![[Biz]生成AIは世界経済に年間620兆円の価値を加える](https://d3t3ozftmdmh3i.cloudfront.net/staging/podcast_uploaded_nologo/11440739/11440739-1725624624227-a17154e2a6317.jpg)
00:05
B2BコミュニケーションとB2Bビジネス談話 コロンバスプロジェクトの尾形です。
この番組は、B2Bのセールスとマーケティングを中心に、コンテンツ、ビジネスコーチングなども含めたコミュニケーションの領域をテーマに、およそ1回15分ほどお話ししています。
ぜひお楽しみください。では、どうぞ。
どうでもいい話です。睡眠の話をまた話します。
スマートウォッチを1年半くらいしているのですが、
睡眠の状態が計測できます。
私は寝付きが良くて、寝起きも良い方で、夢も見ない方なので、
睡眠力が高いというか、睡眠は結構良い状態だと思っていました。
最近、スマートウォッチの睡眠状態を見てみると、
普通のようですね。他の平均とそんなに変わらないみたいで、深い睡眠がすごく長いわけでもないようです。
レム睡眠、ノンレム睡眠というのが深くて、レム睡眠が浅いのですが、
ノンレムの中でも深い睡眠の中でも3段階あると言われています。
ノンレム睡眠というのは、だいたい8割とか7、8割から9割くらいが寝ている間での深い睡眠で、
かつ、寝始めてから3時間くらいで深い睡眠というのはかなり行って、
それ以上になると、深い睡眠の中でも第2段階くらいまでしか深く寝ないようなんですね。
そんなことが深い睡眠とか、Googleで検索したらたくさん出てくるので、見たらいいかなと思うんですけど、
普通でしたって話。
人よりいい睡眠をしているというふうに勝手に思ったんですけど、客観的に見たら普通でした。
寝つきがいいだけでした。
以上です。では本題に行きます。
B2BコミュニケーションとB2Bビジネス談話、コロンバスプロジェクトの尾形です。
03:04
今日は調査記事です。
マッキンゼ&カンパニーコンサルティング会社のマッキンゼが、
Generative AIは世界経済に年間620兆円の価値を加えるよというふうに報告をしたのが、
先月6月の14日にレポートを出しました。
これはなかなかの長文なので、理解しながら読むのもなかなか大変なんですけども、
全体としては大きく生産性の向上からスタートして、
価値を加えるということを言っていますけれども、
世界経済に大きな影響を与えますよとプラスの価値が生まれてきますよというふうに言っていますね。
この中で620兆円という話はあるんですけど、
Generative AIが提供する価値の75%は4つの分野にまたがるというふうに言っています。
この領域が4つ、カスタマーオペレーション、マーケティングセールス、ソフトウェアエンジニアリング、研究開発、R&Dですね。
この4分野です。
表があって、機能的な支出のうちのパーセンテージが書かれているのと、実学のインパクトが書かれているんですけども、
セールスはですね、実際のところは4%ぐらい、全体の比率で言うと4%なんですけども、規模がそもそも大きいので金額的にはかなり大きい。
500ビリオンというといくらなんですかね、これは。
50兆円くらいになっているのかな。
すみません、ちょっとわからないですけども、ぐらい額は大きいですと。
マーケティングは全体のパーセンテージで言うと14%だということなんですよね。
セールスとマーケティングに関わっている私どもなので、ここにフォーカスしてお話ししたいと思います。
ちょっと余談なんですけども、インパクトを与えるパーセンテージが非常に高い領域っていうのが、実はソフトウェアエンジニアリングになっているんですね。
カスタマーオペレーションズもあるんですけど、一番大きいのはカスタマーオペレーションズが40%近いですと。
06:03
今までやっていたもののおそらく4割型AIができるようになって、その4割型やっていた業務の人だったりが他のことをやれるようになるので、そこで大きな価値が生まれてくるっていうような考えなのかなと思いますけども、
そういった改善によるプラスアルファの価値はあまり考えられていないような計算らしいので、何にしてもGenerative AIによって、
