これらのAIマーケティング用語をご存じですか？
コンテンツの作成、キャンペーンの最適化、顧客とのやり取りのいずれにおいても、2025年に賢く戦略的なマーケティングを行うためには主要なAI用語を理解することが必要です。AIの要素の中には、一見して萎縮してしまうようなものもありますが、私たちがついています。
まずは主役から始めましょう。
#1 – 人工知能 (AI)
人工知能は人間の知能プロセスをシミュレートする機械（コンピュータ）です。
さて、楽しいことに移りましょう。
AIの基礎概念と用語
#2 – 機械学習 (ML)
機械学習はAIの一部であり、データと経験を通じてシステムが自動的に改善されます。例えば、メールプラットフォームは時間の経過とともに、どの購読者が最もクリックするかを学習し、それに応じて適応します。
#3 – 自然言語処理 (NLP)
自然言語処理は、機械が人間の言語を理解し、解釈するのを支援する技術です。文法修正ツールから感情分析、AI駆動のチャットまで、あらゆるものの背後にあります。
#4 – 大規模言語モデル (LLM)
大規模言語モデルは、大量のテキストでトレーニングされ、言語を生成または分析するAIモデルの一種です。ChatGPT、Gemini、ClaudeはLLMの例です。コンテンツライティングからカスタマーサービスボットまで、あらゆるものを駆動しています。
#5 – AIトレーニングデータ
AIトレーニングデータは、AIシステムに入力される情報で、タスクの実行方法を教えます。このデータの品質と偏りは、AIのパフォーマンスに大きな影響を与えます。
#6 – リトリーバル拡張生成 (RAG)
RAGは、AIをより賢くするために2つの重要な要素を組み合わせています。1) リトリーバル：ナレッジグラフ、ウェブサイト、レビューなどの信頼できる情報源から関連性のある正確な情報を取得します。2) 拡張生成：このデータを使用して、AIは会話のように感じる、事実に基づいた応答を生成します。
AIの「思考」と「学習」方法に関する用語
#7 – （AIモデルの）説明可能性
説明可能性モデルは、AIがどのように意思決定を行ったかを理解し、説明する度合いを示します。これは信頼とコンプライアンス上重要です。（他人の前で誤解しているように見えないようにもしてくれます。）
#8 – ハルシネーション（幻覚）
AIが自信を持って虚偽の情報や作り話を提供する場合、それはハルシネーション（幻覚）と呼ばれます。（そうです、最高のモデルでも起こることがあります。）生成AIを使用するマーケティング担当者は、すべて事実確認する必要があります。
#9 – 教師あり学習と教師なし学習
教師あり学習とは、AIがラベル付けされたデータから学習することを指します（例：「これは好意的なレビューです」）。教師なし学習とは、AIがラベルのないデータからパターンを見つけることを指します（例：行動クラスターによる顧客分類など）。
コンテンツとメッセージングツール用語
#10 – AI生成コンテンツ
AI生成コンテンツとは、人工知能によって生成されたテキスト、画像、動画、音声を指します。ブログのイントロから広告の見出し、合成音声ボイスオーバーまで、AI生成コンテンツはコンテンツ制作の主流として浮上しています。この投稿では、AI生成コンテンツが地域競争力をサポートする方法を探ります。以下と混同しないように...
