これまで多くの企業では、顧客を深く理解するためのペルソナ作成に、多大な時間とマーケターの経験則を頼りにしています。しかし、市場の複雑化や顧客の要望の多様化が進む現代において、よりデータに基づいた客観的なペルソナ設定が求められています。
近年では、IT推進の一環としてAI技術が進化し、顧客データの分析にAIを利用することで、ペルソナ作成の効率を向上させる企業が増えつつあります。AI経営の観点でも、顧客理解の深化は事業成長の鍵となります。
本記事では、AIでペルソナを作成する方法について説明します。なお、SHIFT AIでは、AIによるペルソナ作成を支援いたします。ペルソナの作成について経営課題を感じている方は、まずは無料相談をご利用ください。
AIにペルソナの作成を依頼する前に
まずは、AIにペルソナの作成を依頼する前に次の点について必要情報を整理します。
・ペルソナ情報を整理する
・必要なペルソナの項目を決める
それぞれご説明します。
ペルソナ情報を整理する
ペルソナ作成の元となる顧客データや市場調査データ、既存顧客への対応記録など、関連情報は社内の様々な場所に散在していることが少なくありません。また、どの情報がペルソナ作成に役立つのか、その優先順位付けが決まっていないケースも見受けられます。
このような状態でAIに情報を提供しても、AIはどの情報を優先すべきか判断できず、結果として何も定まらない、あるいは現実の顧客像と乖離したペルソナが生成されてしまうリスクがあります。
AIの分析能力を利用するためには、事前に人間が情報を精査し、構造化しておくことが不可欠です。AIが効率的に学習し、クオリティの高い情報を出力できるように、関連性の高い情報を整理・集約しておくことで、より精度の高いペルソナ作成ができます。
必要なペルソナの項目を決める
ペルソナと言っても、どのような情報を含めるべきかは、そのペルソナを何のために利用するのかという目的によって大きく異なります。例えば、商品開発のためのペルソナと、既存サービスの改善のためのペルソナでは、顧客の側面や必要な情報の粒度が変わってくるでしょう。
目的が決まっていなければ、どのような項目をAIに分析・生成させれば良いのかも定まりません。必要な項目が明確でないままAIにペルソナ作成を依頼すると、情報が不足していたり、逆に不要な情報が多すぎて大事なことが見えない可能性があります。
結果として、作成されたペルソナが実務で利用できないものになることも考えられます。事前にペルソナの利用目的を明確にし、そこから逆算して「どのような情報が必要か」という項目を定義しておくことが重要です。これにより、目的に合致したペルソナを生成する手助けをしてくれるでしょう。
AIにペルソナの作成を依頼する
AIによるペルソナ作成では、次のことを行います。
・AIにペルソナ情報を提供する
・AIにペルソナの改善を依頼する
それぞれご説明します。
AIにペルソナ情報を提供する
事前に整理・構造化したペルソナ関連情報をAIに提供する際、データを大量に付与するだけでは、AIがその意図や文脈を正確に理解できないことがあります。どのような視点で分析してほしいのか、どのようなアウトプットを期待しているのかが決まっていないと、AIはどこに向けてペルソナを作成すべきか迷ってしまいます。
AIへの情報提供や指示が不明確であったりすると、AIは提供されたデータの表面的、あるいは誤ったパターンを学習してしまい、一般的な顧客像と大差ないペルソナを生成してしまうリスクがあります。
これでは、せっかくAIを利用する価値がなくなります。AIが情報を深く理解し、期待するペルソナ像を描き出せるよう、提供する情報は整理されていることが大事です。AIに対して明確な指示を与えることで、AIはより目的に合った分析を行い、ペルソナ像の初期案を提示してくれるでしょう。
情報は、次のように整理しておきましょう。
・基本情報
・課題
・情報収集
・意思決定の過程
・解決策
・サイトの方向性
AIにペルソナの改善を依頼する
AIが最初に生成したペルソナは、あくまで初期案であり、必ずしも完璧であるとは限りません。AIは提供されたデータに基づいて論理的にペルソナを作成しますが、人間のマーケターが有する顧客に対する深い洞察が反映されていない場合があります。
大事なのは、AIの提案を軸として、人間の知見や経験を組み合わせながら、より精度の高いペルソナへと改善することです。AIに対してフィードバックを与え、「この部分はもっと深掘りしてほしい」「この属性の顧客の別の側面を考慮してほしい」といった指示を出すことで、AIは学習を深め、実態に合ったペルソナを作成してくれるでしょう。
AIを利用してペルソナを作成する
AIを利用してペルソナを作成すると次のものを出力できます。同じようなものを作成したい場合は、「情報を与えるので、下記と同じようなペルソナを作成して」と指示すると、作成できるでしょう。
ペルソナ：IT推進責任者（40〜50代・男性）
【基本情報】
名前：田中 正人（たなか まさと）
年齢：41歳
職種：IT推進室 室長（部長クラス）
勤務先：IT（従業員500名規模）
勤務地：東京都
経歴：営業部門出身、3年前にIT推進室へ異動
役職・権限：研修選定のリーダーだが、最終決裁権は社長や役員
家族構成：妻・子ども1人（大学生）
【課題】
経営層に「AI研修を行って」と指示されたが、何から始めるべきか分からない
社内の業務課題を解決するために、どの研修を選べばよいか判断基準が不明
経営層を納得させるための研修費用対効果や成功事例を求められている
受講者のモチベーションを高め、実務に繋がる研修内容が必要
研修後に社内でAI利用を広め、定着させる方法が分からない
【情報収集】
Googleで「AI研修 企業向け」などのキーワードで検索
AI関連のオンラインセミナーに参加
他社のAI事例をリサーチ
同業他社のAI担当者と情報交換
AI研修のレポートを読む
【意思決定の過程】
情報収集・比較検討（複数の研修会社をリサーチ）
社内提案・資料作成（経営層への説明資料を作成）
社内決裁（社長・役員の承認を得る）
研修実施（受講者の管理・運営）
研修後の評価・展開（研修効果を評価し、他部署へ展開）
【解決策】
「AI研修のメリット」を簡潔にまとめた記事
業界別の成功事例（製造業・金融業など）
無料トライアルの提供
経営層向けの費用対効果レポート
実務に影響のあるワークショップ型研修
研修後のフォローアップやコミュニティの提供
【サイトの方向性】
「AI研修はどこを選べばいい？押さえるべき3つのポイント」
「経営層が納得するAI研修の費用対効果とは？成功事例をもとに解説」
「社内のAI利用を定着させるための研修後フォローとは？」
「IT業界のAI成功事例！AI研修で何が変わったのか？」
AI経営では、AIでペルソナを作成しよう
AI経営を推進し、顧客を深く理解することは全ての出発点となります。そして、その顧客理解を高める手段こそが、AIを利用したペルソナ作成です。経験や勘だけに頼ったペルソナ設定では、複雑化する市場に対応することは難しい時代と言えるでしょう。
AIは、膨大な顧客データを瞬時に分析し、人間では見過ごしてしまうような隠れた情報を出力することが可能です。これにより、これまで時間と手間を要していたペルソナ作成を効率化できるだけでなく、より客観的で、データに基づいたペルソナを作成できます。
なおSHIFT AIでは、貴社のAIによるペルソナ作成をサポートしています。「まずは情報収集から始めたい」「自社に合うAI経営の方法を知りたい」──そんな方は、ぜひお気軽にご相談ください。