AIの正式名称は

Artificial Intelligence(略称AI)

「AI（人工知能）」は総合的な概念と技術であり、「Deep Learning（深層学習）」はAI（人工知能）を支える手法のひとつだということです。

人工知能という用語が造られたのは1956年のことですが、データ量の増大、アルゴリズムの高度化、コンピューティング性能やストレージ技術の発展といった近年の動向により、近年AIという略語はいっそう広く知られるようになっています。

AIが登場したことで従来のビジネスモデルは一変すると予想されています。
現に、AIによって衰退する職業もいくつか現れており、今後の動向は気になるところ。

人工知能ビジネスが活況を呈している。IBM WatsonやAlphaGoなどが一般紙に登場する回数も増え、人工知能ビジネスに挑戦したいという声も数多く聞く。

ビジネスシーンにAIを導入する動きは数年前から各方面で注目されていましたが、最近では企業への導入事例も増えており、いよいよその有用性が世間的に認知され始めているといえます。

AIやロボットによって姿を変える業務は、今後ますます増えるだろう。私たちはそんな時代を見据えて、準備をしておく必要がある。山田氏は組織や人事制度などの面で、大きな変化が起きると考えている。

金融や医療分野では、安いコストで無限に働くAIが高給取りの専門家を“クビ”にし始めた。デジタル化と縁遠く見える重厚長大の産業ですら、AI開発に乗り出す。世界中のあらゆる産業で、既にAIは無視できない存在となった。

IBMとSalesforceは本日、人工知能を活用し、企業がより早くスマートな意思決定を可能にする共同ソリューションを提供するための戦略的パートナーシップを発表しました。

セールスフォース・ドットコムでは、その提供するAI技術「Salesforce Einstein」を同社CRM基盤に組み込むかたちで提供。“誰もが使えるAI”の実現を目指している。

同社のSales CloudやService Cloud、Marketing Cloudといった各CRM基盤の内部に、Einsteinを1つのレイヤとして埋め込み、各サービスに最適なAI機能を提供していく。

Salesforce Einstein は、CRM のために作られた初めての AI。スマートな情報支援によって顧客に対する理解を深め、顧客行動を予測することで、先回りした動きがとれるようになります。

CRMの目的は、顧客と直接関わる業務プロセス・組織（人）から顧客分析・識別（知識層）、そして経営戦略（戦略層）まですべてを管理・最適化するところにあります。これにより、企業が本当に必要とする顧客管理（顧客関係管理）が達せられ、売り上げ・収益の拡大につながるのです。

未来志向のマーケティング分析の肝となります。
従来の単純集計と異なり、機械学習を用いることで、複雑で膨大なデータから、高精度でターゲットの行動を予測し優先順位付け(＝スコアリング)をすることが可能です。
さらに、どんなコミュニケーションが購買行動につながるか等、ターゲットへの影響度が高い要素を的確に見つけ出すことも可能となります。

従来のCRMが管理するデータは「理論的」なものだけで、顧客に提供するサービスとして重要な「感情的」なデータを加えるには人間のジャッジが必要でした。しかし、AIはディープラーニング（深層学習）によって人の感情まで理解・分析することが可能。これまで人間が行っていた「おもてなし」を、ITサービスとして提供することができるようになるのです。

まだまだビジネスの面では「教師データ」によるコントロールが必要ではありますが、いずれにしてもCRMにおけるチャネルが感情を持ち、また対話している”人”の感情を分析出来るようになれば、CRMが導き出す最適なサービスを、さらに細分化して個々人向けに提供することが可能となってきます。

俯瞰して見ると、CRMやひいてはマーケティングの在り方そのものを変える大きな波が近づいています。
IoTとAIによる「顧客と繋がり続ける世界」の到来です。

ここ数年、各企業におけるCRM関連ソフトウェアへの投資意欲が高まっています。そして本レポートによると、2017年にはERPとCRMの規模が逆転。今後もこの流れが加速することが予想されています。

2013年度～2018年度のコンタクトセンター／CRMソリューションの市場規模は、年平均成長率（CAGR）2.7％で推移し、2018年度には4,945億円に達すると予測。

課題となっているのはコスト面で、予算に余裕がないとそもそもの導入が難しいというのが現状です。言い換えれば、現時点では投資対効果が期待できるのは、一定の席数を有し、一定の圧縮すべき”後処理時間”があるセンターということになります。有用性には疑問の余地はないため、2017年以降、この壁がいかに打破されていくのか動向を注視していきたいところです。