AWSが変化するデータを自動で更新できるData Exchange for APIsを公開

開発者は、他社のデータセットを利用して機械学習モデルを構築することがよくある。他社のデータセットを自分のモデルに追加するのだ。しかしデータは常に静的であるとは限らない。そのため、余分な作業ではあるが、何らかのパイプラインのようなものを構築して定期的にデータを集めることになる。

米国時間11月30日にラスベガスで開催されたAWS re:Inventで、AWSはAWS Data Exchange for APIsを発表した。これは変化する他社APIを自動で更新できる新しいツールで、更新の仕組みを構築する必要がなくなる。

AWSのAlex Casalboni(アレックス・カサルボニ)氏は同社プログの投稿で、APIを使うことによりデータサイエンティストはパイプラインがなくても株価のように頻繁に変化する情報をもとにして質問の答えを得られるようになると指摘している。APIが1つだけならこれでいいが、複数のAPIを使う場合はAPIに関する通信や認証、ガバナンスなど新たな問題が発生する。

AWS Data Exchange for APIsはこのような問題の解決に役立つ。カサルボニ氏はブログで「本日、AWS Data Exchange for APIsの公開を発表し、うれしく思っています。これはAWSのSDKを使って安定したアクセスで他社APIを見つけ、購読し、利用できる機能です。AWSネイティブの認証やガバナンスも一貫して利用できます」と述べている。

ここで重要なのは、今週発表された多くのツールと同様にこれもAWS独自のツールであるという点だ。アプリケーションやデータモデルをAWS上で構築しているなら、このツールでAWSのSDKにアクセスし、AWSの認証やガバナンスのツールを利用して、他社APIのアクセスと更新を自動化できる。

データプロバイダにもメリットがある。Data ExchangeのカタログにデータプロバイダのAPIが掲載されれば、多くの開発者の目に留まりデータソースを利用してもらえる。カサルボニ氏は「データプロバイダはOpenAPIの仕様でAWS Data ExchangeカタログにAPIを掲載し、Amazon API Gatewayのエンドポイントに配置することで、膨大な数のAWSのお客様にAPIを発見してもらえるようになります」と説明した。

Variety Business Intelligence、IMDb、Foursquareなど多くのプロバイダがData Exchangeでデータを提供している。ツールは開発者とAPIプロバイダの両方を対象に、米国時間11月30日から公開が開始されている。

画像クレジット:Blue Planet Studio / Getty Images

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(文:Ron Miller、翻訳:Kaori Koyama)

コンテナ化されたアプリをオンプレミスまたはクラウドで実行できるようにする新しいAWS Marketplaceオプション

コンテナが急増するにつれ、開発者はコンテナを使用してソフトウェアを配布するようになっている。だがオンプレミスかクラウドかの環境によって、ユーザーにはコンテナのインストールに関わる一連の課題が残される可能性がある。この問題を解決するために、AWSは米国時間11月30日、ラスベガスで開催中のAWS re:Inventで、AWS Marketplace for Containers Anywhere(AWSマーケットプレイス・フォー・コンテナズ・エニウェア)を発表した。

製品の名前はあまりクリエイティブではないかもしれないが、それは何をするものかを正確に説明している。開発側がコンテナをAWSのマーケットプレイスで提供すれば、ユーザーはそれをどこにでもデプロイできるのだ。ここでの狙いは、AWS Marketplace上で、コンテナ化されたアプリケーションを検索する手段を提供し、それらをサブスクライブして、任意の環境のKubernetes(クバネティス)クラスターに簡単にデプロイする方法を提供することだ。

AWSのChanny Yun(チャニー・ヤン)氏は、新機能を発表したブログ投稿で「このリリースによって、Amazon EKS Anywhereを使ったオンプレミス環境や、Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC 2) やオンプレミス環境上でお客様ご自身で管理されているKubernetesクラスターに対して、サードパーティのKubernetesアプリケーションをデプロイできるようになりますので、最終的にどこにデプロイするかに関係なく、単一のカタログを使用してコンテナイメージを検索することができるようになります」と書いている。

ヤン氏が指摘するように、これにより、柔軟な請求オプション、アプリケーションのセキュリティスキャンが済んでいるという情報、管理の簡素化など、マーケットプレイスを使用する際のすべての利点がユーザーに提供される。なにより大きな利点の1つは、ライセンスを変更するだけでさまざまな環境に展開できる柔軟なライセンス方式だ。

またヤン氏は「この機能を使用してアプリケーションをサブスクライブすれば、独立系ソフトウェアベンダー(ISV)が提供するHelm(ヘルム)チャートを、AWS上のISVのKubernetesクラスタにデプロイすることで、ご自身のKubernetesアプリケーションをAWSに移行できます」とも書いている。

AWSは、AWS Marketplace for Containers Anywhereが、AWS Marketplaceをサポートしているすべてのリージョンで利用できるようになったと発表した。

画像クレジット:Jason Alden/Bloomberg/Getty Images

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(文: Ron Miller、翻訳:sako)

巨大な電子レンジを使って短時間かつ安価に金鋳物を製造するFoundry Lab

Easy Bake Oveenを覚えているだろうか?色のついた粉と水を混ぜて生地を作り、それを型に入れてオーブンに入れると、いつの間にか「チーン!」と鳴って気持ちの悪いお菓子ができあがる。ニュージーランドを拠点とするスタートアップ企業のFoundry Lab(ファウンドリー・ラボ)は、化学物質と「オーブン」の代わりに、金属と電子レンジを使って同じようなことをする方法を発見した。

Rocket Lab(ロケット・ラボ)のPeter Beck(ピーター・ベック)氏から支援を受けているFoundry Labは、米国時間11月29日に800万ドル(約9億900万円)のシリーズA資金を調達してステルス状態を脱した。同社は「文字通り、巨大な電子レンジ」を使って、金属の3Dプリントよりもはるかに早く金属部品を鋳造すると、創業者兼CEOのDavid Moodie(デイヴィッド・ムーディ)氏は述べている。

「ユーザーにとっては非常に簡単です。文字どおりの型を取り、冷たい金属の粉末や金属の鋳塊を投入し、電子レンジに入れてボタンを押して立ち去るだけです」と、ムーディ氏はTechCrunchに語った。「出来上がったときには、チーンと音も鳴ります。電子レンジで夕食を温めるのと同じくらい簡単です」。

(Foundryの電子レンジは、ニュージーランドの典型的なミートパイの調理にも使用されたことがある。わずか数秒で出来上がったものの、ムーディ氏によるとすばらしい味ではなかったそうだ)

インベストメント鋳造、3Dプリント、ダイキャストなどの一般的な鋳造方法では、製造に1週間から6週間かかる。Foundryによると、同社ではコンピューター支援設計(CAD)で3Dプリントした金型と巨大な電子レンジを使って、自動車用のブレーキシューを8時間足らずで完成させたことがあるそうだ。現在は亜鉛とアルミニウムに対応しているが、ステンレススチールの試作にも成功しており、将来的には銅や真鍮などの他の金属にも挑戦したいと考えているという。

Foundryの技術は、将来的には金属の3Dプリントがカバーできない製造業に適用することが考えられるものの、当面の目標は、自動車メーカーの研究開発チームが量産に入る前のテストや試作に使用できる、量産型と同じように機能する金属部品を開発するのに役立つことだ。

「私たちが交渉中のある企業では、1台の自動車が市場に出るまでに600台もの試作車を作っています。その間に変更や改良を繰り返すため、あっという間に費用がかさむことになります」と、ムーディ氏は語り「そのための工具の費用は5万ドル(約560万円)から10万ドル(1120万円)以上になることもあります」と付け加えた。

ムーディ氏は、Foundryを設立する前、工業デザインのコンサルタント業を営んでおり、大量生産のための製品を設計していた。試作品では3DプリンターやCNCマシンで製造された部品を使用しているため、量産品とは物理的な構造が違っている可能性があるという理由で、試験機関から常に申請を却下されることに、同氏は不満を感じていた。

「そこで私は、ニュージーランド人らしく物置に行き、運良く機能する方法を見つけたのです」と、ムーディ氏はいう。最近のニュージーランドでロックダウンが行われていた期間には、ムーディ氏が作業場に入れなかったため、実験の多くは一般的な電子レンジを使って行われたという。「我々が解決しようとしているのは、実際の鋳造であり、ダイキャストをシミュレートしながら、それをより速く、安く行うことです。ダイキャストを作るために工具で機械加工をすると、3~6カ月かかってしまうのが普通です」。

Foundryはまだ設立から間もない会社だ。現在はその超大型の電子レンジを数台しか所有しておらず、潜在的な顧客に試用してもらっている段階だ。今回のシリーズAラウンドは、オーストラリアで設立されたVCのBlackbird(ブラックバード)を中心に、GD1、Icehouse(アイスハウス)、K1W1、Founders Fund(ファウンダース・ファンド)、Promus(プロマス)、WNT Ventures(WNTベンチャーズ)が出資している。同社ではこの資金を使って、2023年末までに生産体制を整える予定だ。

さらに資金の一部は、スタッフの増員にも充てられる。同社はここ数カ月で急速に成長しており、資金調達を開始した当初は6人だったスタッフが、現在は17人のフルタイム社員を擁するまでになっている。さらに今後数カ月で35人に増やすことを目標としているものの、ニュージーランドでは新型コロナウイルス感染拡大の影響で国境が閉鎖されているため、難しい状況だ。

「国境が閉鎖されていることが、私たちに打撃を与え始めています」と、ムーディ氏はいう。「この国にはマイクロ波の専門家が2人いますが、2人とも仕事を持っています。これが特に大変です。だから、誰かに助けに来てもらおうとしているところです」。

ニュージーランドでは、今週オークランドがロックダウンを解除し、12月中旬には都市の境界線が国内の他の地域に開放されるなど、内部的な開放が始まっている。オミクロンの新種が事態を悪化させない限り、2022年4月30日からワクチンを接種した旅行者の受け入れを始める予定だ。そうすれば、Foundryをはじめとするニュージーランドのスタートアップ企業は、海外から人材を採用するチャンスを得ることができる。

Foundryはニュージーランドを拠点に開発を進めながらも、米国や欧州の市場をターゲットにしている。同社のロングゲームは、電子レンジの研究を続け、大量生産に必要な台数を製造できるようにすることだ。

画像クレジット:Foundry Lab

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(文:Rebecca Bellan、翻訳:Hirokazu Kusakabe)

量子コンピューティングAWS Braketが量子 / 古典ハイブリッドアルゴリズムのサポートを強化

AWS(アマゾン・ウェブ・サービス)は2019年に、パートナーであるRigetti(リゲッティ)、IonQ(イオンキュー)、D-Wave(ディーウェーブ)のハードウェアとソフトウェアのツールを自社のクラウドで利用できるようにする量子コンピューティングサービス「Braket(ブラケット)」を開始した。量子コンピューティングの世界がいかに早く進んでいるかを考えると、それから多くのことが変化しているのも当然かもしれない。

とりわけ、古典的なコンピューターを使って量子アルゴリズムを最適化するハイブリッドアルゴリズム(機械学習モデルのトレーニングに似たプロセス)は、開発者にとって標準的なツールとなっている。AWSは米国時間11月29日、このようなハイブリッドアルゴリズムをBraket上で実行するためのサポートの改善を発表した

これまで開発者は、ハイブリッドアルゴリズムを実行するために、古典的なマシン上で最適化アルゴリズムを実行するためのインフラを設定・管理し、それから量子コンピューティングハードウェアとの統合を管理しなければならず、加えて、結果を分析するための監視・可視化ツールも必要だった。

