LinkedINでフォローされている方なら、㊤再生AIは今、大流行しています。すでに私たちの生活や働き方を変えつつあり、市場調査を含む多くの業界を補強・強化し、組織がターゲットオーディエンスのニーズや要望をよりよく理解できるようにする。高品質なデータを迅速かつコスト効率よく生成できるジェネレーティブAIは、他の方法では見落とされる可能性のあるインサイトを発見するための強力なツールである。この記事では、予測モデルの生成、パターンの検出、消費者動向に関するリアルタイムの洞察を提供する能力に焦点を当て、市場調査におけるジェネレーティブAIの潜在的なアプリケーションの概要を説明する。ジェネレーティブAIの力を活用することで、市場調査担当者はターゲットとするオーディエンスをより深く理解し、提供する商品についてより多くの情報に基づいた意思決定を行うことができる。
ジェネレーティブAIとは、自己生成が可能な人工知能（AI）システムのことで、プログラムされることなく新しい情報やアイデアを生み出すことができる。YouGovのような企業は、機械学習と自然言語処理を使用して、研究者が追加の実証研究を行うことなく、新しいデータを作成できるようにするソフトウェアソリューションを開発しました。市場調査員は、ジェネレーティブAIを使用して、消費者、トレンド、行動に関する洞察を生み出すために使用できる新しいデータを生成することができる。例えば、研究者はジェネレーティブAIを使って、製品やサービスに対する消費者の態度に関連する新しいデータを生成することができる。そして、このデータを使って予測モデルを作成し、購買意思決定の傾向をより深く理解することができる。
精度の向上 - ジェネレーティブAIは、高価なソーシャルリスニング・プラットフォームのサブスクリプションのような他のデータ収集方法よりも正確に生成することができる。そのため、研究者は消費者とその態度や行動をより深く理解することができる。
迅速な結果 - ジェネレーティブAIは非常に迅速に新しいデータを生成できるため、研究者はより早く洞察を得ることができる。このスピードは、膨大な量のデータと複雑なアルゴリズムを処理できる人工ニューラルネットワークの使用によって可能になる。
費用対効果 - ジェネレーティブAIにより、研究者は追加の実証研究を行ったり、高価なプラットフォームに＄を費やしたりすることなく、新しいデータを作成することができる。つまり、組織は時間と費用を節約し、研究予算を増やすことができる。
利便性 - Generative AIはユーザーフレンドリーな体験を提供する。つまり、ChatGPTのようなソフトウェアにアクセスできれば、誰でも新しいデータを生成できる。これは、ソフトウェアで使用されているアルゴリズムが非常にユーザーフレンドリーであるように設計されているためです。
予測モデリング - 予測モデリングとは、過去のデータを使って将来の結果を予測するプロセスである。顧客需要から株価まであらゆる予測に使用でき、市場調査において非常に強力なツールです。予測モデリングは、売買の意思決定、競合、製品性能など、様々なトピックについてより深く理解するために使用することができます。
パターン検出 - パターン検出は、あらゆるものにはパターンがあるという考えに基づいている。異なる変数間の隠れたつながりを見つけ、消費者行動をより深く理解するために使用することができる。パターン検出を使えば、研究者は消費者の態度や行動を探り、それらの間にある様々なつながりを見つけることができる。これによって、他の方法では隠されたままであった魅力的な発見を導き出すことができる。パターン検出は、行動、嗜好、製品性能など、さまざまなトピックに応用できる。
リアルタイムの洞察 - リアルタイムの洞察は、ライブデータに基づいており、ソーシャルメディアやウェブサイトのトラフィックなど、頻繁に更新されるトピックに最適です。リアルタイムインサイトは、消費者行動、製品パフォーマンス、競合など、様々なトピックについてより深く理解するために使用することができます。
スケーラビリティ - 新しいデータの生成は非常に時間のかかるプロセスであり、研究チームが必要とするときにデータが準備できていない可能性がある。その結果、精度が低下し、研究の遅れにつながる可能性がある。
正確さ - 生成されたデータは、実証的調査によって収集されたデータほど正確ではないかもしれない。そのため、研究者がターゲットオーディエンスについてより深く理解するためにデータを使用する際には注意が必要です。
解釈可能性 - データが生から使用可能な形に変換されるプロセスは、ジェネレーティブAIでは完全に透明ではない。つまり、データがどのように生成されたかをユーザーが理解する術がないのだ。このため、研究者はデータがなぜそのような状態になっているのかについての洞察が限られ、その有用性が制限される。
信頼性 - 生成されたデータを使用するプロセスは、実証研究によって収集されたデータを使用するほど信頼性が高くない。つまり、研究者はデータを解釈し適用する際に細心の注意を払う必要があり、その正確性を疑問視する覚悟が必要である。
多くの人が、AIが人間の仕事を代替してしまうのではないかと心配しているが、私は、AIを採用し活用することで、新たな機会と仕事が生まれ、人間はより高度で人間らしい市場調査の仕事に集中できるようになると、より楽観的な見方をしている。マーケティング担当者はジェネレーティブAIを活用することで、ターゲットオーディエンスをより深く理解し、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができる。現状を破壊する可能性を恐れるのではなく、AIの可能性を受け入れ、それを活用することが重要なのだ。
ジェイ・タイ - 最高業務責任者
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