インテージフォーラム 2017 開催報告

目覚ましい進化を続けるAI。本セッションでは、2020年以降、AIがどのようにマーケティングを変えていくのか？ という問いをテーマに、生活者視点（米倉氏）、ビジネス視点（佐藤氏）、およびマーケティング視点（廣田氏）から、活発なディスカッションが行われ、大胆な仮説が提示された。

電通の廣田氏は、「AIについてはいろいろと騒がれているが、生活者は技術革新よりも、AIによって生活のクオリティがどのように向上するのかを知りたいはず」と問いかけた。これに対しオルツ社の米倉氏は、かつて商品には必ずしも正しくない情報がつきまとっていたが、PCやネットが普及した現在は企業へのフィードバック厳しくなり、結果として商品品質の向上に結びついた、と述べた上で、「今後生活者がAIをパーソナルに使えるようになれば、企業との関係はより適正化し、生活の質はさらに向上するはず。また、企業が求められたものを供給するだけでなく、生活者が無意識に望むものを提供できるようになれば、AIの創造的価値はもっと深まる」と目標を語った。

一方でクロスコンパス社の佐藤氏は、AIが生活の中に浸透すればマーケティングはいらなくなるのではないか、という大胆な予測を提示した。佐藤氏は「いままで企業はマーケティングによって生活者ニーズ調査し、セグメントして商品を出していたが、AIを利用しユーザー側が欲しいものを主張してメーカーがそれに応えていけるなら、マーケッターの仕事は根本から問い直されるはず」と語る。このようにAIが普及するこれからの世界について廣田氏は、「人にしかできないことは何か？という問いが突き付けられている」と述べ、佐藤氏は「自分の仕事がなくなることを厭わずにジャンプできるようなマーケッターと一緒に仕事がしたい」と語った。

普段は消臭芳香剤市場のライバル同士であるお二方。

今後も鈍化が進むと予想される日本市場におけるブランドマネジメントのあり方とは？

こうしたテーマに議論は大いに盛り上がり、多くの貴重な提言が示された。

「ファブリーズ」市場を作るために最初にやったことはカテゴリーの選択・決断だった、と語るのはP&Gの伊東氏。世界展開を行う際、当時のマネージメントが、それまでの「ファブリック（布）ケア」ではなく、「ホームケア」というカテゴライズを行ったことが、成功につながったと伊東氏は言う。「もしも企業内の組織に縛られてファブリックにこだわっていたら現在のファブリーズはなかった」と振り返る。
一方、競合であるエステーの鹿毛氏は、「消臭力」のブランド育成について語った。鹿毛氏は、部屋用とトイレ用という2つの異なる製品用途を強調するコミュニケーション戦略によって、市場拡大に成功。ブランドの認知度向上とともに、日本の消臭剤市場を世界最大規模に成長させることにも寄与した。

このような市場創造・育成のヒントはどこから生まれるのか？というアジャイルメディア・ネットワーク・徳力氏の問いに、伊東氏は、とにかく質的調査を繰り返してお客様の暮らしを観察し、心の中を覗くしかないと語る。鹿毛氏も、定量調査が大前提であることはいうまでもないが、リサーチ会社のレポートを鵜呑みにするだけでは不十分と指摘し、「プロ意識を持って生活者の意識や感情、心理までを自分で調査すべき」と強調した。伊東氏は「我々がすべきことは、お客さんが役立つことを見つけて市場を作ること」と語った。

最後に徳力氏は、競合同士で日本の狭い市場を削りあっているだけでは未来はない。両社のようにお互いに切磋琢磨する過程で、市場を拡大する挑戦をしていくことが重要なはず、とまとめた。

