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「最適化の提案」を受けて気づいたAIの限界

「最適化」から革新は生まれない

私が学んだこと
私は現職では仕事柄、Google Adwordsの管理画面と睨めっこする局面が多いのですが、昨今のGoogleの広告拡張機能は非常に素晴らしく、出してくる提案の数割は実際に改善に直結する素晴らしい提案だったりします。それは、ワードの追加入稿だったり、最適な入札価格の提案だったりするのですが、提案を鵜呑みにはせずに「参考」程度に意見を取り入れながら自分の改善案として練り上げると、相応に改善が見られるケースが多く「媒体の管理画面には宝が多いなあ」と、ニヨニヨと日々管理画面と睨めっこしています。

そんな折、ある日のGoogleの提案を見ていて気がついた事があります。Google先生は自社のこれまでの傾向を見ながら、外部の保有データと統合し、統計的に計算したうえ提案を出してきます。それは、彼らにとって確実にMECE(ミーシー・抜け漏れのない状態)なのですが、それでも「あ、そうか。コチラから見たら穴があるのか」とハッと気がついた訳です。

それが何かというと「最適化は現在の情報しか勘案していない」という事実です。たとえば「新しい商材」とか「新しいストーリーで見込み顧客を生み出す」時には「データの無い領域」に対して、人間が仮説を持ち込んで動かすわけでして、機械的な提案のみを受けて回すだけでは、拡張に限界があるという事実です。

よくよく考えれば「非常に当たり前」の話なのですが「最適化」というのは「定められたルールの中の最善を目指す行為」であることは事実で、ゲームチェンジが起こる局面では「まず、一石を投じる」という行動が必要になります。「Webの仕事はAIに取って代わられる」、その可能性はあり得ますが、ゼロイチの設計が必要な局面においては、やはり人間の経験値がモノを言うケースもたくさんある事でしょう。

便利な最適化案は、確実に有用なものですが、それに頼りきることで脳の活動が鈍化しないように、常に自分なりの意見を持って数字に向き合いたいものです。

Digiprove sealCopyright secured by Digiprove © 2017 Ricky de Souza

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