今日のアイキャッチの写真は前に撮影した実家の犬の写真を加工したものです。
この写真は笑ってるみたいな顔してるのでお気に入りです。
1限目：マーケティングAIについて
2限目：AIの強み・弱み
3限目：AIの未来「技術編」について
4限目：AIの活用事例・AdobeのAIについて
5限目：AIでの業務について
今日教わったこと
・WEBマーケティングの未来はAI
・MA（マーケティングオートメーション）
→顧客開拓におけるマーケティング活動を可視化・自動化するツール。 見込み顧客のデータを一元管理し、業務の効率性を高めている。
それをAIにやってもらえば大幅に効率化できるのではという話
▼AIに仕事を奪われるのではという話について
・全ての仕事がAIに替えられるわけではない
→AIはデータの収集や分析を得意としているが、企画を一から立案したり、詳しくまで人の行動理由を考えたりする力はない
・とはいえAIが上回っている部分が沢山あるのは事実なので、変化に対応する必要がある。
・自動化できない創造性や戦略的思考など、人間の持つ強みを生かす考え方が重要
・具体的には、
・一連のマーケティング業務を経験する
→まず体験しないとというところ。マーケティングもわかるデザイナーに価値があるし、幅広く経験することで自分の得意分野や興味を見つけることにつながる
・Webマーケターをマネジメント、ディレクションする立場になる
→マーケティングをやるということは次第にマネジメントやディレクションの役割を求められることもあるし、それがキャリアを高めることに繋がる
▼そもそもAIとは
・ルールベース型AI：人間が「こう来たらこう返す」というルールを決めて、それを一つずつコンピューターに教えこんで処理させていくタイプ
例）沢山の画像の中から猫を判別させたい場合、耳・目・口などの特徴とこれと一致したら猫と判断してと人間が教える
・機械学習型AI：答えを出すために着目する特徴だけ人間が指定して、その特徴を判断に使う際のルールは機械自身が見つけてくれるタイプ
例）耳と目とひげに着目せよと指示したうえで、画像に猫かどうかのタグ付けだけしてあげて渡せばじゃあ耳と目と髭がどうだったら猫なのかというとこは学習して判断してくれる
・ディープラーニング型AI：答えを出すために着目する特徴すら機械が抽出してくれるタイプ。データを渡せば勝手に学習してどんなルールで判断するかまで見つけてくれる。
例）沢山の写真を渡せばそこから特徴を見出してどう判断するかまで考えてくれる
・AIは言語処理、音声処理、単純作業、画像認識、機械制御、推論が得意
・逆に、ゼロの状態から新しいものを生み出したり人の気持ちを扱う仕事が苦手なので「クリエイティブな仕事」が無くなることはない
・AIができること苦手なことを理解して、できることは任せて苦手なことは自分のスキルを伸ばす。そのうえでマーケティング力も身に着ければ武器になる
・パーソナライズ：顧客一人ひとりに最適な形で情報を提供すること、またはその手法やしくみ
今までは「文章に個人名を入れる」程度だったものが、検索結果にその人が欲しがりそうなものを的確に表示したりなど進化してる
・パーソナライズは便利な一方、消費者は自分の情報がどこからどれだけ取られているのか不安になる。
いきなり知らない企業から自分の名前が入ったDMが来たら不安になるし、そこそこ使ってる企業からのDMで名前が入ってないと冷たく感じる。情報の送り手と受け手のより感を測って「人の心を動かす力」が必要
・AIは複数例のチューニングや過去の事例と照らし合わせて何かを予測することが得意だが、0から生むことは難しいのでそこをクリエイターが担ってお互いを高めあう存在になれればいい
▼ここ数年の実例
・「ADVANCED CREATIVE MAKER（アドバンストクリエーティブメーカー）」
→電通が提供しているバナーやコピーの自動生成ツール
・「極予測AI」
→サイバーエージェントの広告効果予測AI。配信中の既存クリエイティブで最も効果が出ているものと、新規クリエイティブの効果予測値を競わせ、効果予測値が既存1位を上回ったもののみが広告主に納品される。
・「感性AI」
→感性AI株式会社が提供している感性を定量化するAI。他にIでイメージを分析するツール「感性AIアナリティクス」、AIでアイディアを創造するツール「感性AIブレスト」がある。
・「cre8tiveAI（クリエイティブAI）」
→株式会社ラディウス・ファイブが提供するAIによる画像・動画の編集加工、および素材生成を行うツール
