ITエキスパートに向けたAIとコンテンツ管理のガイド

Experience Cloud コンテンツ管理

60%以上のCIO(最高情報責任者)が、人口知能(AI)と機械学習は5年以内にビジネスに不可欠なものになると述べていることをForbesのレポートが報告しています。そして、各組織はその準備を進めつつあります。Gartnerによると、「エンタープライズ用途での人工知能の導入件数は、過去4年間で270パーセント成長し、直近の1年間では3倍になりました。」

「もし、あなたがCIOであなたの組織がAIを使わないのなら、あなたの競合他社が使用している可能性は高く、これは憂慮されるべきことです。」
クリス・ハワード – Distinguished Research Vice President, Gartner

各ブランドが競合他社に差をつける方法を模索し続ける中、ますます多くのブランドがAIに目を向ける様になっています。しかし、彼らにはどこから始めればよいのか、どのようにすれば成功するのか、いくつかのガイダンスが必要です。

AIが既に大きな影響を与えているエキサイティングな分野はコンテンツ管理です。パーソナライズされたコンテンツやアセットのタグ付けから、コンテンツの制作、A/Bテストまで。AIやコンテンツ管理を行うにあたってITチームにめぐって来た最大の機会です。

AIがコンテンツを変革するための3つの重要な方法

1. 自動化による迅速なコンテンツ作成

消費者は以前よりも多くのデバイス上で多くの時間を費やしています。つまり、新しく関連性の高いコンテンツの需要は高まる一方です。問題は、組織側にその需要に対応するリソースがないことです。

「私たちが話を聞いたどの組織も、今は市場に効果的に投入する、より多くのコンテンツが求められていると言っています。コンテンツ作成の予算が間に合っていると言う人は誰もいません。」
メリッサ・ウェブスター, IDC

AIと機械学習は、デジタル体験を生み出すアセットと共にスタートし、コンテンツの迅速な提供を行うことに役立ちます。写真やビデオへのタグ付け、切り抜き、そして検索に何時間も費やすのではなくそれらのタスクを自動化することで、彼らが最善を尽くすための多くの時間をもたらします。「Adobe Experience Managerによる自動のタグ付けは、制作チームがファイルをアップロードするのに使っている多くの時間を節約します。」とアンダーアーマーのIT製品オーナーであるベン・スナイダー氏は言っています。「そして、それは以前に失われたかもしれない多くのアセットを表面化します。」

様々な画面に合わせてテキストの長さを自動的に調整するなど、AIがコンテンツの再利用を容易にしてくれるので、制作担当者はコンテンツを一度開発すれば様々なチャネルや画面で使用することができ、新しい体験の制作に作業を進めることができます。テンプレートのコーディングに必要な時間を短縮することで – テンプレートにロジックが結びついたインタラクティブな要素が含まれている場合は特に困難なタスクですが、AIは開発者がデザインと実装のギャップを埋めるのをサポートするでしょう。

これがどのように機能するかを説明します。

  • ニューラルネットワークを訓練して、テンプレートのコンポーネント(画像、テキスト、他)を認識します。
  • 既存のテンプレートのスクリーンショットを撮影します。
  • AIにコンポーネントを認識させ、元のテンプレートに基づいて新しいテンプレートを作成させます。

このプロセスは、あなたがコンテンツを新しいシステムに移行していて、すべての既存のテンプレートを再コーディングするのに無駄に時間を費やしたくない場合に特に有効です。

2. データを使ってパーソナライズされた体験を構築する

顧客に最も関連性の高いエクスペリエンスを提供するのにあたって、あなたがもしコンテンツのパフォーマンスを把握していなければそれはヒットするかは分かりません。今日、組織はAIによるパーソナライゼーション プラットフォームを使用することで、最大のオーディエンスに対して最も関連性の高いエクスペリエンスを自動的にテストして配信しつつあります。

「訪問者がサイト上の体験とどのようにインタラクションしているかについてデータを結びつけて、それらの体験を進化させることは非常に理にかなっています。」とAdobe Experience Managerに実装されている機械学習のプロダクトマネージャー、ヨナス・ダール氏は言います。「しかし、実際には、このようなことはあまり起こりません。」

