処方的分析：よりスマートなAI主導型マーケティングの鍵

2025/7/11 - 読み終える時間: 4 分

Prescriptive Analytics: The Key to Smarter AI-Driven Marketingの翻訳版です。

2025年4月22日
Vivek Shrivastava
Vivek Shrivastava シニアソフトウェアアーキテクト - MarTech & CDP

現在、企業の60％がAIや機械学習を活用し、業務効率の向上だけでなく、顧客行動やトレンドの予測に取り組んでいます。
しかし、本当のビジネス成長は「予測」だけでなく、それを即時にあらゆる顧客とのインタラクションを強化するために実行可能なアクションに変換することによって始まります。
多くの企業がAI主導の予測分析に目を向.けて顧客行動を予測している一方で、問われる大きな疑問は「AIは単なる予測を超えて、個々の顧客に最適なマーケティング施策も推奨できるのか？」
その答えが、処方的分析（Prescriptive Analytics）です。
このブログでは、データ分析の分野、特に処方的分析に焦点を当てています。
これは、ハイパーパーソナライゼーションとネクスト・ベスト・アクション機能によってマーケティング戦略を変革する重要な要素です。
このアプローチが、どのようにマーケティング・イニシアティブを変革し、あらゆる相互作用の効果をもたらすのか見てみましょう。

4種類のデータ分析を理解する

世界のビッグデータ分析市場は3,482.1億ドルと評価されており、2032年までに9,243.9億ドルという驚異的な規模に成長すると推定されています！
データはビジネスを成功に導く要素ではありますが、データを集めるだけでは十分ではありません。重要なのは「企業がデータをどのように分析し、行動に移すか」です。
そのため、企業が直感ではなく、データに基づいた戦略的な意思決定を行うには、「4つのデータ分析手法」を正しく理解することが不可欠です。
ここでは、ある企業が顧客維持率や離脱率を評価するケースを例に、各手法を見ていきましょう。

• 記述的分析（Descriptive）： 最も基礎的な分析手法であり、過去のデータを要約して、ビジネスで「何が起こったのか」を明らかにする。
  例：過去のマーケティング施策データを振り返り、企業は昨年、顧客維持率を最も高めたキャンペーン施策を特定。
  

• 診断的分析（Diagnostic）： 記述的分析の能力をもとに、「なぜそれが起きたのか」という原因を掘り下げる。データ相関とトレンド分析を利用して、過去の出来事の根本原因を明らかにする。
  例：特定の四半期に解約率がピークに達したことに気づいた後、企業は診断的分析を使用して、解約した顧客がロイヤルティプログラムへの関与が最も低かったことを特定する。
  

• 予測的分析（Predictive）：過去のデータを活用して、「これから何が起こるのか」を予測。
  例：過去の顧客行動やキャンペーン結果をもとに、次の四半期に離脱する可能性が高い顧客を現在のエンゲージメントや満足度スコアから割り出す。
  

• 処方的分析（Prescriptive）：4つの手法の中で最も高度な「処方的分析」は、「これから何をすべきか」という問いに答える。予測結果に基づいて、最適な次の一手（next-best actions）をリアルタイムで提案し、戦略の動的最適化が可能。
  例： ある企業では、離脱リスクの高い顧客に対し、パーソナライズされたプランのアップグレードや特典を提案するキャンペーンを処方的分析により自動で導出し、ロイヤルティ向上と離脱防止を実現。
  記述分析や診断分析が過去の事象に焦点を当てるのに対し、予測分析と処方的分析は、より能動的でリアルタイムな戦略立案を可能にする点で、データドリブン経営を推進する企業にとって極めて重要です。
  

