2018年02月23日
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AIと機械学習の違いとは?

 

機械学習とマーケティングが融合する世界では、このところAI、ML、AR、VRといった新しい略語が次々と生まれており、それが何の略で、どのようなテクノロジーを意味するのかの理解がますます難しくなっています。

人工知能(AI)と機械学習(ML)、さらには拡張現実(AR)から仮想現実(VR)まで、これらのテクノロジーの未来が有望であることに疑いの余地はありませんが、各用語の意味の違い(特にAIと機械学習)は簡単には説明できません。

そこで、これらの用語を正しく理解できるように、それぞれの略語の意味を整理しておきましょう。

 

AI(人工知能)とは何か?

AIとは人間の知的行動を模倣する機械の能力のことで、一般的には応用と汎用の2つのグループに分類されます。

応用AI(別名:縦型AI/特化型AI)は、主に株取引や広告のパーソナライゼーションなど、特定のニーズに用いられるスマートシステムのことです。

一方、汎用AI(別名:強いAI/完全なAI)は、人間に代わって作業するシステムや装置のことを指し、たとえばSF映画のドロイドや、いわゆる私たちが考える未来のイメージだと言えばわかりやすいでしょう。

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機械学習とは何か?

機械学習はAIの一部であり、画像認識や自然言語処理など、AIの分野におけるさまざまな開発に役立てられています。

人間の脳の構造をヒントに開発された最新のテクノロジーであるディープラーニングでは、人間の脳内で神経細胞が働くのと同じ方法で人工ニューロンが作動し、データを処理することができます。ニューラルネットワークを通じて大量のデータを送り込み、システムを「訓練」することで、データをますます正確に分類できるようになります。

今日のスーパーコンピュータやビッグデータの台頭によって可能になったのが、ディープラーニングという未来のテクノロジーなのです。

 

ARやVRとの関係は?

この数年間、拡張現実(AR)と仮想現実(VR)はマーケティングの分野に大きな成功をもたらしてきました。これらの技術を使ってより高レベルな体験を実現するには、まだまだ難しい課題が残っていますが、人の感覚や感情に大きな影響を及ぼす有望な技術であることは間違いありません。

たとえば没入型のブランド体験の場合、それがまるで自分のことであるかのように感じさせることができれば、消費者にとってはこれ以上ない最高の体験となります。ARやVRを活用すれば、例えばダイヤモンドを試着したり新しいキッチンの使い心地を確かめたりと、さまざまな体験を消費者に提供できるはず。ARやVRを利用したマーケティング戦略で将来の成長可能性を探ってみましょう。

 

ARやVRはどのように機能するのか?

拡張現実(AR)とは、デバイス(スマートフォンのカメラなど)を介して映し出されるイメージ上に何らかのデジタル情報を重ね合わせることによって、コンピュータで生成されたイメージと現実の世界をスクリーン上で融合(そして強化)する技術です。

つまり、音声や動画、グラフィックなど、コンピュータで生成あるいは現実世界から抽出した感覚情報によって、現実世界が「拡張」されるということです。たとえば、スポーツの試合を生観戦中に好きな選手と並んで写真を撮ったり、応援するチームのカラーでバーチャルなフェイスペイントを楽しんだり…。これらがすべてスマートフォンだけでできることを想像してみてください。

一方、仮想現実は視覚や聴覚などの感覚刺激を通じて体験される人工的な環境のことであり、コンピュータで生成されます。この環境では、そこで発生するイベントに体験者の行動を部分的に反映することも可能です。

スポーツの試合を360度撮影・ライブ中継できる新しいカメラの登場によって、フットボールの試合をVRのウェアラブル端末から観戦できるようになりました。視聴者はまるでスタジアムにいるような感覚で周囲の状況を見渡しながら、試合の展開を楽しむことができます。

テクノロジーの進化はまだ発展途上にあるものの、これらの技術を活用すれば、スポーツファンは応援する選手やチームを遠くの試合会場まで観に行かなくても、リアルかつ魅力的な観戦体験を得ることができるのです。

 

機械学習テクノロジーがマーケティングにもたらす影響

機械学習テクノロジーを活用することによって、小売業者やブランドは買物客に関する膨大なデータセットを分析して、彼らの行動をはじめ、購入履歴、傾向、好みなどに応じて、買物客1人ひとりにパーソナライズされたコミュニケーションを提供することができます。各買物客の好みや特徴を学べば学ぶほど、システムはより適切な商品、広告、価格をますます的確に予測し、選択できるようになります。

このように、変化し続けるデジタルワールドでは、買物客にとって魅力的かつ関連性に優れ、より高度にパーソナライズされたブランド体験をグローバルで提供し続けるために、機械学習の効率性と人の創造性の融合が急速に進められています。

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