新しい顧客体験｜マーケテイング6.0

データと情報と知識はマシンの領域として確立されており、コンピューターは、無秩序なデータを高速で、しかも無限に近い能力で処理して、意味のある情報にするのが得意です。

これによって生まれる新しい情報は、関連情報や他の既知の文脈の貯蔵庫に追加されて、いわゆる知識を発展させ、コンピューターは自身のストレージ〈記憶装置〉の中にある大量の知識を整理して管理し、必要に応じて取り出すことができます。

処理の量的性格と量の多さゆえに、マシンはこの種の仕事にうってつけで、他方、３つのいくぶん曖昧で直観的な要素（ノイズ、知見、知恵）は、人間の領域にあるのです。

ノイズはデータの歪や逸脱で、データを構造化されたクラスターに分類する際に大きな妨げになる恐れがあり、この好例は外れ値です。

コンピューターは、外れ値を他のデータセットからの大きな逸脱と素早く認識できるのですが、外れ値は有効なばらつきである場合もあれば、エラーの場合もあるのです。

そして、それを判定する唯一の方法は、現実世界の理解に基づく主観的判断になり、ここで人間の──データ科学者ではなくビジネスピープルの──出番となります。

人間がその外れ値を含んだままにするか取り除くかを決めることになり、ノイズを除去するにあたって人間の判断は必須です。

ときには例外、すなわち外れ値のデータの発見により知見が得られることもあり、多くのマーケットリサーチャー、とりわけエスノグラフィ調査〈行動観察調査〉を行うリサーチャーが、一般的ではない顧客行動を観察しているとき、意味のある知見を得ることが多く、彼らは型破りのアイデアを見つけるために、往々にして正規分布の両方の端にいるエクストリーム〈極端な〉ユーザーを意図的に観察します。

これらの異常な観察結果は、まれにしか発生しないため、通常、統計的には意味がないとみなされます。

確立された知識を超える知見を見つける作業の質的側面は、人間の直観的性質によく合っているのです。

ピラミッドの最上層には知恵があり、これはおそらくマシンによる模倣がもっとも難しい能力で、知恵は、われわれが公平な見方と的確な判断と倫理的配慮を統合して正しい決定を下すのに役立ちます。

われわれが生涯にわたりどのように知恵を発展させていくのかは、誰にもわからないのです。

だが、ほとんどの人が同意するのは、知恵は理論からではなく豊富な実践的経験から生まれることです。

つまり、人間は自分の過去の決定のプラスの結果とマイナスの結果の両方から学び、時間とともに知恵が磨かれていくのです。

狭い機械学習とは異なり、このプロセスは極めて広く、人間の生活のあらゆる面に及んでいて、市場調査の分野では、マーケターはコンピューターの助けを得て情報を処理し、市場のシミュレーションモデルを作成するのです。

だが、最終的には、自分の知恵を使って実行可能な知見を引き出し、正しい判断を下す必要があり、人間は往々にしてＡＩが推奨する決定をくつがえさなくてはならないのです。

その好例は、デイビッド・ダオが巻き込まれたユナイテッド航空の事件で、ダオは２０１７年にユナイテッドエクスプレス３４１１便から強制排除されたのです。

この便に緊急に乗る必要があった航空会社の職員の座席を確保するために、４人の乗客が降機しなければならず、利益最大化を目的とするコンピューター・アルゴリズムは、ダオの「もっとも低い」顧客ステータス──マイレージプログラムのステージと運賃クラスに基づいて評価され、ステータス──ゆえに、彼を押し出される乗客の１人と認定しました。

コンピューターが認識しそこなった重要な事実は、ダオが翌日患者を診察する必要がある医師だということでした。

感情面を無視して、コンピューターのバイアスに不用意に従うことは、往々にして間違った決定に繫がり、この状況に対するスタッフの乱暴な対応は、顧客体験におけるヒューマンタッチをも台無しにしました。