チームがデータを体験に結びつけない最大の理由は、構造化されたフィードバックが不足していることだとダール氏は言います。「誰もが解析を行っていて」- 彼は説明します – 「通常それはあなたが持っているプログラムであり、異なるオーディエンスに対してどのコンテンツがうまく機能して、どのコンテンツがうまく機能しないのかを特定するためのシステムはありません。これは大きなチャンスです。」

そして、AIと機械学習の助けを借りることであなたは一段上にジャンプできます。機械学習は時間をかけて取得したデータを使用して、オーディエンスがサイトのコンテンツとどのように相互作用しているかを理解することができます。そして、その情報を利用して、その人が何を見たいと思われるかに基づいて、将来の訪問者にパーソナライズされたエクスペリエンスを自動的に提供することができます。

AIを使ったエクスペリエンスの実装ステップ

3. 少ない労力でコンテンツを最適化する

毎回、最も関連性の高いエクスペリエンスを提供したいのであれば、あなたは何がうまくいき何がうまくいかないのかを見極める必要があるでしょう。それはコンテンツ、ナビゲーション、デザイン、そして色に変更を加え、A/Bテストを実施してその変更がどのように機能するかを理解することを意味します。

しかし、同じコンテンツを複数のバリエーションで作成しテストを実施するにはリソースと時間が必要で、ほとんどの組織ではそれだけの余裕がありません。その結果、コンテンツが本来あるべき姿でテストされずパフォーマンスが低下し、顧客は他の場所に移動してしまいます。

「私の経験では誰もがテストについて話しています。しかし、それを実現するためには実際にテストを実施しなければなりません。大規模に行うのは難しいです。」
ヨナス・ダール, Product Manager, Machine Learning, Adobe Experience Manager

ダール氏は、コンテンツライターの例を使ってこの課題を説明しています。「記事を完成させた後、ライターに『A/Bテストができるようにあと4本書いてみたらどう?』と頼んだら、彼女はそれを非常に余計な仕事であまりにもハードだと思うでしょう。」

同じ様にナビゲーション、インタラクション、デザイン要素、そしてレイアウトについて、テスト用のバリエーションを開発者が作成するのをAIは支援することができます。開発者がマスターエクスペリエンスを作成して、AI がそれを提示するための他の方法をいくつか提案してくれるとしたらと想像してみてください。

「開発者は、レイアウトやインタラクションのモード、テンプレートのどこを微調整すべきかを知ることができます。」とダール氏は言います。「例えばフィードバックに基づいて、ページにダイアログボックスのかわりにドラッグ&ドロップ機能をページに追加したり、ナビゲーションを左からサイトの上部に変更したりする必要があると判断できるかもしれません。」

この様にバリエーションを自動的にA/B テストする機能があれば、開発者は多くの時間を節約しより効率的に作業を進め、より革新的で興味深いプロジェクトに取り組むことができます。

AIトレードの6つのツール

最近のIDCの調査によるとAIを利用している組織の25%は、AIプロジェクトの半分が失敗していると報告していることが分かりました。その理由のトップ3はスキル不足、技術コスト、データの偏りです。あなたの会社が同じ運命をたどることを防ぐために、プロジェクトを立ち上げ前に考慮すべき主要な点をいくつかご紹介します。

1. どこから始めるべきかを知る

多くの可能性がある中でAIプロジェクトを成功させるための最大の課題の1つは、適切なユースケースを選択することです。

Gartnerのディスティングイッシュト バイス プレジデント アナリストであるホイット・アンドリュー氏は、「顧客との重要なやり取りの中で現在どのようにテクノロジーを使用しているか – 個々のビジネスの時間 – その時間の価値をどのように増大させることができるかを考えてみてください。」と勧めています。「そうすれば、それらのポイントにおいてAIを適用することでビジネスの価値を高めることができます。」

2. 期待を和らげる

Gartnerによると、「ほとんどの組織は2年以内にプロジェクトを立ち上げる計画を立てて、AIプロジェクトを開始しています。しかし、最初の計画プロセスを終えた組織は、4年かかると見積もっています。」。明確に定義されたステージ、変更管理パラメータ、そして経営陣のサポートを備えた実施計画は、成功の可能性を高めます。
「ほとんどのITプロジェクトは彼らがすべきよりも多くの時間とコストがかかります。」とダール氏は言います。「AIプロジェクトでは最初にデータがあって、それをあなたが調べ始めるまでは何が起こるか分からないので、このリスクははるかに高くなります。」

