「“顧客”コンテクストこそ競争優位性」 プレイドがそう断言するワケ
AIの普及によって、誰もが“汎用的な正解”には容易にたどり着ける時代となった。プレイドが支援するマーケティング領域はもちろん、開発やバックオフィス業務など、多様な場面でAIの実装が着々と進んでいる。多くの人が、業務効率化のメリットを享受しているはずだ。
しかし、それはまだスタートラインに立った段階といえるだろう。誰もが同じようにAIを使えるからこそ、自社独自の価値を生み出すハードルはむしろ高くなっているからだ。この状況に、倉橋氏は警鐘を鳴らす。
「AIによって効率化がなされた反面、似たようなプロダクトやサービスが溢れています。選択権や交渉力が顧客側に移行する『パワーシフト』が起きている中、顧客からすれば、選ぶことがますます難しい市場になっているのです」（倉橋氏）
このような市場環境において、顧客に選ばれ続けるにはどうすれば良いのか。倉橋氏がその源泉として挙げたのが「文脈」、いわゆるコンテクストだ。まだAIが学習していない事実や独自の意思、これまでの歩みなど、いわば“眠れるデータ”を企業価値へとつなげる基盤の構築こそが、各社が向き合うべき最重要課題となっている。
セッション冒頭で倉橋氏が提示したこの課題を、CTOの牧野氏がより詳しく解説した。
現在、多くの企業が、データ基盤の整備をはじめ急速にAI投資を進めている。それにもかかわらず「AIに問いかけても、一般的な回答しか返ってこない」「経営の意思決定に活用できず、事業成長にもつながらない」といった状況が起こっているという。
牧野氏は、その理由を二つ説明した。一つは部分最適にとどまっていること。個別タスクをAIで効率化しても、ボトルネックは消えたわけではなく、別の場所で新たに発生する。それでは、全社的に大きく生産性を向上させることが難しい。そしてもう一つが差別化の難しさだ。倉橋氏も指摘したように、AIを活用できる環境は競合他社も同じ。それだけで差別化ができないからこそ、何をAIに学習させるかが勝負の分かれ目となる。
「これは、過去の履歴をすべてAIに読み込ませればよいという単純な話ではありません。自社のビジネスや業務がどのような流れで成り立ってきたのか。過去の出来事をつなぎ合わせた、“線のデータ”が求められているのです」（牧野氏）
牧野氏が挙げた線のデータが、AI活用において重要とされているコンテクストだ。
一方で、社内のコンテクストと一言でいっても、その範囲は多岐にわたる。複数の事業を展開していればなおさらだ。牧野氏は、その中でも「顧客コンテクストが最も重要」と強調した。具体的には「顧客が自社の製品やサービスを求めている理由」「それによって何をしたいのか」「過去にどのような行動をしてきたのか」などのデータを指す。
もちろん、自社固有のデータは、顧客コンテクストだけではない。たとえば、研究開発や製造のノウハウも、他社に模倣されにくい立派な差別化要素といえる。しかし、どれほど優れた技術やノウハウも、「顧客が自社を選ぶ理由」に結びつかなければ、売上やLTVには変えられない。プレイドが顧客コンテクストを最上位に位置づける理由は、あらゆる強みを顧客に選ばれる価値へと変えるデータだからだ。
ただし、いくら顧客コンテクストが重要とはいえ、その整備は容易ではないだろう。そこで牧野氏は、実現に向けた方法論へと話を進めた。
