生成AI×マーケティング：データ変革による顧客価値創造顧客の声に基づく発想・思考・議論の高度化
AI時代に「人が考える」ことの価値とは

テキストマイニングと生成AIで
顧客体験を見える化

はじめにプラスアルファ・コンサルティングの五十嵐氏が伝えたのは「お客様の声に、目を傾けよう」という言葉だ。「声に耳を傾ける」が通常だが、五十嵐氏は「それだけではなく、目も傾けることで、お客様のニーズや体験をビジュアル化し、ビジネスのヒントにつなげていきたいという思いが込められています」と説明した。

実際、「声に目を傾ける」とはどういうことか。それは、SNSなど様々な方法で集められたテキストメッセージを、「読むのではなくのぞき込むイメージ」と五十嵐氏は述べ、「膨大なテキストの中で自社ならではの着眼点を持ったうえで、可視化していくことです」と補足した。これを可能にするのが、定性情報を対象にデータマイニングを行う「テキストマイニング」という手法と、生成AIの組み合わせだ。

五十嵐氏によると、最近の調査では「広告・マーケティング業務に生成AIを取り入れたい」「生成AIを企業のマーケティングタスクに適用すると、今後５年間で生産性が40％以上向上する」といった意見が見られるようになったという。

すなわち、マーケティングの分野でも生成AIの知識を生かしつつ、人間ならではの創造性や戦略的思考を発揮することが求められる。「テキストマイニングによって進化した人の目に、生成AIを組み合わせて顧客体験を見える化することで、人の発想や創造性を加速させる時代になってきました」（五十嵐氏）。

生成AIによる分析で
顧客体験の発想を加速

ここで五十嵐氏は「顧客の声×生成AIによる顧客体験発想フロー」について、以下の3つを要点に挙げる。

1. 顧客を理解する（誰に）
2. 顧客の解像度を上げる（何を）
3. 施策を発想する（どのように）

それぞれにおいて生成AI活用のポイントを、デモを交えて解説した。

1つ目の「顧客を理解する」では、膨大な顧客の声や様々なネット上の書き込みなどを、テキストマイニングで数値化。そこから顧客体験として、「コト」や「シーン」を明らかにする。そして、自社にとってどの価値が重要なのかを見える化する。

そこではテキストマイニングが、テキストに対して瞬時に言葉や文章、文の構造を読み解き、データに基づいた客観的な示唆を与えてくれるという。

さらにデモでは、プラスアルファ・コンサルティングが提供する国内シェアNo1^※のテキストマイニングツール「見える化エンジン」を使い、1000件を超える口コミデータに「ボジネガ機能」を当てはめることで、ネガティブと見なされる発言が絞り込まれた。「目的意識に対して必要な声を瞬時にピックアップし、優先順位を付けながら深堀りできます」（五十嵐氏）。※富士キメラ総研2023年版調べ

2つ目の「顧客の解像度を上げる」では、「顧客体験の背景、感情の触れ先の洞察」「1つの声からは語られない、インサイトの掘り下げ」「インサイトからCX施策を考える」ことを目的とする。

そしてデータをもとに、「消費者が期待するものを、適切なメッセージで発信する」「顧客が気づかない課題を考え、解決策を検討する」「消費者自身も自覚していない欲求を、形があるものに作り上げる」といったテーマを、人が自ら考えることが求められるという。

デモでは、プラスアルファ・コンサルティングが2024年5月にリリースした対話型分析機能「AIインサイト」を使って、「飲酒の多様性」「外食の復活」「飲み会の多様化」で体験価値を捉え、商品購入やリピートにつながる体験が紹介された。五十嵐氏は「AIインサイトによって、こうした分析が対話しながら掘り下げることができます」と、そのメリットを解説した。

3つ目の「施策を発想する」では、「1つの声からターゲット像、顧客価値を問い直す」「理想の顧客体験からペルソナを生成し、人物像を可視化する」「ペルソナとのAIインタビューで顧客体験の仮説、施策の精度を高める」といったことを目的とする。

デモでは、今回の講演で初めての披露となった新機能「生成AIペルソナ生成」について紹介。SNSなどからターゲットとなりそうな人物を見つけて一定の条件を打ち込むと、「このような体験をする人は、こんな人物像と想定される」と瞬時にペルソナが作られた。

次に、ターゲットに沿って作られたペルソナに対してテストマーケティングを実施し、製品評価などの声を取得するデモを紹介。テキストでの質問に文章で答えるインタビュー形式で、様々な意見が聞けた。「ただの壁打ちではなく、データに基づいて生成したターゲット顧客と対話することで、不特定多数に対するアンケートよりも早く、そして深くヒアリングが可能です」（五十嵐氏）。

生成AIを活用した
顧客体験発想フロー

さらに五十嵐氏は、生成AIによるペルソナインタビューの可能性について、「インサイト深堀型」「テストマーケティング型」「カスタマージャーニー設計型」の3つを紹介した。

例えば「インサイト深堀型」は、対象となる顧客層の一人ひとりを掘り下げ、顧客に強く望まれるような質問を繰り返すため、複数人同時のインタビューに適する。「テストマーケティング型」は、想定の商品や広告施策の反応を知りたい際に、画像を添付して新パッケージのデザイン評価などをテストする際に適している。「カスタマージャーニー設計型」は、実現したい顧客体験にしたがって質問するだけで、カスタマージャーニーを設計できる。そのため、どのような広告や宣伝を見るか、購入したくなる決め手は何か、その時の感情はどうかなどを知りたい時に役立つ。

五十嵐氏は「今回は、商品企画や顧客体験の発想にフォーカスしましたが、他にも上市後のモニタリングや分析なども求められています。そこに生成AIを加えることで、顧客の声を最大限活用した様々な施策が創造できるようになります」と、講演のポイントをまとめた。ただし、分析や考察を全て生成AIに任せるのではない。「重要なことは、生成AIを起点に人が考えること」であるという。

最後に五十嵐氏は「今後は、顧客の声に基づいて、提供価値や顧客体験を想像できるかどうかが、CXにおける差異化の1つになると思います」と述べ、講演を終えた。