#11 – 生成AI
生成AI、またはgen AIは、テキスト、アート、コードなどの新しい「もの」を生成するAIを指す広範なカテゴリです。MidjourneyやRunwayなどのツールがこの仲間に含まれます。
#12 – 予測テキスト
文章を入力するたびに、SMSやEメールのクライアントが自動的に完成してくれます。これが予測テキストの機能です。予測テキストはNLPとMLによって動作します。
#13 – プロンプトエンジニアリング
プロンプトエンジニアリングは、AIモデルから最良の出力を得るために適切な入力を作成する技術です。これは生成AIツールを使用するマーケティング担当者の重要なスキルになっていて、ロボットのコピーライターと話す方法を学んだりします。
#14 - モデルの微調整
モデルの微調整とは、特定のデータを使ってAIモデルをカスタマイズするプロセスです。例えば、チャットボットを微調整して、ブランドボイスやよくある質問を理解することが考えられます。
会話型および音声駆動型AI用語
#15 – チャットボット
典型的なAIツールであるチャットボットは、テキストまたは音声を通じてユーザーと対話するAI駆動のツールです。サポートの問い合わせを処理したり、リードを集めたり、インタラクションに冗談を挿入したりすることもできます。
#16 – 会話型AI
会話型AIは「チャットボット」よりも多くの使用例がある広義の用語です。プラットフォームを超えて、より洗練されたマルチターンのインタラクションを提供するものとお考えください。友達にメッセージを送るような感覚でカスタマーサポートを受けられるようなものです（その友達が注文履歴を知っている場合の話です）。会話型AIは、顧客が質問する方法を新しい形に変えているため、検索も変化しています。
#17 – 音声AI
音声AIは、SiriやAlexaのような音声アシスタントを駆動します。マーケティングにおいて、顧客とブランドの双方が音声検索、顧客サポート、商取引に音声AIを利用しています。
AIを用いたマーケティング自動化とパーソナライゼーションに関する用語
#18 – マーケティング自動化（AI強化）
自動化プラットフォームがさらに賢くなりました。AIによって強化された自動化は、メールを送信する最適なタイミングを予測し、パフォーマンスの高いコンテンツを選択し、行動に基づいてアクションをトリガーします。
#19 – コンテンツパーソナライゼーション
コンテンツパーソナライゼーションは、AI（他の技術も含む）を用いて、メッセージ、オファー、クリエイティブを個々の顧客に合わせて調整します。例えば、閲覧履歴や位置情報に基づいて商品を推薦することは、コンテンツパーソナライゼーションの一種です。
#20 – レコメンデーションエンジン
レコメンデーションエンジンは「あなたへのおすすめ」カルーセルやパーソナライズされたメールオファーの背後にあるAIです。eコマース、ストリーミング、コンテンツを多用するブランドには必須のアイテムです。
#21 –ダイナミッククリエイティブ最適化 (DCO)：
DCOはAI活用型の広告技術です。ユーザーデータに基づき、最もパフォーマンスの高い見出し、画像、CTAの組み合わせをリアルタイムで構成します。DCOはA/Bテストの強化版とお考えください。
AIとスマートなターゲティング・分析に関する用語
#22 — 予測分析
予測分析では、どのリードのコンバージョン確率が最も高いか、また顧客が解約しそうな兆候がいつ見られるかなど、将来の結果を予測するためにAIを使用します。
#23 – 類似モデリング
類似モデリングは、優良顧客の特性を特定し、それに似た新しいオーディエンスを見つけるAIです。有料ソーシャルやプログラマティックキャンペーンで非常に効果的です。
#24 – 感情分析
感情分析は、AIがテキスト内の感情（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を検出したときに行われます。レビュー、ソーシャルメンション、アンケートにおけるブランド認識を理解するのに効果的です。
最先端および新興のAI検索エクスペリエンスに関連する用語
#25 – エージェンティックAI
エージェンティックAIは、顧客に代わって目標指向の行動を取ることができます。エージェンティックAIは単にコンテンツを提案するだけでなく、プラットフォーム全体でコンテンツを自動的に作成、スケジュール、投稿することができます。AIエージェントを顧客が利用すると、ブランドを発見し、何をなぜ購入するか決定を下し、代わりに購入を開始できます。自動化の次の最先端です。
#26 – AIによる概要 (AIO)
Googleは2024年5月に新機能としてAIによる概要を導入し、AI生成の概要を検索結果の上位に表示するようにしました。これはよく知られているSEOの形を変えています。SEOはAIの最も初期の主流実装の1つでした。GoogleのAIの利用が時とともに進化し続けることが期待されます。
#27 – ゼロクリック検索結果
ゼロクリック検索結果は、Googleや他のAI検索エンジン（Gemini、ChatGPT、Perplexityなど）に直接表示される回答です。これにより、ブランドのウェブサイトへのクリックの必要性が減少し（つまり、お客様のサイトへのトラフィックが減少し）、顧客ジャーニーの最適化、マーケティングパフォーマンスの分析、およびアトリビューションの報告が難しくなる可能性があります。
AIとの折り合い
AIは私たちの仕事を奪うものではありませんが、私たちの働き方、買い物の仕方、医療の探し方、そしてファイナンシャルアドバイザーの選び方を変えています。
AIの言語に精通すればするほど、より戦略的に行動でき、顧客や患者により良いサービスを提供できるようになります。モデルを微調整するにしても、DCOでキャンペーンをデザインするにしても、次のブログ記事を（ひょっとするとAIの助けを借りて）書くにしても、これらは新しいマーケティング用語です。
用語について十分に理解されたので、AI戦略についてお話ししましょう。