例えば自然言語処理によって今まで人がやっていたカスタマーサービスサポートとかそういったものがデジタル、さらにはチャットだったり音声による対話などによって回答をして人の削減がなされていく。
かつそれを作っていく裏側で人がやっぱり作っていかないといけなかったりとかもしますし、プラスアルファのGenerative AIではできない領域というのが必ず出てくるので、その辺りにシフトしていくということになってくるのかなというふうに感じました。
もう一つがソフトウェアエンジニアリングの領域で、これが非常にインパクトが大きいので、実際のところエンジニアの業務というのが大きく変わってくるのと、なかなか苦しく単純な開発とか、単純なコードを書くとかそういったことというのは、
だいぶ厳しくなってくるのではないかなというふうに思ったりしますね。
何ならセールスフォースの自動化処理の開発とかもやったりしますけども、その辺りもだいぶAI君に色々伝えて運営していくということで、
ヒートの部分の効率化というのは高まってくるのかな、人一人ができる量がだいぶ増えてくるのかなという感じはしますね。
ここは大きな変革が生まれてくると思うので、一番個人的にはセールスマーケティングの領域よりもソフトウェアエンジニアリングの領域のインパクトのほうがちょっと気になるというか、かなり注視しないと私どものビジネスにもだいぶ影響があるなというふうに感じています。
今はセールスとマーケティングの領域なので、そこをお話をするとですね。
もうGoogleの翻訳で訳しているものなので、一部ご訳があったりしたら申し訳ないんですが、マッキン前の記事からお話しさせていただきます。
マーケティングに関しては、全体の中の10%ほどの価値創出にGenerative AIが寄与しますというふうに言っています。
09:13
内容としては、マーケティング、そうですね、内容の前にあれですね、導入には慎重な検討が必要ですというふうに書かれていますね。
盗作、著作権侵害、ブランド認識に対する十分な保護策がなければならないよと、知的財産権を侵害するリスクがありますよと。
中国も規制を出しましたね、Generative AIの。
中国もなかなか共鳴深いところではありますけれども、おそらく国を国的に保護するっていうような忌み合いが強いのではないかなというふうには思いますが、混乱する可能性はやっぱりあると思いますので、わからなくはないなという感じですね。
マーケティングでのGenerative AIの潜在的な運用上の利点というのは次のとおりですというのがいくつかあります。
一つは効率的かつ効果的なコンテンツ作成ですと。
アイディア出しからコンテンツの素案を作ってですね、検討して情報を調査して作成していくっていうようなことはやはり非常に大きな労力が発生しますよねと。
それらをGenerative AIとコラボすることによって、スピーディーにアイディアをまとめたりですとか、大量の情報データなどを踏まえて、より適切なコンテンツを作っていくことができるようになりますよと。
お客様への価値、魅力、コンバージョンにつながるっていうことを言ってますね。
もう一つ、データの利用の強化。
この辺りがマーケティングとしては活用したりすることが非常に増えてるわけですが、インターネット上の記事などから含めてデータの利用の促進というのがされていきますよと。
三つ目がSEOですって。
SEOはそうなんですねと思いますけども、SEOの最適化できますよと。
これはなかなかSEOの最適化が本当にできるのかどうか、私は若干疑問ではありますが、やってないところとやってるところ、Generative AIを活用したSEOをやってるところとやってないところで差が出てくるのかなというふうに思いました。
四つ目、製品の発見と検索のパーソナライゼーション。
これはインターフェースなどかもしれないですね。
テキスト画像音声からの入力によって、プラスアルファの顧客プロファイルを踏まえてAIにインプットしてあげることで、適切な製品だったりの発見というのができますと。
12:02
今まではおそらく、例えばAmazonであればそういった購入利益などを活用して発信してたというのが、もっとAIによって強化されていくというようなことなのかなというふうに思ったりします。