  処方的分析で実現するスケーラブルなハイパーパーソナライゼーション

  Gartnerの調査では、企業戦略担当者の約54%が、すでに処方的分析の導入または試験運用を進めており、さらに19%が活用を積極的に検討中と回答しています。なぜ今、処方的分析がパーソナライゼーションとマーケティング成功の鍵となっているのでしょうか？
  その理由は、「処方的分析」が顧客行動を予測するだけでなく、次の最適なアクションをリアルタイムで提案できる点にあります。
  これにより、企業は手作業での対応にありがちな遅延やエラーを最小限に抑えながら、最も効果的な顧客維持戦略を特定することができます。
  例えば、銀行が予測分析を使ってクレジットカードを更新しない可能性のある顧客を特定し、その情報をもとに処方的分析が「どのオファーを、いつ、どのチャネルで届けるべきか」といった具体的アクションを提示します。これにより、顧客離脱リスクを最小限に抑えることができます。
  なお、こうした処方的分析の導入においては、AIによる提案の「信頼性」を同時に確保することが極めて重要です。
  AIの価値は、単に賢いことではなく、「公平性・透明性・説明可能性」を備えてこそ、ビジネスの意思決定に活用できるものになります。
  

  処方的AIの信頼性を確保するには

  AIが提示する施策や推奨は、どれほど正確で公平に信頼できるものなのでしょうか？
  未来志向の分析である以上、予測や提案にはその性質上、エラーの可能性があります。
  企業は、推奨事項に依存する前に、AIソリューションが信頼でき、公平であり、データプライバシーおよびAI法に完全に準拠していることを確認する必要があります。
  信頼できる処方的AIを選定する際に考慮すべきポイントは以下の通りです。
  

• AIのブラックボックス問題への対処 多くのAIモデルは“ブラックボックス”であり、意思決定の根拠が明示されないことが多くある。これを回避するためには、説明可能なAI（XAI）の導入が不可欠。
  XAIは、各意思決定の背後にあるロジックを可視化し、マーケティング担当者がリアルタイムでバイアスや誤りを発見・修正できる仕組みを提供する。
  

• 学習データに含まれるバイアス AIは学習データに含まれる偏りを無自覚に再現するため、不公平な提案や特定のユーザー層の排除につながる可能性がある。
  こうしたリスクを回避するためには、AI活用前のデータ整備が重要です。
  正しいデータ準備戦略については、当社の記事「AI活用の準備は万全ですか？データをAI対応にするための5ステップ戦略」を参照。

• AI判断の上書きする能力 AIは人間の判断を代替するものではなく、あくまで強化するツールです。特に金融・医療分野などのサービス業では、人間による最終判断の余地を残すことが重要です。
  企業はAI判断を必要に応じて上書きできる体制を整えるべき。
  

• AI関連規制への適合性 EUのAI法（EU AI Act）、インドのDigital India法案、カナダのAIDAなど、世界的にAI実装を規制する法制度が整備されつつある。
  これらの法律では、AIシステムが透明性、説明責任、倫理的設計に関する特定の基準を満たすことを要求するだけでなく、地域ごとの使用制限やデータ取扱い制約にも準拠する必要がある。
  処方的分析を有効かつ合法的に運用するためには、以下の対応が必要……

• 事業展開しているすべての地域のAI関連法・データ法制の把握

• 異なる規制要件に適応できるAIシステムを実装

• データプライバシーを最優先に AIは膨大な量の顧客データを処理するため、企業はGDPRやCCPAに代表される世界的な個人情報保護規制に準拠する必要がある。
  これには、透明なデータ活用、明確な同意取得、法的問題を回避し、信頼を維持するために定期監査を実施することが含まれる。企業は、セキュリティと法令遵守を重視したデータマネジメント基盤への投資が求められる。
  

• AAI駆動の決定に対する柔軟な制御 硬直化したAIシステムは、時代遅れになったり、準拠しなくなったり、あるいはビジネス目標と乖離してしまう可能性がある。
  これに対処するため、企業はAIモデルを統合してカスタマイズできるBYOM（Bring Your Own Model）フレームワークに対応するマーケティングソフトウェアソリューションを活用できる。
  このアプローチにより、コンプライアンス要件に合わせたり、戦略的目標を達成したりしながら、独自のAIモデルを完全に制御できる。

