Scott Voigt, CEO and Co-Founder of Fullstory

成功したAIソリューションの鍵？行動データ

近年、技術革新が世界を席巻していることは、秘密ではありません。特に、Generative AIは、ChatGPTのようなツールが100万ユーザーをわずか2ヶ月で獲得するなど、急速に人気を博しています。しかし、これらの高度なAIソリューションは、有意義で高品質のデータがなければ何もありません。残念ながら、このようなデータを取得するプロセスは、常に簡単ではありません。企業は、偏見を除去し、AIが簡単に消費できる形式でデータをキャプチャして処理する必要があります。特に、OpenAIやAnthropicのようなAI企業がAIモデルをトレーニングするためのデータが不足し始めているため、有用で有意義なデータを収集することの重要性は増しています。AIの世界が拡大するにつれて、企業は、質の高いデータと貧弱なデータがAIソリューションに与える影響と、行動データがAIドリブンのツールを構築、トレーニング、強化する上で果たす重要な役割を理解する必要があります。質の高いデータと貧弱なデータのAIソリューションへの影響AIモデルは、パターンを学習し、予測を行い、タスクを実行するためにデータに依存しています。トレーニングデータが損なわれ、不正確、またはエラーが含まれている場合、モデルは偏った結果、ユーザーエクスペリエンスの低下、セキュリティ脆弱性、規制リスクを生み出す可能性があります。実際、Gartnerによると、貧弱なデータ品質のみで、組織は年間平均1290万ドルの損失を出しています。一方、質の高いデータでAIモデルをトレーニングすることで、組織は、より良い、より情報に基づいた決定を下し、信頼性の高いプロセスを実装し、コンプライアンスの問題を軽減し、コストのかかる結果を回避できます。また、顧客や利害関係者にとってのエクスペリエンスの向上、収益や市場シェアの増加、リスクの軽減にもつながります。包括的で有意義で正確なデータがなければ、企業はこれらの複雑なAIアプリケーションやエコシステムを構築して管理するのに苦労するでしょう。行動データの台頭製品やサービスとのやり取りから得られる行動データは、企業にAIモデルに対する深い洞察を提供するのに役立ちます。実際、McKinsey & Companyによると、顧客の行動洞察を活用する企業は、売上成長で85%、粗利益で25%以上で競合他社を上回っていることが分かっています。行動データは、ユーザーがデジタル環境とどのようにやり取りするかを記述し、詳細な好みやパターンを明らかにします。これは、ユーザーのクリックの背後にある感情を明らかにする上で基礎的な要素です。たとえば、行動データは、セッション期間、サイトでのアクティブ時間、エラーメッセージの数、またはデッドクリックなど、重要なメトリックを明らかにし、企業がユーザーエンゲージメント、好み、フラストレーションポイントについてより明確な理解を得ることができます。このデータは、企業がユーザーエクスペリエンスを向上させる上で欠陥を特定し、強化するのに役立つだけでなく、AIソリューションに対する新たな可能性、より良い予測、強化されたセキュリティ対策、改善されたパーソナライゼーションについての重要な洞察も提供します：予測行動データを装備した企業は、ユーザーの行動、パターン、好み、痛み点についての貴重な洞察を得ることができ、将来の行動をより正確に予測し、より良いエクスペリエンスを作成することができます。たとえば、ウェブサイトの閲覧、ニュースレターの登録、ショッピングカートの活動、ソーシャルメディアのエンゲージメントは、デジタルなパンくずの痕跡として機能するだけでなく、将来の購入行動の指標ともなります。このデータを手に入れることで、企業は消費者行動についてより良い理解を得て、より情報に基づいた予測と戦略的意思決定を行うことができます。脅威の特定企業は、AIソリューションを開発する際に、行動データを使用して脅威を特定できます。ユーザーのやり取りパターンを分析して異常や疑わしい活動を検出することで、企業は脅威や潜在的な脆弱性を検出できます。たとえば、金融サービス企業は、ユーザーがサイトをどのように移動するかを分析して、特定の行動やパターンが詐欺的であるかどうかを判断できます。このプロアクティブなアプローチにより、企業は迅速にセキュリティ上の懸念に対処し、リスクを軽減し、AIシステムを保護できます。パーソナライゼーションAIの急速な成長が世界を変えている今、ハイパーパーソナライゼーションされた顧客エクスペリエンスが標準になるでしょう。行動データを使用して、エンジニアリングチームはユーザーの行動を予測し、ユーザーエクスペリエンスをカスタマイズできます。顧客の購入履歴を追跡し、詳細な顧客プロファイルを開発することで、企業はブランドロイヤルティを強化できます。企業は、行動データを使用して、ターゲットオファーや関連するクロスセリングの機会を提供することで、よりパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できます。たとえば、行動データは、ショッピングカートを放棄する可能性が高い顧客を特定できます。企業は、ターゲットセグメントにパーソナライズされた割引を提供することで、失われた売上を回復する可能性があります。行動データは成功の鍵急速な技術進歩の時代に、AIソリューションの成功と有用性は、有意義で正確なデータに依存しています。質の高いデータの需要が高まるにつれて、行動データはAI開発の重要なリソースとして浮上しています。ユーザーのやり取りから得られた洞察を活用することで、企業はユーザーの行動をより正確に予測し、脅威を特定し、システムを保護し、ユーザーの期待を上回るパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できます。AIの景観が進化を続けるにつれて、行動データを活用することで、AIソリューションの有効性が確保され、変革的で楽しいユーザーエクスペリエンスの道が開けられます。