビューをマスターする
主要企業は下位レベルのコンピューティング能力と大規模モデルを担当し、小規模企業はアプリケーションと垂直分野を担当します。
今後はマイクロソフトに限らず、AIの大型モデルに波乱が起こるだろう。人工知能ソフトウェアプラットフォーム企業の人間社会への直接的な貢献は2%にも満たない可能性があり、98%は工業社会と農業社会の促進であり、AIサービスの普及には5G接続が必要です。AI の基礎となるコンピューティング パワー プラットフォームとしての当社の能力に加えて、アプリケーション プラットフォームは当社にとってオプションではありません。当社は他に何も知らないので、この側面に焦点を当て、社会のニーズを満たすコンピューティングパワープラットフォームの構築に努める必要があります。(Spark Awards シンポジウム、2023 年 2 月)
1. 高品質のデータは人工知能の前提と基盤であり、高品質のデータ出力は仕事を完了するための基準として使用される必要があります。
2. 投資に集中し、大胆に投資しましょう。成功は時間の問題です。
3. 人工知能は投資に重点を置き、完全に開花するのではなく、まず縦方向に殲滅戦を戦い、旗を獲得した後は横方向に拡張する必要があります。（2023年5月人工知能応用に関するGTSセミナー）
——任正非氏、華為技術有限公司創設者兼社長
友人はよく私に、Xiaomi はこの大型モデルと AIGC についてどう考えているのかと尋ねます。私の統一的な返答は次のとおりです。Xiaomi は長年にわたって AI 分野に取り組んできており、AI ラボ、Xiaoai のクラスメート、自動運転などのチームがあります。もちろん大型モデルに関しては全力でしっかりと受け止めます。面白い技術や製品を開発中ですので、ブラッシュアップしたら紹介させていただきます。（2023年4月14日微博）
——雷軍、Xiaomi Technology創設者
広告業界の本質は、優れた戦略と消費者の洞察に基づいて優れたアイデアを生み出し、優れたチャネルを通じて消費者とコミュニケーションすることです。この20年間でメディアは最大限デジタル化されましたが、その相乗効果はまだ現れておらず、消費者は何千ものサークルに分類できるが、マーケティング側は何千ものクリエイティブなアイデアを提供することができず、これがマーケティングの生産性のボトルネックとなっています。AI の出現により創造性の泉も到来し、将来は「数千人、数千チャネル、数千アイデア」の時代となり、マーケティングの生産性は爆発的に向上します。
人工知能が急速に発展し、大規模モデルが競合する時代では、人間が独自の洞察力と認識力、そして効率的な問題解決能力を持たない場合、大規模モデルがやるべきことをやってしまう可能性が非常に高くなります。評価基準の最終的な力は依然として人間にあり、機械学習には依然として人間のフィードバックが必要であり、私たちが作りたいのは、人間と機械が協働する美しい世界です。マーケティング担当者は、一時的な成果に満足するのではなく、ブランドの力について深く考え、顧客ニーズを拡大し、より多くの雇用機会を得られるようにし続けなければなりません。
——Minglue Technology 創設者、会長兼 CEO、Wu Minhui 氏
マーケティング科学者の目から見たAI
AI を前にした複数の感情: 興奮、興奮、不安、不安、ストレス
2023年6月8日と9日、苗鎮マーケティング科学院は北京と上海でAI応用に関するセミナーを2回開催し、30名以上のマーケティング科学者がセミナーに参加し、AIに関する意見を述べた。AIの発展を前に、マーケティングサイエンティストの直感的な感情は複合的であり、最も多く表現されるのは「ワクワク」や「ワクワク」というポジティブな感情ですが、「不安」「ストレス」「不安」といったネガティブな感情も伴います。
多くの科学者は、AI がマーケティング業界にさらなる失業危機をもたらし、業界をより複雑化していると述べています。しかし同時に、マーケティング サイエンスの春と生産性の新たな変化ももたらします。
マーケティング科学者の目から見たAI
AI がもたらす可能性を期待: 業界革命、より強力なブランド、より良い生活
AIへの期待について、ほとんどのマーケティング科学者は、AIがマーケティングの効率を向上させ、マーケティングの生産性を解放し、マーケターの仕事をより効率化し、テクノロジーを通じて中国ブランドに力を与えることを期待していると同時に、生活においてもAIが消費者により良い生活とより良い体験をもたらすことを期待している。
マーケティングにおける人工知能の意味
AI は洞察力と創造性のボトルネックを打破し、マーケティングの生産性を飛躍的に向上させます
人工知能は、マーケティング業界の生産性と生産関係を再構築しています。
マーケティングの生産性は、洞察力、創造性、メディアの有効性という 3 つの要素によって決まります。
✓ このうち、インサイト能力には、消費者ニーズ、市場環境、業界動向、競合状況などのデータや情報を収集・分析し、最終的に分析結果を得る能力・効率性が含まれる。
✓ クリエイティブ能力には、テキスト、画像、ビデオ、オーディオ、Web サイトなどを作成および生成する能力、革新的な能力、生産効率が含まれます。
✓ メディアには、モバイル、コンピューター、テレビ、ソーシャル メディア、検索、電子商取引、オフラインなど、マーケティング コミュニケーションのためのさまざまなメディア プラットフォームと、これらのチャネルをマーケティングに使用するブランドと広告主の能力と効率が含まれます。
マーケティング業界における今日の AI モデルは、データ洞察とクリエイティブ制作の開発ボトルネックを打破し、これら 2 つのリンクの制作能力と効率を 10 倍、さらには 100 倍まで高めることができます。AIはマーケティングの生産性の爆発的な向上をもたらすと断言できます。
マーケティングにおける人工知能の意味
すべてのマーケティング プロセスとタスクは AI を使用してやり直す価値があります
