AIで企業のマーケティング課題を解決。コグニロボ株式会社

コンシューマー向けのサービスを扱う企業のマーケティングにおける課題には共通点がある。

全ての企業の課題は新規顧客を獲得したい・既存顧客の離脱を防ぎ活性化したい。以上の2点に集約される。

これらのニーズに対して、AIを使ったソリューションを提案している企業がある。コグニロボ株式会社だ。

マーケティングという答えのない領域で、教師なし学習の手法を使い課題を発見。さらに一般マーケターにも使えるサービスになっているという。

どんなサービスなのだろうか。詳しく見ていこう。

プロフィール

代表取締役CEO
和田 温

米国ペンシルヴァニア州立Edinboro大学を卒業し、 1999年 eBay Inc.(San Jose)に入社。その後イーベイジャパン設立に伴い帰国し、立ち上げメンバーとして国内ネットオークション黎明期に活躍。
2001年 伊藤忠テクノソリューションズに入社後は、主にシリコンバレーのプロダクトを日本へ展開する新規事業を担当。
2010年 越境EC事業を共同創業し7年間の経営後、2016年 コグニロボ株式会社を設立。
一橋大学大学院社会学研究科修士課程修了

取締役COO
高山 慎太郎

2001年関西学院大学卒業後、フリード(現フォーバル・リアルストレート)に入社し、営業推進部長としてジャスダック上場を経験。
2007年ショーケース・ティービー(現ショーケース)に入社し、法人向けマーケティングソリューション事業の担当取締役として累計8,000アカウント以上へのサービス導入を実現。
東証マザーズ、東証一部への上場を経験し、グループ会社者代表などを歴任。
2017年5月コグニロボ取締役に就任後は事業戦略構築からプロダクトの企画・販売などを担当。

マーケティングの課題を解決するAIソリューションを提供。コグニロボ株式会社

引用:https://www.cognirobo.com/

――コグニロボ株式会社のサービスについて教えてください。

コグニロボ株式会社のサービスを一言でいうと、「マーケティングの課題を解決するAIソリューション」です

購買履歴などのデータをもとに、売上を伸ばすための重要項目や離脱してしまう原因をAIで探っていきます。

AIを使うことで、顧客の動きやパターンを発見することができ、企業は最適な戦略を検討することができます。

――具体的な特徴を教えてください。

教師データがなくても、課題を発見できる点が特徴になっています。

マーケティング領域では、答えありきの教師あり学習では対応できません。新しい知識や知見を発見していく必要があります。

そのため、機械学習を使って答えがないデータを学習させ、類似性の高いデータごとにグルーピングし、その中から課題を発見できます。

課題を発見した後は、その課題を解決できる要素を持ったグループを答えとすることで、

本質的な教師あり学習を実行するという手法を使っています。

現在はこれを企業様個別に完全にカスタマイズで行っておりますが、企業様がいつでもAIモデルの構築や運用が出来るプロダクトを年内にリリース予定です。

このプロダクトは、用意された様々なAIモデルを活用して、企業様ご自身で課題の発見からその解決策をどうするか考えていけるようになっているんです。

仮説や課題の発見機として活用できますね。

――ユーザーについて教えてください。

現在のユーザーは、流通・小売り・サービス業など、POSデータや購買履歴などのデータを持っておられる大手の企業様が多くなっています。また、ECサイトやクレジットカード業界の企業様にも利用していただいていますね。

過去プレスリリースを出させていただいたJR九州様もそうですが、自社が保有する顧客データを活用して顧客満足を上げながら、結果として売上の増加を希望される企業様を対象としたサービスになっています。

――強みについて教えてください。

教師なしで学習できる点ですね。正解データを必要とせず、仮説を見つけられることが最大の特徴になっています。

また、一般マーケターを対象にしているのも強みです。自社のことをよくわかっていて、マーケティング課題も理解しているが、データの利用が不十分だったりする方向けにサービスを提供しています。

年末にリリースするプロダクトも同じ思想で、社内にデータサイエンティストがいなくても使えるサービスになっていることは強みになっています。データを使ってAI学習を実行すれば分析結果を得ることができます。易しくわかりやすいサービスになっていますね。

マーケティングで企業の課題を解決するコグニロボ株式会社の原点はシリコンバレーにあった

――新卒では何をやっていらっしゃったのですか?