これらの要素を踏まえることで、企業と関係者がAI主導の意思決定に対する信頼を築くのに役立ち、より正確で倫理的かつ効果的なマーケティング戦略を可能にするでしょう。

GenAI：処方的分析を実践に活かす次の一手

データ分析は、何が起こり、次に何をすべきかを教えてくれますが、もしAIが新しいコンテンツを作成し、完璧なメッセージ、オファー、体験を瞬時に生成することができたらどうでしょうか？
ここで注目すべきが生成AI（GenAI）です。生成AIは、処方的分析の機能を拡張し、顧客一人ひとりに合わせたハイパーパーソナライゼーションを提供します。
処方的分析が「最適な戦略」を提案するのに対し、生成AIはその戦略をもとにリアルタイムかつ動的なコンテンツを生成し、あらゆる顧客接点で最適なタイミングと文脈でメッセージを届けます。
この2つの技術の融合を体現しているのが、HCL Unica Interactです。
本ソリューションは、処方的分析能力による「ネクスト・ベスト・アクション（最適な次の一手）」と、生成AIエンジンMaxAIモデルを組み合わせ、自動化された顧客エンゲージメントとリアルタイム顧客体験の最適化・調整をミリ秒単位で提供することで、この相乗効果を完璧に体現しています！ その仕組みは以下の通りです。

• HCL Unica Interactの処方的エンジンは、電子メール、チャット、モバイル、POS、ATM、Webなど多様なチャネルやタッチポイントで顧客とエンゲージするための最適なタイミングと手段を判定し、次に取るべき最良のオファーや体験をリアルタイムで決定。
• MaxAIはその意思決定を強化し、最大エンゲージメントのために電子メールの件名、チャットボットの返答、テキストメッセージなどをリアルタイムかつパーソナライズされたコンテンツとして生成。 たとえば、あるユーザーが商品ページを閲覧したものの購入に至らなかった場合は以下の通り……
  HCL Unica Interactは、中間ファネル再エンゲージメント戦略として、期間限定オファーやおすすめ商品提案し、それらを優先チャネルで実施。
  MaxAIが顧客に響くAI最適化コンテンツをリアルタイムで生成するチャネル別コンテンツ例……
  
• メール：「[商品名]にまだご興味ありますか？今だけ10%オフ、ぜひご活用を！」
• チャットボット：「購入に迷っていますか？ご相談または10%割引のご利用はこちら！」
• SMS：「[商品名]のお得なオファーが届いています！タップして今すぐ10%割引を獲得しましょう」 これらが連携することで、マーケティングメッセージが適切な顧客に適切なタイミングで瞬時に届けられます！

HCL Unica：倫理的なAIでハイパーパーソナライゼーションを強化する

さて、AIを活用した処方的マーケティングがどのようにビジネスを変革しつつあるのかを探ってきましたが、次の疑問が生じる「どのようにすれば、規模を拡大し、精度を高め、進化する規制を遵守して、それを正しく実行」できるのでしょうか？
その答えがHCL Unicaです。
Unicaは、以下の機能を備えたAI主導のマーケティング・オートメーション・プラットフォームです。

• 自動化された顧客インタラクションのための処方的AIによるリアルタイム顧客エンゲージメント
• 生成AIによるハイパーパーソナライズされたコンテンツ生成
• 包括的なXAIモデルとBYOMフレームワークによる柔軟で透明性の高い意思決定 シームレスなオムニチャネルの実行により、優先順位付けされたチャネルを通じて、適切なオーディエンスに適切なタイミングでリーチ HCL Unicaのインテリジェンスの原動力は、HCL顧客データ・プラットフォーム（CDP）です。
  このCDPが、高品質で構造化されたコンプライアンス準拠のデータをAIモデルに供給し、より正確で信頼性の高いパーソナライゼーションを実現します。
  HCL UnicaとHCL CDPを連携して、エンドツーエンドのAI主導のマーケティングエコシステムを構築し、すべての意思決定がデータ主導で行われ、すべての接点が最適化され、すべてのキャンペーンが正確に実行されます。
  

結果として、 AIを活用したハイパーパーソナライゼーションは、効果的であるだけでなく、透明性が高く、安全で、業界固有のニーズに適応します。 AI主導のマーケティングイニシアティブに自信を持って推進する準備はできましたか？
HCL Unicaのデモを今すぐリクエストしてください！