新しい生産関係では、すべてのマーケティング ワークフローとタスクを AI でやり直す価値があります。これには、マーケティングに関する洞察のプロセスと方法、マーケティング コンテンツの制作モード、メディア プラットフォームが顧客にサービスを提供し、顧客とコミュニケーションする方法などが含まれます。
証拠 1: AI のマーケティング創造性のレベル
人工知能技術の発展は、業界の新たな変化と人間の代替をもたらす可能性があり、その中で生成人工知能の創造性のレベルは広範な議論を引き起こしています。
この研究は広告マーケティングの分野に焦点を当てており、専門家と消費者を募集して人工知能と人間のコピーライティング能力の違いを評価する二重盲検実験を使用しています。
証拠 1: AI のマーケティング創造性のレベル
実験プロセスの紹介
証拠 1: AI のマーケティング創造性のレベル
研究結果：AIコピーライティングの認識性と勤続年数の一致
研究によると、専門家はコピーライターが人間かどうかを見分けることができます。
→ 専門家は 59% の確率で正しく識別し (62% は人間のコピーを正しく識別し、57% は AI のコピーを正しく識別)、15% は確信がなく、27% は誤分類します。専門家は判断の正確さに十分な自信を持っておらず、ほとんどが「おそらく」を選択する。ChatGPT と Wenxin Yiyan の区別性に大きな違いはありません。
一般の消費者には、そのコピーライティングが人間によって書かれたのか、人工知能によって書かれたのかわかりません。
→ 消費者の間で、人間が書いたとみなされる人工知能コピーライター (間違いなく人間 + おそらく人間) の割合は 55% で、人間のコピーライターの 54% よりもわずかに高いです。AI によって書かれたコピーライティングは、55% の確率で人間の文章と間違われます。人工知能のコピーライティングは、消費者が区別できない状態に達しており、ある意味、コピーライティングのチューリングテストに合格したことがわかります。
労働年数の一致という観点から見ると、人間のコピーライターの労働年数は人工知能のそれよりも大幅に長くなります。
→ ここで、人間のコピーライティングは主に大学生のエントリーから来ており、専門家による同等の実務経験は3.83年（標準偏差2.19年）、人工知能のコピーライティングの対応経験期間は2.47年（標準偏差1.58年）である。専門家らは、人工知能のコピーライティングの同等の経験年数は人間のそれに比べて大幅に低く、ChatGPTとWenxin Yiyanの間に大きな差はないとコメントした。
証拠 1: AI のマーケティング創造性のレベル
研究結果：AIコピーライティングの専門能力評価
この比較の結果、人間のコピーライターの専門的能力は、人工知能のコピーライターよりも大幅に高いことがわかりました。ChatGPT と Wenxinyiyan の間には、専門的な能力に大きな違いはありません。
さまざまな専門能力の寸法に関して、人間のコピーライティングと人工知能コピーライティングの専門家の評価結果は、「明確で完全な」と「理解しやすい」スコアで人間のコピーライティングと人工知能コピーライティングの間に有意な違いがないことを示しています。創造的な革新や複雑な問題の処理などの能力。
人間のコピーライターと 2 種類の人工知能のコピーライターのスコアは、消費者の認識という点では非常に近いです。さまざまなタスクに関して、いくつかのタスクでは人間のコピーライターの方が人工知能のコピーライターよりもパフォーマンスが優れています。しかし、ほとんどのタスクでは認識に大きな違いはなく、一部のタスクについてさえ、消費者は人工知能のコピーライターのほうが優れていると認識しています。
消費者の認識を特定の下位次元に細分すると、人間のコピーライターは「わかりやすさ」と「関連性」のスコアは低くなりますが、「ユニークさ」、「信頼性」、「好き」のスコアは高くなります。
デモ 2: 消費者の AIGC の認知と反応
AIGC がマーケティング業界に与える影響は、「供給側」の企業によるマーケティング実践における AI の適用の広さと深さだけでなく、「需要側」の消費者による AIGC の認識と受け入れにも依存します。
AIGCに対する消費者の態度は必ずしも肯定的ではありません。学術界の研究では、消費者には「アルゴリズム嫌悪」の傾向があることがわかっています（Castelo et al., 2019; B. Dietvorst et al., 2018; BJ Dietvorst et al., 2015）。さらに、2022 年 12 月には、ビジュアル Web サイト Artstation で反 AI 生成画像キャンペーンが勃発し、AI 生成コンテンツのすべての主要な分野に広がりました。したがって、AIGCに対する「需要側」の消費者の認識と反応を研究することが特に必要である。
復旦大学経営学部は2023年にAIGCに対する消費者の認知と反応を需要側から探ること、ソーシャルメディアコンテンツにおいて、広告コピーのさまざまな創造的主題が「AI対人間」である場合に消費者からの差別化された反応につながるかどうかの分析に焦点を当てた研究を実施する予定だ。
デモ 2: 消費者の AIGC の認知と反応
消費者はコピーライティングの対象がAIなのか人間なのかを正確に判断できない
• 消費者には、広告コピーが AI によって作成されたのか人間によって作成されたのかを正確に見分ける方法はまったくありません。
消費者は、広告コピーのクリエイティブな主題を正確に区別することがまったくできません。目にした広告コピーが実際に AIGC であるか UGC であるかに関係なく、そのコピーは人間によって作成されたものであると考える可能性が高くなります (57%)。
