トランスコスモス株式会社（本社：東京都渋谷区/代表：奥田昌孝）は、機械学習を自動化する最先端AI「DataRobot」と独自のDMP（データマネジメントプラットフォーム）である「transcosmos decode」（トランスコスモスデコード、以下、DECode）を組み合わせたデータドリブンコミュニケーションサービスのひとつとして、リターゲティング広告最適化AIを使った広告運用サービスを2019年3月より開始することを発表した。2019年度内に20社以上の導入を目指す。

AI民主化への道

近年、企業においてあらゆる業務でAI活用が進んでおり、「AIの民主化」と呼ばれている。

消費者と企業のマーケティングコミュニケーション領域においてもAI/機械学習を活用する企業が増えている。

しかし、実際その企業に最適なAIを導入するには、AIエンジニアの人材確保や、適切なデータの収集・加工、システムの仕組み化など、一連の業務を自社のみで行うのは極めて困難だ。

トランスコスモスは、そうした課題を解決するべく独自DMP「DECode」を構築し、2017年4月に運用を開始した。

DMPとAIを連携させたデータドリブンコミュニケーションのスキームを構築し、すでに20件以上のトライアルプロジェクトを実施、その成果の一部を新サービスや現場での業務効率化ツールのカタチで仕組み化し続けている。

リターゲティング広告最適化AIの活用で業務効率化へ

今回のリターゲティング広告最適化AIも、そうした取り組みの中から派生したサービスの一つだ。

第一弾として、自社サイトのアクセスログやCRMデータを「DECode」で統合し、予測モデルを構築、確立上位の顧客にリターゲティング広告を配信する際に、直接GDN（Google display Network）、DBM（DoubleClick Bid Manager）への連携が可能な仕組みを正式にリリースする。

リターゲティング最適化AIを活用すれば、人力では対応しきれない精緻なデータ取得を可能とし、高精度なセグメント配信が可能となる。

企業はDECodeタグを入れるだけで、AIエンジニアなどを自力で調達する必要もなくなる。

成約数を約1.6倍にした事例

実際に試験導入した企業では、DECodeを統合することで優良顧客の80％を補足する高精度な予測モデルを構築し、予測モデルを活用したリターゲティング広告配信によって従来と比べ130％のROI改善に成功している。

ただROIだけを求めると配信規模が縮小するため、無駄打ちになっているセグメント配信は抑制、浮いたコストを他の方面に投下することで運用上の工夫を計り、結果的に成約数を約1.6倍伸ばすことになった。

人手不足・コスト不足こそ、AIの活用を

AIを活用した広告運用サービスに、業務効率化や販売促進効果があることは、今回の事例を見てもあきらかである。

人手不足やコスト不足といった理由で導入を渋る企業もまだまだあるかもしれないが、これだけ扱いやすい環境が整っているのであれば、そうした企業こそ積極的にAIやAI導入をサポートするシステムの活用に目を向けるべきだろう。