林氏は「流通・小売業界の利益率が低いのが問題です」と現状を分析。問題解決へ向け、新たな需要の獲得や正確な消費者理解、生産性向上などのアクションが不可欠になっていると同氏はいう。「店・モノ・人をデータで繋ぎ、生産から消費まで含めたサプライチェーン最適化を実践することが必要」と打開策のイメージを語る林氏。経済産業省として、電子タグなどの最新技術を活用した次世代店舗「スマートストア」の実現を提案。「流通・小売業界のみならずメーカーも含めて儲かる産業にしていこうと考えています」と林氏は将来像について語った。

「モバイル技術を使う研究では日本は世界をリードできる可能性がある」と語る清水氏。同氏は、これまでの小売店出店の研究は居住者目線だったことに触れ、移動者の重要性に気付くべきだと主張。「以前は実際に人の流れを観察していましたが、今はモバイル空間統計が使えます」と清水氏はその方法論を解説。実証実験結果を提示しつつ常識では知りえなかった移動者の行動を把握、「従来は居住者に合わせて店舗でも品揃えをしてきましたが、移動者に合わせたほうが良いケースもあるのです」と清水氏はまとめた。

「多様なデータが採取可能な世の中になってきています。これらを利用しインテージとしても活躍していかないといけない」と村上氏。これを受け「精密な出店計画が作れるようになるため無駄がない。データ活用は重要だ」と林氏。「日本では購買する客層や商圏のデータは集めやすい。最適な店を地域に作るためにも必要」と清水氏も言葉を続けた。最後に「メーカーや小売、メディアがデータを共有し有効活用していく。インテージでは『情報流』プラットフォームと名付けていますが、これを作りながら創造的なプランを実践していきたいですね」と村上が締めた。

村岡氏は「デジタル広告は年々出稿額、構成比が増え、重要性も増加しています」と現状を説明。特にSEM、SNS、バナー広告といった運用型デジタル広告は今後も増加傾向が強いと語った。どんな企業でも多くの場合、デジタル広告のPDCAにおける課題を多く抱えていると思うが、ネスレにおいても運用レポートの作成期間はリアルタイム運用が出来ない、データのチェック作業時間が発生、メディアを横断しての分析ができないといった課題があったのだという。

「そこで取り組んだのがBIダッシュボード”Datorama”によるデータのリアルタイム可視化とPDCA高速化の実現です」と村岡氏。同社はこれにより、データ分析のフレキシビリティーの向上や、リードタイム短縮、エージェンシーとの高速PDCAのための体制強化などを実現。「Post EvaluationからLive Monitoringへ大きくシフトできました」と語った。さらに「いま、新しい取り組みとして、i-SSPデイリートラッキングデータをDatoramaに格納し、TVSPOT出稿中にリーチとフリークエンシーを可視化し、リーチとフリークエンシーの足りない部分をデジタル広告で補完する取り組みを実施中です」と付け加えた。

小金は補足として、上記を実現するためのテクノロジーについて説明、「デイリーデータをリアルタイムでお届けするすべが、いままでは充実していなかったのですが開発しまして、INTAGE connectサービスとしてリリースしています」と語った。

続いて巳野氏はGoogle社とインテージで共同研究している広告投資対効果を評価する新しい手法GEO MMMについて解説。MMMは、従来は全国でアグリゲイトして行うことが多かったが、エリア別に実施することで、エリア特性も加味でき、よりアクションにつながる結果を出せるようになることを期待して研究しているとのこと。また、Google社の取り組みとして、デジタルのコンバージョン計測と同じことをオフラインでも実現できないかと進める“来店コンバージョンの計測“について紹介。すでにいくつかの実店舗でこれを成功させている例を紹介し、会場の注目を集めた。

デジタル化に伴うマーケティングプロセスの変化および構築について、デジタルを活用したマーケティング全体の最適化を模索している花王広末氏、キリン行縄氏の両名に、実際の取り組み事例と目指す姿、それに向けた課題についてご紹介いただいた。