認識率の観点から見ると、コピーライティング作成対象に対する消費者の平均正認識率は50.1%に過ぎず、消費者が見たコピーライティングが実際にUGCである場合に正しく判断する消費者は57.4%であるが、目にしたコピーライティングが実際にAIGCである場合に正しい判断を行う消費者は42.8%に過ぎない。
• 優れた文章作成スキルと AIGC の使用経験が豊富な消費者は、比較的正確な判断を下すことができます。
さらに分析を進めると、男性消費者（p = 0.03）と比較すると、文章力が強い消費者は、文章力が弱い消費者（p = 0.006）よりもコピーライティングの主題に関して正確な判断ができることが示されています。
さらに、AI テクノロジーに精通しており、AIGC ツールの使用に習熟している消費者は、コピーライティングの主題について正確な判断を下す可能性が高くなります (p < 0.001)。
デモ 2: 消費者の AIGC の認知と反応
AI コピーライティングに対する消費者の品質評価は人間のコピーライティングと大きく変わらない
• AI が生成した広告コピーのコンテンツ品質に対する消費者の評価は、人間が作成した広告コピーのそれと大きな違いはありません。
研究によると、消費者が作成の主題を正確に理解していない場合、AI が生成した広告コピーのコンテンツ品質の評価は、人間が作成した広告コピーのコンテンツ品質の評価と大きく変わらないことが示されています。
ある側面においても、消費者は AIGC の広告コピーのほうが高い評価を持っています。具体的には: AIGC を見た消費者は (AIMC を見た場合と比較して)、広告コピーで推奨されている製品について知りたいという意欲が高く (p = 0.003)、投稿の下にあるコメントを読む意欲も高くなります (p = 0.045); AIGC を見た消費者は (UGC を見た場合と比較して)、投稿で紹介されている製品の内容をより信頼し (p = 0.034)、投稿を転送する意欲が高くなります (p = 0.0)。 46）。
デモ 2: 消費者の AIGC の認知と反応
AIGC が低関与、検索重視、体験重視の製品を推奨すると、消費者のフィードバックはより肯定的になります
• AIGC の広告コピーで推奨される製品が、関与度が低く、検索指向の製品である場合、消費者からのより肯定的なインタラクション反応 (いいね!、コメント、転送) が得られます。
信頼ベースの製品 (ヘルスケア製品や栄養製品など) と比較して、企業が AIGC を使用して検索タイプの製品 (コンピューター、携帯電話、カメラ、その他の電子製品など) を推奨すると、消費者はその製品についてもっと知りたいと考え、購入、いいね、コメントするという強い意欲を示すようになります。
関与度の高い商品（高級品、母子用品、医療美容、自動車など）と比較して、企業がAIGCを利用して関与度の低い商品（日用品、スナック、飲料など）を推奨すると、消費者はその商品についてもっと知りたいと思うでしょう。
信頼できる商品（ヘルスケア製品や栄養製品など）を推奨する場合と比較して、企業がAIGCを利用して体験型商品（旅行、ホテル宿泊、美容院など）を推奨する場合、消費者はより強いコメント意欲を示します。
デモ 2: 消費者の AIGC の認知と反応
「マンマシンコラボレーション」を利用して共同創造し、AIコンテンツに対する消費者の「アルゴリズム嫌悪感」を解消する
• 広告のコピーライティングの主体がAIであることを消費者が思い知らされたり、コピーライティングがAIによるものであると消費者が思い込むと、AIGCが推奨する商品に対する消費者の態度や企業がリリースするAIGCとの交流意欲は著しく低下し、アルゴリズム嫌悪の傾向が強くなる。
具体的には、消費者は、広告コピーの内容が（人間が書いた場合に比べて）AIによって生成されたものであると考えると、その内容の信頼性が低くなり、伝えられる主張の説得力が低くなり、内容に反論する意欲が高まると同時に、その商品について知りたくなくなり、購買意欲が大幅に低下します。
消費者のアルゴリズムによる嫌悪傾向を克服することは、マーケティング シナリオにおける AI の迅速かつ広範な適用を促進するために重要です。
証拠 3: AI が専門的なマーケティング スキルに取って代わる
19% の仕事が日常業務の少なくとも 50% を GPT にさらしています
→ 2023 年 3 月 17 日、OpenAI、OpenResearch、およびペンシルベニア大学の研究論文「GPT は GPT: 大規模言語モデルの労働市場への影響の可能性に関する初期の調査」 (労働市場に対する大規模言語モデルの影響に関する初期の研究) は次のことを示しています: 推定 80% の労働者が少なくとも 10% のタスクが LLM にさらされている職業に属し、19% の労働者がその職業の半分以上のタスクで LLM にさらされているは露出済みとしてマークされます。
AIはキャリアの代替可能性の判断も可能
→ 2023年4月に、苗鎮マーケティング科学院は専門家とAIの二重システム評価に関する比較研究を実施し、中国の広告とマーケティングに関連するさまざまな専攻、職業、階級、専門スキルに対する人工知能の代替可能性を体系的に評価し、具体的かつ定量的な結論を得る予定です。その目的は、「広告およびマーケティング業界における専門スキルの人工知能の代替可能性」という疑問に答え、個人の専門スキルの向上と業界の変化傾向に対する明確かつ効果的なガイダンスと提案を提供することです。
証拠 3: AI が専門的なマーケティング スキルに取って代わる
広告・マーケティング関連専攻の代替性
調査によると、広告とマーケティングの 22 専攻のうち、12 専攻は専門家や AI によって 50% 以上代替可能であると考えられています。
レコーディング アート、アニメーション、電子商取引、絵画、写真、ビジュアル コミュニケーション デザイン、デジタル メディア アート、美術、ジャーナリズム、歴史、経営管理、ドラマ映画およびテレビのアート デザインが含まれます。ChatGPTは、人工知能の代替可能性の比率を与えるだけでなく、各主要な代替可能な具体的なコンテンツと短期的には代替不可能なコンテンツも提供します。
