生成AIを活用することで、市場調査データと業界固有の専門知識を組み合わせて、より深いニュアンスの市場理解と競争上の優位性を獲得することができる
今日では生成AIを用いることにより、市場調査データと業界固有の専門知識を融合し、ブランドにとって実用的なインサイトを発見し、ブランドのイノベーションを促進し、競争上で決定的な優位性を切り開く方法を再構築することができます。
当社のグローバル・トレンド・レポートによると、マーケティング専門家の57%は、消費者行動を理解するためにAI主導のインサイトが不可欠だと考えており、62%は競争力を維持するために人工知能テクノロジーへの投資を増やすであろうと考えています。（Kantar、2024年）
LLM（大規模言語モデル）は今日ではオープンに利用されるようになっており、行動分析、態度変容調査、広告評価指標を含む市場調査データや業界知識からインサイトを得るのにLLMを活用することが、真の競争優位性につながる時代となっています。
業界固有の専門知識が差別化をもたらす
生成AI（GenAI）は、大規模言語モデル（LLM）を利用して膨大なデータセットを分析し、データドリブンな意思決定をサポートするコメント、インサイト、ソリューションを提供します。
しかし、一般的な生成AIアプリケーションは、業界固有の課題に取り組む能力に欠けるという難点があります。例えば、ブランドエクイティの指標と財務実績の間の複雑な関係を解釈したり、ブランドの成長を促す消費者行動の機微を特定したりすることが不得手です。ブランドデータと売り上げデータに精通している人は、両者間にしばしばタイムラグが起こることを理解しています。線形計画法の基底解ではその強い結びつきをうまく捉えることはできませんが、機械学習のよくできたアルゴリズムを使えば、そのカテゴリーでの購入サイクルを捉えて両者の関係性を明らかにして分析することができます。
オープンAIの能力を専門領域固有の知識と結びつけることで、データ分析の分野と業界の専門知識の分野でそれぞれ馴染みのある解法の両方を使うことが出来ます。SME（内容領域専門家: Subject Matter Expert）と呼ばれる人々が、データセットの収集、ユースケースの定義、プロンプト・エンジニアリング、アウトプットの検証、フィードバックの改善等を通じて生成AIの改良を牽引しています。特にプロンプト・エンジニアリングは、AIアウトプットのパフォーマンスと適宜性を有意に高めることができる重要な専門分野として最近急成長しています。
生成AIにより強化されたインサイトの競争優位性
専門領域固有の知識とデータの生成AIによる統合にはいくつかの利点があり、この利点がブランドの成長と消費者の共感強化に直接的な影響を及ぼします：
- より大きな確信とスケールによるイノベーションの実施：
AIを搭載したツールにより製品コンセプトの迅速な評価が可能になり、リスクの低減と新商品の市場投入までの時間短縮を可能にします - リアルタイムでクリエイティブ効果の検証と最適化を行う：
高度なAIソリューションにより、チャネルを横断してクリエイティブの効果を迅速かつ正確に評価し、キャンペーン効果を最適化します - 予見力を用いたマーケティング投資の最適化：
メディア投資とブランドパフォーマンスの複雑な関係をAIが分析し、より賢いメディア投資、成果シミュレーション、ROI予測への道を開きます - 高度に個別最適化された顧客体験を提供する：
AI機能と深い顧客インサイトを組み合わせることで、ブランドは個人の嗜好やニーズに応え、満足感の極めて高い体験を創造することができます。それがブランド・ロイヤルティにつながります - 独自の競争優位性を生み出す：
汎用化されたAIアプリケーションに市場調査データと専門領域知識を組み込むことで、ブランドは競合他社が簡単に真似できないインサイトやソリューションを手に入れることができます
こうした利点が、さまざまな分野で実際に競争優位性を生み出しています。その最たる例は、大手消費財メーカーの多くがAIを活用してブランドポートフォリオを最適化しているという点です。例えば、ある世界的な飲料ブランドは、大規模なスポーツイベント中の広告キャンペーンを最適化するのに、25万件の広告と3,500万件の広告接触データに基づくカンターの「LINK AIデータベース」を活用しています。様々なチャネルにおけるクリエイティブの効果をリアルタイムで迅速に評価し、消費者のブランドへの共感と想起をより高めるために最終メッセージの微調整を常に行っています。このようにAIからもたらされたインサイトにより、同ブランドは競合他社の業績を上回り、重要なセールス期間でのマーケティングROIを最大化することに成功しています。
生成AIと市場調査データを組み合わせた戦略的アプローチ
マーケティングを行っている組織では、生成AIと市場調査データを戦略的に組み合わせる必要があると思います。自動化されたデータ処理と人間の専門知識とのバランスをとることが重要であり、SME（内容領域専門家）が複雑な生成AIアウトプットの解釈と検証の中心となる必要があります。この人間と生成AIの共同アプローチにより、インサイトがデータ主導でありながら、実際の市場の感覚にも適合し、かつ市場で実行可能なものとなります。
生成AIにより強化されたインサイトを手に入れるために、以下を検討してみてください：
- 現インフラの評価：
AI統合をサポートするための現状のテクノロジー・インフラを評価することで、または準備することで、データ処理やアプリケーションの展開に対応できるようにする必要があります - データの準備：
分析目的に沿って、業界における様々なシナリオの変化を表すことができる、多様でクリーンなデータセットを収集する必要があります - AIアプリケーションの選択：
ユースケース、データセットサイズ、トレーニングデータ、パフォーマンス指標に基づいて生成AIアプリケーションを選択する必要があります - 専門領域に固有な知識の注入：
プロンプト・エンジニアリングと検索拡張生成により、市場調査データとSME専門家のインサイトによる生成AIアプリケーションの強化を行います。この作業により、あなたの会社のバリュー・プロポジションがはっきりとすることになり、普通の生成AIとは違った独自のAI主導のインサイトにすることが出来ます - 反復的検証テスト：
継続的に業界のベンチマークに照らして評価し、フィードバックに基づいて改良する必要があります - 倫理的な保守規則：
業界標準と規制を確実に遵守し、AI主導の意思決定におけるデータプライバシーと公正さを保つ必要があります
圧倒的な競争力とブランドの成長
市場インサイトの獲得のために生成AIを活用することは、今や当たり前のことになっています。しかし、市場調査データと業界の専門知識を戦略的に統合することこそが市場を牽引するインサイトを可能にし、それがイノベーションと圧倒的な競争力を生み出しています。このことが将来AI主導となっていくであろうブランド成長のための市場調査において、誰が未来をリードし、誰がそれに追随していくのかを分ける決め手となるように思います。
カンターのAIを活用したソリューションがどのようにブランドの成長をサポートするかについては、こちらをご覧ください。
原文：https://www.kantar.com/inspiration/ai/genai-fusing-data-and-expertise-to-supercharge-your-insights
翻訳監修：カンター・ジャパン 堀義弘、横須賀美緒