花王広末氏は、デジタルについて花王は生活者を重視しており、「デジタルであってもお客様起点であることに変わりはない。大事なのはデジタルメディアやデータを使って、どのようにそれを実現するか」と語り、具体的な事例として子供向けUV商品の施策を解説。SCIやSNSによる意識分析で見出したインサイトをコンテンツ作成に活かし、そのコンテンツは“資産”として他商品や流通へ展開することで幅広く活用している、と説明した。また、出荷データやデジタル情報が紐づくSCIデータによって効果検証まで一気通貫で実施。ターゲット探索から施策実行のPDCAをワンチームで対応することが重要であるとし、現在、小規模なチームでテストとスケール化を繰り返すスクラム的な取り組みを実践していると語った。

キリン行縄氏は、「集まってくるデータをデジタルに閉じる事なく、どのようにマーケティング全体の最適化できるかが課題だ」と訴え、お客様との関係性をデータ化し蓄積・活用する基盤を構築していると紹介。SCIデータも連携し、顧客をより深く知ることができるようになったという。具体的な例として、2016年に実施した缶入りチューハイのリニューアル時に、統合コミュニケーション効果を可視化した事例を解説。コンテンツ間の購買リフトの比較、各コンテンツ接触者のプロフィールなどが分かったと説明した。また、チームとしては、ブランド毎にそれぞれ専門性を持ったメンバーを混成し、相互に理解を深めながら進めていると語った。

両者でアプローチは異なるが、あくまでインサイトを起点として多様なメンバー間でいかに共通の指標やデータを見て、意識をすり合わせていくかが重要だと締めくくった。

生活者インサイトが眠る潜在意識の領域は、今はまだ「言語化できない領域」ともいえる。インテージが推進する「デ・サインリサーチ」は、この領域に着目し、生活者の声にならない声（サイン）を形にし、商品化のヒントを抽出する。本セッションでは実際にリサーチで得られたファクトを活用した事例が紹介された。

セッション題材は、「2020年、生活者は何を楽しみにしているか」という“問い”とその結果。今回は、20代女性(556s)に焦点を当て、この“問い”で得られた言葉を元に、その背後にある心理までワークショップで推察、ストーリーを導出した。例えば「オリンピック」では、同じ文脈上に「趣味」、「ライブ」、「音楽」、「テレビ番組」といった言葉が同義で位置づけられる。このことから「女性はオリンピックを “スポーツ”とは捉えておらず、アーティストのイベントや音楽番組のように楽しみにしている」と、言葉を単体で捉えることなく、意味として読み取る重要性を説いた。

東京大学の安斎氏は「単なるユーザーの商品ニーズではなく、その背後にある意味―例えばベッドであれば夜寝ることや寝室で過ごす時間の意味―を問い直すことが、イノベーションに繋がっていく」と、“意味のイノベーション”にも触れながら、有効性を解説。オリエンタルランドの落原氏は「ロジックで表現できない生活者の気持ちを理解するためにはストーリーが必要。そしてそこに生活者の笑顔が想像できれば、いいアイデアだと確信する」と述べる。パネルディスカッションを通じ、リサーチではいかにして有益なファクトを得られるかが役割であるとし、ワークショップでは多様な視点と創造性を発揮する工夫によって、生活者ストーリーまで導き出す。事実情報と創造性を“融合”させ、商品化のヒントとなる“情景”が浮かぶストーリーを描くことが、これからの新しいアイデアを生む架け橋となると発信した。

食品メーカーとインテージが機会学習によるトレンド予測を試みた事例を紹介。SNSの投稿件数から「異常検知」の考え方を応用し、前兆を判定。流行の判定には「Logit-Boost」を採用し、モデルの評価には正答率の高さと偽陽性率の低さを重視した。6カ月後の評価結果は76％となり、インテージの岩﨑は「一定の条件下では実用に耐えられるレベルに達してきている」と具体的な予測結果を交えながら語る。