証拠 3: AI が専門的なマーケティング スキルに取って代わる
広告およびマーケティング業界における職業の代替可能性
この調査では、19 の職業のうち 11 の職業が専門家と AI の両方によって 50% 以上代替可能であると評価されていることが示されています。
編集者、画家、グラフィック デザイン、メディア プレースメント、プロジェクト プロセス管理、広告制作、デジタル マーケティング、新しいメディア運営、メディア プランニング、アート、コピーライティングが含まれます。
証拠 3: AI が専門的なマーケティング スキルに取って代わる
広告およびマーケティング関連業界におけるさまざまなポジションと専門的能力の代替可能性
この調査によると、広告マーケティング業界の上級マネージャーほど、人工知能の代替可能性が低くなります。
なぜなら、チーム管理、戦略的思考、リーダーシップ、意思決定能力、社会的関係、リソースの点で、マネージャーのパフォーマンスを人工知能が置き換えることはまだできないからです。
広告やマーケティングにおける専門スキルの人工知能の代替可能性という観点から見ると、認知能力は人工知能に代替される可能性が高く、ソフト能力の代替可能性は低い
専門家評価とChatGPT評価の整合性は高い。
証拠 3: AI が専門的なマーケティング スキルに取って代わる
研究の結論と推奨事項
• 広告およびマーケティング業界に対する人工知能の影響は、ソフトスキルのかけがえのなさをさらに浮き彫りにします
• 企業は、人間と知性のコラボレーションの新しい機能をできるだけ早く開発する必要があります。参考として使用できる 2 つの新しいモデルがあります。
同僚としての人工知能、人間と知性のコラボレーション モデルには次のものが含まれます。
①協調性がある。AIと広告マーケターが連携して、広告の制作と配信の作業を完了します。たとえば、人工知能は広告マーケティング担当者と協力してデータ分析や広告制作を行うことができます。
②対話型。AI は広告マーケティング担当者と対話して、ユーザーのニーズと行動パターンをより深く理解し、より良い広告効果を達成できるように支援します。
③介助型。AI は、広告マーケティング担当者が広告の制作と掲載をより適切に完了するための支援ツールとして使用できます。
たとえば、AI は広告マーケティング担当者のクリエイティブ作成を支援できます。
人工知能がリーダーであり、人間と知性のコラボレーション モデルには次のものが含まれます。
①知的意思決定タイプ。AI は、広告代理店がより適切な意思決定を行うのに役立ちます。たとえば、AI はユーザーのデータと傾向に基づいて市場の傾向を予測し、広告会社がより適切な計画と意思決定を行えるように支援します。
②インテリジェント管理型。AI は広告会社の管理業務を支援できます。たとえば、広告のステータスと効果を監視し、広告会社が広告をより適切に管理できるように支援します。
③インテリジェント制御タイプ。AIは広告配信の制御ツールとして活用できます。例えば、ユーザーデータや行動パターンに応じて、広告配信の目標を制御し、より良い広告効果を実現します。
• 人間と知性のコラボレーションの新しいモデル、よりフラットな新しい組織、より多くの作業を完了するための AI との人間のコラボレーション、新しい分業モデル、およびマーケティングのアウトソーシングの削減が間もなく登場する可能性があります。大規模な国際企業は、集中的な国際マーケティング レイアウトを確立し、対象国の従業員を削減することができます。
AI+マーケティングの6つの分野への応用
マーケティングのデジタル化は 6 つの主要な領域に分類でき、それぞれの領域で AI+ を使用してマーケティングの効果を向上させることができます。
中国のデジタルマーケティング分野における実践経験は世界をリードしており、中国ブランドはデジタルマーケティングを中心とした新たな成長軌道に乗り出している。マーケティングの範囲は非常に広く、マーケティングにおける AI の適用と実践も、マーケティングのデジタル化の区分に従う必要があります。
苗鎮マーケティング科学院は2019年から2022年まで、企業がマーケティングデジタル化の全体目標を認識できるよう「マーケティングデジタルトランスフォーメーション登山マップ」を毎年繰り返し展開し、マーケティングを広告、ソーシャルメディア、コンテンツ、電子商取引、ユーザー成長、イノベーション管理の6つの領域に分け、6つのマーケティング領域における企業のデジタル化への道のりを説明する。企業は登山地図を指標として利用し、現在のマーケティング能力に基づいて適切な道を選択し、デジタルトランスフォーメーション実行戦略を実行することができます。各パスの企業は AI 機能を使用してデジタル機能を加速し、マーケティング効率を向上させることができます。
広告: 有料のマスコミュニケーションである広告は、マーケティング投資の中で最も高価な形態です。広告のデジタル化は、第一に、デジタルメディアの配信、デジタル取引方法および配信方法の採用を含む広告配信モデルのデジタル化であり、第二に、広告のデジタル化に関わる配信、オンラインプロセス、およびインテリジェントな意思決定におけるデータの資産化である。
コンテンツ: コンテンツ運用のデジタル化により、コンテンツの洞察と制作効率が最適化され、高品質のコンテンツの配信効率が向上し、全体的なコンテンツ マーケティング効果が向上し、ブランド消費者エクスペリエンスのクロスチャネル管理を通じてブランド エクイティが強化されます。
ソーシャル メディア: ソーシャル メディア マーケティングは、大量のコンテンツの配信に基づいており、消費者の相互作用を刺激し、ブランドと消費者の間に効果的なコミュニケーション チャネルを構築します。ソーシャル メディア マーケティングのデジタル化の中核で、人材、自社メディア運営、ソーシャル メディア プラットフォーム運営、消費者のデジタル インサイトをカバーします。
