世界中のほとんどの企業が業務に人工知能を導入しています。企業の事業分野に関わらず、顧客獲得や顧客満足度の向上、広告宣伝などを保証するキャンペーンの企画に注力するマーケティング部門を設けるなど、一定のビジネス構造が存在します。これはAIにも当てはまります。基本的にすべての組織が、何らかのプロセス、あるいは部門全体において、様々なレベルの問題や解決策にAIを適用することになると言っても過言ではありません。
こうした導入の最も最近の例の一つは、AIエージェントです。AIエージェントは、様々なアクティビティ、特に顧客とのインタラクションを必要とするアクティビティの副操縦士として開発され、より良いエクスペリエンスを保証します。しかし、AIを単に実装するだけでは十分ではありません。あらゆるテクノロジー、ソリューション、システムと同様に、AIにも一定のインフラストラクチャが必要です。
一貫性と整合性のあるデータプラットフォームは極めて重要です。なぜなら、顧客情報から事業運営に関するあらゆる詳細情報まで、企業が既に保有するあらゆる情報を用いてAIを学習させることができるからです。この学習は複雑で、長年にわたる取引におけるインタラクションに関する一次データに大きく依存します。これは、効率的なマーケティング戦略を策定するために不可欠です。
ブランドの81%が、ポジティブな顧客エンゲージメントの提供において「優れている」または「優れている」と主張している一方で、消費者の同意率はわずか62%にとどまっています。顧客を理解するために必要なデータを保有していると強く同意するブランドはわずか16%、顧客の包括的なプロファイルを保有していると強く同意する企業はわずか19%です（Twilio顧客エンゲージメントレポート2024）。これはすべて、データギャップによるものです。
データのギャップを埋めることは極めて重要です。実際、多くの企業が合併し、データベースを統合することで顧客に関するより深い洞察を得ようとしています。AIの性能は、現在もこれからも、そしてこれからも、データの品質に左右されます。より優れたパフォーマンスを発揮する方法を知らなければ、AIはデータのギャップを埋めることになり、大きな違いを生むことになります。
おそらく、このような状況に遭遇したことがあるでしょう。例えば、オンラインで靴を購入しようとしていて、まだ発表されていない新しい靴のモデルについてAIチャットボットに質問したとします。誤ったAIは、噂に基づいて誤った情報を提供し、製品の快適性、汎用性、使いやすさに関するデータを捏造する可能性があります。
これは、データ不足こそがこの技術の真の限界であるためです。データは今日私たちが持つ最大の資源です。企業は、故障したり、関連データが不足したりして、顧客体験や重要なシステムに悪影響を与えるAIを導入する余裕はありません。
正しいデータがあれば、このような状況で AI は消費者に探している製品が存在しないことを伝え、補足として、消費者のプロフィールに合致する、すでに市場に出回っている選択肢に関する情報も提供し、探しているスニーカーが今のところ信頼できない情報源から出た噂に過ぎない理由を説明し、さらには消費者の好みに合った新しいモデルが発売されたら連絡すると提案するでしょう。
処理済み、統合済み、検証済み、そして信頼性の高い、リアルタイムで利用可能なデータへのニーズは、常に高まっています。データベースは、AIの競争力向上においても、プロセス全体の基盤となるため、これまで以上に重要になっています。だからこそ、まずはデータギャップを埋めることが最初のステップです。そうして初めて、AIの真の潜在能力が解き放たれるのです。