インテージテクノスフィアの山川はDeepLearningにより商品の特徴を学習し、個別商品やカテゴリ、機能属性などを自動的に識別する事例を紹介。さらにデモ映像と合わせ、有効なマーケティング知識の抽出・獲得、個人への効果的なターゲティングを目指したアプローチ手法についても紹介。「マーケティング領域にAIを手軽に適用できるプラットフォームの構築をはじめ、サプライチェーンを一気通貫で最適化できる」と展望を語った。

クロスコンパスの佐藤氏は現在のAIを単機能に特化したものと定義し、徐々に汎用性も獲得しつつあると解説。人工知能は学習を可能にするアルゴリズムとビッグデータ、計算資源を掛け合わせており、膨大なデータの中から類似パターンの発見や高速処理が特徴だ。そのためマーケティングではモデルが不明瞭で、頻繁な環境変化やルール変更などがあるためAIが活用できないと思われていた。しかし技術の進化により因果関係を推論する能力を備え、直感の領域にも踏み込みつつある。「わずか数年内に多数のブレイクスルーが起きており、マーケティングに関連した現実的な対応手法も誕生しているため人の手を置き換えていくこともできるのではないか」と佐藤氏は提言。マーケティングだけではなく製造業も融合し、個人のリクエストが起点となるようなOne To Oneメーカーの可能性も模索していくと締めくくった。

マーケティングのデジタルシフトは十分に進んでいないと言われる。ある調査によると、デジタルデバイスのリーチ力はテレビに並んでいるにも関わらず、見た広告を覚えているかとなるとテレビに圧倒的に劣る。この事実は我々マーケターが時代に追い付いていない証拠なのではないか、という博報堂・道本氏の言葉からディスカッションは始まった。これに対し花王の石井氏は、問題はお客様が変化しているにも関わらず、いまだに多くの広告主が減少したTVのリーチを補完するためにしか、デジタルメディアを利用していない、デジタルならではの活用をできていないことだと指摘する。

一方でFacebookの中村氏は、同社が機械学習によって20億人のユーザーから収集した膨大なデータを活かす考え方を解説しながら、データを活用し効果的な広告に結び付けていくためには、データの正しさを見極めつつ、お客様のライフスタイルや趣味嗜好、行動などを軸に人ベースのターゲットセグメントを作り、機械学習でリアルタイム更新し続け配信することが不可欠だと語る。
また石井氏は、お客様の嗜好や購買履歴などを常に頭に入れていた江戸時代の魚屋を、マーケティングの原点として挙げ、パーソナライズはデジタル化により生まれたものではなくマーケティングの本来の形だと指摘した。「このようにかつては一人の魚屋が記憶に基づきやっていたことを、技術を使うことで億単位のユーザーに対してデータに基づいて行えるようになれば、生活者は自分が本当に欲しいものを見つけ出し、手に入れられるようになるはず」と語る。

しかし現状として、せっかくの技術を理解しているマーケターは少ないと中村氏は指摘する。「技術とマーケティングはいままで大きく分離しており、組織も分断されていた。マーケターは一歩前に出て技術を理解することが必要」という。また道本氏は「デジタルマーケティングで成功するためにはチャレンジが重要であり、挑戦できるかどうかには企業の大小は関係ない。挑戦するクライアント様とユーザーを繋げていきたいと思う」と語った。

スマートフォンの普及・デジタルマーケティングの進化に伴なって、オンラインとオフラインデータの融合が近年の課題となっていると説くインテージ伊田。オンライン広告への活用が進む位置情報データだが、インテージではマーケティングの基礎データとして携帯電話の基地局在圏情報を利用し、特定の時間帯でのエリア人口や性年代構成比などを把握するNTTドコモの「モバイル空間統計」を活用している。「さらに、許諾を得た一部の方にインテージが保有する他の属性と紐付けて生活者理解を進め、消費行動データとも連携可能な『di-PiNK DMP』を構築し、マーケティング活動の支援への活用を推進している」と語った。