画像クレジット:AWS

しかし、それですべてではない。「もう1つの大きな課題は、(量子処理ユニットは)共有された非弾力的なリソースであり、アクセスのためには他の人と競合するということです」と、AWSのDanilo Poccia(ダニロ・ポッチア)氏は、この日の発表で説明している。「これは、アルゴリズムの実行を遅らせる可能性があります。他の顧客の大規模なワークロードが1つでもあれば、アルゴリズムが停止し、総実行時間が何時間も延びる可能性があります。これは不便なだけでなく、結果の質にも影響します。というのも、現在のQPUは定期的な再キャリブレーションが必要であり、それがハイブリッドアルゴリズムの進捗を無効にする可能性があるからです。最悪の場合、アルゴリズムが失敗し、予算と時間が無駄になります」。

新たに提供される「Amazon Braket Hybrid Jobs(アマゾン・ブラケット・ハイブリッド・ジョブズ)」機能では、開発者が古典的マシンと量子マシンの間のハードウェアおよびソフトウェアの相互作用を処理する完全なマネージドサービスを利用できる。また、開発者は量子処理ユニットへの優先的なアクセス権を得られ、より高い予測性を取得できるようになる。Braketは、必要なリソースを自動的に立ち上げる(ジョブが完了するとシャットダウンする)。開発者は、アルゴリズムにカスタムメトリクスを設定することができ、Amazon CloudWatch(アマゾン・クラウドウォッチ)を使って、ほぼリアルタイムで結果を可視化することができる。

「Braket Hybrid Jobsは、私たちアプリケーション開発者に、ハイブリッド変分アルゴリズムの可能性を顧客とともに探求する機会を与えてくれます」と、QCWare(QCウェア)のエンジニアリング責任者であるVic Putz(ヴィック・パッツ)氏は語っている。「私たちは、Amazon Braketとの統合を拡大できることに興奮しています。独自のアルゴリズムライブラリをカスタムコンテナで実行できるということは、安全な環境で迅速に革新を起こせることを意味しています。Amazon Braketの成熟した運用と、さまざまなタイプの量子ハードウェアへ優先的にアクセスできる利便性は、我々が自信を持ってこの新しい機能を我々のスタックに組み込めることを意味します」。

画像クレジット:krblokhin / Getty Images

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(文:Frederic Lardinois、翻訳:Hirokazu Kusakabe)

キリンビールが仕込み・発酵工程をAIで自動計画し立案するシステムを2022年1月から本格運用、熟練技術の伝承と時間の節約

キリンビールが仕込み・発酵工程をAIで自動計画し立案するシステムを2022年1月から本格運用、熟練技術の伝承と時間の節約目指す

キリンビールは11月29日、NTTデータと共同でビール類の仕込みと発酵の工程をAIで自動的に計画し立案するシステムを開発し、試験運用を開始したことを発表した。これは「確実な熟練技術の伝承」と時間の節約を目指すもので、9つの工場で年間1000時間以上の時間創出が見込まれるという。2022年1月より同システムの本格運用を開始する予定。

ビールの製造には、仕込、発酵、貯蔵、濾過、保管の5つの工程がある。特に仕込から発酵の工程では、出荷に合わせて原材料を仕込み、どの液種をどのタンクに移すかといった計画を立てる必要がある。そこは、熟練者の知見に頼ることが多い複雑な作業であり、様々な条件を勘案しなければならないため時間もかかる。そこで、キリンビールとNTTデータは熟練者へのヒヤリングを行い、NTTデータが開発した「制約プログラミング技術」(制約を洗い出し、問題に対する制約条件を満たす答をコンピューターで効率的に見つけ出すもの)で、熟練者の知見を標準化した。

キリンビールでは、すでに2020年12月から、濾過計画はAI化している。これと合わせて、創出される時間は4000時間にものぼるという。その時間は、「さらなる品質向上に向けた取り組みや、若手の育成など、人にしかできない価値創造」にあてるとしている。

ブロックチェーンサービス開発プラットフォームのGincoが5.7億円調達、組織体制・プラットフォーム強化

Gincoは11月30日、第三者割当増資による総額約5億7000万円の資金調達を実施したと発表した。引受先はみやこキャピタル、DBJキャピタル、三菱UFJキャピタル。調達した資金は採用・組織体制の強化およびブロックチェーン開発プラットフォーム構築にあてる。

Gincoの提供するブロックチェーンサービス開発プラットフォームは、インフラストラクチャ構築の複雑さとコストを軽減し、急速に拡大しているブロックチェーン市場へのアクセスを簡易化するという。

昨今、価値流通のデジタル化を背景として、暗号資産・NFT・セキュリティトークンといったデジタル資産市場が急成長していると同時に、ブロックチェーン技術の活用需要も増加傾向にある。だが需要が高まる一方で、ブロックチェーンサービスの開発では技術の複雑性や要求されるセキュリティ水準が参入の障壁であるうえ、参入後も企業がサービスの企画運営に集中できない要因となっている。こうした問題を解決するのがGincoのサービスとしている。

さらに同社は、開発プラットフォームだけではなくそれぞれのビジネス領域で求められる業務用システムパッケージの提供も行っている。このパッケージはセキュリティと利便性を高水準で両立したエンタープライズ品質を有し、暗号資産交換業者などに提供する業務用暗号資産ウォレットの分野では高い実績を挙げているそうだ。これらにより開発リソースに悩む企業でも迅速なサービス開始と業務体制構築が可能となるという。

2017年12月設立のGincoは、価値流通に革命を起こすブロックチェーン技術の社会実装を推進し、価値や権利を自由にやり取りできる「めぐりのよい経済」の実現に取り組むスタートアップ。創業以前より培ったブロックチェーン技術への知見、業務との親和性を高めたプロセス設計力、複数のシステム間の簡易接続や簡易な機能追加を可能とするシステム設計力を駆使して、暗号資産やデジタル証券、NFTなどのデジタルアセット活用に取り組む事業者を支援している。

定性分析を行う目的とは?定性分析の強みや手法を紹介

定性分析 目的

ビジネスにおける現状分析の際、手法のひとつに定性分析があります。質的データを基にした定性分析について、取り組まなければならないと思っている人は多い一方で、何のために定性分析を行うべきなのかという目的についてまで、詳しく理解できている人は少ないのではないでしょうか。

ここでは、定性分析を行う目的と、定性分析ならではの強みやその方法について解説していきます。

定性分析の目的は顧客心理へのより深い理解

定性分析を行う最大の目的は、顧客心理をより深く理解することにあります。定性分析の対となる分析手法である定量分析では、あくまでも数値でしか現状を把握することができないため、ユーザーが実際のところどう感じているのかまでは測ることができません。場合によっては、定量分析上ではたくさんのPV数を稼いで調子が良いように見えるサイトも、定性分析によってユーザーの生の声を集めてみると、使いにくく誤クリックが多いためPV数が多かった、などという真相が明らかになることもあるかもしれません。そして、そこをしっかりと改善することができていれば、さらに劇的な効果を発揮することができていた可能性もあるのです。

定性分析も定量分析、それぞれの分析手法には、強みと弱みが存在します。だからこそ、その2つを組み合わせて使い、お互いの弱みを補完しあうことで、より深く顧客心理を読み解けるようになるのです。

定性分析の強み

次に定性分析ならではの強みについて、詳しく見ていきましょう。

定性分析 目的

必要なデータ量が少ない

定性分析は、ユーザーの生の声を中心とした質的データを扱うため、分析に必要なデータ量が少なくて済むという利点があります。例えば定量分析を行う場合、データ量が少ないままだと、数値に偏りができてしまったり、たまたま偶然起きた事象を省いたりすることができません。もしもそうした正しくないデータを基に改善策を講じてしまった場合、改善どころか改悪になってしまう可能性もあるでしょう。

しかし定性分析は、ユーザー一人ひとりの生の声をじっくり分析していくことになるため、仮に1件しかデータを集めることができなかったとしても、分析する価値のあるデータとして使うことができるのです。もちろん、そうした生の声が本当に正しいものであるのかどうかは熟考する必要がありますし、データ量が多いに越したことはありませんが、定量分析では再現不可能はメリットであることは間違いありません。

数値ではわからない課題が見つかる

定性分析のもう1つのメリットが、数値に表れていない課題も見つけられる可能性がある、という点です。前述しましたが、定量分析上ではうまくいっているように見えても、実際はユーザーが大きな不満を抱えているケースはあるものです。そこで定性分析を行っていなければ、隠れている課題に気付かず、正しい改善ができないままにユーザー離れを引き起こしてしまうかもしれません。定性分析を行う際は、定量分析ではわからない部分、定量分析を裏付ける部分のデータを集めていくようにするといいでしょう。

定性分析時の注意点

強いメリットを持つ定性分析ですが、だからといって闇雲に実行すればいいというものではありません。ここからは、定性分析時の注意点について解説していきます。

評価基準をしっかりと定める

定性分析の対象となるのは数値化されたデータではないため、どのように評価をしていくのか、その評価基準を事前に明確にしておかなければなりません。評価基準をしっかり定めないままに定性分析を行ってしまっては、有益な意見を見逃し、不利益な意見を採用してしまう可能性も考えられます。あらかじめどのように評価するのかをしっかりと定めた上で、定性分析を実行するようにしてください。

主観的な判断をしてしまわないようにする

顧客心理を探っていく定性分析では、どうしても分析する側の意見や考え方が反映されやすくなってしまいます。そのため、まったく同じデータを対象に分析を行ったとしても、分析する人によって真逆の結論にいたってしまう可能性もあるのです。もちろん、結論が違えばそれだけチェックすべきポイントを多く見つけられるということでもあり、デメリットだけではありませんが、定性分析の際にはなるべく主観的な判断をしてしまわないよう努力しましょう。

主な定性分析の方法

主な定性分析の方法について見ていきましょう。

ヒートマップ

ユーザーのサイト上でのアクションをビジュアル化するヒートマップは、定性分析の中でもメジャーな手法のひとつです。ユーザーはページのどこを見たのか、どこにマウスを持って行ったのか、どこでクリックをしたのかといったデータを見れば、ユーザーがどんな気持ちでサイトを閲覧しているのかが想像しやすくなるでしょう。もしも自分たちが意図したところではないところで多くのクリックがされている場合、そこにユーザーにとってわかりにくい要素が隠れているかもしれません。

自由回答のアンケートやユーザーテスト

ユーザーと直接コミュニケーションをとり、実際の感想を聞かせてもらうアンケートやユーザーテストも、定性分析の一手法として効果的です。作り手側は当たり前のように感じていることでも、使い手側はそうは思えていないケースも往々にしてあるものですから、ユーザーの声を直接集めることができれば、そうした課題も見つけやすくなるでしょう。

SNS調査

近年では、SNSを用いてユーザーの声を集める方法もあります。SNSを介してアンケートなどを実施するのももちろんですし、自社のサイトや商品について何かつぶやかれていることがないかを探してみるのもいいでしょう。特に、こちらからアプローチをせずにつぶやかれた内容は、まさしくユーザーの生の声であり、貴重なデータとなります。

目的をしっかりと定め、定性分析を効果的に行おう

定性分析は、顧客心理を深掘りするのに最適な分析方法である一方で、データの取り扱いを間違うと改悪につながってしまう可能性もある諸刃の剣です。定量分析も活用しつつ、定性分析を実施してみてください。

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定性分析とは?主な分析方法やメリット・デメリットを解説

定性分析

顧客やユーザーの心理や行動背景を理解し、マーケティングに活かすためにも、定性分析の概要や手法について押さえておきたいものです。

ここでは、定性分析の概要や代表的な分析方法、定性分析のメリット・デメリットなどについて解説します。

定性分析とは

定性分析とは、質的データを元に分析する手法のことを指します。定量分析はアクセス解析や売上業績などの数値データを元にするのに対し、インタビューや口コミ、ユーザーの行動観察など、数値では表せないデータからユーザー心理を読み解きます。簡単にいうと「なぜそうなったのか」を分析するのが、定性分析です。

