en Factory ブログ

en learning 外伝 「AIの実際」

先日 en learning vol.4 「マネーリテラシーを高めよ」を行ったばかりですが、

外伝として、AIのことをお聞きしました。今回のレポートは今井がおおくりします!

 

最近AIってよく聞くけど、実際のところ、どうなの? 導入できるの? ということで、

AIを専門に行なうVCである Hike Ventures 代表の 安田 幹広さんにお越しいただきました。

 

「en learning」とは?

会社や自分のステージに合わせて、社員それぞれが学びたいこと・必要なことを、
外部からその道のプロをお招きしたり、社員が講師になったりして、開催します。

この勉強会には、エンファクトリーに在籍したことのある人、これから入社予定の人、社員の友人、知人などをお招きしています。
そのテーマについての勉強以外に「ゆるく」いろいろな方とつかず離れずで繋がりを保っておく、という目的もあります。

過去のレポート

 

 

今回は外伝ということもあり、飲食ありの落ち着いた雰囲気の中で行われました!

 

 

どういったところにAIが導入できそうか安田さんに考察していただくために、

まずは弊社エンファクトリーと親会社イードで事業の説明を行いました。

弊社の自社サービスは主に3つあり、

スタイルストア
専門家プロファイル
Teamlancer

があります。

親会社であるイードはメディアを中心に事業を展開しています。

 

では、このような事業に対してAIを利用してどういったことができるのでしょうか。

実際投資を行っているサービスをご紹介いただきながら、AIについて3つの観点でお話していただきました。

1つ目はパフォーマンス。AIを利用し、KPIやコンバージョンを上げるパフォーマンスの最適化の面でのAI活用法です。

2つ目は広告。AIを活用した今までにない広告商材が出てきました。

最後にコンテンツ制作。AIを利用し、よりコンテンツの手間を削減することができます。

 

現在AIが流行している背景

AIは以前にも流行したことがありますが、
今回流行している要因はなんでしょうか。

安田さんによると、

・物が電子化されたりデータ化され、活用可能な情報が増大している
・AIが研究され、人材が増えている
・Tensor Flowなどにおける オープンソースのモジュール、新しいアルゴリズムなど、最適化、高速化が進んでいる

といった3つが要因として挙げられます。

以前、AIはそれほど浸透していませんでしたが、現在はどの業界にもAIへの投資が進んでいます。

AIを用いたサービス 7選

弊社やイードの事業に関連しそうなAIを利用したサービスを

いくつかご紹介頂きました。その中から7つ簡単にご紹介します。

 

chartbeat

webサイトやEC等において、AIを用いて分析し、

どこを改善すればリテンションが上がるかがわかるサービスです。

Liftignither

ユーザーに対してのおすすめコンテンツをAIが分析し、
サイト内に表示させるサービス。CTRが80%も上がるそうです。
JSを1行追加するだけなので、とても簡単に導入できるのもポイント。

neowize

こちらはEC版Liftigniterとも言うべき代物で、
ユーザーに合った商品をAIが最適化し、表示するサービスです。

実際の購入、決済はneowize上で行います。
レベニューが10%程度上がるのだとか。

boomtrain

Facebookのエンゲージメントが高いのは、属性を細かく設定できて、
最適なユーザーに配信できるためですが、
その仕組をWebサイトにも取り入れることができるという優れもの。
AIでユーザーの行動分析の最適化をしています。

vidora

退会するユーザーの傾向や特徴をAIで分析し、半自動で最適化を行ってくれるサービス。

adbro

セレブ、食材、などの写真にAIが解析、タグ付けし、選択して広告を出せるサービスです。アジアのセレブに強いようです。

wriber

wriberはコンテンツ最適化ツールで、

書きたい記事内容に対して、AIが様々なヒントやリソースを提案してくれるサービスです。

例えば、テーマに近い記事をweb上から持ってきたり、トラックバックのレコメンドをしてくれるなど。

文書に対してレギュレーションをインプットし、最適化を図ることも可能です。

comerse.ai

こちらはセンチメント分析を行ってくれるツールです。

自社のブランドやプロダクトをSNSなど、Webの口コミからの評判を

見ることができ、サイトとその口コミの差分を抽出して、改善提案を行ってくれるものです。

 

コンテンツ、分析、広告関連のサービスだけでもAIを活用した様々なサービスがありますね。

 

データネットワーク効果で良質なデータを増やす

AIはその特性上、データを大量に使用する場合が多いのですが、
そのデータの量と質をどのように増やしていくかのサイクルを回す仕組みがあり、
それがデータネットワーク効果と呼ぶのだそうです。

1. データ量が多くなるほど、アルゴリズムの学習・改善が進む。
2. 改善されたアルゴリズムによりユーザ体験が向上し、より多くのユーザが使うようになる。
3. より多くのユーザが使用することにより、データ量が増える。

 

安田さんのブログより

これを繰り返すことで、良質で大量のデータをためることができます。

実際に安田さんがブログに投稿していらっしゃいますので、

こちらもご参照ください。

 

スタートアップに大切なことは、「ファウンダーがやめていないこと」

 

VCにおいてAIにかぎらずスタートアップに大切なことは、「ファウンダーがやめていないこと」だそうです。

プロダクトが失敗してイグジットができなくても、

チームに価値がつくということはありますし、ファウンダーなどのコアメンバーが残っていれば、

再起も可能なので、なぜファウンダーがそのサービスを行っているのかや、

ファウンダーがサービスに熱意をもっているかが投資する上でとても大切だそうです。

 

まとめ

AIの流行要因から、実際のサービス、投資の内状まで広く知ることができました。

今回の en learningでは、弊社事業とAIをどう連携できるかがテーマでしたので、

そのようなAIサービスが主でしたが、ヘルスケアやHRなど、様々な業界にも

AI投資が行われています。

このように積極的に投資が行われている領域かつ、

インターネットと同じく様々なシナジーを生む領域ですので、

どの業界の方でもアンテナを張っておくと良いですね。

 

それでは!

PAGE TOP