AIを活用してデジタル資産管理ワークフローを効率化する方法

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人工知能は、マーケティングテクノロジーを含むあらゆる業界の状況を変えています。マーケティングの世界では、マーケティング ツールで AI 機能が使用されるケースが増えています。自動化機能を使用してチャットボットを強化したり、コンテンツをパーソナライズしたり、ソーシャル メディア プラットフォームを管理したりしています。

消費者の期待が変化し、より機敏で破壊的な小売業者がエコシステムに参入するにつれて、マーケティング担当者は、増加するチャネルを通じて消費者の注目を集めるために引き続き競争できる能力を確保する必要があります。これらのマーケティング チームにとって、これは、使用されるビジュアル資産が、競争環境の中で消費者を顧客に変えるのに十分な正確性と説得力を備えていることを確認することを意味します。

企業がコンテンツ戦略を合理化して AI をサポートする方法の 1 つは、デジタル アセット管理 (DAM) を使用することです。DAM は、マーケティング チームによるデジタル コンテンツの整理、検索、配信、分析をサポートするように設計されています。 AI 機能が向上を続ける中で、AI をどのように活用してデジタル アセット管理 (DAM) ワークフローを効率化できるのかという疑問が湧いてきます。

画像認識機能

デジタル資産管理 (DAM) ソフトウェアは、効果的に機能するために、メタデータ、つまり各コンテンツの説明情報に依存して、ユーザーがデジタル資産を見つけられるように構造と情報を提供します。メタデータはシステムの成功に不可欠ですが、追加には時間がかかり、明確なプロセスがないとエラーが発生しやすくなります。

メタデータを使用する場合、ファイル名、画像タイプ、説明、使用権などの識別子を含むフィールドを使用して、各アセットに関するさまざまな質問に答えます。メタデータ フィールドのシステムは、メタデータ スキーマと呼ばれます。特定の会社に関連するフィールドを含むスキーマを作成すると、検索エクスペリエンスが向上し、メタデータが正確に追加されるようになります。 AI は、画像認識ソフトウェアの支援により、アップロード プロセス中に関連するメタデータで資産を自動的にタグ付けする機能を通じて、システム管理においてますます重要な役割を果たしています。

画像認識ソフトウェアを使用する利点

（１）創作の正確さ

AI を使用して画像タグ付けプロセスの一部を自動化すると、分類が改善され、関連資産の精度が向上し、ユーザーに高度な検索オプションが提供されます。面倒な手作業によるラベル付け作業も回避できることは言うまでもありません。

画像を自動的に分類してラベルを付ける機能は、さまざまなシナリオに拡張されます。画像に写っている人物の顔や年齢、人種、性別などの人口統計データを認識できます。旅行、食品、衣料品など、特定の業界のキーワードを適用することもできます。

デジタル資産管理 (DAM) システムに画像認識機能を追加すると、メタデータの作成がよりシンプルかつ高速になり、そして何よりも優れたものになります。画像認識ソフトウェアを使用すると、人為的なエラーや不一致が軽減され、メタデータなしでデジタル資産がデジタル資産管理 (DAM) システムにアップロードされることを回避できます。

さらに、包括的なメタデータにより検索ツールが正確な結果をすばやく返すことができるため、AI によって検索の効率が向上します。

（２）時間を節約する

AI により、正確なコンテンツを作成できるだけでなく、マーケティング担当者は異常を検出して潜在的なエラーを警告することで、より多くの修復および安全性に基づくタスクに時間を割くことができます。画像認識ソフトウェアには、デジタル資産管理 (DAM) 管理者が次のことを実行できる機能が含まれています。

• デジタル変革にはコンサルティング企業の人的資産が必要です。
• 資産を管理し、不適切なコンテンツを含むデータを自動的に削除または非表示にします。
• 特定のアップロード プロファイルまたはメタデータ フィールドの自動タグ付けを有効にします。
• 強度、関連性、多様性のコントロールがどのように構成されるか。

手動プロセスを自動化すると、資産のタグ付けに必要な時間が短縮され、ワー​​クフローの効率が向上します。これらすべての効率化は、ビジネスにとっての節約につながります。結局のところ、タグ付けと検索に費やす時間が減れば、創造的かつ戦略的な作業に費やす時間が増えることになります。

（３）敏捷性のサポート

調査会社フォレスターが2020年に発表した調査レポートによると、コロナウイルス流行の影響により、2021年末までに世界のマーケティング予算は約2,220億ドル減少し、従業員数も約30％減少すると予想されています。この報告書は、この流行が米国のマーケティング業界に与えた影響を調査している。対照的に、マーケティングオートメーションの予算は、2017 年の 114 億ドルから 2023 年までに過去最高の 250 億ドルに達すると予想されています。あらゆる不確実性と同様に、企業は事業運営を維持するだけでなく、消費者のニーズを満たすためにも、柔軟性と俊敏性を維持する必要があります。これは、エンタープライズ ワークフローの自動化がオプションではなく必須になることを意味します。

AIにおける偏見

現在、AI アプリケーションが「偏っている」と分類される例がいくつかあります。最近、Twitter は偏った AI 画像切り抜きアルゴリズムを使用していると非難されました。こうした否定的な報道を避けるため、同社は画像切り抜き機能を提供せず、代わりにユーザーが自分の画像を適切に切り抜くことを許可すると発表した。

このような否定的な報道が頻繁に見られるようになると、マーケティング担当者が、自分たちも偏った AI の影響を受け、PR 危機に陥るのではないかと恐れ、AI 内でのワークフローを実際に改善することを躊躇するリスクがあることは間違いありません。

しかし、企業が偏った AI の犠牲にならないようにする方法はあります。マーケティング担当者と開発者は、使用しているデータだけでなく、そのデータを生成するパターンについても十分に理解する必要があります。そうすることで、AI ツールを効果的に活用して、マーケティング チームのシステム管理を効果的かつ効率的に自動化できるようになります。

結局のところ、問題を引き起こしたのは AI 技術ではなく、開発チームが構築したアルゴリズムでした。

今後どのように発展していくのか？

AIの導入に躊躇する人もいるが、実際に人々がデジタル変革のオンラインの世界に参入しつつあることは否定できない。しかし、AI テクノロジーは多くの企業の業務の効率化とスピードアップに役立っていますが、人間の介入なしにはそれが不可能であることは明らかです。テクノロジーだけでは企業のワークフローを修正することはできません。望ましいマーケティング成果を達成するには、人材、プロセス、テクノロジー (AI など) を調整する戦略を策定する必要があります。

画像認識などのツールでは、自動化と人間によるタッチのバランスを取る必要があります。これにより、他の価値主導型プロジェクトに時間とリソースを割くことができるようになりますが、すべてのデータ入力の正確性を確保し、テクノロジーとそのユーザーに情報とガイダンスを提供するための労働力が依然として必要です。

この分野での発展が続くにつれ、AI と HR の連携がマーケティング チームにとってますます重要になってくるでしょう。デジタル アセット管理 (DAM) ワークフローを簡素化および拡張できるだけでなく、コストをさらに節約することもできます。