AIペルソナで「3つのない」を突破する方法

味の素冷凍食品がぶつかっていた壁は、多くの現場で共通するものだ。消費者インサイトを深掘りしようにも自社で保有するデータには限界がある。かといって外部調査会社に依頼するコストもかけられない。分析できるスタッフもいない。そもそも「誰に、どんな価値を伝えるか」の発想自体が固定化してしまっている——こうした状況が重なると、広告のクリエイティブも訴求軸も毎回似たようなものになりがちだ。

今回、同社が打開策として選んだのがNECのAIツール「BestMove」を使った「AIペルソナ」の活用だ。ITmediaの報道によると、実在する消費者データをもとにAIが仮想の顧客像を生成し、「この人は何を気にしているか」「どんな言葉に反応するか」を擬似的に検証できる仕組みだという。ターゲット設定とクリエイティブの方向性を、大規模なリサーチなしに素早く試せる点が肝になっている。

ペルソナ設計は昔からマーケティングの基本とされているが、実態は「担当者の肌感覚で作った架空の人物」になりがちだ。それを毎回使い回すことで、訴求軸が固定化し、同じターゲット・同じメッセージの繰り返しになる。

AIペルソナが変えるのはそこだ。実在するデータ（購買履歴・行動ログ・属性情報など）を土台にAIが複数の顧客パターンを生成することで、「自分たちが想定していなかった購買層」や「響きやすいメッセージの違い」が可視化される。発表内容を読むと、味の素冷凍食品の場合はこのプロセスを経ることで広告戦略の精度が上がり、クリエイティブの選択肢も広がったとされている。

注目したいのは、このアプローチが「スキルがなくてもできる」点だ。AIがペルソナを言語化してくれるので、分析担当者がいなくても議論のたたき台が作れる。「誰に何を言うか」の議論が、感覚ではなく言語化されたデータをもとに行われるようになる。これは一人で広告も集客もLPも回している人間にとって、特に効く。

広告AIの本命は「データ整備」にあったでも触れたが、AIが広告を最適化するより前に「誰に届けるか」を明確にすること自体がボトルネックになっているケースは多い。ペルソナ生成はそのボトルネックを直接つく手法だ。