ChatGPTの登場により、生成AIに世の中の注目や期待が集まっています。生成AIは、文章や画像、動画の生成など、多岐にわたる活用が期待でき、最近ではAIによって生成されたモデルがCMに起用されるなど、企業による活用も進んでいます。
デジタルマーケティングにおいても、生成AIはマーケティング施策の速度や精度を高められる手段として期待されており、アジアNo.1*1【G2 Spring 2023】で「Mid-Market＆Small Business Market Leader」を獲得（アジアエリア）エンゲージメントツール「MoEngage」にも先駆けて生成AI機能がリリースされました。
本記事では、生成AIがマーケティングに与える影響や、MoEngageに搭載された生成AI機能で、具体的にどのようなことができるのかを詳しくご紹介します。
生成AIとは？
生成AIとは、コンピュータが学習したデータを元に、新しいデータや情報をアウトプットする技術です。文章生成をはじめ、画像生成、動画生成、音声生成など、さまざまなクリエイティブを生み出すことができます。
2022年11月にリリースされたOpenAIのChatGPTが注目を集めた後にも、GoogleのBardなどさまざまな生成AIツールが登場しており、今最も期待されるテクノロジーの一つといえます。
世界経済や金融情報を配信するBloomberg社は、生成AIの市場規模が2023年現在の400億ドルから、今後10年間で1兆3000億*2参考：Generative AI to Become a $1.3 Trillion Market by 2032, Research Finds｜Bloombergドルへと飛躍的に成長する見込みであることを発表しています。また、同レポートでは生成AIツールに対する需要の高まりにより、新たに約2,800億ドルのソフトウェア収益が増加する可能性があることも予測されています。
日本国内の生成AIの活用状況
日本国内においても、生成AIの登場は、テレビやネットニュースなどのメディアで大きく報道され注目を集めました。実際に企業による業務活用も進んでおり、帝国データバンクが2023年6月に国内の1,380社を対象に行ったアンケートでは、下図のとおり約9％の企業がすでに活用している、約50％以上の企業が活用を検討していると回答しています。これらの市場動向から、今後ますます生成AIの導入が加速化していくことが予想されます。
ChatGPTの活用にあたって情報の信憑性や情報漏洩リスクを問う声もありますが、「アイディアに困った時に使う」「相談する先が増えた」など、ポジティブな声も多く挙がっています。
生成AIがマーケティングに与える影響
それでは、生成AIは日々のマーケティング活動にどのような影響を与えるのでしょうか。
主なメリットとして、生成AIがパーソナライズされたコンテンツを簡単に作成し、工数や費用を節約できることが想像されますが、その他にも期待できるポジティブな効果について以下にまとめました。
コンテンツアイデアの立案
顧客の注目を集めるコンテンツには、新しいアイデアや豊かな発想が求められます。ChatGPTやBardなどの生成モデルでは、対話を通し、自分自身では思いつかなかった新しいアイデアを提案してくれます。
キャッチコピーやコンテンツの企画など、アイデアに迷ったときの相談先の一つとして活躍してくれるでしょう。
多様なコンテンツを生成
生成AIは、文章、画像、画像などさまざまな種類のコンテンツを生成できます。それによって、日々のマーケティング活動に活用できるSNSの投稿文やオウンドメディア記事やメルマガ作成、PR画像・動画などを作成できます。
生成AIの活用は、コンテンツ作成にかかる時間とリソースを最小限に抑え、発信までの時間を短縮することができます。
コンテンツの品質向上
前述したように、マーケティング担当者自身では思いつかなかったアイデアや発想でコンテンツ生成ができるようになるため、コンテンツ全体の品質向上につながります。
また、生成モデルは定期的にアップデートされるため、コンテンツ生成の品質も高まることが期待されます。例えば、ChatGPTが持つ知識は2021年9月までの情報でしたが、OpenAIはX（Twitter）にて「精度を上げるためにインターネットから最新情報を収集している」ことを公表しました。これに、今後は検索エンジンBingを使用して最新の検索結果をベースに回答していくなど、精度向上が期待されています。
新規コンテンツ作成はもちろん、古い情報を最新情報に変えるなどといった既存コンテンツの改善にも生成AIを活用することができます。
コンテンツをパーソナライズできる
生成AI は、個々のユーザーに関する情報や嗜好を学習し、それに基づいてパーソナライズされたコンテンツを生成することができます。これにより、単なるコンテンツ生成ではなく、開封率やコンバージョン率などのKPIを意識した、ユーザーの興味を引く可能性が高いコンテンツが生成できるようになります。
