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グランドビジョン株式会社

AIを活用したGAMレポートで、インフォマーシャルに効果的なレスポンス予測を。グランドビジョンが考えるデータマーケティング

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  • 2018.10.19 12:00
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蓄積されたビッグデータ、それらを活用するためのアルゴリズム、そしてそれらの処理を支えるハードウェア。これらITテクノロジーの飛躍的な発展によって、今日では様々な分野でAI(機械学習)が積極的に活用されるようになりました。その中でも、インフォマーシャルに特化したAIによる広告レスポンス予測サービス「GAMレポート」を提供している会社が株式会社グランドビジョンです。今回はAIによる広告レスポンス予測とはどのようなサービスなのか、そこからみたディスカバリー・ジャパン株式会社(以下、ディスカバリー)について、株式会社グランドビジョン(以下、グランドビジョン) 通販プロデュース部 プロデューサー AI企画室の東 瑞樹さんにお話をお伺いしました。 <聞き手=中嶋優(ディスカバリー・ジャパン株式会社) 文=大木一真>

属人化していたレスポンス予測からの脱却。
GAMレポートによる課題解決

中嶋:本日は貴社サービスのGAMレポート、そして弊社とのお取り組みについてお話できればと思います。まず最初に、貴社サービスの「GAM Report(GAM レポート)」について教えていただけますか?

株式会社グランドビジョン 通販プロデュース部 プロデューサー AI企画室 東 瑞樹 様

東瑞樹 氏(以下、敬称略):GAMとは「Grandvision AI Marketing」の頭文字で、AIを駆使し、過去のビッグデータから未来のマーケティング施策を逆算し、ご提案するサービスです。今回のお取り組みでは、29分番組のインフォマーシャル(宣伝用番組)におけるレスポンスをAIが予測しました。

中嶋:なるほど。サービスの開発にはどのような背景があったのでしょうか?

東:解決したい課題はテレビ番組のレスポンス予測の「属人化」です。

これまで29分番組のレスポンス予測はずっと人の手で行っていたんですよ。例えば、2年目の社員と10年目以上のベテラン社員では、どちらが精度の高い予測を出せるかというと、当然経験値の高い10年目以上のベテラン社員になります。2年目の社員では当然ながら精度のぐらつきがあるので、まだまだお客様に言い値ではご提供できないという課題がありました。

インフォマーシャルのレスポンスを予測し、そしてプランニングする、というある意味職人化された業務を、10年目以上のベテランがいなくなった時どうするのか?という危機感は常に弊社の中にありました。そういった中で昨今、AIが人の仕事を奪っていくという話も現実味を帯びてきまして。

そこで私達が行っているメディアのバイイング、プランニングの領域では、AIを活用できるのではないかと考え始めたのがサービス開始のきっかけです。

中嶋:レスポンス予測の属人化が業界の大きな課題だったのですね。それによるデメリットは他にどのようなものがあるのでしょうか?

東:人がインプットできる情報には限界がありますよね。知識や経験、ノウハウが豊富だったとしても、その人個人が知らない枠の情報は世の中に存在しています。テレビ局は地上波で120局、CSでも60局、BSで10局弱。ケーブルテレビでいうと500局以上。そのたくさんの局がある中でお客様からご予算をいただいても、すべての局を完璧に網羅することは難しく、効果的なチャレンジができていないということが1つ目のデメリットです。

また、例えば「ディスカバリーで100件レスポンスがきます」という予測をしたのに、結果的に50件しかレスポンスがきませんでした、ということが起こったとします。そうすると、50件分の注文を受けるために準備していたコールセンターの人件費が無駄になってしまいます。仮に当初から50件と予測できていれば無駄のない最適な人員配置ができます。こうした非効率で無駄なコストを生み出してしまう可能性があることが2つ目のデメリットです。

番組名から視聴者層、天候まで。広がるビッグデータの活用

ディスカバリー・ジャパン株式会社 ビジネスソリューション部 アシスタントマネージャー 中嶋 優

中嶋:過去のビッグデータを活用されている、とのことでしたが具体的にはどのようなデータなのでしょうか?

東:それで言いますと、これまでグランドビジョンがノウハウとして培ってきたインフォマーシャルのレスポンスデータがメインですね。

また、番組属性や日時、市場傾向、商材、これらに限らず様々な角度からのデータを取り込んでいます。天気や気候のデータもあります。これら20~30個ほどの切り口のデータをAIに学習させています。その20〜30のデータについては公には明かせないのですが、うまくコツを掴めた予測レポートの中には、精度が90%を超えているものもあります。

中嶋:90%はすごいですね!しかし、通販業界はまだまだ属人化している領域が大きいと思います。商品の単価やトレンド、役者さんの人気度合いなどもあります。もともとデータに落とすのが難しいものをAIに落とすということに対して、抵抗はありませんでしたか?

