コンテンツ作成から分析まで、人工知能はさまざまな方法で使用できます。インタビューの中で、Logicalis の最高マーケティング責任者である Andreas Richter 氏は、B2B マーケティングにおける AI の役割、テクノロジーの責任ある使用とその限界について語ります。
リヒター氏、人工知能は企業のさまざまな部門の働き方に影響を与えています。 AI は B2B マーケティングの状況をどのように変えますか?
アンドレアス・リヒター： 多くのレベルで。基本的に、私は AI のテーマにアプローチするには 2 つの方法があると考えています。1 つは、企業が以前のアプローチやプロセスに疑問を抱くべきであるということです。その一方で、AI の使用によってどのような新たな機会が生まれるのかを考える必要があります。言い換えれば、技術的なハードルまたは単にコスト上の理由により、以前は経済的に実現不可能であったアプリケーションシナリオに光を当てることです。これは、テキスト、画像、ビデオ コンテンツの作成、データ分析、戦略計画など、あらゆる分野に当てはまります。だからこそ、私たち全員がそれについて考え、自分たちの仕事にテクノロジーを賢明に使用する方法を考える必要があります。問題はもはや AI を使用するかどうかではなく、どのように使用するかです。今まだ「もしも」のことを考えている人は、長期的には連絡が取れなくなるでしょう。
今後数年間でマーケティングマネージャーの役割はどのように変化するのでしょうか?
アンドレアス・リヒター： IT分野だけでなく、あらゆるセクターにわたって、雇用形態は持続的に変化するだろう。それには、AI のトピックを内面化し、それを自分自身に適応させるテクノロジーに精通した人材が必要です。このテクノロジーに抵抗する人は誰でも、将来大きな課題に直面することになります。未来のマーケティング マネージャーは、チームに AI を日常業務に統合し、試して、付加価値だけでなく限界も認識させる推進力を与えなければなりません。 AI と定期的に連携することで、一部の人々が現在抱いている疑念も軽減されます。
AI を最大限に活用するためにマーケティング チームはどのような新しいスキルを開発する必要がありますか?
アンドレアス・リヒター： 新しいテクノロジーを受け入れることに加えて、新しいスキルを構築する必要があります。これには、AI プロンプトの処理などが含まれます。適切なプロンプト、つまり AI の要件によって、非常に優れた結果が得られるか、平凡な結果が得られるかが決まります。
そのため、私はチーム全体にガイドとプロンプト ライブラリを配布しました。このようにして、チーム メンバーは、適切な目標指向のプロンプトの基本を習得します。そして、物事を試し、間違いから学び、その発見をチーム内で共有するかどうかは彼ら次第です。
AI には利点に加えて、いくつかの課題も伴います。責任ある使用のためには何を考慮すべきだと思いますか?
アンドレアス・リヒター： 最も重要なことは、常に結果を他の情報源と自分の知識で確認することです。一見もっともらしく見えても、AI の出力がすべて正しいわけではありません。さらに、「倫理」の側面も関係します。 AI プロバイダーが異なれば、その重要性の評価も異なります。そのため、ユーザーは、たとえば、不適切な状況で人物の画像を生成することができます。私の経験から言えば、この AI モデルは透明性や倫理などの点を特に重視しているため、クロードは良い意味で Anthropic と差別化されています。
持続可能性というテーマについてはどうでしょうか？
アンドレアス・リヒター： これは深刻な挑戦です。各リクエストは大量の水とエネルギーを消費します。この発展は現在、Google、Microsoft、Meta などのプロバイダーが急速に増大するエネルギー需要を賄うために原子炉に投資するまでに進んでいます。したがって、すべてのユーザーは、特定のクエリに AI が絶対に必要かどうかを根本的に自問する必要があります。ただし、アルゴリズムの効率を高めることがより大きな効果を発揮します。将来的には、AI プロバイダーはリクエストごとのエネルギー消費を確実に削減できるようになります。しかし、持続可能性に関するすべての疑問がまだ最終的に解明されたわけではありません。
企業は AI をどのように活用してコンテンツ戦略を最適化し、拡張できるでしょうか?
