ChatGPTやGeminiなど、私たちの日常生活で存在感を増している生成AI。マーケティング業務においても、欠かせないツールになってきています。

今回は、フェズで日々AIと向き合う若手メンバー、リテールコンサルティング部の相原 豪太（写真左）とデータテクノロジー開発部の恒次 翔一（写真右）に、データ活用におけるAIのリアルな現在地や、AIがもたらすマーケティングの未来について聞きました。

いかに土台をきちんと整備できるか

―調べものや壁打ち、議事録や資料作成など、AIツールの活用が日常化してきました。データの分析や活用の現場では、どのようなAIツールが活用されているのでしょうか。

相原：基本的には「Claude Code」と「Cursor」「Codex」の3つが主流だと思います。

恒次：開発よりの CLI ツールや AI エディタでは、「Claude Code」ですね。あとは対話形式のものだと「ChatGPT」や「Gemini」など、一般的なものが多いと思います。

相原：情報の整理という文脈では「NotebookLM」などを使っているメンバーもいます。コーディングに向いているツール、画像生成に強いツール、色んなツールがありますよね。

最先端の高度なことをやろうとすれば、細かな差異はあると思いますが、正直なところ、どのツールを使っても、土台がちゃんと整備できていれば、良いアウトプットは出せるんです。

―土台、というと？

相原：どういう条件でAIが機能するのか。リテールデータの分析であれば、小売業界のドメイン知識、つまり事業に関する専門知識をいかに蓄積できるかが鍵になります。

事業ドメインの理解や「売上」の定義といった基本的なことから、過去の失敗事例、あるいは「この部長はこういう意思決定をする」といった属人的な情報までをいかに溜めていくかが重要です。

また、データを何に使うのか、という目的を明確にした活用が重要です。

―マーケティング活用が目的の場合は？

相原：マーケティングや販促の担当者であれば、そのデータを使ってどのような意思決定をしたいのか、どういう営業活動に繋げたいのか。

最も重要なのは、「なぜやるのか」という概念的な部分です。ここが固まっていないと、上手くAIを活用できません。

その上で、要件とデータを紐づけるためのデータ定義、例えば「このカラム（列）はどういう定義か」「この小売企業特有の事情はあるか」といった文脈の情報、コンテキストと呼ばれるものが必要になります。小売企業ごとに会員ID一つとっても定義が全く違ったりするので、こうした情報が重要です。

フェズのソリューションにおけるAI活用事例

―フェズでも、生成AIを活用した購買データ分析ソリューションとして「Urumo BI」を提供しています。AIはどのように使われているのでしょうか。

恒次：例えば、メーカー様や小売様が持っている「シャンプー」や「化粧品」といった大きなカテゴリー情報の場合、その商品が「どういう訴求をしているか」という機能に関するマスターデータは基本的に存在しません。そこでAIを使い、「この商品はこういう訴求をしていますよ」という属性ラベルを生成しています。

さらに、「乾燥肌に悩む人」といった自然言語で入力すると、AIが生成したラベルの中から適切なものを推薦してくれる機能もあります。

―なるほど、「Urumo BI」の複数の機能でAIが活用されているんですね。

恒次：はい。今は「Gemini」と「Claude」をメインで使っています※。どのモデルでも一定のクオリティは担保されていますが、やはり試してみると微妙な差異はあります。日進月歩で進化していくので、開発時点で最も良いと判断したものを機能ごとに差し替えながら使っている、という感じです。

（※いずれもセキュリティを万全を期した上で活用しております。）

―他にも、AIを活用したソリューション開発が進んでいるとか？

相原：はい。詳しくはまだお話できませんが、販促関連のソリューション等をいくつか開発中です。データ／AI系のプロダクトは、まず社内で使いながら精度や使い勝手を確認し、検証を重ねて学習・評価用のデータや知見をしっかり溜めていくのが大切だと考えています。準備が整い次第提供を開始しますので楽しみにしていただければと。

AIはマーケティングのPDCAを「爆速」にする

―AIを活用したソリューションの作り手の立場から、今後、マーケティングにはどのような変化がもたらされると思いますか？

恒次：よく言われることですが、インターネットの普及に近い変化だと感じています。インターネットが登場しても、マーケティングの大きな目的や方向性は変わりませんでした。AIも同様で、マーケティングの進む方向を根本的に変えるわけではないと思います。