新卒では、ネットオークションを扱うeBay Inc.に入社しました。そして、イーベイジャパン設立に伴い帰国。まだネットオークションの文化が根付いていない日本での挑戦でしたね。

その後、伊藤忠テクノソリューションズ株式会社に入社しました。主にシリコンバレーのプロダクトを日本へ展開する新規事業を担当しました。

2010年、初めて起業をしました。最初の事業はEコマースの分野で、越境ECの立ち上げを行いました。

――コグニロボ株式会社立ち上げの経緯について教えてください。

2014年頃、シリコンバレーでは自社で保有しているデータをAIで分析し、商品をレコメンドする企業が登場し始めていました。

当時の日本ではこういった動きはまだ少なかった。そこで、自分で会社を立ち上げ、ビッグデータとAIを組み合わせた事業をやろうと思いました。

そこで立ち上げたのが、コグニロボ株式会社です。

――それからサービスを開発するまでに、どんな流れがあったのですか?

最初は、シリコンバレー企業の、AIプロダクトの日本における独占販売権を取得しました。それと同時期に株式会社ショーケースさんとご縁があって、ショーケースさんの持つWEBマーケティングのデータを活用したAI分析の話を頂きましたので、そのAIプロダクトを活用してみたんです。

しかしながら、我々の希望するスピードでAIモデルのブラッシュアップが行えなかったり、色々あった結果、やはり他社サービスを利用している以上はこれが限界なんだと解りました。

そこから、自社製のAIエンジンの開発に取り組みました。滋賀大学のデータサイエンス学部と組んで、マーケティングに特化した人工知能の機械学習サービスを開発することに成功したんです。

――それからどんな展開をしていったのですか?

様々なマーケティングデータを分析してみて気付いたのが、業種や規模問わず
・マーケティングにおける課題は新規獲得と既存の育成の2点に集約される
・購買履歴などのマーケティングデータのデータ構造は類似性が高い
ということでした。

これは、対面販売とECでもそうでしたし、小売りとクレジットカード業界でもそうでした。

マーケティングデータに特化した、新規獲得と既存顧客の育成に寄与できるAIがあれば多くの企業の役に立てると確信しました。

これが現在のコグニロボ株式会社になっています。

AIの活用で人の思考の幅をさらに広める。コグニロボ株式会社の展望とは。

引用:https://www.cognirobo.com/

――プロダクトの展望について教えてください。

まずは、年内にサービスをローンチさせます。

「退会者を事前に予知し解約防止をする」や「積極的にケアすることで優良顧客に育つ顧客の特性を知る」など、現在企業が抱えている様々な問題を解決できるようなサービスにしていこうと思っています。

月額の定額利用なので、AIベンダーに見積りを取ったりする手間もなければ、高額なコストに心配する必要もなく、AI分析が利用できる環境を提供していきます。

――他に考えている展望はありますか?

マーケティングデータ以外のデータを活用した取り組みをすることで、結果的にマーケティングに活用できるようなAI技術の向上を図ってきたいです。

例えば、現在取り組んでいる事案で、病院内における医療機器の最適配置を目指すプロジェクトがあります。これは、医療機器に取り付けられたICタグを使ったRFIDのソリューションなんですが、機器から得られた膨大なデータをAIを使って分析し、病棟や時間帯な度に応じて機器の最適配置を実現するものです。

これで得られたAIに関する知見は、マーケティングの需要予測などに応用できますから。

――ミッションについて教えてください。

人類は自動車の登場により、簡単に遠くに行けるようになり、飛躍的に行動範囲が広がりました。

同じように、AIを活用して新しい知見を得ることが出来れば、思考の幅や世界は広がっていくと思うんです。

このような世界の中で、人間とAIがうまく調和できるような社会を実現していきたい。

本来、AIは人が利用していくもの。ですから、なんでもAIありきの考え方ではなく、人間と融合して、面白いものが見つけられるようにしていきます。

現在、AIの精度は年々上がってきています。マーケティングもAIの力を使ってどんどん発展させていきたい。最終的には、誰に何を売るかというマーケティング領域はAIに任せ、我々人間は良い商品づくりに特化できるような社会にしていきたいと考えています。

かつて、日本はモノづくりで強かった時代がありました。そんなモノづくりの強さを、AIの力を活用して生み出せるようにしていきたいです。

人がAIを活用できる社会の実現へ。活動の範囲をさらに広めていく。

編集後記

取材担当橋本
マーケティング領域にもAIは進出中です。人間の拡張機能として、AIが活躍する日はもうすぐそこまで来ているのかもしれません。

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