例えば、ユーザーインタビューを通して商品に対する率直な感想をヒアリングし、「そのときどう感じたのですか?」「なぜそう思ったのですか?」と質問を重ねて、ユーザーの隠れた思いやニーズ、本音を引き出します。その上で、ユーザーのニーズや心理に即した具体的な改善施策を検討していきます。

定性分析の主な分析方法

定性分析では主に以下のような分析方法が用いられます。

定性分析

ユーザーインタビュー

ユーザーインタビューとは、自社の商材やサイト、アプリなどのユーザーから協力者を集め、インタビューを実施する方法です。実際のユーザーと対面で会話しながら意見をヒアリングできるため、アクセス解析をはじめとする定量分析では得られないユーザーの本音や知見を得られるでしょう。ユーザーインタビューでは一問一答のような質問を行うのではなく、ユーザーの答えに応じて深掘りした質問をすることで、よりユーザーの本音に近づけるはずです。ユーザーが緊張して本音を話してくれない状態は避け、リラックスしたムードを演出するのも重要です。

自由回答式アンケート

アンケート調査の中でも「なぜそう思ったのですか?具体的に回答してください」といったような、自由回答式アンケートの結果も定性調査に役立ちます。ユーザーインタビューのように深掘りした質問を行うことはできませんが、選択式アンケートでは得られないユーザーの思いを具体的に引き出すことができます。

UIレビュー

ユーザーに実際のサイトやアプリを使ってもらい、その際の行動を観察したり意見をヒアリングしたりするのがUIレビューです。サイト制作者や運営担当者が想定していない行動をとったり、見てほしい場所が注目されていなかったりと、自分たちでは気づけない発見が多く得られるものです。ユーザーを集めるのが難しければ、サイトやアプリの運営に携わっておらず、日ごろあまり利用していない社員に協力してもらうのも手です。

SNS上の消費者の声の分析

BtoCの商材の場合、一般消費者がSNS上に感想を投稿しているケースがあります。SNS上の口コミは企業に忖度せず本音で話されているため、率直な意見を知るために役立ちます。

定期的に自社商材のキーワードでSNSをチェックし、参考になる意見をピックアップすることで、具体的な改善施策の検討に活用することができるでしょう。

ヒートマップ調査

ヒートマップ調査とは、ユーザーがサイトのどこをよく見ているのか、マウスやスクロールの動きを元に分析する手法のことです。ヒートマップ調査用のツールを導入すれば、サイトがサーモグラフィのように色づき、よく見られている箇所やあまり見られていない箇所を直感的に把握できるようになります。想定していたところがあまり見られていない場合は、なぜそうなってしまっているのか仮説を立てて、導線やボタン、文言などを変更して効果検証を行いましょう。

定性分析に使えるフレームワーク

定性分析は数値データでは読み解けないユーザー心理を把握するのに役立ちますが、一方で分析が主観的になりやすい傾向にあります。できる限り主観性を排除し、客観的に分析するためにも、以下のようなフレームワークを活用することをおすすめします。

PEST分析

PEST分析とは、自社を取り巻く外部環境の中でも自社で統制できない環境が、どのような影響を与えるのかを分析するための手法です。

  • Politics(政治的要因):法律や条例など政治的・行政的な要因
  • Economy(経済的要因):景気や為替動向など経済的な要因
  • Society(社会的要因):人口や社会インフラ、ライフスタイル、トレンドなど社会的な要因
  • Technology(技術的要因):生産技術やマーケティングなど技術的な要因

上記4つの要因の頭文字をとり「PEST分析」と名付けられました。それぞれの要因の中でも自社にとってポジティブなものは「機会」、ネガティブなものは「脅威」と分類します。いかにして脅威を機会に変化させるか、定性調査で収集したデータを参考に分析を進めるとよいでしょう。

ファイブフォース分析

ファイブフォース分析とは、自社の属する業界の状況や収益構造分析するために用いられる手法です。フォース(force)とは脅威や勢力という意味で、以下の5つの競争要因から多面的に業界を分析します。

  • 買い手の交渉力
  • 売り手の交渉力
  • 業界内の競争
  • 新規参入の脅威
  • 代替品の脅威

定性分析では競合他社の商材への印象をヒアリングするなど、ユーザーの業界全体への認識を把握できる問いを投げかけることで、自社の強みや立ち位置をより正確に分析できるようになるでしょう。

定性分析のメリット

定性分析にはたくさんのメリットが存在します。その内容を具体的に見ていきましょう。

限られたデータ数でも有効

定量分析は偏りのない分析を行うために、ある程度まとまったボリュームの数値データが必要になります。一方、定性分析は一人ひとりのユーザーの本音を分析することが目的なので、限られたデータ数でも十分有効な分析が行えます。ただし、一人だけの意見を重く受け止めすぎると視野が狭くなってしまう可能性があるため、ユーザーインタビューや自由回答式アンケート、SNSの口コミ調査などを活用してできる限り様々な意見を目にするよう心がけましょう。

定量分析ではわからない背景が知れる

定量分析は数値データを元に客観的な状況を分析できますが、その背景までを正確に読み取ることはできません。定性分析はユーザーの心理や本音を把握するために行う分析なので、定量分析ではわからなかった背景を知ることができます。「なぜそう思ったのか」「なぜそう行動したのか」といったユーザーの意見や感想を参考に、数値データの背景を読み解いて、仮説を立てた上で具体的な改善施策を実行しましょう。

定性分析のデメリット

定性分析にはデメリットも存在します。以下の点に注意して、定性分析のデータを有効活用しましょう。

評価基準があいまいになりやすい

定量分析で扱う客観的な数値データとは異なり、人の意見や感想というものは厳密な評価基準がありません。同じ意見であっても、分析する人によってとらえ方が異なってくる可能性もあります。分析内容にブレを生じさせないためにも、先に紹介したフレームワークを活用したり、定量分析で立てた仮説を検証するために定性分析を活用したりと、評価には一定の工夫が求められます。

主観的な判断になりやすい

人の意見や感想を分析するのは、主観的な判断になりやすいのが事実です。しかし、定性分析を主観的な判断のみで評価すると、チームやプロジェクト内での共通認識が持てず、具体的な改善施策の実施につながらなくなってしまうおそれがあります。評価基準を明確にしたり、分析チームでディスカッションした上で判断を下したりと、できる限り客観的に判断できるようルールを設けましょう。

定性分析で定量分析の不足点を補おう

定性分析はユーザーの本音や心理を読み取る上で重要な分析手法ですが、それ単体では不十分であるといえます。数値データを元にする定量分析で状況を客観的に把握し、課題に対する仮定を裏付けたり、具体的な改善策を検討したりするために定性分析を活用すれば、有効なマーケティング施策につながるはずです。

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定量分析の方法とは?具体的な分析手法を解説

定量分析 方法

数値データを元に客観的な状況を分析する定量分析。事実に基づいた分析が行えるため、説得力が高く関係者間で共通認識が持ちやすいという強みがあります。そんな定量分析には、どのような分析方法があるのでしょうか。

ここでは、具体的な定量分析の手法や分析の際に注意すべきポイントについて解説します。

定量分析とは

定量分析とは、数値データを元に分析・評価する手法のことです。Googleアナリティクスなどのアクセス解析データや売上業績の数値など、数値として可視化されているデータを分析し、課題点を見つけ出したり今後の成長予測を立てたりするために用います。

「昨年同月比でPV数が2倍になった」「昨年度と今年度で売上は130%伸びた」といった数字の結果は誰が見ても明らかで、関係者間で課題や現状に対する共通認識を持ちやすいことがメリットです。また、プレゼンを行う際に客観的なデータを示すことで、説得力が増すのもメリットといえるでしょう。

一方、数値データはあくまで「何が起こったか」を示すものであり、「なぜそうなったのか」という背景や理由は仮説を立てて推測するしかありません。この点を深掘りするためには、ユーザーインタビューなどで定性分析を行い、仮説検証する必要があります。

定量分析の方法

定量分析にはいくつかの代表的な方法が存在します。その内容を具体的に見ていきましょう。

定量分析 方法

Googleアナリティクスのアクセス解析

Googleアナリティクスのアクセス解析は、定量分析の定番ともいえる方法です。Googleアナリティクスでは、PV数やセッション数、コンバージョン数、サイトの滞在時間など、あらゆる指標をデータとして蓄積することができます。「コンバージョン率は高いもののPV数が低いページがある」「あるページへの導線を強化した結果、先月よりもPV数が50%上昇した」といったように、課題や成果をデータに基づいて評価することができます。

例えば、コンバージョン率が高くPV数が低いページに関しては、SEOを強化したり導線を改善したりといった改善施策を検討できるでしょう。また、PV数が上昇したページの場合はさらにコンバージョン率を高めるため、コンテンツの内容を拡充したり問い合わせフォームへの導線を強化したりといった施策が考えられます。このように、アクセス解析のデータを元に、さらなる改善施策を検討・実施することが重要になります。

選択式アンケートの結果分析

「この商品の満足度を1~10点で評価してください」といったような選択式アンケートの結果も定量分析に用いることができます。顧客の属性や満足度、興味・関心などを数値データとして収集することができ、心情や状況などを分析するのに役立ちます。

選択式アンケートは、店舗やイベントなどでアンケート用紙を配布して協力してもらうもの以外に、インターネット上でアンケートを実施してユーザーから協力を仰ぐものもあります。十分なデータ量を確保するためにも、インセンティブなどを用意してできる限り多くのユーザーに協力してもらえるよう工夫し、アンケートを実施してもいいでしょう。

ABテストの結果分析

ランディングページやウェブ広告などを複数パターン用意し、どのクリエイティブが最もコンバージョン率が高かったのかを分析するのがABテストです。ABテストではクリエイティブごとのコンバージョン率をチェックできるため、「なぜAパターンのほうがBパターンよりコンバージョン率が伸び悩んだのか」「Bパターンが評価されたポイントはどこだったのか」など、仮説を立てながら定量分析を行います。その上で、一本化するクリエイティブを判断したり、今後のクリエイティブの参考にしたりと、今後の施策に役立てましょう。

POSデータの分析

レジを導入している店舗の場合、POSデータも定量分析に活用することができます。POSデータには商品別の売り上げデータや購入者の年代・性別データなどが蓄積されています。例えば、ある商品が30代女性によく売れているという分析結果が得られた場合、「20代女性向けの広告が中心だったところを、30代女性向けのクリエイティブに変更する」「店頭のPOPのテキストを改善して、本来のターゲットにも手にとってもらえるようにする」といったような改善施策が検討できるようになります。

商品のモニタリング調査

選択式アンケートなどによる商品のモニタリング調査は、商品への認識や満足度を数値データ化する上で役立ちます。商品の愛用者からの意見を募ることができ、定期的にモニタリング調査を行うことで、顧客満足度の推移やニーズの変化などを捉えることができます。

定量分析を行う際の注意点

ただ数値データを眺めているだけでは有効な定量分析を行うことができません。定量分析では、以下の点に注意して実施するようにしましょう。

十分なデータ量を確保する

定量分析で正確な評価をするためには、十分なデータ量が必要になります。例えばアクセス解析の場合、2~3日程度のデータでは偏りが発生している可能性があり、誤った判断を下してしまう可能性があります。最低でも1ヵ月~数ヵ月のデータを蓄積した上で定量分析を行いましょう。また、選択式アンケートも数人からの意見では正確な傾向が読み取れません。数百人単位のデータを集められるよう、協力者募集の際には工夫が求められます。

仮説を立てて分析する

定量分析では、さまざまな数値データを扱います。漠然と数値を眺めていても、その数値が何を意味しているのかは読み取れません。仮説を立てながらデータを読み、「なぜこの数値はこうなっているのか」「なぜ想定よりも低い結果になっているのか」と検証しながら分析しましょう。

