AI にあなたのブランドについて教える時が来ました

多くのマーケティング組織が人工知能を組み込んだソリューションを使用しており、その多くが現在、すぐに利用できる生成 AI のユースケースをテストしようと急いでいる中、Gartner の著名アナリスト副社長、アンドリュー フランク氏は、控えめな提案で前進します。ブランド向けのカスタム AI モデルを開発するというものです。 。 そしてその最初の使用例は何でしょうか？ ブランディングそのもの。

提案のカスタム部分は重要な機能です。 マーケティングは「すぐに使える組み込み型」ソリューションから卒業する必要がある、とフランク氏は言います。 同氏は、ビジネス リーダーの 55% があらゆるユースケースで AI を検討している一方で (AI が 4 年以上使用されている場合は 71% に上昇)、マーケティングは、見られるビジネス機能の上位 12 リストの 7 位にあることを示す Gartner の調査を引用しています。指導者らは AI の恩恵を受けていると評価しています。

なぜブランドから始めるのか。 Gartner Marketing Symposium で講演した Frank は、ブランドとは実際には「曖昧で抽象的な」概念であると主張し、曖昧なものの処理において AI、特に生成 AI によって大きな進歩が見られたことを正しく指摘しました。 たとえば、Chat GPT のような生成 AI は、広く関連性があり、多かれ少なかれ正確な出力を得るために精度を犠牲にする傾向があります。 「彼らにとっては、その話が真実かどうかよりも、その話が楽しいか悲しいかを判断する方が簡単です。」

ブランドにとって理想的なのは、1 つの厳密なコンセプトではなく、イメージ、色、色調、雰囲気、価値観の集合体であるとフランク氏は言います。

「あなたはブランドを持っており、そのブランドに関心があり、そのブランドのための資産を開発してきました」とフランクは私たちに語った。 「実際、これはカスタム モデリングを始めるのに最適な状況です。」

もちろん、始めるだけでも気が遠くなるだろうが、フランクはブランドにゼロから始めるよう求めているわけではない。 「それはほとんどの組織の範囲外です」と彼は言いました。 ChatGPT は、Google や Amazon の製品など、数多く存在する基本的な AI モデルの 1 つにすぎません。 戦略としては、これらのモデルの 1 つをデプロイし、ブランド独自のデータでトレーニングすることでカスタマイズする必要があります。 「オリジナルのモデルのコピーになり、独自のカスタムを追加したものになります」とフランクは説明しました。

特にブランド価値を表現するには、トレーニング データと同様に人間による監視とフィードバックが必要です。

これは、人間自身がモデルに必要な情報を与えなければならないという意味ではありません。 「これらのモデルの利点は、モデルが抽出している概念を理解する必要さえないことです。 それはあなたのためにそれをしてくれます。 あなたがしなければならないのは、例のコーパスと、私たちが考えるのが非常に難しいと考えているすべての微妙な意味上のつながりをそれに与えることだけであり、それをあなたのためにやってくれます。」

チームには誰がいますか? このプロジェクトには、マーケティング担当者だけでなく、IT、データサイエンティスト、AI 専門家の両方からの意見が必要です。 しかし、チームの中心には、フランクがモデルオーナーと呼ぶ役割があります。 モデル オーナーは実際のデータや AI の専門家ではありませんが、専門家と対話し、運用上の課題とマーケティング担当者のニーズの間で変換することができます。 「それは技術的な役割ではまったくありません」とフランク氏は語った。 「それはむしろ、トレーニングプロセスを明確にし、管理する監督的な役割です。 彼らはトレーニングプロセスがどのように機能するかを知る必要はありません。」

このモデルの運用フレームワークでは、生成 AI が有料メディア、コンテンツ、ソーシャル広告、サイト、アプリ、ビデオ、チャットボットを作成することを想定していますが、すべては理解できるようになったブランドのパラメーターの範囲内にあります。

なぜ私たちが気にするのか。 現在 AI に関して説明されているすべてのユースケースの中でも、これは野心的なものです。 人間の細心の注意がなければ、ブランディングがどのように軌道から外れる可能性があるかは簡単にわかります。 フランクはそれを認めます。 また、（時間に余裕のある）IT チームとデータ サイエンティストを導入し始めると、これは主にエンタープライズ プロジェクトであると考え始めます。

それにもかかわらず、フランク氏は大胆にも、ブランドによる AI のカスタム トレーニングが 2026 年までに主流になるだろうと主張しています。

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