一方で、PDCAのような試行錯誤のサイクルは、ものすごく速くなるでしょう。これまで、施策の準備からデータ抽出、配信といったステップには、専門技術も人も時間も膨大にかかっていました。AIは、そうした煩雑な部分を効率化し、自律的に実行してくれるようになります。「やりたいけど、お金も時間もない」ということが、企業の規模に関わらず実現できるようになる。マーケティングの試行錯誤が爆速で回転していくイメージです。

相原：大枠は同じ意見ですが、少し違う視点もあります。AIによってコンテンツが大量に生成されるようになると、マーケティングの手法は大きく変わってくる可能性があると考えています。

例えば、インフルエンサーマーケティングが今後も本当に機能し続けるのか、といった前提から疑ってかかる必要があるかもしれません。すでに画像や動画の生成AIは、人間が作ったものと見分けがつかないレベルに達していますし、デザインもAIで可能になってきています。テクノロジーの進化と、著作権などの守りの側面。考慮すべき点も多い中で、どう着地していくのか。まだ答えは出ていないのが正直なところです。

―フェズのソリューション、特に「Urumo BI」は、マーケティングをどう変化させようとしているのでしょうか？

相原：「Urumo BI」が目指しているのは、私たちがお預かりしている小売様の膨大な購買データを用いて、マーケティング活動の最初から最後までを一気通貫で支援することです。「こういう人たちを狙うべき」というターゲット選定から、広告配信、そして「実際に購買行動がどう変化したか」という効果検証まで、すべてを1つのデータソースで完結させたい。これがもともと持っている思想です。

その思想を実現する上で、AIが大きな役割を果たしています。先ほど恒次が話した商品の属性ラベルが良い例です。数万、数十万の商品に対して数千もの機能を人手で紐づけようとすると、とてつもない時間とコストがかかり、品質もバラバラになってしまう。原理的には可能でも、現実的ではなかったことが、AIによって一瞬で、しかも精度高くできるようになったのです。

求められるのは、社員全員「経営者」の思考

―今後、AI技術がさらに進化していくと、どのような変化が期待できると思いますか？

相原：これまで人間がやっていたターゲット設定やデータ抽出といった作業が自動化されるのはもちろん、最終的にはマーケティングの企画から検証までの全工程、つまりエンドツーエンドをAIエージェントが実行する世界が、おそらく今年中には来るはずです。モデルの性能はすでにそのレベルに達しつつあるので、あとは我々が自分たちの仕事をいかに言語化し、業務フローに落とし込めるかにかかっています。

恒次：本当にそうですね。技術的な進化によってできるようになることは、もう数えきれないほどあります。だからこそ、人間側の心の持ちようを大きく変える必要があると感じています。

技術的な面倒な部分をAIがスキップしてくれるようになると、ただ技術があるだけの技術者は不要になるかもしれません。それどころか、一般の社員すら不要になり、トップの経営者が「何を求めるか」を定義すれば、あとはAIが実行してくれる、という世界になる可能性もあります。

そうなると、これまで経営者が広い視野で考えてきたような「目的は何か」「何を成し遂げたいか」といった抽象的な思考が、規模の大小はあれど、一般の社員にも求められるようになります。

相原：事業会社にいるエンジニアは特に、事業としてどうあるべきかを語れないと、厳しくなるでしょうね。

恒次：Googleの方とお話させていただいた際、「AIが何ができるようになるかを予測するのは無駄。それよりも、AIと関係なく、事業としてどうありたいかという思想と、それを実現するためのデータを蓄えることが重要だ」という言葉が印象的でした。

相原：フェズの強みは、まさにそこにあると思っています。広告運用の知見、メーカー様や小売様のビジネス構造といった、深いドメイン知識を持っていること。この知識を注入した上でAIを活用できるからこそ、他社にはない、より深い価値を提供できると考えています。

恒次：これからの時代、人も会社も、「どうしていきたいか」という思想と、それを実現するための「材料（データ）」を持っているかどうかが、生き残るための鍵になるのではないでしょうか。