また、改善施策を実施する際には、その根拠とした仮説をテキストで残しておくことをおすすめします。「こう考えたから、こう改善した」という仮説の記録が残っていれば、その後の効果検証の時に実際にそうなったのかをチェックすることができます。想定通りの結果が出ていればさらなる改善を目指したり、別の課題の改善に着手したりしましょう。想定通りになっていなければ、仮説が誤っていた可能性があるため、別の改善施策を模索していきます。

定性分析も行いデータを深掘りする

定量分析では数値データを元に客観的な状況を分析できますが、「なぜそうなったのか」という点については仮説を立てるしかありません。その弱点を補えるのが定性分析です。

定性分析とはユーザーインタビューや自由回答式アンケートなどを通し、顧客の本音や心理を探る分析手法のことです。定量分析で課題を明らかにし、なぜそうなってしまったのかを定性分析で調査すれば、データを深掘りして具体的な改善施策につなげることが可能です。数値で表すことのできない顧客の心理状況を把握するためにも、適宜定性分析を活用してデータを分析しましょう。

定量分析の方法を理解してマーケティングに活かそう

定量分析にはさまざまな方法が存在することを解説してきました。分析できる対象や活用できる施策が異なるので、それぞれの方法についてよく理解してマーケティングに活用するために実施しましょう。

定量分析の方法とは?具体的な分析手法を解説【SEO無料相談実施中!】ナイルのSEO相談室で公開された投稿です。

MA導入後のよくある課題は?どうすれば解決できるかを紹介

MA 導入 課題

マーケティング活動を強力にサポートしてくれるMAを導入したものの、運用する中で思わぬ課題に直面し、導入の効果をあまり実感できていないという企業は少なくありません。

ここでは、MA導入時の課題とその解決方法について、詳しく解説します。

MA導入後の代表的な課題

まずはMA導入後の代表的な課題について、確認していきましょう。

MA 導入 課題

スコアリングがうまく機能していない

見込み顧客の属性や行動履歴を元にスコアリングして、どの相手に対して重点的にアプローチするかを判断できるようになるのが、MA導入の大きなメリットのひとつです。しかし、このスコアリングの基準については、運用者自らが設定をしなければならず、点数を付ける基準やその大小が入念に練られたものでなければ、うまく機能してくれません。場合によっては、アプローチすべきではない見込み顧客に高い点数が付いて無駄な営業活動をしてしまったり、本来攻めるべき見込み顧客は低い点数が付けられて見落としてしまったりすることもあります。

コンテンツが不足している

自社で用意したコンテンツの種類や量が不足していると、見込み顧客の行動を追うことができず、正しいアプローチができなくなってしまいます。購買意欲の高い見込み顧客に対しては「同業他社の商品と比較したコンテンツ」を用意し、購買意欲の低い見込み顧客に対しては「商品の特徴を解説するコンテンツ」を用意するというような、相手によって使い分けができるレベルのコンテンツ量を確保しておかなければなりません。

機能を使いこなせていない

MAには、作業の自動化などの便利な機能が多数搭載されていますが、その一方で人の手で操作をしたり、設定を考えたりしなければならないものも少なくありません。そのため、MAやマーケティングに関する知識が浅いままにMAを導入したとしても、すべての機能を使いこなすに至らず、ただ単に一斉メールを自動で送るツールになってしまう例も少なくありません。

効果を実感できない

MAは都度効果測定をしつつ、改善を繰り返し、正しく運用してはじめて効果が出るものです。しかし、導入してすぐに効果が出ると思い込んでしまい、期待した結果が得られず、導入は失敗だったとなってしまうケースも多くあります。

MA導入の課題を解決するコツ

ここからはMA導入時の課題を解決するコツについて解説していきます。

MA導入前に要件定義を行う

MAの効果を正しく測定し改善をしていくためにも、何のためにMAを導入するのか、何を持ってMAの成果とするのかという要件定義をしっかりと行うようにしましょう。同業他社が導入しているから、近年注目を集めているからといった理由で導入するのではなく、しっかりと自社の課題と向き合い、その解決策としてMAを捉えていくことが大切です。

自社に適したMAを導入する

一口にMAと言ってもその種類は数多く、搭載している機能の数や種類、得意としている作業などは大きく異なります。そのため、自社の状況ややりたいことなどをしっかりと分析し、最適なMAを選ぶようにしなければなりません。そうしなければ、使わない・使えない機能ばかりが搭載されたMAを導入してしまい、予算を無駄にしてしまう可能性もあるでしょう。

ホットリードの基準を明確にする

どのような状況やアクションをすれば、確度の高い見込み顧客であるホットリードと呼べるのか、その基準を明確にすることも大切です。この基準がぶれてしまっていては、実際にどの見込み顧客に対して重点的にアプローチをしていけば良いかが不明確になり、効率的な営業活動はできません。

また一方で、自社の状況に合わせてホットリードの基準を柔軟に見直していくことも大切です。元々の見込み顧客数があまり多くないところに厳しい基準を設けてしまっては、アプローチすべき対象が数件しかない、などという状態にもなりかねません。

人的リソースを確保する

MAの機能をフル活用するためには、各種情報を分析する、次の戦略を立案する、施策を実行するなど、多くの人的リソースが必要になります。そのため、MAの運用に従事できる人材を確保するなど、運用体制の構築をしっかりと行うようにしましょう。また営業部門やIT部門など、社内の他部門とも連携できる体制を整えておくことも大切です。

コンテンツを拡充する

コンテンツの数や種類は、見込み顧客を育成していく上で非常に重要な要素となります。もしもスコアリングがうまくいっていなかったり、期待する効果が得られていないと感じていたりする場合は、一度コンテンツの内容を見直し、状況に応じて拡充していきましょう。見込み顧客に対して十分な量のコンテンツを投下できる状態になれば、次の戦略も立てやすくなります。

ベンダーサポートを活用する

MAそのものの機能はもちろんですが、それを提供しているベンダーのサポート体制にも注目するようにしてください。ベンダーの中には、サポートの一環として無料でコンサルティングサービスを行ってくれるところなどもあり、導入時の不安や課題を解決するのに大いに役立ってくれるでしょう。最初からすべて自分たちで行おうとうするのではなく、専門的な知識やスキルを持った人に助けてもらうのも、MA運用においては効果的です。

代表的な課題への備えをしっかりと行おう

MA導入に際しての課題は決して少なくはありませんが、一方でそうした課題はしっかりと備えていれば対策できるものばかりです。導入ばかりを急ぐのではなく、自社の状況や実現したいことなど明確にしていきながら、一つひとつ準備をしていくことができれば、噴出する課題を解決するのは難しいことではないでしょう。対策をきちんととり、MA導入による効果の最大化を目指していきましょう。

MA導入後のよくある課題は?どうすれば解決できるかを紹介【SEO無料相談実施中!】ナイルのSEO相談室で公開された投稿です。

MA導入で失敗する理由とは?よくある失敗例や成功するためのポイント

MA 失敗

営業活動やマーケティング活動を自動化し、業務の効率化を図るためのMAですが、ただ導入するだけでは運用はうまくいきません。MAの効果を最大限に発揮して業務に役立てるためには、どのような点に注意しなければならないのでしょうか。この記事ではMA導入で失敗する理由やよくある失敗例、MA導入を成功させるポイントを紹介します。

MA導入で失敗する理由

MAは導入すればすべてうまくいくというものではありません。無計画に導入すると失敗してしまう可能性が高いのです。では、なぜMA導入で失敗する可能性があるのか、その理由を見ていきましょう。

MA 失敗

すべて自動化されると思ってしまう

MAはマーケティングの自動化ツールなので、マーケティング活動をすべて自動化できると思われがちです。しかし、MAで配信するコンテンツの企画・作成や配信対象の選定、見込み顧客の情報管理などは、人の手で行わなければなりません。

そのため、MAを運用するために十分な人的リソースを割かなければならないのです。MA導入で失敗しないためには、導入するMAで何ができるのか、運用のためには何が必要なのかを事前にしっかりと把握する必要があります。

うまく活用できていない

MAには、メール配信機能や見込み顧客管理機能、セグメント機能、レコメンド機能など、さまざまな機能が搭載されています。どれだけ豊富な機能が備わっていても、それぞれの機能を適切に使い分けなければ効果を発揮することはできません。

「展示会で名刺交換した見込み顧客にはこのコンテンツを配信する」「サイトに2回以上訪問した見込み顧客は、関心が高まっているのでこの情報をレコメンドする」といったように、見込み顧客の状況に応じて機能を活用しましょう。そのためにも、導入前にMAの運用設計を行い、導入後は反応を見ながらPDCAを回して施策を改善していくことが重要になります。

営業とマーケティングの知識が足りない

MAの運用には、営業とマーケティングの知識が不可欠です。MAは見込み顧客に効率的にアプローチし、受注や購買につなげるためのツールです。これまで対面で行っていた営業活動の一部をMAで自動化するため、営業のプロセスや見込み顧客の心理をよく理解しておかなければ、適切なMAの運用設計ができないでしょう。

一方、見込み顧客の属性を分析して、メールやコンテンツを配信するためにはマーケティングの知識が求められます。MAの運用担当者は営業の現場とマーケティング全般をよく理解しておく必要があります。

MAでよくある失敗例

ここからは、MA導入でよくある失敗例について見ていきましょう。

MA導入の目的があいまい

意外とできていないケースが多いのが、MA導入の目的が定められていないという例です。MA導入による効果は大きいですが、目的に合わせて各種機能を使いこなしてこそ達成できるもの。MAを導入しさえすれば、効果が出るわけではありません。導入すること自体を目的にするのではなく、具体的にどういった効果を得たいのかを十分に検討した上でMA導入に踏み切る、という順序を大切にしましょう。

保有リードが足りていない

MAにおいてもアプローチできるリードの数がそもそも少なければ、大きな効果を発揮することはできません。一斉メールの開封率が10%程度だと仮定すれば、100通メールを送っても10通分しか見てもらうことができず、そこから商談へとつなげていくことは簡単ではないでしょう。質の高いメールやコンテンツを提供することで、開封率や成約率を上げる仕掛けも重要ですが、限界はあります。

まずはアプローチしきれないというぐらいの、保有リードを確保しておくようにしてください。

サイトのコンテンツが不十分

サイトのコンテンツが不十分だと、リードの満足度を高めることができないのはもちろん、彼らの行動を細かく追うことができなくなり、適切なアプローチがしにくくなってしまいます。

例えば、商品紹介ページを閲覧したユーザーがいたとした場合、その情報だけでは、本当に興味があるのか、購買意欲があるのかどうかを判断することはできません。しかし仮に、詳しい使い方のページや仕様のページなども閲覧していることがわかれば、興味度合いはかなり高いと判断することができます。コンテンツの量や種類を増やし、そこから顧客の心理を読み取る仕組みを作らなければなりません。

見込み顧客のフォローができていない

マーケティング活動において、メール配信やコンテンツ作成は非常に重要なものですが、それらはあくまでも一方通行のアクションであるということを忘れてはいけません。ただ単純に一斉メールを送るのではなく「このページを見た人にはこの文面を」「このアクションをした人にはあの文面を」といった具合に、見込み顧客それぞれに合わせたフォローをしていくことで、はじめて見込み顧客を顧客へと育成することができるのです。

このフォローが不十分なため、大量にメール配信やコンテンツ作成をしているものの効果を実感できない、という企業は少なくありません。

運用体制が整っていない

MAは単なる作業の自動化ツールではなく、分析ツールに近いものです。そのため、導入後にしっかりと運用していく人的リソースをしっかりと確保しておかなければなりません。運用体制が整っていないままでは、せっかく多機能なMAを導入しても、ただ一斉メールを送るだけのツールになってしまう可能性もあります。

適切な運用でMA導入を成功に導こう

MA導入で失敗してしまう理由の大半は、準備不足や認識のズレによるものです。さまざまな便利機能が備わっているMAですが、それを扱うのはあくまでも人であることに変わりはありません。事前の準備をしっかりと行い、導入後も十分に手をかけてあげて、MA導入を成功に導きましょう。

