ＡＩ と ＩｏＴ が呼ぶ未来の販促 マーケティングのリアルとは

　TV東京のビジネス番組WBSで、米大統領候補のトランプ氏の奥さんが演説で、現ファーストレディのスピーチ盗用を認めた後の放送で、その点をキレイに抜いて報道をしていたのは、さすがビジネスソースに特化した番組だと感心しました。

　さて、本題です。　孫正義氏の、英ARM社買収（SOFTBANKでなくあえて孫氏）は今まで予言されていたIoT標準社会の具現化を、より大々的に表明したようなものです。その後、氏がこけるリスクはありますが、IoTの流れは日本ではとり認知が高まるでしょう。

　IoTの核になるのが、膨大なデータベース(ビッグデータ)と、その膨大な情報を高速処理するAIですが、先の孫氏がインタビューでもおっしゃていたし、故スティーブジョブズも夢見ていた便利な生活が、IoTで実現され用としています。

　私たちに最も身近なデバイスであるスマホの人工知能は、各社から実践投入されて久しく、所有者のコミュニケーションから確実に人の嗜好性を学習していますが、さてAIが生み出す利便性はどこまで人に貢献できるのでしょうか。

　今回はそのAIの実践・活用について記事ります。 

　最も知名度の高い話題は、チェスや将棋、最近で囲碁の試合の勝ち負けでAIのチョイスする判断力の新鮮味と、提案のユニークさの秀逸さを私たちは知ることができました。

　このAIの発想方法はより柔軟になっており、学習機能を持ったAIものが市場意向の追随性は高いとまで言われていますので、このまま行けば、バイアスのかかりがちな人間の選択よりも、客観性があって人も納得しやすい結論を導く可能性が高くなります。

　紳士服かるやまのAIによるDMマーケティングでは、男性ユーザーに対して効果がでたが、女性向けには課題が残る結果となり、単にAIの活用と言ってもある程度の条件調整は不可欠と言うことでしょう。

　ただ紳士服というバイアスがあるため、ジャンルが偏った結果を生んだ可能性があるので、はるやまのように今後も、素行錯誤の時代は続くと思われます。

　また、今後医療業界でも、主対象となる女性の感性は多分に「気まぐれ」「その場の気分」による予想しにくい感性をどうとらえるかが課題で、理論嗜好傾向のAIだけでは読みはまだまだ実用的でないようです。

　さらに、ついに日本で配信されたポケモンGOの、AIとバーチャルリアリティの面白さと現実性を、どこまでけん引してくれるかの壮大な実験がスマホを最も得意とする若者中心に、利用されています。

　某ハンバーガーチェーンが、商用参加した形ですが、アタリ必至と期待された公開初日の結果は、こういった販促方法に様々な課題を残していったようです。

　くれぐれも、歩きスマホ増加による迷惑な現象にならないことを祈っていますが、その分この実験は、それより多くのAIの可能性を実現してくれる、もっとも現実的で早道な手段です。

　人の生活動線をうまく活用し、マーケットに誘導する発想は秀逸で、それが現実のものとして受け入れられている点を、まず歓迎すべき事例なのかもしれません。

　こうして見ると、近い将来AIが人の気分の揺らぎまで予測し、先読みやマーケット・リーディングができるようになるのは、自時間の問題だと受け入れられます。

　その時期を早めるためには、少しでも早く実践投入させ予測経験値を一件でも多く高められるか、生活動線を家庭・街・地域・国の順に、AIは今スマホを介して自動的に収集しつつあります。

 　そのため、その行動パターンが一見漏えいしているともいえますが、一方で人の利便性を高めるなど、AIはこれからの生活に溶け込んでいくよう期待されていますが、では自己主張せず私たちが意識することなく利用する姿とは、どんなものでしょうか。

　今その活用方法は、模索の段階ではあるのですが、最も身近な生活の中で希望されているのは家庭にある家電・家具などがAIで連携して、家族の嗜好や習慣データを基にした、提案や会話をしてくれる、と言うのが実現したらいいですよね。

　さらに、外部のIoTで連携したビッグデータ統計を活用した、通勤手段の選択からその運用、会社や学校で進める予定を事前に案内・準備が着々と進められていて、人はより創造的な仕事や生活ができるようになっていきます。

　先の孫社長のARM買収は、その未来を見据えた巨額投資だったわけですが、明らかに大手IT企業は、この一点を見据えて動いていますので、今後どれだけシェアをとれるかは、生命線と言えますが、あくまで過度な人のバイアスがかかっている間は、公益性を削がれる可能性は残っています。

　私たちは、どこが頭を取るにしても、既存の既得権益から解放されて、より純粋にサービスを享受できる社会に代わるきっかけになるし、こういった大規模なインフラ変革は、既成概念のシャッフルが期待できますので、より急変知ればするほどその効果は大きくなると考えます。

　自動運転車のインフラ開発も、まだ仕様の統一そのものが課題になっているため、グローバルなIoTとのリンクによる利便性を享受するには、もう少し時間が必要ですが、ドローンなどの低コストでできるものから、バスや配送トラックなどの、公共サービスのジャンルから、商用化がすでに始まっているのは、ワクワクしますね。

　AIは学習機能を持つにいたったことで、人からのバイアスを受けにくくなって、ある意味公平性が保たれる効果や、良くも悪くも偏った個人情報の不法な隠蔽や、高い信頼性の公益セキュリテイで個人情報の公開・非公開気分を一括管理できれば、不要な個人情報漏えいが、管理しやすくなります。

　この管理を人間がする限り、どこかでザルになるのは避けられないでしょうが、どうしてもこの考え方が信用できない層が普及に影響を与えるかもしれません。

　こういった直接私たちの生活にかかわるAIシステムは、かつてのように統一の仕様を求めるべきでしょうか？　それともここで進化させて、その統合はAIに任せるべきでしょうか？

　後者の方が初期コストも低くでき、実用化も早くなりそうな気はしますが、こればっかりは、主導権を握った企業が決めることなので、いまからでは希望的観測の域をけられません。

　これからのAIシステムの進化は、加速度的に早くなります。それを今の人は躊躇していますが、遅かれ早かれ人間は判断しなくてはならない事は激減していくでしょうから、それに合わせて、人はどのように利便性を享受していくか、その上でどう人の創造性を高めていくかを求める時代になっていくでしょう。

　そんな未来が、結構近くに迫っている今こそ、より人間的に生きることがAIにどのように影響するかが楽しみですが、私たちは、その流れにいかに自然に溶け込み、共存しながら生活を向上できるかにかかっています。

　今後のAIとそれをつなぐIoTネットワークが造るマーケットは、単なるチキンレースで浪費されるのではなく、よりシェアによる共存性をどれだけ高められるかで、どれだけそのメリットを享受できるマーケットです。

　そのためには、一部の企業が占有する既存のサービスとは異なった、より汎用性の高いものが自然により分けられて、そうでないののは淘汰されていくでしょう。

　しかしそれが実現されてくまでには、まずは情報が適度な共有によってより高い効果を生むことを、一見情報共有で丸裸にされるのではないかという、過度な恐怖感を克服できるかが、大きな課題になるでしょうか。

　今はAIやIoTについては様々な憶測が飛び交っている段階ですが、その収まる先を読み切って動いている者がいるとすれば、その考えが生産性の高い思想に基づいたものだと、ぜひとも期待したいものです。