3. アジャイルを保つ

AIとデータには多くの未知の領域があるため、最初から大きなプロジェクトを始めることは災いの元となります。その代わりにダール氏は、チームが小さなプロジェクトからスタートし、成功を祝い、データをよりよく理解してから、どのように進めるか決めることを推奨しています。
「通常のソフトウェアプロジェクトでは、アジャイルなアプローチをとるべきです。」とダール氏は言います。「AIでの成功を目指すためには特に必要なことです。」

4. データを整理する

AIはそれに与えるデータの良し悪しでしか判断できません。あなたが粗悪なデータを持っていると、AIソフトウェアから粗悪な推奨を受け取ることになります。最高の結果を得るためにはデータソースを統一し、手元に適したデータがあることを確認しましょう。

「データがきれいで正確であることを確認してください。」とAdobe Experience Manager戦略・製品マーケティンググループの製品マーケティングマネージャーであるシェルビー・ブリットン氏はアドバイスします。「まず、データに自信を持てばAIソリューションに自信を持つことができます。」

5. システムを統一する

「複数のビジネス上の問題に対して複数のテクノロジーを採用している場合、あなたの顧客体験はスムーズではありません。コンテンツ管理やオーディエンスプロファイルからアナリティクスやパーソナライゼーションまで、統一されたプラットフォームはすべて同期させておくことができます。」

「現代的なデジタル体験プラットフォームは、組織の機敏性を高めるのに役立つとIDC考えています。」とメリッサ・ウェブスター氏はIDCのレポートで述べています。「またIDCは、現代のデジタル体験管理プラットフォームはAIや機械学習を取り入れることで、ユーザーのタスクを合理化しより少ない労力で大きな成果を得ることができることで、際立っていると考えています。」

6. 未来への準備を怠らない

顧客の期待の変化に対応するためには、あなたと共に成長する安全なデジタル基盤が必要です。組織と顧客のデータを保護し、法規制コンプライアンスを維持し、そしてアップデートを簡単にプッシュアウトできるクラウドネイティブソリューションは、あなたが変化に対応できるようにしてくれます。

「常に次善の策があるため、それを待っているといつまでも待たされることになるかもしれません。」とブリットン氏は言います。「競争相手は利用可能なものは何でも利用しています。競合他社に置き去りにされる前に飛び込んでみましょう。」

素晴らしいエクスペリエンスは待ってくれない

より関連性の高いコンテンツを求める顧客の期待に、時間のかかる手動のプロセスで応えようとすることはビジネスを失うための最も早い方法です。あなたにはより俊敏なアプローチが必要です。顧客の好みや行動に基づいて、記憶に残る体験を提供できるようにするアプローチです。そして、それを大規模に行うことが求められます。

AIに勝るものはありません。毎回、適切なオーディエンスに適切な体験を提供することでコンテンツ管理を変革する力を持つAIは、今すぐにでも始めるべきアプローチの1つです。なぜなら優れた体験が、もっと重要なのは優れた顧客が待ってはくれないからです。

Adobeがお手伝いします

Adobe Experience Manager Sitesは、ハイブリッド型のクラウドベースCMSでITチームがコンテンツを作成して再利用し、市場の需要や新たなチャネルに迅速に適応できるようにします。当社はGartnerの

Magic Quadrant for Web Content Management

において何年もの間リーダーとしても認められ続けています。また、

The Forrester Wave™: Web Content Management Systems, Q4 2018

においてフォレスターの以前のレポートと同様に、リーダーとして評価されています。Adobe AnalyticsとAdobe Targetの行動データと顧客プロファイルデータを統合する機能により、より少ない労力でパーソナライズされた体験を大規模に作成することができます。Adobe Senseiは、デジタル体験のデザインと配信を劇的に改善するために、すべてのAdobe製品に搭載されているインテリジェントな機能を強化するテクノロジーです。人工知能、機械学習、ディープラーニングを使用して、Adobeの膨大な量のコンテンツやデータアセットをクリエイティブ、マーケティング、そしてデジタルドキュメントにおけるAdobeの深い専門知識と共にを活用しています。

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Adobeが9年連続でGartnerの「Magic Quadrant」のWebコンテンツ管理部門でリーダーに選ばれた理由をご紹介します。

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この記事は2020年1月13日に公開された The IT Expert’s Guide to AI and Content Managementを抄訳したものです。

POSTED ON 2020.10.8