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シェア率が高いMAツール8選!各サービスの特徴を紹介

MA シェア

マーケティングを自動化し、見込み顧客への効率的なアプローチや育成を実現するMA(マーケティングオートメーション)。国内外で多様なMAツールが提供されており、どのMAを選べばいいのかわからないと迷っている方も多いのではないでしょうか。

そこで今回は、シェア率が高いとされているMAツールを紹介します。さまざまな機能や特徴を有したMAの中から、自社に適したサービスを見つけるための参考にしてください。

人気の高い国産MAツール

国産MAツールは、日本人スタッフや日本語でのサポートに強く、マーケティングやMA初心者の方でもスムーズに導入を進めることができるでしょう。国産MAツールの中でも、人気のサービスを5つ紹介します。

SATORI

MA シェア

テレビCMでもおなじみの「SATORI」は、認知度が高いMAツールです。1,000社以上が導入しているため実績が豊富で、初めてMAツールを導入するという企業にも安心です。SATORIは日本のビジネス習慣に最適化された機能や設計となっているため、システムの操作性や使いやすさという点でも強みがあります。

導入はサイト上に計測タグを埋め込むだけなので、最短で即日から利用開始することができます。見込み顧客のスコアリング機能やセグメントごとのメール配信機能、問い合わせフォーム・LPなどの制作機能、サイト上のポップアップ表示機能など、見込み顧客にアプローチして関係性を深めるための機能が多数搭載されています。日本人スタッフによる使い方や設定サポートが手厚く、導入セミナーや運用支援など幅広いサポートを受けることが可能です。

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Kairos3

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営業のための商談をつくるツールと銘打つ「Kairos3」は、中小企業から大手企業まで1,500アカウント以上の導入実績があります。営業の活動履歴を記録・分析できるSFA(営業支援システム)機能も搭載されており、営業活動に特化したMAとなっています。システムは非常にシンプルなUIで、画面上に操作ガイドが表示されるため、誰でも簡単に運用を開始できるのも強みです。

カスタマーサポートも充実しており、不明点があれば日本人スタッフが即日対応してくれるため、MA運用担当者の負担を軽減してくれます。初期費用は1万円、月額費用は1万5,000円からとリーズナブルな価格設定となっており、試しにMAを導入して効果を見てみたいという企業にも適しているでしょう。

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b→dash

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「b→dash」は、SQLなどのコードを使用せずに高度なデータの加工・抽出ができるのが特徴です。マーケティング初心者でも直感的に使いやすいUIとなっており、テンプレートとして用意された機能を選択するだけでデータマーケティングを実現できます。

スコアリング機能やメール配信機能といったMAツールとしての機能はもちろんのこと、経営戦略を立てる上で役立つBI(ビジネスインテリジェンスツール)や、顧客満足度を高めるためのCRM(カスタマーリレーションシップマネジメント)などの機能も搭載されているため、高度かつ幅広いマーケティング施策を実施できるでしょう。

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BowNow

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無料のフリープランが用意されている「BowNow」は、6,900社の導入実績があり、継続率は98.4%と高い満足度を誇るMAツールです。メールアドレスと基本情報の入力のみで、無期限でフリープランを利用できるため、MAツールを低コストで始めたい企業やMAツールの効果を試してみたい企業におすすめです。

また、有料プランも必要な機能のみに課金する料金体系となっているため、予算内でスモールスタートできるのも魅力のひとつでしょう。フリープランではサイトにアクセスした企業の名前がリスト化され、条件を設定してセグメントを絞ることができます。ユーザーごとのページ読了率なども把握でき、見込み度の高いホットリードも絞り込めるため、自社サイトや見込み顧客の状況分析を行うことができます。

List Finder

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上場企業での導入率No.1を誇る「List Finder」は、BtoBに特化したMAツールです。スコアリング機能やメール配信機能といったMAの基本機能から、名刺管理ツールSansanとの連携機能や名刺データ化代行サービスなど、リアルでの営業活動の成果をMAに連携するためのサポートも充実しています。

導入初期は担当コンサルタントが無料で伴走してくれるだけでなく、活用勉強会や個別相談会などのサポートも無料で実施しています。月額費用は3万9,800円からと比較的低価格で、マーケティングや営業活動の効率化につながる機能も一通りそろっていることから、MA初心者でも十分に活用できるツールと言えるでしょう。

人気の高い海外製MAツール

海外製のMAツールは機能が非常に豊富なので、高度なマーケティング活動を実現できます。ここからは、人気の高い海外製MAツールを3つ紹介します。

Pardot

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アメリカのセールスフォース・ドットコムが提供する「Pardot」は、SFAで高いシェアを誇る「Salesforce」との連携に強みのあるMAツールです。Salesforceを導入している企業は、これまで蓄積してきたデータをスムーズに連携して活用することができます。

Pardotにはスコアリング機能だけでなくグレーディング機能も搭載されており、担当者の役職や企業規模などによってグレード分けすることが可能です。見込み顧客をより詳細に分析・リスト化することができるため、効率的なアプローチを図ることができるでしょう。

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Adobe Marketo Engage

MA シェア

世界中で5,000社以上が導入している「Adobe Marketo Engage」は、アメリカのマルケト社が開発し、アドビシステムズが提供するMAツールです。統合型クラウドソリューション「Adobe Experience Cloud」の機能の一つとして提供されているため、このソリューションを利用している企業はAdobe Marketo Engageの導入がスムーズに進むでしょう。

高度なシナリオ作成やスコアリング設計が実現可能で、700以上のパートナー製品と連携できるため、幅広いマーケティング施策を実施できるMAツールであると言えます。

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HubSpot

MA シェア

「HubSpot」はアメリカのハブスポット社が開発したMAツールで、世界120ヵ国以上で12万社以上の導入実績を誇ります。見込み顧客の興味・関心を軸にマーケティングを展開する「インバウンドマーケティング」という概念を提唱した企業で、リード創出に関わる機能が豊富に備わっています。MAツール以外にもCRMやSFA、CMSなど様々なソフトウェアが提供されており、それぞれの機能を組み合わせることで更なる効果向上に期待できます。

リード獲得やメール配信、効果測定が行える無料ツールも提供されているため、まずは使い勝手を試してから導入することも可能です。

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MAツールのシェアを参考に導入ツールを選定しよう

MAツールは種類が豊富にあり、その機能や特徴もさまざまです。シェアの高いMAツールはそれだけ活用している企業が多いということであり、使い勝手や機能の面で強みを持っているといえます。どのMAツールを導入すべきか迷った際は、ぜひ参考にしてください。

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レーザー狙撃による害虫駆除の2025年までの実用化目指し、農研機構が害虫の飛行パターンから動きを予測する方法を開発

高出力レーザー狙撃による害虫駆除の2025年までの実用化目指し、農研機構が害虫の飛行パターンから動きを予測する方法を開発

農研機構

独立行政法人 農研機構は11月29日、害虫の飛翔パターンをモデル化し、ステレオカメラで撮影したリアルタイム画像から数ステップ先(0.03秒先)の位置を予測できる方法を開発したと発表しました。将来的には、予測された位置に高出力レーザーを照射するなどし、害虫を駆除するシステムに繋げたい考えです。

病害虫の防除と言えば、化学農薬のイメージがありますが、多額の開発コストや長期に渡る開発期間のため、新薬の開発数は減少傾向にあるとのこと。また、おなじ薬剤を使用し続けることで、害虫が耐性を獲得するなどの問題もあります。

このため、ムーンショット型農林水産研究開発事業「害虫被害ゼロコンソーシアム(先端的な物理手法と未利用の生物機能を駆使した害虫被害ゼロ農業の実現)」では、レーザー狙撃による物理的防除方法を開発しています。飛翔している害虫を検知し、レーザー光によって狙い撃ちするというものですが、害虫を検知してからレーザーで狙撃するまでに0.03秒程度のタイムラグが発生してしまうとのこと。虫は移動し続けているため、レーザーを命中させられないわけです。

高出力レーザー狙撃による害虫駆除の2025年までの実用化目指し、農研機構が害虫の飛行パターンから動きを予測する方法を開発

農研機構。レーザー狙撃による害虫防除システムの概略(イメージ)

これを解決するため、検知から0.03秒後の害虫の位置をリアルタイムで予測しようというのが、今回開発された方法です。

研究では、対象害虫としてハスモンヨトウの成虫を使用。3次元空間で不規則に飛行するハスモンヨトウをステレオカメラを用いて1秒間に55回のペースで撮影。飛行パターンをモデル化し、リアルタイムで計測される位置と組み合わせることで飛行位置を予測します。なお、ハスモンヨトウはタイムラグの0.03秒の間に、体長1個分(約2~3cm)移動するとのことです。

高出力レーザー狙撃による害虫駆除の2025年までの実用化目指し、農研機構が害虫の飛行パターンから動きを予測する方法を開発

農研機構。8匹のハスモンヨトウの位置を同時に計測した様子。1秒間に55回撮影した画像からハスモンヨトウを検出し飛行軌跡を描画した。青色は検出を開始したハスモンヨトウの位置を表し、赤色がその終点を表す。ハスモンヨトウは夜間に活発になるため、撮影は夜間を模した暗闇環境で実施。ステレオカメラの画像には壁や柱なども写り、暗闇環境で撮影するため画像中に小さい塵のようなノイズが含まれることがある。これら不要なものをリアルタイムで除去し、飛翔するハスモンヨトウだけを検出できる方法を考案した

害虫被害ゼロコンソーシアムでは、2025年までに、今回開発した手法で予測した位置にレーザーを照射して害虫を駆除する技術の実用化を目指します。将来的には、車両やドローンなどに搭載し、人的労力ゼロで害虫などによる被害を抑制するための基盤技術になることを期待しているとしています。

(Source:農研機構Engadget日本版より転載)

SEO業務にはどんなものがある?SEO担当者が把握しておきたいこと

SEO 業務

ウェブマーケティングを行っている企業や、オウンドメディアを運用している企業では、SEOの業務が発生するケースがあります。

ここでは、SEO担当者の業務と、業務を行う上で大切なポイントについて説明していきます。

今さら聞けない!?SEOの基本

まずはSEOの基本をおさらいしましょう。

そもそもSEOとは?

SEOとは、「Search Engine Optimization」の略で、日本語では「検索エンジン最適化」と呼ばれます。検索エンジンを活用したマーケティング戦略のひとつであり、ウェブ上でユーザーを自社のサイトに呼び込む機会を創出します。SEOを行うことで、自社のサービスや商品をより多くの人に知ってもらい、購買につなげるのです。

サイトが上位に表示されるための仕掛けづくり

サイトの訪問者数を増やすには、自社のサイトや記事を検索エンジンで調べた際、検索上位に自社サイトを表示させる必要があります。日頃GoogleやYahoo!で調べる際、検索結果の上位に出てきたサイトにアクセスすることが多いのではないでしょうか。どんなにユーザーのニーズとマッチしているサイトがあっても、検索結果の下位に表示されていたら、アクセスする機会は減ってしまいます。このような事態を防ぐため、SEOでは、検索エンジンのアルゴリズムを正しく理解し、サイトが上位にくるような「仕掛けづくり」を行います。

SEOがもたらす効果

検索エンジンで検索すると、結果画面には広告サイトと検索によって絞り込まれたサイトが表示されます。この広告サイトを除いた部分を「オーガニック検索」といいます。オーガニック検索によってサイトを訪れるユーザーは、自身のニーズと関連したキーワードを用いて検索しているため、高い目的意識を持っている人たちともいえるでしょう。

つまり、SEOを実施することで、購買などの成果につながりやすい、質の高いユーザーの安定的なサイト流入が見込めます。同時に、ユーザー自身の悩み解消にもつながるので、顧客満足度の向上も期待できます。

SEO担当者にはどんな業務がある?