電子商取引: 企業販売のオンライン チャネルは当然デジタルです。電子商取引における企業の正確な方向性を提供し、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供し、さらに人々をリダイレクトし、コンバージョン効果を向上させるためのデータ サポートを提供します。また、メンバーを通じてブランド所有の消費者デジタル データにアクセスすることもできます。
実稼働システムは、他の分野のマーケティングにデータを強化し、クロス e コマース プラットフォームの運用ツールにフィードバックして、e コマースの全体的な運用効率を向上させます。
ユーザーの増加: ユーザーの増加は消費者に直接つながる重要なリンクであり、特にデータのコンプライアンスと監督がますます厳しくなり、これを評価するブランドがますます増えています。ユーザー増加のデジタル化により、ユーザーの承認とデータを合法的に取得し、洗練された階層化された操作を通じて、すべてのチャネルを通じて消費者に直接接続してリーチし、各ユーザーに、より完全でパーソナライズされたサービスとユーザー エクスペリエンスを提供できます。
イノベーション管理: 機敏性、革新性、ユーザー指向は、企業パフォーマンスの発展を推進する重要な要素であり、企業は機敏なイノベーションを通じてのみ新たな推進力を得ることができます。新しいテクノロジー手段をより適切に統合して使用し、すべての関係者間の効果的なコラボレーションを促進し、イノベーションの成功率とイノベーションの効率を向上させます。
AI+マーケティングの6つの分野への応用
さまざまな分野におけるAI+の優先適用シナリオ、利用可能なシナリオは異なります
AI+ 広告アプリケーションのシナリオ
広告における AI の優先シナリオは、広告インテリジェンス、広告クリエイティブの生成、広告のコピーライティングです
AI+広告の実践事例
広告主は広告クリエイティビティのハイライトとして AI テクノロジーを積極的に採用しています
• アプリケーションの方向性: 動画広告クリエイティブ
• 応募事例：コカ・コーラ社2023年3月「マスターピース」クリエイティブ広告
• 事例説明：この広告はAStable Diffusionを利用して制作されており、実写撮影、3D制作、AIペイントが一括して完成します。有名な絵画と現実を統合したこの作品は、架空の美術館で、美術コレクションが疲れた学生たちに「インスピレーションの水」、つまり冷たくて爽やかなコカ・コーラを届ける方法を議論していることを示しています。実際のシーンの撮影、デジタル特殊効果、AI テクノロジーの組み合わせにより、さまざまなスタイルの有名な絵画に命が吹き込まれ、時代、地域、文化を超えて、コカ・コーラの多様で創造的な「リアル マジック」ブランドの精神を一般の人々に伝えます。
• 適用方向: イメージ広告クリエイティブ
• 適用事例：2023年4月のFliggyの地下鉄広告
• 事例説明：「今年のメーデーに何をするか」をテーマにした広告で、AIペイント機能を活用して観光名所を演出するもので、通常の風景写真と比較して、
AI 絵画に純真さとロマンスを加えると同時に、AI の熱狂の波にも追いつきました。AI が架空の旅行先をマッピングします。空飛ぶ豚
WeChatの公式パブリックアカウントは、AI印刷ポスターのストーリーを伝える記事「1時間、FliggyはAIを使って1,000枚の印刷広告を作成しました！」を公開した。同時に、Weibo は #飞猪AI广告打热论论# というトピックを立ち上げました。
• アプリケーションの方向性: 動画広告クリエイティブ
• 活用事例：KFC 2023年5月広告「初体験とAIの対話」
• ケースの説明: ビデオ広告の中で、ブランドの広報担当者 Zhu Yilong は AI に「一目惚れの味は何ですか? 高揚感の味は何ですか? 決して忘れられない味は何ですか?」と尋ねました。朱宜龍氏はAIの回答を否定した後、AIと理解を共有し、ケンタッキーフライドチキンの新商品を紹介し、最後に「AIでは感じられない、人間が作った味」を表現したこの広告は、AIの要素を活用しており、熱い議論と注目を集めた。
AI+広告の実践事例
メディア企業と代理店企業は AI ツールを使用してサービスを最適化し、広告製品を革新します
• アプリケーションの方向性: 広告クリエイティブの生成
• 応用例: Meta は 2023 年 5 月に人工知能サンドボックス ツールを発売します。
• 事例の説明: Meta の人工知能サンドボックスには、テキスト変更、背景生成、画像表示の 3 つのツールが含まれます。テキストのバリエーションを使用すると、広告コピーの複数のバージョンを生成できるため、広告主は特定の視聴者に最適なバージョンを選択できます。背景の生成は、広告主がテキストを入力して広告素材の背景として使用できる画像を作成するのに役立ちます。「ニューヨーク市のぼやけた街路」や「ぼやけた雪山の抽象的な高品質」などのテキストは、対応する背景画像を生成でき、画像表示により、広告主はメタ プラットフォーム上で画像のサイズを自動的に調整できます。Instagram のメイン フィードであるストーリーとリールに広告を投稿したい場合は、写真を提供するだけで、AI ツールが写真のアスペクト比を自動的に調整できます。
• アプリケーションの方向性: AI 会話型広告
• 応用例: Microsoft、Google が生成 AI で広告を導入
• 事例の説明: 2023 年 3 月 29 日、Microsoft は「Bing チャットに広告を挿入しようとしている」と述べ、2023 年 4 月 20 日、フィナンシャル タイムズ紙は、Google が将来的に自社の広告事業に生成 AI を導入する予定であると報じました。現在、Google は広告事業で AI を活用し、ユーザーに製品の購入を促す簡単なプロンプト (プロンプト) を作成しています。
