「AI」に関連する記事一覧

• マーケターのレベルと考えるべき領域の関係【Feature】

  

  AIをマーケティングに活かすためのMarkeZine誌上講義 　マーケターがAIを活かすといっても、その人の立場によって考える範囲は大きく異なる。現場レベル（オペレーション）、管理職レベル（戦術）、CMOレベル（戦略）の3段階別に、「テクノロジーの世界」と「ビジネスの世界」でそれぞれ考えるべきことを図式化した。

  2016/05/25

• マーケターのレベルと考えるべき領域の関係（現場レベル）【Feature】

  

  AIをマーケティングに活かすためのMarkeZine誌上講義 　マーケターがAIを活かすといっても、その人の立場によって考える範囲は大きく異なる。現場レベル（オペレーション）では、自社や部門において直近で解決したい課題を明らかにし、適切なソリューションを導入することが求められる。

  2016/05/25

• マーケターのレベルと考えるべき領域の関係（管理職レベル）【Feature】

  

  AIをマーケティングに活かすためのMarkeZine誌上講義 　マーケターがAIを活かすといっても、その人の立場によって考える範囲は大きく異なる。管理職レベル（戦術）では、どのようなデータを取得すれば自社や部門のビジネスが発展するのかを考えること、またそれらを取りまとめ、ベンダーと協力してソリューション開発に落とし込むことが求められる。

  2016/05/25

• マーケターのレベルと考えるべき領域の関係（CMOレベル）【Feature】

  

  AIをマーケティングに活かすためのMarkeZine誌上講義 　マーケターがAIを活かすといっても、その人の立場によって考える範囲は大きく異なる。CMOレベル（戦略）では、新たなビジネスモデルを考案し、その実現に役立つAIをR&Dと協力して開発することが求められる。

  2016/05/25

• 拡大するAIソリューション市場の捉え方【Feature】

  

  AIをマーケティングに活かすためのMarkeZine誌上講義 　この先10～20年は、AI市場の急激な拡大が予想される。それに伴い、AI搭載型ソリューション市場も大きく拡大する見込みだ。市場規模が拡大する中で、「テクノロジー」「ビジネスモデル」「データ」の3要素の何を自社の強みにして戦うかを図式化した。

  2016/05/25

• AIビジネス開発の検討フレームワーク【Feature】

  

  AIをマーケティングに活かすためのMarkeZine誌上講義 　ビジネスモデルとデータに着目し、AIビジネス検討のフレームワークを図式化した。

  2016/05/25

• RITの発想プロセスの特徴【Feature】

  

  AIをマーケティングに活かすためのMarkeZine誌上講義 　既存のテクノロジーを起点に発想するのではなく、ビジネル側のアイデアを起点としてテクノロジーの視点と行き来しながら考えるのが、RIT（Recruit Institute of Technology）の発想プロセスである。

  2016/05/25

• UGCの画像解析データとLetroが保有する広告出稿データを分析し、数あるUGCの中から広告効果が高いと想定されるUGCを予測【次世代マーケティング教室】

  

  UGCマーケティングが切り拓く、広告クリエイティブの新常識 　アライドアーキテクツが提供する「Letro（レトロ）」は、「MILA（ミラ）」という人工知能を搭載している。MILAには過去の膨大な出稿データが蓄積されており、ここからUGCの構成情報をもとに、企業にとって広告効果の高いUGCを事前に予測することができる。

  2017/09/25

• 新しい価値を生み出すために必要な4つの要素【インテージ 生活者の「今」を知る】

  

  AI時代、データから未来のマーケティングを切り拓く 　新しい価値を生み出すためには、明確な目的設定・プロセス設計が重要だ。では、具体的に必要なモノとは何か。要素分解すると、「AI技術」「データ」「つなぎ手」「検証環境」の4つに分けられる。

  2017/12/25

• Life Insights領域における研究課題【インテージ 生活者の「今」を知る】

  

  AI時代、データから未来のマーケティングを切り拓く 　生活者の価値判断の可視化と一言にいっても、目的に達するまでのプロセスは壮大だ。知覚情報の理解、認知情報の理解、行動データの取得などが必要となる。そのLife Insights領域におけるプロセスを図式化した。

  2017/12/25

• Data Science領域における研究課題【インテージ 生活者の「今」を知る】

  

  AI時代、データから未来のマーケティングを切り拓く 　生活者の価値判断の可視化と一言にいっても、目的に達するまでのプロセスは壮大だ。知覚情報の理解、認知情報の理解、行動データの取得などが必要となる。そのData Science領域におけるプロセスを図式化した。

  2017/12/25

• AIの理解度【データで読み解く】

  

  AI、どんな職業で活躍して欲しい？ 　AIという言葉が現役世代の間で、どのくらい浸透しているのか調査した。

  2018/10/25

• AIの導入を進めるべき職業と必ず人間が行うべき職業【データで読み解く】

  

  AI、どんな職業で活躍して欲しい？ 　AIの導入を進めるべき職業として、最も回答率が高いのはなんであろうか。

  2018/10/25

• AIに置き換わると思う職業、置き換わらないと思う職業【データで読み解く】

  

  AI、どんな職業で活躍して欲しい？ 　AIに置き換わると思う職業、置き換わることはないと思う職業を尋ねた。

  2018/10/25

• AIの導入で期待すること【データで読み解く】

  

  AI、どんな職業で活躍して欲しい？ 　これから先、現役世代はAIと共に仕事をしていく機会が増えると予想されるが、AIに対して何が期待されているのだろうか？

  2018/10/25

• AIの導入で心配なこと【データで読み解く】

  

  AI、どんな職業で活躍して欲しい？ 　AIはまだ新しい技術であり、今後どこまでビジネスの中で活用されるようになるのかはわからない。まだ誰も経験したことのない社会へと転換していく可能性があるため、不安を感じる人がいたとしても当然である。

  2018/10/25

• AIの普及を歓迎すべきだと思うか【データで読み解く】

  

  AI、どんな職業で活躍して欲しい？ 　AIが世の中に普及していくことに対して総合的に見て歓迎するか否かを質問した。

  2018/10/25