SEO担当者は、ユーザーの検索意図を正しく把握し、適切なルートで解決へ導くことが求められます。SEOは一朝一夕で効果が期待できるものではありません。粘り強く対策を講じ、効果を地道に検証することが求められます。

ここからは、そんなSEO担当者の業務を5つの工程に分けて説明します。

SEO 業務

1 市場調査(競合サイト・検索ユーザーのニーズなど)

市場調査とは、自社と類似する商品・サービスの価格や、それを取り扱う企業の規模と販売手法、プロモーションなどを比較することです。SEOにおいては、サービスそのものではなく、キーワードと検索結果を調査します。

自社の商品やサービスを検索した際に、どのようなサイトが上位に表示されるのかを調べ、検索結果から流入の要因を考えましょう。特に情報の受け手である、ユーザーの特徴やニーズなどに着目し、ターゲットが何を求めているかを分析します。ユーザーのニーズを徹底的に洗い出すことによって、提供する情報の方向性を定めることができます。

2 検索クエリの洗い出し

ユーザーのニーズを調べる際に、チェックしておきたいのが「検索クエリ」です。検索クエリとは、ユーザーが検索をしたときに、実際に使用したキーワードの組み合わせを指します。

検索窓にサジェストされる検索クエリは、ほかのユーザーも多く検索している言葉です。そのため、検索キーワードの組み合わせをつかむことは、ユーザーのニーズを見極めるポイントとなるでしょう。

3 サイトマップ作り設計

次に、サイトマップを作っていきます。サイトの全体の構造が一目で分かるようにまとめたものを、サイトマップといいます。サイトマップを作ることにより、サイト全体が俯瞰でき、ユーザーが求める情報に迷わずたどり着けるか確認できます。

サイトの構成を考える際は、届ける情報を明確にする必要があります。どのようなユーザーに対しどのようなコンテンツを提供するのか、さらにどのような順番で情報発信するのかを整理しましょう。

4 記事内容の企画

サイトの設計が終わったら、洗い出したキーワードをもとに、記事のテーマや方向性を決めていきます。

記事を作成する際は、どんなテーマの記事なのかを検索エンジンに理解させることが重要です。そのためには、サイトに掲載する記事のタイトルや見出し、本文にキーワードを織り込むことが大切です。ユーザーが読みやすく、検索エンジンが理解しやすいようにするのが、SEOにおける記事作成の基本です。

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5 サイト・記事の分析

サイトや記事について、定期的に分析を入れていきます。狙っていたキーワードからの流入があるのか、記事ごとに分析していきます。また、アクセス数が多い記事は、どのようなキーワードで検索されているのか、そのキーワードがどれくらい購買に結び付いているのかを調査します。検証には検索順位やリンク数などを確認できるツールを活用するため、こうした計測ツールを使いこなし、分析するスキルもSEO担当者には求められます。

またGoogleやYahoo!といった検索エンジンのアルゴリズムは、定期的にアップデートされています。アップデートに伴い、検索順位が変動することもあるので、定期的にサイトの状態を把握しておく必要があります。

SEO業務は橋渡しとなる

SEO担当者の業務は、ユーザーとサイトを結びつけるための橋渡し役ともいえます。SEOはすぐに結果があらわれるものではありませんが、長期的に見れば会社の資産となり得るものです。効果が出るまで粘り強く取り組んでいきましょう。

SEO業務にはどんなものがある?SEO担当者が把握しておきたいこと【SEO無料相談実施中!】ナイルのSEO相談室で公開された投稿です。

SEO初心者がセミナー・ウェビナーで学ぶメリットとは?

SEO 初心者 セミナー

ネット上にはさまざまなSEO関連の情報があふれていますが、すべてを独学で習得するには限界があるのも事実です。SEOについて効率的かつ専門的に学びたいなら、セミナーやウェビナーに参加するのもひとつの方法でしょう。

この記事では初心者向けのSEOセミナー・ウェビナーについて、メリットや学べる内容を紹介します。

SEOをセミナー・ウェビナーで学ぶメリットは?

SEOをセミナー・ウェビナーで学ぶことによって、どのような利点があるのでしょうか。ここでは、SEOセミナー・ウェビナーを活用するメリットについて確認していきましょう。

SEO 初心者 セミナー

短時間で効率よく学べる

セミナー・ウェビナーでは、SEOに関するさまざまな知識や技術を効率的に学べます。SEO初心者の人にとっては、SEOの基礎を一から押さえられるため、実践する際にスムーズに活用できます。一方、SEOをより深く学びたいという人にとっても、セミナー・ウェビナーは有益です。独学だけでは身につきにくい、専門的な部分を習得するにはセミナー・ウェビナーでプロから受講することが効率的でしょう。

SEOのセミナー・ウェビナーは、初心者向けのものから中級・上級者向けのものまで、幅広く存在します。受講者自身も、「SEOを体系的に知りたい」「SEOの質を向上したい」といったさまざまな目的があるはずです。自分のニーズにマッチしたセミナーを選ぶことで、SEOの知識や技術を効率的に習得する近道となるでしょう。

情報の信憑性・即時性が高い

SEOセミナー・ウェビナーの担当講師は、SEOの第一線で活躍するその道のプロです。インターネットでもSEOに関する知識・情報が発信されていますが、なかには信憑性の低いものも紛れています。また、本を読んで勉強していても、具体的な施策までは理解することができないという人も多いかもしれません。SEOセミナー・ウェビナーでは、プロがノウハウやテクニックなどの実例を紹介しながら講座を進めていくので、情報の信憑性は担保できます。

同時に、受け取れる情報の鮮度が高いという特徴もあります。特に、現在のSEO事情から今後のSEOの展望など、最新の情報を間近で見聞きすることができるのも、セミナー・ウェビナーのメリットです。

初心者向けのSEOセミナー・ウェビナーで学べること

初心者向けのセミナー・ウェビナーでは、実際にどのようなことを学べるのでしょうか。代表的なものを4つご紹介します。

SEO 初心者 セミナー

SEOの基本的な考え方

初心者向けセミナー・ウェビナーでは、SEOの基本的な考え方や仕組みから学ぶことができます。「何から勉強すればいいのか分からない」という人にとっても、必要なことを確実に身につけられるカリキュラムが組まれているので、効率的にSEOのスキルを習得できるでしょう。基礎をしっかり身につけておけば、SEOを深く学んでいこうとする場合にも活かすことができるはずです。

Googleの検索アルゴリズムの仕組み

Googleなどの検索エンジンでは、キーワード検索を行った際、結果のページに現れるサイトの掲載順位が変動することがあります。この掲載順位を決めるシステムのことを検索アルゴリズムといいます。

セミナー・ウェビナーでは、このような検索アルゴリズムに関する仕組みや、含まれている要素についても一から学ぶことができます。

Google アナリティクス・Google Search Consoleの使い方

SEOには、さまざまな分析ツールが存在します。Google検索における分析ツールで代表的なものが、Google アナリティクスと、Google Search Consoleです。

Google アナリティクスは、Googleが提供している無料のアクセス解析ツールです。アクセス状況を、ユーザーの行動や訪問ページ、広告効果など、さまざまな角度から分析します。Google Search Consoleも、Googleが提供している無料のウェブツールで、ユーザーのアクセス情報を収集し、検索結果でのサイトの掲載順位を確認するのに役立たせることができます。

効果が出やすいSEO施策

SEOによって、一定数以上の集客を期待するには、効果的なキーワードの分析などを行うことが大切になります。このようなテクニックは、本やインターネットだけではなかなか習得できないので、セミナー・ウェビナーで実践的に学ぶとよいでしょう。講師による、成功事例に基づいた指導で、成果の出やすいSEOとはどのようなものなのか、初心者の段階から知るができます。また、講師だけが知っているコツなども伝授してくれるかもしれません。

初心者向けのおすすめSEOセミナー・ウェビナー4選

実際に開催されている初心者向けのSEOセミナー・ウェビナーをいくつかご紹介します。ウェブ動画などで体系的に学べるセミナーも開催されているので、手軽に申し込むことが可能です。

SEOマスターProfessional(無料SEOセミナー)

SEOの内部対策ソフトを提供している企業、SEOマスターProfessionalが開講しているセミナーです。セミナーは、パソコンやタブレットなどの機器とインターネット環境が整っていて、Zoomが使用できれば場所を選ばずに参加できます。

SEOに関する基礎知識はもちろん、SEOを取り巻く現状、検索エンジン対策などに関する初歩レベルの内容を2時間かけて体系的に学べることが特徴です。

SEOマスターProfessional

全日本SEO協会 SEOセミナー

一般社団法人全日本SEO協会が主催する、SEOセミナーです。初級者だけでなく、中級・上級者向けのセミナーも開講しています。オンライン・オフラインどちらでも実施しているので、自分のライフスタイルに合った受講スタイルを選ぶことができるでしょう。

特徴としては、無料個別面談や無料診断提案、セミナー後のメールマガジンの配信などサポート体制が充実していることが挙げられます。資料は図解や事例が豊富に盛り込まれており、ダウンロードすることも可能です。「認定SEOコンサルタント」「SEO検定」といった資格取得もでき、SEOについてより深く学ぶことができます。

全日本SEO協会 SEOセミナー

ストアカ ウェブマーケティング講座・SEOセミナー

さまざまな講座を開講しているストアカが実施しているセミナーでは、SEOだけでなく、ウェブマーケティングに関する講座も実施しています。

大きな特徴は、講座が細かく分かれているため、自分のニーズに合ったセミナーが探しやすく、情報をピンポイントで得ることができるという点です。SEO初心者に向けたセミナーも数多く開講されているので、SEOのなかでも特に興味のある分野や、学びたい分野の講座で、専門的に知識を身につけることができます。

ストアカ ウェブマーケティング講座・SEOセミナー

ナイル:セミナー・ウェビナー

弊社でも不定期でセミナー・ウェビナーを開催しています。SEO、アクセス解析、コンテンツ制作などのセミナーを開催しています。マーケティング関係者の方におすすめです。

ナイル セミナー・ウェビナー

セミナー・ウェビナーは受講してからが本番

SEOセミナー・ウェビナーでは、独学では身につきにくい知識やスキルを、プロの視点から教えてもらえるだけでなく、SEO業界の今を知ることもできる場です。セミナー・ウェビナーを受けて終わりでは意味がありません。学んだことを実践し、効果を検証することが重要です。受講後も、SEOの精度や質を高めていけるように努めましょう。

SEO初心者がセミナー・ウェビナーで学ぶメリットとは?【SEO無料相談実施中!】ナイルのSEO相談室で公開された投稿です。

チャットボットの成功事例8選!業界別にポイントを紹介

チャットボット 事例

AIが自動で顧客の問い合わせに返答してくれるチャットボット。カスタマーセンターの人員が削減できる、顧客がいち早く自分が知りたい情報にアクセスできるといったメリットがあります。

しかし、導入を検討しているけれど、導入後の具体的なイメージを抱きづらいという人も少なくないのではないでしょうか?そんな方のために、この記事ではチャットボットを実際に導入した企業の成功事例をご紹介します。

チャットボット導入事例8選

各業界・企業による実際のチャットボット導入事例を見ていきましょう。

【事例】保険業界:ライフネット生命

チャットボット 事例ライフネット生命では、「コンタクトセンターの営業時間内にしか問い合わせができない」「チャットで気軽に質問したい」というお客様の声に応えてチャットボットを導入しています。

LINEやFacebook Messengerと連携したチャットボットで保険診断・見積もりサービスを提供し、ユーザーからの問い合わせに営業時間外でもスピーディーに対応できるようにしました。有人対応も継続しているため、より具体的な相談は保険プランナーとのチャットで行えるようになっています。