続いてこれらのサービスを活用し、生活者のプロファイルをエリアに紐付けた出店／配荷の商圏分析、リアル行動データをもとに自社や競合他社への来店者をセグメント化し、生活者データを用いてターゲット理解を行った事例について紹介していく。

資生堂ジャパンでは購買行動、カテゴリーの浸透度、さまざまな価値観や習慣といったものに位置情報を掛け合わせ、従来の「本当の意味で生活者と出会えていない」という課題の改善に取り組んでいる。同社では日本市場を多次元的に切り取り、市場を探索する「UMX」というプロジェクトを開発・進行しており、ここでは東京23区におけるメッシュデータの分析例を解説。北澤氏は「膨大なデータの深堀りだけではなく、何を掛け合わせて新たな“知”として発展させていくかが重要だ」と語った。

「アウディジャパンでは車の購買行動の特性としてリアル店舗への訪問が不可欠であるものの、来店促進に向けたマーケティング施策との関連性が断絶している」と話す後藤氏。課題解決に向けてサイト訪問者の自社・競合他社への来店率を把握し、さらに各種データと組み合わせて得られた生活者情報を基に自社と競合来店者のプロファイリング分析を行なった。これらにより、効果的なプロモーション活動へと繋げていくことができると解説した。

「生活者目線でリアリティがあるため、周囲に対して説得力や拡散性を持たせることができる点にある」と冒頭にメリットを語る小島。さらに「インテージでは、これらUGCコンテンツ作りに最適な『みんレポ』というサービスを運営しており、8万人の会員が消費・生活のエピソードをシェアするSNSとして活用されています」と語る。この場を活用したキャンペーンを実施することで様々な効果が期待できるのだという。

「UGCの高い共感性とクリエイティブの有効性を期待して、みんレポを活用してみました。素早くクリエイティブを作り、PDCAを高速に回すことに強みがあると考えます」と語る馬場氏。実際にCTR向上クリエイティブ、CVR向上LP改善・テストの2ステップ構成を安定した売上と拡大を実現した事例を紹介。UGC広告をテストすると、特にブランド認知をしていない層での反応が顕著になるという。「こうした結果から、新たなユーザーへの認知や行動に直結させる効果はあると言えます」と馬場氏は分析した。

様々な分析から自社の米菓製品の市場ニーズを広げるためにはネット情報を活用し購買喚起につなげる結論を得たという長谷川氏。「そこでネットの情報を店頭に取り込むにはみんレポを活用するのが最適だと判断しました」と同氏は語る。さらに同氏は従来の自社広告とUGCのコメントを比較、「みんレポの投稿は製品の特長が分かりやすく、体験談としてポイントが整理されている傾向があることが分かりました」と語った。これらの結果から、UGC広告をPOPとして店頭に設置、いくつかの店舗で効果測定を行ったところ、特定の店舗で絶大な効果があったのだという。「うまく実施していくと効果が出ることが確認できました」と長谷川氏はUGC広告への手ごたえを語った。

7,000万を超える月間アクティブユーザーとともに、ずば抜けて高い利用頻度を持つLINE。同社は近年、膨大なアカウント数やコミュニケーションサービスとしての強みを発揮することで、企業の広告宣伝やマーケティング、販促キャンペーンの場として利用されるケースが増えているという。本セッションでは同社の田端氏より、こうした新たな取り組みについて説明が行われた。

田端氏がコミュニケーションサービスとしての特長を活かしたセールスプロモーション、店頭販促の一例として挙げたのが、商品のサンプリングである。通常は大量の人員を導入してサンプルを配り、その後に商品の感想等をアンケートで問う程度で終わっていた。しかし、LINEでは店舗への集客とサンプリング、同一人物に対する後追いでのプロモーションも可能になるという。 また、インテージが持つ5万人の消費者購買ログデータ（「SCI（全国個人消費者パネル調査）」を組み合わせることで、トライアル後の購買行動をアンケートベースではなく実際のログよって明らかにでき、より正確な効果検証が可能となる。「コミュニケーションサービスはダイレクトに消費者と繋がることができるため、セールスプロモーションとは非常に相性がいい」と田端氏はアドバンテージを強調する。