この領域、生産性向上の価値、マーケティング支出全体の5から15%ぐらいになると書かれていますね。
最後のほうに、そうだよなと思ったりしますけども、書かれてた分で気になったことがありました。
マーケティング機能は、所有チャネル向けの高品質コンテンツの制作にリソースを移すことができると。
コンテンツの制作って非常に大変なんですけど、そこにリソースを移すことができると、他のことがやらなくて済むようにもなってくるからですね。
そうすると、外部のチャネルや代理店への支出を削減できる。
所有っていうのはオンドメディアなどでしょうね。
自社のしっかりしてコンテンツを作っていって、外部のチャネルなどへの支出とか代理店、広告とかですね。
支出を削減していくことができるというようなことが書かれているのかなと思います。
もう一つ、セールス。
セールスに関しては、B2BでもB2Cでもどちらもアプローチ方法を変える可能性がありますよと。
そこでは2つユースケースとして挙げられていまして、1つは売れる確率が上がりますということですね。
これは私どもの得意な領域がAIくんによって進出されるっていうのがあるのかなと思うと、
上がられないんでちょっと嫌だなという気がしますけど。
売れる確率が上がりますと。
AIが顧客プロファイルなどを作成してエンゲージメイドを向上させるためのアクションを
マーケティングオペレーションに関わっているメンバーにスタッフに提案して、
買う可能性が高いリード顧客の優先順位をつけることが自動でできてくるとやったりしますと。
もう一つはリードの開発を改善しますと。
リードジェンでしょうね。
もしくはリードの開発を改善しますと。
商談の創出までだったりするかもしれませんが、
あとは営業フォローアップなども書いてありますね。
なのでセールスのプロセスにおける受注までのやり取り、
もしくは顧客の発見、コミュニケーションなどを
AIによってだいぶ改善していくと、
これらの私たちマッキンゼイさんの分析では、
現在の世界のセールス支出の約3から5%の生産性向上ということですね。
15:05
実際にそれほどではないと私は印象を受けたんですけれども、
セールス支出の約3%から5%の生産性向上ということですね。
実際にそれほどではないと私は印象を受けたんですけれども、
セールスフォースSFAだったり今までのCRM、
MAはどうかというのはありますけれども、
オペレーション改善でいったら通常のテクノロジーでも
だいぶできると思いますし、
その工数の削減によって価値の高いところに業務シフトすることで
3%から5%どころでなく2割ぐらいはやっぱり向上させることができるんじゃないかなと思うので、
販売の成功率が向上しますと言ってますけれども、
ここはうまくAIを活用してさらに高い生産性をセールスの領域で作ることができれば
非常にいいなというふうに感じた次第です。
このセールスとマーケティングの支出の額が非常に大きい市場としても大きいので、
インパクトの大きな領域として言われてますが、
ただ業務の支出額全体の中のパーセンテージで言うと比較的低い、
高いのはカスタマーオペレーションズとソフトウェアエンジニアリングですね。
その中間にあるのがR&Dというような形で書かれています。
今日の記事と、あともう一つ日本語でだいぶさまりですけど、
書いてあったギガジーンのURLも掲載しておきたいと思いますので、
概要欄にご興味のある方は、かなり長文でなかなか複雑な記述がされていますけれども、
興味のある方は見ていただいたら面白いかなと思います。
これを確認して、改めてセールスとマーケティングの領域は、
個人的にはそれほど怖がるものではなく、
人間がコントロールできる範囲での変化かなというふうには思います。
なので、置くせずしっかりAIを活用し、
人間の付加価値、本来やるべきこととやらなくてもいいことをごまんと、
マーケティングもセールスもだいぶオペレーションで、
本当にもっとやらないといけないことやりたいなということも多かったりするので、
その改善ができていくのであれば、
うまく活用して叱るべきかなといいんじゃないかなというふうに思ったりしました。
今日は以上です。
では B2B のコミュニケーションということで、今後もお話ししていきたいと思います。
ではでは。