ライフネット生命

【事例】金融業界: 東京証券取引所

チャットボット 事例

東京証券取引所で、ユーザーからの多数の問い合わせにスムーズに答えるため、自社のFAQサイトにチャットボットを導入しています。キーワードではなく文章での検索を可能にしたため、回答候補の絞り込みの精度が増し、ユーザーは必要としている回答に早くたどり着けるようになっています。

JPXサービスデスク

【事例】運送業界:ヤマト運輸

チャットボット 事例

ヤマト運輸で、ユーザーの利便性を高めるため、公式LINEにチャットボットを搭載しています。

料金の確認や、再配達・集荷の依頼、お届け日までの日数のお知らせなど、従来コールセンターで対応していた内容をチャットボットが返答することにより、コストの削減につながっています。荷物の受け取りがスムーズになったことも大きなメリットです。

ヤマト運輸

【事例】交通業界:JR西日本

チャットボット 事例

JR西日本では、電車内や駅構内で落とした忘れ物への対応として、「お忘れ物チャットサービス」を設置しています。従来のセンター問い合わせでは対応できる時間・方法が限られていましたが、24時間スマートフォン・パソコンからの捜索が可能になったことで、忘れ物に気付いたときにいつでも連絡できるようになっています。

JR西日本

【事例】不動産業界:ハウスメイト

チャットボット 事例

ハウスメイトでは、サイトの物件探しページに、タレントをアイコンにしたチャットボットを導入しました。

チャット感覚で物件を探すことができるようになったため、「必要なことを問い合わせるチャットボット」から「問い合わせと一緒に、会話も楽しめるチャットボット」へと進化しました。さらに、希望条件に沿った物件だけでなく、生活で使えるお役立ち情報もサービス内で紹介しています。

ハウスメイト

【事例】SaaS業界:INVOY

チャットボット 事例

請求書・領収書・見積書の発行を無料で行うINVOYは、サイト内にユーザーに対するサービスの説明役としてチャットボットを導入しています。契約前の疑問をスピーディーに解決することで成約率アップへとつなげました。

INVOY

【事例】サブスク業界:Post Coffee

チャットボット 事例

月額制でお客様専用のコーヒーボックスがポストに届くサービスを提供しているPostCoffeeでは、それまで有人のみだったユーザー対応をチャットボットでもできるようにしました。シナリオ型チャットボットと有人対応を並行することで、ユーザーからの問い合わせ対応時間が3分の1にまで削減、契約前の相談件数アップにも貢献しました。

PostCoffee

【事例】自治体:東京都港区

チャットボット 事例

東京都港区では、居住する約2万人の外国籍の方からの問い合わせに対応するため、区のサイトにチャットボットを導入しています。対応言語は英語と「やさしい日本語(外国籍の人にも分かりやすく表現された日本語のこと)」で、内容は戸籍・子育て・健康・福祉・防災からゴミの捨て方まで、多岐にわたり充実しています。

東京都港区

チャットボットを賢く活用しよう

チャットボットはあらゆる業界で導入が進んでいます。うまく活用すれば、社内・社外を問わず、さまざまなメリットを得ることができるツールです。今回紹介した各業界・企業の事例を参考に、自社の課題に合った活用方法をぜひ見つけてください。

チャットボットの成功事例8選!業界別にポイントを紹介【SEO無料相談実施中!】ナイルのSEO相談室で公開された投稿です。

富士通のチャットボット「CHORDSHIP」とは?特徴や機能を解説

チャットボット 富士通

ユーザーからの問い合わせに自動的に返答をしてくれるチャットボット。今回は、富士通株式会社が開発した「CHORDSHIP(コードシップ)」の特徴やサービスについて紹介します。

CHORDSHIPとは?

そもそもチャットボットとは、「チャット(雑談)」と「ボット(ロボット)」を組み合わせた言葉で、自動的に会話を生成するプログラムのことを指します。業務効率化の観点から、多種多様な業界や自治体などで幅広く使われているツールです。

CHORDSHIPは、富士通株式会社が2017年11月8日に発売したチャットボットです。富士通が独自に開発した高性能AIを搭載しているのが特徴です。コンピューターがデータの反復学習によって会話のなかに潜むパターンを見つけ出し、自ら学んでいくので、事前のデータが少ない場合でも高い正答率を出すことが可能です。

CHORDSHIPは、コールセンターなど、企業のさまざまなチャネルの顔となり、業務効率化やユーザーとの接点拡大に貢献しています。また、CHORDSHIPはユーザーの声を集めてログの分析を行うことも可能なため、サービス改善に活用されています。

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CHORDSHIP(コードシップ)の特徴

ここからは、CHORDSHIPの特徴を紹介します。

チャットボット 富士通

特徴1 ハイブリッドAIによる精度の高い回答

CHORDSHIPは、人が会話するときの法則を見出す対話制御(ルールベース)による絞り込みと、機械学習を組み合わせた「対話・機械学習ハイブリッドAI」です。自らログの分析を行い、自動で学習していくため、使えば使うほどより高性能な返答が可能になります。

通常のチャットボットでは、事前に多量のFAQの入力が必要になります。一方、CHORDSHIPは学習能力が高いため、これまで自社で使用していたFAQだけでも運用が開始でき、企業側への大きなメリットとなっています。

チャットボット 富士通

特徴2 顧客体験価値を高めるデザイン

CHORDSHIPでは、コールセンター業務の負担軽減に取り組むだけではなく、ユーザーの体験価値を高められるようアバターデザインにもこだわっています。AIチャットボットキャラクターが、ユーザーの言葉や会話のタイミングに合わせて人間らしい細やかな動きをするため、ユーザーは感情に寄り添ってくれているという感覚が得られるでしょう。

また、運営者向けのチャット分析・管理画面にも工夫が施されています。チャットボットでは随時会話のスクリプトを編集する必要がありますが、専門用語が多く初心者には難易度が高いのがネックです。CHORDSHIPでは、スクリプト編集を初心者でも簡単に行えるよう、分かりやすいアイコンが設定されています。運営者向けのチャット分析・管理画面では、現状のヒット率が大きく表示され、いま何が問題なのかを一目で把握できる仕様となっています。

特徴3 高いメンテナンス性

CHORDSHIPには、ITの知識がない担当者でも簡単に対応できるよう、メンテナンスアシスト機能が備わっています。また、富士通ではチャットボットのチューニングポイントを公開しているため、AIの成長を意図的にコントロールすることも可能です。チューニングに特別なプログラミング技術は必要なく、感覚的に操作できる画面設計がなされている点も使いやすさにつながっています。

特徴4 オペレーターとの分業がしやすい設計

CHORDSHIPがユーザーの意図する回答をできなかった場合は、有人のオペレーターへ速やかに切り替えられます。ユーザーはストレスなくやり取りを続けることが可能です。

特徴5 幅広いサポートメニュー

CHORDSHIPでは、サポートメニューが充実しています。導入にあたり、本稼働する環境のセットアップや管理者向け研修をはじめ、運用に際しては利用状況のレポーティング、有人チャットBPO対応サービスなど、600社以上のコールセンターに関わった富士通ならではのノウハウを活かしたサポートがあります。

CHORDSHIP(コードシップ)でユーザー接点を強化しよう

富士通が提供するCHORDSHIPは、チャットボットの提供のみにとどまらず、コールセンターの外注サポートも請け負ってくれるシステムです。自社の問い合わせ窓口の負担が大きくなっている企業にとって使いやすいサービスとなっているので、業務の効率化やユーザーの満足度を向上させたい場合にぜひ検討してみてはいかがでしょうか。

富士通のチャットボット「CHORDSHIP」とは?特徴や機能を解説【SEO無料相談実施中!】ナイルのSEO相談室で公開された投稿です。

リコーのチャットボット「RICOH Chatbot Service」とは?特徴や機能を解説

チャットボット リコー

人間に代わり、ユーザーの問い合わせに自動で返信してくれるチャットボット。現在ではさまざまな企業がチャットボットによるサービスを展開しています。

今回は、株式会社リコーが提供している「RICOH Chatbot Service」について紹介します。

RICOH Chatbot Service(リコーチャットボットサービス)とは?

チャットボットとは、「チャット(雑談)」を自動で行う「ボット(ロボット)」のことです。チャットボットサービス「RICOH Chatbot Service」を開発した株式会社リコーは、事務機器・光学機器などを製造するメーカーです。

RICOH Chatbot Serviceは、バックオフィスにおける社内からの問い合わせ対応や、販売サポートにおける顧客対応など、さまざまな問い合わせ対応業務を効率化するAI搭載チャットボットです。RICOH Chatbot Serviceは、専門的な知識がなくても導入・運用ができるというメリットがあります。

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RICOH Chatbot Serviceの特徴

RICOH Chatbot Serviceの6つの特徴をご紹介します。

チャットボット リコー

特徴1 導入がスムーズ

RICOH Chatbot Serviceの大きな特徴は、導入がスムーズなことです。通常のチャットボットでは自然な会話を行うために、事前にデータを学習させる必要があります。しかしRICOH Chatbot Serviceでは、リコーが独自に開発した初期学習技術を搭載しているため、事前に多くのデータを記憶させる必要はありません。

また、Excelフォーマットに質問と回答を入力してインポートするだけで利用可能なので、専門知識も不要です。チャットボットを複雑なシナリオ設計・登録作業なしで始められるのは、企業にとって大きなメリットとなるでしょう。

さらにRICOH Chatbot Serviceでは、スムーズに運用を開始できるよう業種・職種別のFAQテンプレートを用意しています。グラフィカルで見やすい管理画面と、直感的なインターフェースは、誰でも簡単に使用できるように設計されています。

特徴2 高性能AIによる精度の高い応答

RICOH Chatbot Serviceでは、リコーの独自技術によって作られた高性能なAIが、類義語・同義語・表記のゆれを自動で理解し、同一の単語と認識するので、精度の高い応答が実現しています。さらに、会社独自の言い回しを追加登録できるので、よりユーザーニーズに適した対応も可能となります。

特徴3 顧客ニーズの可視化

顧客ニーズを可視化できるのも、RICOH Chatbot Serviceの特徴です。管理画面のダッシュボードでは、問い合わせの多い質問やカテゴリ別の回答数など、問い合わせ状況が表やグラフでわかりやすく表示されます。どのようなニーズがあるのかを一目で理解できるので、適切な施策へつなげることに役立つでしょう。

特徴4 さまざまなツールとの連携

RICOH Chatbot Serviceは、さまざまなツールと連携することが可能です。Microsoft Teams、LINE WORKS、LINEなどのチャットツールと連携できる機能があります。

特徴5 サポートの充実

RICOH Chatbot Serviceでは、リコーのサポートセンターが電話・メールでのサポートで、クライアントのチャットボットの機能や使い方、運用に関する不明点を個別に解消しています。FAQ作成や導入後のメンテナンスサービスもあるため、運用開始時も運用後も安心です。

特徴6 無料トライアルが利用可能

チャットボットの導入を検討している企業には、無料トライアルが用意されています。30日間の無料トライアルでRICOH Chatbot Serviceの使用感を確認できるため、導入前に自社にマッチしているかどうかを判断することができます。

「RICOH Chatbot Service」の導入方法

ここからは、RICOH Chatbot Serviceの導入方法を説明します。

STEP1 操作説明・レクチャー

導入前にリコーのスタッフが、マンツーマンでRICOH Chatbot Serviceの操作説明やレクチャーを実施します。サポートがあるので安心して導入を検討できます。

STEP2 FAQの作成

次に、FAQの作成を行います。業種や職種別にすでにテンプレートが用意されていますが、「どのような質問を用意すればいいのかわからない」という場合には、「FAQ作成サービス」を使用することもできます。FAQ作成サービスでは、企業に特化したFAQを最大25個までリコーの専門スタッフが1ヵ月程度で作成してくれます。