東:インフォマーシャルには多くの要因が複雑に絡み合っており、一筋縄ではいかないだろうという意見がありました。私もその意見をもつ一人でした(笑)。確かに多くの外部要因はありますが、最終的に重要になるのはレスポンスの件数で、そこに起因する因子を一つ一つ洗い出していきました。

そのレスポンスの件数に大きく影響しているもの、小さく影響しているもの、大小異なる影響値を考慮し、必要な因子をこちらで開発しながら入れ込むことで、AI側もこの因子が大事だからここにバイアスかけてみよう、と自動的に判断するようになったんです。

こうした予測精度を高めるために重要なのは、やはり入力するデータ量です。どういったデータをAIに学習させるか、弊社では日々改善しています。

AIによるデータ分析だけでなく、最後は人の手による判断を

中嶋:AIによって人の仕事が奪われるという話もあります。GAMレポートを活用した結果、人の手による仕事はどう変化したのですか?

東:これまでは一つ一つの枠に対して、過去の実績を洗い出し、時間をかけて数値予測を立てていましたが、その時間と手間が解消されています。とは言え、GAMによる予測は万能ではなく出力されるのはあくまでもただの数字です。最終的に本当にこの結果でよいのか、人が判断しながらプランニングをしています。

AIの活用は、あくまで参考にする指標として考えています。属人化している課題を解決するために、経験を持った人の勘と経験、そして各種データをたたき上げでAIに覚えさせて、ある程度安定した精度がでてきても、最終判断は人が行っています。

そのAIが、例えばレスポンスが10件と予測した数字に対して、「でも今回はいつもの番組内容とは違うから、件数が違ってくるかもしれない」という判断は人が最後にバイアスをかけて判断しています。それこそが重要かと考えています。

中嶋:私達、メディアの立場からすると、そのコンテンツの中身を見てもらうことはとても重要です。機械的にひとくくりにいいか悪いかを決めていくのではなく、人がフォローしつつAIが分析し、余裕ができたリソースを有効活用すればもっと違う通販の形がこれからできていくのかなと思いますね。

石原和幸氏が手掛けた福岡天神の本社オフィス外観の緑は、“天神の森”と呼ばれ親しまれている。
また冒頭画像は同オフィスのエントランス。大きなキリンが来客をお出迎えする。

GAMレポートからみるディスカバリーの強みとは

中嶋:なぜディスカバリーに出稿しているのか、というお話をお聞きしたいです。ディスカバリーチャンネルとアニマルプラネットにおけるインフォマーシャルは、AIではどのような結果がでているのでしょうか?GAMからみたメディアとしてのディスカバリーについて教えてください。

東:まずはコンテンツの強さが特徴的です。視聴率もドキュメンタリージャンルでトップのため、高いレスポンス実績という裏付けがあります。ディスカバリーチャンネルはドキュメンタリージャンルの中でも安定した視聴率を担保し続けているという強みもあります。

あとこれはお世辞ではないのですが、中嶋さんはじめ、営業の方々がいつも丁寧に対応してくださるので社内でも評判がいいんですよ。

中嶋:ありがとうございます(笑)!競合と比較した場合、ディスカバリーチャンネルの特徴について教えてください。

東:インフォマーシャルにおいて、必ずしも視聴率とレスポンス、視聴者層と通販の客層がリンクしているとは限りません。ディスカバリーチャンネルは高い視聴率はもちろん、同じシリーズタイトルでも毎回#数(話数)によって番組内容が異なる事が多いのですがその番組内容も毎回しっかり把握されているので、その結果レスポンスの件数や費用対効果が高くなっていると考えています。

進むデータマーケティングのAI活用とインフォマーシャルの今後

中嶋:では最後に、今後の展望についてお話をお伺いしたいです。東さんは今後のインフォマーシャル業界はどのように変化していくと考えられていますか?

東:メディアがなくなることはまずありませんが、多様化するメディアによってお客様がスライドしていくという流れにあります。

ですので、より広告効果の高いメディアに予算をチューニングしていかないと生き残れない業界だと思っています。一昔前は物を出せば売れるという時代があり、そこから価値を伝える時代へ、そして今はその商品をどの売り場に出せばいいのかという商品と売場の価値を最大限に引き出す見極めが重要です。そのチューニングというところでは、AIと併せて人のスキルも重要ですね。AIと人の住み分けでいうと、GAMはデータを扱う分析が得意なので、その領域はAIに任せ、レポートの数値をもとに人が意思決定、プランニングしていくという取り組みを今後も続けていきます。

中嶋:やはりAIの活用は今後も増えていくのでしょうか?

東:間違いなく増えていきますね!

現在はインフォマーシャルで活用していますが、他のデータマーケティングでも応用したいというお話をいただいているので、今後は幅広いマーケティング領域でテストを行なっていきます。人がしなくてもよい、そもそも人には苦手な部分はどんどんAIに任せるべきです。

AIが得意なデータから数値を予測し、人がその数値を見て采配をする。この取り組みを進めることで、視聴者とメディア、双方に貢献していきたいと考えています。

中嶋:ありがとうございました!

 

 

 

 

 

 

 

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