AIはラーメンを食べれない

AIはラーメンを食べません。腰痛にもなりません。ランニングもしませんし、スマホを買うこともありません。しかし、おすすめを教えてくれます。好みに合いそうな近くのラーメン屋さんも、通いやすく腕のよい整骨院も、自分と似たタイプのランナーに人気のシューズも、自分の使い方に合ったスマホの機種も、何でも教えてくれます。

AIはサービスを受けることも製品を使うこともできません。AIは自分自身で製品やサービスを実体験することなしに、僕のニーズや好みに合ったおすすめの店や製品を推薦してくれるのです。しかもその推薦はかなり正確です。AIはどうやってこれを実現しているのでしょうか？ SF的な謎のテクノロジーではなく、仕組みそのものはとても簡単です。

人間やAIが未体験のものを選択する方法

実のところ、AIがしていることは僕たちと同じです。僕たちが新しいラーメン店を開拓するときを考えてみましょう。AIを使わないなら、Googleマップや食べログなどのクチコミを確認するでしょう。旅行系サイトのランキング記事を参考にするかもしれません。気になったお店の名前で検索し、その店に行った人のブログ記事を見て回るかもしれません。

場合によっては、自分と好みの近そうな人の意見を重視したり、または、信頼していつも参考にしているレビュワーさんやブロガーさんがいるかもしれません。僕たちはこのような方法で、実際に食べた人の感想を調べてラーメン店を判断します。AIもこれと同じように、実際の人々の評判を情報源にして推薦すべきものを推測します。

AIは人々の評判を元に推薦する

AIが見ているのは、ウェブ上に残っている人々の選択や体験、感想や意見の痕跡です。AIはウェブ上の情報を収集し、一般の利用者によるクチコミや、信頼できる専門家や愛好家によるレビューや比較などを幅広く調べます。そしてそれらを情報源として「あなたと似たニーズや希望を持った人が選び満足しているもの」を推薦します。

AIが特定のものを推薦する仕組みは、AmazonなどのECサイトで見られる「この商品を買った人はこんな商品も買っています」というレコメンデーションエンジンの仕組みとよく似ています。AIが利用することのできるデータと、AIの利用者のニーズとを突き合わせて、利用者のニーズ合う可能性の高いものを推論するのです。

AIがしていることは、実際の人間による評価を借用し、推論し、整理し、出力することです。AIは実際の人間が残した大量の痕跡をもとに推論しますから、その結果はまるで人間のような知性が主体的・自律的・主観的に考察したかのように見えることもあります。しかし実際のところは、SF的な謎のテクノロジーではなく、機械的な確率論です。

AIに推薦されるためには好意的な材料が必要

自社の製品やサービス、または店舗などがAIに推薦されるためには、実際の利用者からの好意的なクチコミや、専門家や愛好家による好意的なレビューや比較情報といった材料が必要です。こうした好意的な材料がウェブ上に増えていけば、それに応じる形で、AIはあなたの製品やサービスや店舗を推薦するようになります。

実際の人々に推薦されることなしに、AIにだけ推薦されることはできません。知名度と評判を高め、それがウェブに反映されることで、AIからの推薦が得られるのです。全国的な知名度や評判を得ることが難しい中小企業であれば市場とする地域または分野を絞り、その中での知名度と評判を高めることが、AIに推薦されるための有効策です。

AIに推薦される仕組みを知ったら、次は実際の施策です。推薦のための具体的な材料や、それを増やしていく具体的な方法については、専門用語を排して平易にわかりやすくまとめた拙著「AIで集客する仕組み」をお読みいただくのが最善です。もう少し断片的な情報でよければ、次のような形でこのサイトの内でも発信しています。