アンドレアス・リヒター： これまで、コンテンツの作成は通常、外部サービスプロバイダーを使用するなど、時間のかかるプロセスでした。 AI の新たな可能性により、コンテンツをより迅速に生成できるようになりました。しかし、それだけではありません。企業は、コンテンツをターゲット グループに合わせてより効率的に調整し、テキストからインフォグラフィックを抽出したり、画像やビデオ コンテンツをより個別に生成したりすることができます。これにより、ターゲット グループやメディアに合わせてコンテンツを迅速に調整できます。
マーケティングに使用できる AI は「1 つ」あるのでしょうか?
アンドレアス・リヒター： いいえ、どのモデルにも長所と短所があるからです。モデルの内部評価もこれを示しています。画像に適したもの、プログラミングに適したもの、分析に適したものもあります。これらの違いを明らかにするには、社内でモデルを相互に競争させ、実際のアプリケーション シナリオを使用してそれぞれの長所と短所を判断することをお勧めします。時代についていくことが重要です。さまざまな AI モデルは急速に進化しているため、使用時の好みも変化する可能性があります。
Logicalisでの現在の適用例もありますか?
アンドレアス・リヒター： ホワイトペーパーの作成などコンテンツ領域での利用に加え、現在デジタルアバターの実験を行っています。企業アバターの当初の目標は、英語でビデオ プレゼンテーションを作成することでした。私たちはドイツ語を話す同僚を撮影し、彼女の声も録音しました。音声については、ドイツ語の紹介テキストを英語に翻訳し、AI で同僚の声をトレーニングして複製しました。次に、別の AI を使用して同僚の画像をデジタル アバターとして作成し、音声をアバター上で口パク同期させました。結果は、一見本物のように見えます。考えられるすべてのユースケースでアバターを再利用し、任意の言語で話すことができるようになりました。
もちろん、困難にも遭遇しました。たとえば、自然な印象を生み出すために必要なビデオ素材の量や、複製された音声がどのように聞こえるべきかを見積もるのは困難でした。感情的になって高揚感を感じるのと、冷静で落ち着いた状態のどちらを好みますか?一部の単語の発音も最初は最適ではありませんでした。最終結果が得られるまでには、多くの微調整が必要でした。
AI 全般において最適化の可能性はどこにあると思いますか?テクノロジーはどこで限界に達するのでしょうか?
アンドレアス・リヒター： 発言の真実性には依然として課題があり、AI モデルではいわゆる幻覚として表現されることがあります。 AIはでっちあげの発言を事実として売り込みたいのです。私たちのテストでは、数学的な計算、場合によっては基本的な算術演算にも重大な問題が発生しました。モデル間の画像生成にも大きな違いがあります。たとえば、Midjourney では非常に現実的な結果が得られます。しかし、ここでも、背景の顔の形が変わっていたり、指が多すぎたりするなど、細部にまだ誤りがあります。これはさらにプロンプト入力を行うことでのみ修正できますが、常に機能するとは限りません。これは動画ではさらに顕著になります。たとえば、Sora by OpenAI で生成されたビデオでは、人の動きが依然として不自然であったり、比率が正しくなかったりすることがあります。それでも、これらの「歯が生える問題」は近い将来に克服されるだろうと私は考えています。
将来的にはどのような応用例を検討したいと考えていますか?
アンドレアス・リヒター： 私たちは、創造的な可能性を広げ、チームの作業負荷を軽減し、複雑なタスクを簡素化する新しいユースケースを引き続き探索していきます。たとえば、データ分析では、マーケティング キャンペーンをより適切に評価したり、さまざまなソースからのデータを関連付けて、入手可能な市場数値からベンチマークを導き出したりすることができます。コンテンツ領域には、説明ビデオやポッドキャストなど、さらに多くのオプションもあります。現在でも、これらの応用分野はすべて、依然としてさまざまなツールに分散されています。しかし、中期的には、AI 市場が統合され、たとえばマーケティング オートメーションの分野などのソフトウェア プロバイダーがこれらの機能を自社のソリューションにますます統合し、すぐに使用できるようになると予想しています。
会話してくれてありがとう！
#必要な新たなスキル #時代の #B2B #マーケティング