STEP3 テスト稼働

用意したFAQと実際にユーザーが聞きたいことが異なるという現象はどうしても起こり得ます。そのギャップを埋めるため、まずは試しに社内の人に設定したチャットボットを使用してもらい、リアルな声を拾っていきましょう。実際に運用して生じたズレは都度調整し、カテゴリの追加や内容の修正を行います。

STEP4 運用改善・レクチャー

専任のサポートチームが運用改善のアドバイスやレクチャーを行ってくれます。アドバイスをもとにサポートチームと二人三脚で改善していきましょう。

STEP5 公開後の定期的なサポート

公開後は、運用が安定してからも定期的なサポートがあり、チャットボットの回答状況の分析や、改善ポイントのアドバイスが得られます。また、専任のサポート担当は、定期的に不明点解消やさらなる活用提案を行ってくれます。基本はメールでのやりとりですが、打ち合わせが必要な場合はリアルタイムでの打ち合わせも対応可能です。

RICOH Chatbot Serviceのプラン・価格​​

「RICOH Chatbot Service」の価格は、プランによって変動します。スタンダードなプランから、価格重視のプラン、手厚いサポートが充実しているプランなど、用途や予算に応じて選択することができます。詳しくは、公式サイトをご確認ください。

RICOH

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リコーのチャットボットで問い合わせ対応を効率化

チャットボットを導入すると、社内外からの問い合わせ業務が効率化し、コア業務に人材を充てられるようになります。リコーのチャットボットでは、30日間の無料トライアルもあるため、導入を検討している企業はぜひ試してみてはいかがでしょうか。

リコーのチャットボット「RICOH Chatbot Service」とは?特徴や機能を解説【SEO無料相談実施中!】ナイルのSEO相談室で公開された投稿です。

LINEチャットボットとは?特徴や機能を解説

チャットボット line

ユーザーからの質問に自動会話で答えるチャットボット。さまざまな外部ツールとも連携し、ますます市場を拡大しています。

今回は、そんなチャットボットの中から、LINEで使えるチャットボットについてご紹介します。

LINEチャットボットとは?

チャットボットとは、「チャット(雑談)」と、特定の処理を自動化するためのプログラムである「ボット」がセットになった単語です。ユーザーからの質問に対し、機械が自動で返信することで人的リソースを削減できるため、コールセンターや社内ヘルプデスクなどで多く活用されています。

チャットボットはさまざまな外部ツールと連携できますが、なかでもLINEとチャットボットとの親和性の高さは別格でしょう。LINEはプライベートからビジネスシーンまで、幅広く利用されています。利用者数の多いLINEにチャットボットを設定することで、企業にとっては、ユーザーとの接点増加が期待できます。また、ユーザーにとっても、これまでコールセンターに電話しなければならなかった用件がLINE上で済むため、有益なシステムとなっているのです。

LINEを活用したチャットボットは、2016年にLINEが「 Messaging API」を一般向けに公開して以来、外部の開発者やチャットボット提供会社(ベンダー)の間で開発が進みました。「Messaging API」は、ユーザーとのコミュニケーションを行うアプリを独自で開発することができるサービスです。

LINE上でチャットボットを設定するには、LINE公式アカウントが必要となります。ただ、アカウントを取得さえすれば、「Messaging API」を使ってチャットボットが開発できるため、企業には手軽に始められるというメリットがあります。

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LINEチャットボットの機能

LINE公式アカウントで設定できるLINEチャットボットの機能は「応答メッセージ」「AI応答メッセージ」「MessagingAPIを利用したチャットボット」の3種類があります。それぞれの特徴について解説していきます。

チャットボット line

応答メッセージ

応答メッセージとは、ユーザーから送られてきたキーワードに反応して、あらかじめ設定した内容を自動返信する機能です。「反応するキーワード」「キーワードに反応して送信するメッセージ」の2つを設定することで、ユーザーが送信したメッセージに対して自動的に対応できます。

AI応答メッセージ

AI応答メッセージは、キーワードを設定しなくてもユーザーから送られてきたメッセージのタイプ(カテゴリー)をAIが判断し、適合する情報を返信する機能です。この機能のメリットは、タイプごとに返信メッセージを設定できる点で、タイプの種類は「一般的な質問」「基本情報」「業種別テンプレート」「予約情報」の4つに分けられます。

Messaging APIを利用したチャットボット

これまで紹介した応答メッセージやAI応答メッセージの機能は、基本的にテキストのやり取りのみです。一方、

MessagingAPIを利用したチャットボットは、メッセージに画像や動画、音声を使用することもでき、使い方の幅が広がります。

LINEチャットボットで利用できるメッセージタイプ

LINEチャットボットには複数のメッセージタイプがあります。そのため、ユーザーはメッセージを入力しなくても、あらかじめ用意されたテンプレートメッセージをタップするだけで特定のアクションが実行されます。

ここからは、どのようなテンプレートがあるのか見ていきましょう。

ボタンテンプレート

ボタンテンプレートは、画像やテキストと複数のボタンが組み合わさったテンプレートです。ボタンを選ぶことにより、電話をかけたり、URLに遷移したりすることが可能で、企業側は事前にそれらのアクションを設定します。

確認テンプレート

確認テンプレートは「はい」と「いいえ」など、2つのボタンを設定できるテンプレートです。ユーザーに、2つの選択肢のなかからどちらかを選んでもらいたいときに利用されます。

企業側は、ボタンテンプレートと同じように、各ボタンを選んだ後のアクションを設定できます。「問題は解決しましたか」という問いに対し「はい」を選択すると終了、「いいえ」を選択すると有人オペレーターへ誘導される、といったスタイルでよく使用されます。

カルーセルテンプレート

カルーセルテンプレートとは、カルーセル(=メリーゴーランド)のように複数の画像などを並べ、左右にスクロールして表示させる形式です。カルーセルテンプレートでは、ボタンテンプレートを複数並べて1通のメッセージとして送信することができます。

画像カルーセルテンプレート

画像カルーセルテンプレートは、カルーセルテンプレートの画像版で、複数の画像を一度に送信することができるテンプレートです。アパレルや食品系の商品紹介などに適しています。

LINEチャットボットの作成費用

LINEチャットボットは、フリープランは無料で作成可能ですが、メッセージの上限が1,000通・追加メッセージは送信できない、という規定があります。スタンダードプランでは、月額15,000円の費用で45,000通までは追加料金なしでメッセージを送ることが可能です。

詳しくはLINEの公式サイトをご覧ください。

LINE for Business

また、搭載するチャットボットの作成を外注する場合は、公式アカウントとは別に開発費用がかかってきます。

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LINEチャットボット導入のメリット

LINEチャットボット導入におけるメリットを紹介します。

ユーザーと親密な関係を作れる

今や日常生活に欠かせないツールとなったLINE。身近なSNSにチャットボット機能を設定することで、ユーザーはまるで家族や友人とやり取りするかのような感覚で、企業と関わることができます。また、1対1のクローズドな環境でコミュニケーションが行われるため、親密感も増すでしょう。

LINEチャットボットは、ユーザーからブロックされない限りは、継続したコミュニケーションを取ることが可能です。そのため、ユーザーからのロイヤリティ向上も期待できます。

多数のユーザーにリーチできる

LINEは国内利用者数が多いため、多くのアクティブユーザーへ接触できます。普段展開しているサイトやECサイトなどではリーチできないユーザーにも情報を発信できる可能性が高く、新たな層の顧客獲得が期待できます。

LINEとチャットボットを活用しよう

LINEとチャットボットの組み合わせにより、ユーザーとの密なコミュニケーションが取れるだけでなく、業務の効率化にもつながるでしょう。自社の問題点を洗い出し、LINEチャットボットで問題が解決できるか検討してみてください。

LINEチャットボットとは?特徴や機能を解説【SEO無料相談実施中!】ナイルのSEO相談室で公開された投稿です。

チャットボットの市場規模や業界シェアは?急成長を遂げる理由

チャットボットの市場規模はどのくらい?

チャットボットとは、コンピュータ(ロボット)と自動的に会話を行うプログラムのことで、AI(人工知能)や言語処理技術の発展に伴い、さまざまなウェブサービスに利用されています。実際に、チャットボットにおける市場規模は右肩上がりになっていて、技術のさらなる発展による将来性の高さが注目されています。

ここでは、チャットボット業界のシェアや成長を遂げている理由について解説していきます。

チャットボットの市場規模は?

私たちが日々利用するサービスでチャットボットが使用されていることからもわかるように、チャットボットのシェアは拡大しています。

国内のチャットボットが本格的に市場で立ち上がったのは、2016年頃です。2018年に発表された矢野経済研究所の調査では、2022年までに国内対話型AIシステムの市場規模は132億円まで拡大すると予想されています。今後ますます、人間が対応していた処理や業務をチャットボットが行うケースが増えてくることでしょう。

チャットボットが注目される5つの理由

シェアを広げ、市場を拡大しているチャットボットは、なぜここまで注目されるようになったのでしょうか。チャットボットが注目される5つの理由について、説明します。

チャットボットが注目される5つの理由

成長が期待できる

チャットボットは、実用化できるようになってから日が浅く、技術面においても開発中の部分がまだまだ多くあります。今後はAIの精度が磨かれ、さらに利便性が高まることが予想できます。また、それに伴う企業の成長も期待できるでしょう。

ユーザーからの評価が高い

チャットボットを実際に利用しているユーザーからは、チャットボットについて肯定的な反応を示す割合が高いというデータがあります。

gooAI×DESIGNが2019年に発表した「チャットボット実態調査」では、「チャットボットを利用してみて便利だと思ったか」という質問に対し、7割以上が肯定的な回答をしたことがわかっています。時間に縛られずに利用でき、人と直接会話する必要がないという点が、主な要因として挙げられました。この結果から、ユーザーはパーソナライズ化された体験や、セルフサービスによる問題解決を望んでいる傾向にあることが見えてくるでしょう。

働き方改革に貢献している

2019年4月から働き方改革関連法案の一部が施行されるようになり、長時間労働が厳罰化されるようになりました。さらに、労働人口の減少により、企業では限られた従業員数と労働時間の中で、効率的に業務を執り行うことが課題となっています。

このような労働環境の改善や見直しのなかで、業務の自動化や機械化は避けられません。チャットボットの市場拡大もこの動きのなかのひとつといえるでしょう。従来は人が行っていた問い合わせ対応などをチャットボットが代用することで、人的コストの削減が期待できます。

多様な業界で応用できる

ひとくちにチャットボットといっても、機能によってシナリオ型とAI型と呼ばれる2種類があります。シナリオ型は、あらかじめ設定者がシナリオに沿って作成した質問にユーザーが回答し、解決策にたどり着くタイプです。一方、AI型は、その名の通りAI(人工知能)を搭載しているチャットボットで、ユーザーから得たデータを元に自動学習します。シナリオ型は定型的なコミュニケーション、AI型はまるで実際に会話しているような柔軟なコミュニケーションが得意です。さらに、サービスによって問い合わせに特化しているものや、マーケティング支援に特化しているものがあり、企業は自社の課題にマッチしたチャットボットを選ぶことができます。

社内外で活用できる

顧客からの問い合わせに対応するイメージが強いチャットボットですが、社内における課題解決策としても活用されます。例えば、部署間からの問い合わせに活用することで、社内の業務効率化が実現できるでしょう。ほかにも、勤怠管理や会議室の予約システムなど、紙ベースで行っていた業務もチャットボットに置き換えることが可能です。テレワークなど多様な働き方が進むにつれて、さらに社内用のチャットボットが普及していく可能性があります。

チャットボットのさらなる成長に期待大

チャットボットは技術開発により、さらにシェアが拡大されることが予想されます。今よりもさらに自然なコミュニケーションが取れるチャットボットも今後は開発されることでしょう。未来では、現在の私たちが予想できないような場面においても、チャットボットが活躍しているかもしれません。

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