AI時代に考えたい
AIの仕事とは？
人間の仕事とは？

これまでは、「売上最大化、利益最大化」が常識だった。
これからは、「売上最小化、利益最大化」が常識になるかもしれない。
「株価上昇率日本一（1164％）の超効率経営」
「従業員一人あたり利益がトヨタ、NTT、三菱UFJ、KDDI、三井住友FGより高い」
「新卒初任給は日本で2番目（2021年実績）の高さ」
という「北の達人コーポレーション」木下勝寿社長、
初の著書『売上最小化、利益最大化の法則──利益率29％経営の秘密』
が発売たちまち5刷。中国、台湾、ベトナムからも翻訳オファー。日経新聞にも2回掲載された。
「びっくりするほどよい商品ができたときにしか発売しない」
という圧倒的な商品開発でヒットを連発。
「会社の弱点が一発でわかる“5段階利益管理表”」
「売上を半減させ、利益を1.5倍、利益率を3倍にする方法」
「売上ゼロでも生き残れる“無収入寿命”」
「組織全体にコスト意識が生まれるたった一つの方法」
を記念すべき初の書籍で惜しみなく公開し、
「不況下では、売上10倍はリスク10倍」と断言する木下社長を直撃した。

AIを活用した
デジタルプロダクトマーケティング

　現在のアドテクノロジーは、いかにAIを活用するかにかかっている。

　当社のAIを活用したデジタルプロダクトマーケティングの大まかな流れは次のとおりだ。

1.利益から逆算した「上限CPO」を設定する

　前述したとおり、当社は利益から逆算して売上を考えている。

　利益から逆算して「上限CPO」（本書で詳説）を設定する。

2.デジタルプロダクトマーケティング戦略の立案

　利益から逆算して、デジタルプロダクトマーケティング（自社製品を製造する企業がプロモーションプラン、販売促進施策を実施する）を行う。

　デジタルプロダクトマーケティングの肝となるのが「差別化戦略」だ。

　AIにはそもそも差別化という概念がない。

　同じカテゴリーに属する自社商品Aと競合商品Bがあった場合、きちんと差別化しないで広告を出すと、同じような人に同じように広告が表示されることになり、広告効果はほとんどなくなる。

「カーナビの渋滞理論」というものがあり、みんなが同じカーナビを使うと渋滞が起きる。

　グーグルやフェイスブックなどは、世界中で同じカーナビを使っているようなものなので、きちんと差別化していないと世界中が競合になる。

3.教師データの供給

　AIは画像を認識する。

　これは画像から特徴をつかみ、対象物を識別するパターン認識技術の一つだ。人間は画像を見れば、何が映っているかを経験から推測できる。

　しかし、コンピュータには最初は記憶や経験がない。突然リンゴの画像を一枚見せても、リンゴと認識できない。

　画像認識では、コンピュータにデータベースから大量の画像を与え、対象物の特徴をコンピュータに自動的に学習させる。コンピュータは画像データからリンゴの特徴を学び、同じ特徴を持った画像が与えられれば、リンゴだと推測できるようになる。

　コンピュータは画像を表すピクセルデータに対し演算を行い、特徴量を算出する数学的方法でこれを可能にしている。

　この分野はAIにおけるディープラーニング技術の向上により、急速に発展した。この最初に与える画像データのことを「教師データ」という。

　この技術を活用するには、人間が「どんな教師データを与えるべきか」を考えなければならない。自社商品の特徴、誰に売るかを明確にしたうえで、AIの学習環境を整えていく。