• アプリケーションの方向性: インテリジェントな広告、正確な広告
• 適用事例: Focus Media のインテリジェントなマーケティングと正確な配信
• 事例説明：Focus Mediaは2021年の年次報告書の中で、同社はデジタルかつインテリジェントなマーケティング能力の向上を続けていると述べており、現在はクラウドオンラインプッシュを実現し、ほとんどの画面をモノのインターネットに接続し、画面の再生状況を遠隔オンライン監視することを実現している。同時に、同社はビッグデータに関する継続的な詳細な分析と研究、および天猫（Tmall）などのプラットフォームとの連携を通じて、さまざまな建物やコミュニティの消費者の消費ニーズやブランドの好みに応じて、顧客が正確かつ効果的な配送を実現できるよう支援し続けている。
• アプリケーションの方向性: 業界効率化ツール
• 適用例: BlueFOCUS AIGC ツール マトリックス
• 事例の説明: 2023 年 3 月、BlueFocus は「AI Xiao Creation」ツールのリリースを正式に発表しました。ブルーレーベルは4月、クリエイティブデザイン、企画書作成、コピーライティング、短期従業員に関連する4件の外注費を停止し、業界内で激しい議論を巻き起こした。BlueFocus は独自のアプリケーションの構築に重点を置いています。BlueFOCUS AIGC ツール マトリックスは、マーケティング シナリオを強化し、効率を向上させ、再構築します。インダストリーモデルとアプリケーションレイヤーの革新に焦点を当て、クリエイティブ素材の制作、広報宣伝、バーチャルヒューマンコンテンツ、バーチャルライブブロードキャストなどのビジネス、および顧客とのパイロット協力で多くのプロジェクトが実施されています。
AI+ コンテンツの適用シナリオ
コンテンツの AI 優先シナリオは、コンテンツのタグ付け、画像生成、テキスト生成です。
AI+ コンテンツの実践事例
歌、TVC、ポスター、アニメ、シーン、モデル...
AI+ コンテンツの実践事例
歌、TVC、ポスター、アニメ、シーン、モデル...
• アプリケーションの方向性: シミュレーション モデル
• 適用事例：オランダ企業 Lalaland.ai AI モデル
• 事例の説明: 2023 年 3 月、アメリカのジーンズ ブランド Levi Strauss & Co は、オランダの人工知能企業 Lalaland.ai と提携すると発表しました。
人工知能を通じてさまざまな体型、肌の色、年齢のデジタルモデルを生成し、製品を展示する協力が行われ、今年下半期にテストを開始する予定だ。AI モデルのカスタマイズ プロセス: まず、髪型、体型、サイズ、肌の色などのパラメーターを選択し、ポーズ、感情、その他のオプションを指定します。その後、ソフトウェアのページ上で、AIモデルに基づいて対象となる衣類のデザインを実行したり、実際のサンプルをカットすることなく衣類ファイルをAIモデルにインポートしたりして、最終的なデザインを検証した後、3D衣類の販売ページを生成することができます。
• アプリケーションの方向性: ブランドのパーソナライズされたコンテンツの生成
• 適用事例：スタートアップ企業 Typeface ブランドコンテンツモデル + コンテンツレビューアルゴリズム
• 事例の説明: 人工知能テクノロジーは、ビッグデータ分析と機械学習を通じてマーケティングの精度を向上させることができます。2022 年に設立された Typeface のスタートアップ製品は、企業のブランド ポジショニングと視聴者の目標に基づいて、大手ブランド向けにパーソナライズされたテキストと画像コンテンツを作成することです。一般向けの一般的なコンテンツ生成とは異なり、Stable Diffusion を直接呼び出しても、ブランドのトーン性やコンテンツの制御性に関する大手ブランドの要件を達成することはできません。(不正確なコンテンツ、盗用されたコンテンツ、攻撃的なコンテンツなどのブランド イメージの安全性の問題があります)、Typeface は、ブランド固有のモデルとコンテンツ レビュー アルゴリズムのパーソナライズされたトレーニングを通じて、大手ブランドが上記の問題点を解決できるよう支援します。
AI+ ソーシャル メディア アプリケーション シナリオ
ソーシャル メディアの AI 優先シナリオは、ソーシャル メディア グラフィック コンテンツの生成、ソーシャル メディア ストリーミングの自動化、ソーシャル メディア インテリジェントな洞察です。
AI+ソーシャルメディア実践事例
AI をソーシャル メディア マーケティング活動、インテリジェントな洞察、世論の管理と制御に統合します。
AI+ソーシャルメディア実践事例
ソーシャルメディアデータ分析による消費者とのパーソナライズされたインタラクション
AI+ eコマースアプリケーションシナリオ
電子商取引の AI 優先シナリオにより、AI モデル、インテリジェントなデジタル ヒューマン カスタマー サービス、インテリジェントなオペレーションの効率が向上します。
AI+ eコマース実践事例
AIを統合したプラットフォームで運用ツールや最適化アルゴリズムを開発
• アプリケーションの方向性: インテリジェントな操作により効率が向上
• アプリケーションケース: EコマースSaaSサービスプロバイダーShopifyがChatGPTを統合