▼じゃあAdobeはどうなの…
・「ファイアフライ（Firefly）」
Adobeが提供するテキストや入力情報からコンテンツを作り出すAI
・Illustrator：簡単なテキストプロンプトから編集可能なベクターグラフィックを生成する。拡大、縮小、再配色、グラフィックの個々の部分の編集などが可能。
・Photoshop
・生成 AI: 画像の内容を壊すことなく追加・拡張・置き換え・削除などを行う。
・ジェネレーティブ塗りつぶし: 画像の特徴を解析し、自動的に画像の編集や修正を行うことができる。
・被写体を選択: 少ない作業で写真の主要な要素を分離できる。
・背景の追加: 写真に好みの背景を追加できます。
・Lightroom：撮影が難しい照明条件下で撮影した写真からデジタルノイズを除去する
・Premiere Pro：読み込んだ動画の音声を AI が自動認識してテキスト化する
・After Effects
・コンテンツに応じた塗りつぶし: 動くものに対して AI が自然に塗りつぶす。
・スピーチを強調: AI を活用して音声の品質を向上させる。
・オーディオクリップの自動分類: オーディオクリップを自動で分類する。
・Depth Scanner: 自動深度推定のための人工知能ベースのプラグイン。
・Adobe Express
・テキストから画像の生成・テキスト効果の生成
・静止画像からビデオ、3D、ブラシ、ベクター、テクスチャなどのクリエイティブな素材の編集および生成
・このようにAdobeも沢山AIを取り入れてるのでまずは使い慣れることが求められる。どんどん使おう。
▼AIがますます活用されていくと考えられてる事例
・DM：顧客に合わせて内容やタイミングをカスタマイズして送る「パーソラナイズDM」これを紙でも送る。
紙：手元に残って目に留まる、手触りや香りといった五感に訴えることもできる、時間が経っても見てもらえる、本人だけでなく家族にも見てもらえるメリットがある
・広告：ある程度ルールを設定したら実際の運用はAIに任せれば遥かに少ない工数で正確に作業を遂行できるのでリスティング広告において活用されている。
ディスプレイ広告においては、媒体ごとの配信最適化やDSPと呼ばれる配信プラットフォームなどにAIが取り入れられている。
・SEO：oogle自身がRankbrain（ランクブレイン）と呼ばれるAIを順位決定のアルゴリズムに活用している。
・アクセス解析：分析レポートの自動化などにAIが活用されているケースが多い。
Googleアナリティクスはアクセス解析データと連携させた大量のデータを人工知能が分析して課題を発見し、課題ごとの改善方針提案まで全て自動で行ってくれる
・WEB接客：特にAI活用が進んでいるのはポップアップ表示。ユーザーの属性・閲覧ページ・購買履歴など様々な指標に応じて最適なポップアップを出しわけて、成果を最大化することができる。
・マーケティングオートメーション：マーケティング業務を自動化することで、業務効率化や生産性の向上を図る。AIを搭載していれば人間には不可能なレベルの細やかなデータ分析から施策の提案まで実施するし、最終判断は人間が行える。さらなる業務の精度向上と業務の効率化が進められる。
↓具体例
・アドビ社のMarketo Engage（マルケト エンゲージ）
・SATORI社のSATORI（サトリ）
・データX社のb→dash（ビーダッシュ）
・セールスフォース社のSalesforce Pardot（セールスフォース・パードット）
・株式会社ブレインパッドのProbance（プロバンス）
・Markefan社のMarkefan（マーケファン）
・コーディングにおけるAI活用
まだまだ品質はビジネスとして使えるレベルではないが、自動コーディングサービスはこれからどんどん性能を上げていくことが考えられる
いつかコーディングをAIに任せて、他のスキルを身に着けられるような時代も来るが、完成品をカスタマイズできないのでやっぱりコーディングできないとね
特にデベロッパーツールは使えないとね
【「設計力」は人間の力が必要！】
クリエイターやマーケターが広告の全体を設計し、その設計に基づいてAIがパーツを制作するというように役割が変化していくと考えられるので、設計力を身に着けることが大事になっていくのでは
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