コンピューターの処理能力が劇的に向上した2019年現在、膨大な「ビッグデータ」をビジネスの核心に据える企業が急増しています。私たちの生活が便利になる一方で、個人情報の扱いやプライバシー保護の重要性はかつてないほど高まってきました。本日は、マーケティングの第一線で研究を続けるエール大学の上武康亮准教授の視点から、データが駆動する現代社会のリアルな姿を紐解いていきましょう。
マーケティングの世界では、古くから「4P」と呼ばれる戦略の柱が大切にされてきました。これは「製品（Product）」「価格（Price）」「宣伝（Promotion）」「流通（Place）」の頭文字を取ったものですが、現代ではこのすべてが顧客データに基づいて決定されています。SNS上でも「なぜ自分にぴったりの広告が出るのか」という驚きの声が溢れていますが、それはAIが一人ひとりの行動を緻密に分析している結果なのです。
AIが操る「ダイナミックプライシング」と検索広告の裏側
特に進化が著しいのが、状況に応じて価格を変動させる「ダイナミックプライシング」という手法です。航空券やホテルの予約、さらにはスポーツ観戦のチケットなどで導入が進んでおり、需要と供給のバランスを機械学習が瞬時に判断して最適な価格を算出します。米国ではウーバーなどの配車サービスにおいて、地域や時間帯ごとに細かく料金が設定されることが当たり前の光景となりました。
また、検索エンジンに連動して表示される広告も、実は高度なオークション形式で運営されています。企業は自社製品に関わる無数の検索キーワードに対して、いくらで入札するかを決めなければなりませんが、その組み合わせは天文学的な数字にのぼります。ここで活躍するのが「最適化」という技術です。AIが数億通りのパターンから、最も効率的に成果が出る組み合わせを自動で選び出しているのです。
ネットショッピングでお馴染みの「レコメンド（推薦）」機能も、2019年7月19日現在の技術水準では非常に精緻なものとなっています。「協調フィルタリング」という、過去の購入履歴から似た嗜好のユーザーを探し出し、次に買いそうなものを予測するアルゴリズムが、アマゾンやメルカリの裏側で休むことなく稼働しています。もはやAIは、私たちの「次の一手」を本人以上に理解しているのかもしれません。
五感や心理までデータ化する次世代の店舗体験
驚くべきことに、データ活用はオンラインの世界に留まりません。実店舗でも、カートにセンサーを取り付けて客動線を分析したり、深層学習（ディープラーニング）による顔認識でレジを通らずに会計を済ませる「アマゾン・ゴー」のような革新的な店舗が登場しています。さらにはテレビを「注視」しているかどうかを顔認識で測定し、広告の効果をより正確に捉える研究も2019年現在、着実に進んでいます。
こうした技術の進歩に対し、私は非常にワクワクする一方で、技術が「人の心」を置き去りにしないかという懸念も抱いています。データはあくまで過去の蓄積であり、ブランドが持つ情緒的な価値や、消費者がふと感じる「なんとなく好き」という直感をすべて数値化するのは困難です。技術に頼り切るのではなく、人間の心理的な機微をアルゴリズムにいかに組み込むかが、今後の鍵になるでしょう。
同時に、2018年に欧州で施行されたGDPR（一般データ保護規則）に象徴されるように、データの安全な管理は企業の社会的責任となりました。万が一の漏洩はブランドを瞬時に失墜させますし、アルゴリズムの設計ミスが人種や性別による不当な「差別」を生んでしまうリスクも無視できません。私たちは今、データという強力な武器をどう正しく使いこなすか、社会全体で議論すべき局面に立たされています。
データサイエンスと人間力の融合が求められる時代
これからのビジネスシーンでは、AIの予測を鵜呑みにするのではなく、その背景にある「なぜそうなったのか」という因果関係を見抜く力が求められます。米国ではすでに、経済学やマーケティングの博士号を持つ高度な専門人材がハイテク企業で奪い合いになっています。日本においても、大学と企業が手を取り合い、専門知識を持った人材が流動的に活躍できる環境を整えることが急務と言えるでしょう。
データ駆動社会の幕開けは、単に効率化を進めるだけのものではありません。顧客をより深く、より人間的に理解するための新しい扉が開かれたのだと私は考えます。4Pという伝統的な枠組みさえも変容させていくこの潮流の中で、企業は技術への理解と、人間への深い洞察の両方を備える必要があるでしょう。これからのマーケティングがどのような感動を私たちに届けてくれるのか、期待が高まります。
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