• 事例説明: Shopify は、グローバルな電子商取引小売業者向けに電子商取引プラットフォーム サービスを提供する SaaS 企業で、電子商取引 Web サイトの構築、保守管理、物流と輸送、プラットフォームの支払い、その他の電子商取引の運用プロセスを提供します。2023 年 3 月 1 日、Shopify は、ChatGPT の統合を先導し、インテリジェントな顧客サービス (チャット ロボット) をアップグレードし、消費者がパーソナライズされた推奨事項を作成できるようにし、販売者が対話時間を節約できるようにしました。さらに、ChatGPT は、プラットフォームの製品レビュー データ分析、タイトルとキーワードの最適化、マーケティング コピーライティング、インテリジェントな Web サイトの開発とプログラミング、その他の機能も提供し、販売者の業務効率と消費者エクスペリエンスを効果的に向上させます。将来的にChatGPTが国内に導入されると、商品を検索した際に複数の検索結果が表示され、答えは1つしかないなど、ECやEC代行業務の現場に大きな変化をもたらすことが予想されます。ChatGPTは、ユーザーの購買習慣や行動データに基づいてより適切な製品を推奨し、プラットフォームと消費者のニーズのマッチングを強化し、ユーザーのプラットフォームへの粘着性を高め、サービスプロバイダーの競争障壁を構築します。
• 応用例: スマートな製品の推奨
• 応用例: 買う価値のあるもの - アルゴリズムの最適化
• ケースの説明: What's Worth Buy は、「何千もの人、何千の顔」レコメンデーションと検索アルゴリズムの最適化を継続しており、ユーザーの行動シーケンス特性の強化、より多くの肯定的および否定的なフィードバックの追加、融合式の最適化などの取り組みを通じて、システム推奨の多様性と検索の精度を強化し、より豊富な消費意思決定コンテンツをユーザーに提示し、ユーザーのコンテンツ取得エクスペリエンスを向上させます。2022 年の第 4 四半期から、「買う価値のあるもの」では、AIGC によって生成された写真や製品のハイライトなど、より多くのコンテンツが試行されます。会話型のユーザー意思決定シナリオを調査して構築し、会話型ロボット アシスタントを導入して、適合性の高い製品とコンテンツの推奨結果を提供し、ユーザーの消費意思決定の効率を向上させます。
AI+ eコマース実践事例
AIバーチャルヒューマンがライブEC配信現場の効率化に貢献
適用方向: 仮想アンカー
応用例: シリコンベースのインテリジェンスのシリコンベースのデジタルライブブロードキャスト
事例の説明: Silicon Intelligence は、Tencent が人工知能の分野に多額の投資を行っている唯一の AIGC テクノロジー企業です。「炭素ベースの生活のシリコン化」を目標に、デジタルヒューマン+AIGCの革新的なアプリケーションと生産シナリオに焦点を当て、より人間に近く、パーソナライズされ、学習に優れたデジタルヒューマンアプリケーションソリューションを実現します。デジタルヒューマンライブブロードキャストプラットフォームとシリコン言語ショートビデオプラットフォームは、現地生活ライブブロードキャスト、商品を含む電子商取引ライブブロードキャスト、越境電子商取引などの分野で広く使用されており、Douyin、Kuaishou、ビデオアカウント、タオバオ、Tmall、Pinduoduo、JD.comなどの国内のビデオおよび電子商取引プラットフォームに適用でき、海外のビデオプラットフォームもサポートしています。
アプリケーションの方向性: インテリジェントな操作による効率の向上
事例事例：Qingmu Co., Ltd.の電子商取引インテリジェントシステム
事例の説明: 株式会社Aokiは、Aliデータチームと協力して、データアプリケーションソリューションを共同で検討し、教育データモデルを作成および最適化し、電子商取引業務の効率と有効性を向上させました。現在、データベースの商品運営、データベースの交通運営、フルリンクデジタルマーケティング、データベースのクラウド運営、データベースの顧客管理のためのデータアプリケーションシステムが確立されています。ブランドオーナーの個別のニーズに応じてシステム統合を実行し、フルリンクの包括的なITソリューションと自社開発の複数のITシステムを提供します。
AI+ ユーザー増加のアプリケーション シナリオ
ユーザー成長のための AI の優先シナリオは、インテリジェントな顧客サービス、顧客分析、サービス評価です
AI+ユーザー増加の実践事例
AI ロボット サービスはブランドのコスト削減と効率の向上を支援します
• アプリケーションの方向性: インテリジェントな顧客サービス
• 適用事例：松国旅行社のAI対話ロボット
• 事例の説明: Songuo Travel は中国で有名なバイクシェアリングブランドで、ユーザー数は約 5,000 万人、1 日の注文数はピーク時に 300 万件に上ります。ビジネスの成長に伴い、ユーザーにサービスを提供していく過程で、サービス規模、サービスコスト、対応スピードなど、従来の人材ソリューションでは解決できない課題に直面する中、AI技術と業務統合機能を活用して多ラウンド対話ロボットを構築し、コスト削減と効率化を実現します。もともと多数あった手動のカスタマー サービス リンク (ユーザー ID の確認、注文の確認、返金の申請など) はセルフサービス処理を実現し、ユーザーの問い合わせを 24 時間正確に識別して数秒で応答し、ロボットの問題解決率とインテリジェントな相談の割合を向上させ、長年悩まされてきた「シングルラウンド インタラクション」の問題を解決し、コストを削減し、サービス チームの効率を向上させます。10 人の手動カスタマー サービス担当者の解放を実現し、年間約 200 万人件費を節約します。
AI+ユーザー増加の実践事例
AI は顧客の洞察、サービス、評価をサポートし、調査レポートを直接作成します
AI+ イノベーション管理のアプリケーション シナリオ
イノベーション管理のための AI 優先シナリオには、インテリジェントな需要分析、新製品機会の発見、仮想サンプル設計が含まれます
AI+ プロダクト イノベーションの実践事例
AI を使用して新製品を設計し、仮想製品を生成し、新製品を発見します
• アプリケーションの方向性: 仮想サンプル設計
• 適用事例：Nike AR シューズフィッティングソフトウェア Fit アプリ