また、生成AIがメッセージを送る相手を認識し、相手の属性や行動を学習すると、一貫性のあるコミュニケーションが可能となります。
MAツール「MoEngage」に生成AI機能がリリース
広告やSNSの投稿文だけではなく、ユーザーとコミュニケーションを行うためのプッシュ通知やメール、SMSなどメッセージも重要なマーケティングコンテンツです。
日々メッセージ配信を行っているマーケティング担当者の中には、「パーソナライズされたメッセージが配信できていない」「コンテンツの作成に時間がかかっている」などといった課題を感じている方も多いのではないでしょうか。
そんな中、MAツール「MoEngage」では、カスタマーエンゲージメントを考慮したコンテンツを生成することができる「Merlin AI」をリリースしました。以下では、MoEngageがどんなツールなのか、「Merlin AI」でどのようなことができるのかをご紹介します。
MoEngageとは
MoEngageは、AIを活用した高度なパーソナライズ機能が多数搭載された、カスタマーエンゲージメントツールです。
アプリ/Web/メールなどのクロスチャネルシナリオはもちろん、自動セグメント作成や自動シナリオ最適化など、One to Oneマーティングを強力に推進する機能がノーコードで利用できることがMoEngageの強みです。
生成AI「Merlin AI」とは
OpenAIの開発モデルを採用した「Merlin AI」は、単なる生成系AIとは違い、ツール上に蓄積されている過去のパフォーマンスから顧客のエンゲージメントを高めるためのコンテンツを生成することができます。
具体的にどのようなことができるのか、Merlin AIの特徴とメリット5つをご紹介します。
1. クリックでコンテンツ生成
ツール上で簡単にコンテンツを生成することができます。
例えば、プッシュ通知のメッセージ内容を生成するために、ChatGPTやBardなど他のブラウザを立ち上げることなく、ツール上で操作から配信までの一連の作業を行うことができます。これにより、過去のキャンペーンやユーザー情報など機密情報を、生成AIツールに共有するリスクを抑えることができるメリットもあります。
2. ニーズの高いキーワードを選定
これまでのキャンペーンの効果に基づいたキーワードの選定*3精度を上げるためには一定のデータ量が必要となります。ができます。
例えば、キャンペーンのキャッチコピーを生成する場合、過去に高いエンゲージメントやコンバージョン目標を達成したキーワードを追加することができ、逆にパフォーマンスが低かったキーワードは自動的に排除される仕組みとなっています。
3. 文脈や口調を理解
特定のトーンでコンテンツを作成、または変更することができます。
ツール上で「フォーマル」「カジュアル」のように、自社サービスの雰囲気やターゲットに合わせて、メッセージを通じて伝えたい全体的な雰囲気を指定するだけで、文脈や口調にあったコンテンツが生成できます。
4. A/Bテスト用に複数コンテンツを作成できる
ワンクリックでバリエーション豊富に複数コンテンツを作成できるため、A/Bテストのプロセスを簡素化することができます。生成されたコンテンツを変更したい場合も、ワンクリックで簡単に再生成することができます。
様々なコンテンツを生成しテストを繰り返すことによって、最適なコンテンツを発見することができます。
5. 自己学習型のアルゴリズム
自己学習型のアルゴリズムであり、使用するキーワードや文脈、ターゲット、キャンペーンの結果についての理解が日々アップデートされます。
これまでのパターンや傾向、顧客とのやり取りを分析しながら新しい情報を取り入れることで、日々精度が向上するコンテンツを生成できることがMerlin AIの最大の強みと言えます。
まとめ
現状、MoEngageの生成AI「Merlin AI」の対応言語は英語のみとなっておりますが、定期的に機能がアップデートされており、多言語対応や新たな機能のリリースが期待されます。
生成AIの他に、MoEngageにはプロダクトやサービスのグロースに欠かせない、AIを活用した「未来予測機能」や「配信時間/チャネル最適化機能」など多くの機能が搭載されています。MoEngageについてもっと詳しく知りたい方は、こちらから資料のダウンロードが可能となっております。
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| *1 | 【G2 Spring 2023】で「Mid-Market＆Small Business Market Leader」を獲得（アジアエリア） |
|---|---|
| *2 | 参考：Generative AI to Become a $1.3 Trillion Market by 2032, Research Finds｜Bloomberg |
| *3 | 精度を上げるためには一定のデータ量が必要となります。 |