• 事例説明: AI 人工知能の応用では、多くのナイキ スニーカーで AI のデザインサンプルが見られ、靴の形状やコンセプトのデザイン出力に加えて、色や詳細なラインやパターンも AI が自動的に構成できます。AIにより迅速に生成された仮想モデルとサンプルを基に、現実のコスト削減と効率化を実現します。ナイキは、コンピュータ ビジョンに基づく AR シューズ テスト ソフトウェアである Fit アプリをリリースしました。これにより、消費者は、正確なインテリジェントな計算を通じて自分の足のサイズに最も適した靴を選ぶことができます。関連データも、次回の消費者の購入決定の参考のために保持されます。この技術は、ナイキが買収したイスラエルのコンピュータービジョン新興企業の技術に依存している。
AI+ プロダクト イノベーションの実践事例
AI を使用して製品パッケージをデザインすることは、すでに非常に一般的なアプリケーションです
• アプリケーションの方向性: 新製品コンセプトの探求、新製品の機会の発見
• 適用事例: Miaozhen システムの新しいコンセプトの探査プラットフォーム
• 事例説明: Miaozhen System が開発した新コンセプト探索プラットフォームは、ブランド業界の新製品や新コンセプトに関するネットワーク全体の世論を監視し、業界の傾向と機会を迅速に把握します。人、時間、コンテキスト、興味の次元を組み合わせることで、ブランドが新しいコンセプトを想像し、新しい機会を特定するのに役立ちます。最も潜在的な製品コンセプトの組み合わせを生成できるだけでなく、ビッグデータのテキストトレーニングを通じて宣伝コピーを直接生成することもできます。
AI は個人に力を与え、規模の経済を実現し、マーケティング効率を向上させます
サービス産業の代表格はマーケティングですが、AIはサービス産業に革命をもたらします。
前回の産業革命では、科学的管理により、数千の小規模作業場が統合されて標準化された生産を行い、大規模な生産・製造効果を形成し、それによって個人労働を大規模工場に置き換え、製造業に全面的な影響を及ぼした。
現在、マーケティングを含むサービス業は個人の能力や経験に依存しており、規模効果に乏しく、世界最大手の会計事務所や法律事務所は製造業に比べればはるかに小規模です。
AI テクノロジーを活用することで、将来の企業は「スーパー従業員」を生み出す可能性があり、その個人の能力や経験が AI によって大幅に強化され、以前は想像もできなかった作業タスクを完了できるようになります。
AIによってサービス業の工場が建設でき、頭脳労働の機械化が実現する。マーケティングを含むサービス産業の企業は、規模の経済を達成するためにAIテクノロジーに依存して「サービス組立ライン」を形成することになるでしょう。
AI 戦略を策定するには、企業はまずマーケティング シナリオに基づいて社内の頭脳労働を分解し、どのリンクを AI で完了できるかを判断し、次にワークフローとコラボレーション モードを再構築して AI と連携して生産性を向上させ、マーケティング効率を向上させる必要があります。
——Minglue Technology 創設者、会長兼 CEO、Wu Minhui 氏
企業は AI を活用してマーケティング能力を向上させるにはどうすればよいでしょうか?
AI アプリケーションの実装パスは、フル活用、マインドシェアリング、インテリジェント変革、組織進化の 4 つの段階に分けることができます。
企業はどのようにして適切な AI モデルを導入できるのでしょうか?
トレーニング データに基づいた 3 つの要素に基づいて意思決定を行い、さまざまなモデルがさまざまなタスクに対応します
トレーニングデータは重要です
• モデルの種類に関係なく、モデルの効果には自然で高品質のトレーニング データが不可欠であり、専門的なドメイン タスクに対応できるようにするには、一般データ、対話データ、ドメイン データ (業界知識ベースなど)、および効果フィードバック データに関するトレーニングが必要です。
• LLM+ローカル知識の効果を実現するには、Finetune を使用することをお勧めします。これは、コスト効率、強化されたモデル汎化能力、および累積効果の点で優れています。
• 汎用の大規模モデルは、特殊なドメイン データでトレーニングされた後でのみ、垂直ドメイン タスクに対応できる可能性があります。
企業はどのようにして適切な AI モデルを導入できるのでしょうか?
一般的な大規模モデルの機能に基づいて、アプリケーション シナリオと企業の条件に従って業界または企業のモデルを構築します。
→ 企業の規模や種類が異なれば、AI アプリケーションの実装方法やモデルの採用方法も異なります。一般的な解決策を使用するかどうかは、それぞれの状況に応じて決定する必要があります。
→ 2B マーケティングのビジネス シナリオの使用については、作業タスクから開始し、製品を大規模なモデルと統合して、適切な規模のモデルを呼び出すことをお勧めします。
→ 一般モデルとインダストリーモデルは長期にわたって共存発展していく
→ 垂直分野における大規模インダストリ モデルのトレーニングの最適化は、一般的な大規模モデルに基づいた微調整の恩恵を受けます。つまり、2 つの教師あり微調整 (Supervised Fine-Tuning、SFT)、つまり命令微調整 (Instruct Tuning) と人間のフィードバックに基づく強化学習 (RLHF) です。
→ ビジネスに近いデータセットで微調整を実行し、豊富な「ドメインプロフェッショナルモデル」を使用して、専門分野の複雑なタスクをより適切に完了します。
→ データセキュリティ、高い費用対効果、優れた結果を備えたアダプティブモデルサービスパートナーと協力して、開発コストを削減し、独自のマーケティングを強化します。
企業はどのようにして AI の競争上の優位性を獲得できるのでしょうか?
競争上の優位性は、差別化されたカスタマイズモデル、戦略的投資、データ知識の蓄積、ビジネスシナリオの選択などから生まれます。