大手のECサイトは常にユーザーの購買履歴や嗜好に合わせたセールスプロモーションを行っているが、オフラインの実店舗はこの分野では大きく水をあけられたままである。田端氏はこの他にも、ファミリーマートおよび伊藤忠商事と共同で推進する、AIを用いた次世代型コンビニの構想など、実店舗の強化策をいくつか紹介した。「肝心な点は、１to１、一人ひとりに対して最適化されたコミュニケーション。LINEは人と人だけでなく、人と企業、ブランド、商品、サービスを繋いでいく。ぜひLINEをマーケティングや販促のインフラとして使ってほしい」と田端氏は語った。

「デジタルコミュニケーションの時代に、どのようなブランド価値を測定するべきなのでしょうか」と語りだす中央大学の田中氏。SNSの活用が当たり前になった現在、デジタル広告にはプロモーションの仕掛けと連動した購買行動を測定する必要があるのだという。田中氏はこれについて「ブランド測定測度開発では、施策が顧客の持つブランド想像力をどの程度活性化し、売上につなげられるかという『ブランドイマジネーション活性化測度』がポイントとなります」と語った。

「デジタルもマスもマーケティングにはブランドストーリーが大切です」とインテージの佐藤は語る。ブランドストーリーを作るには、ファクト分析と現有資産の確認、目指すべき提供価値体系、ブランド優位のコミュニケーションという3つのステップから、ブランドエクイティを知ることが求められる。そしてエクイリサーチで媒体ごとにブランドストーリーを創造。「現有資産分析と連想構造分析で得られた結果を競合ブランドと比較・分析し、ブランド強化に向け提供すべき価値を戦略的に立案していくのです」と佐藤は語った。

インテージの星は、ブランド・エクスペリエンスを捉える手法として「コグニティブ・インタビュー」の有効性を紹介。ブランドと出会いから強固な関係に至るまでのプロセスや、「インパクトのある経験」「アイデンティティに関わる経験」がブランド経験価値として重要であることはデジタル化時代でも”変わらない”ものだと解説。一方、デジタル化時代で“変わるもの”は「ブランド経験の作られ方」だとして、「すでにソーシャルが重要な接点であり、今後さらに重要性を増していくでしょう。」と説明した。更に、エクイリサーチとコグニティブ・インタビューを組み合わせることにより、「ブランドを多角的な側面で捉えられ、マーケティングPDCAを通してのブランドストーリーの評価にも貢献します」と語った。

多様化する生活者のライフスタイルによりニーズは刻々と変化し、市場はますます細分化しています。 製販共通で”生活者理解”が求められる中、多種多様なデータを効果的に活用することがより重要となります。 本ブースでは、適切なマーケティングPDCAを高速に実現し、メーカー、流通で共通認識をもって、アクション可能にすることで、マーケティングROIの向上に貢献する新しいパネルデータサービス「Census-Hybrid SRI(仮称)」構想をご紹介しました。

“生活者理解“において、リアルな行動ログとしての位置情報の有効活用は必要不可欠ですが、リサーチ市場においてその価値化はいまだ過渡期であるといえます。 本ブースでは、ドコモ社のモバイル端末による位置情報を有効に活用するためのデータ＆リサーチプラットフォームと、それに基づいた業界別ソリューション・サービスの一端をご紹介しました。 生活者の行動をオンライン・オフラインの両面から詳細にとらえることで、お客様のターゲットマーケティングやコミュニケーションプランニングをステップアップさせるヒントをご提供します。

日本気象協会で有する需要予測モデルにSRIデータを活用することで、対象商品と気象との関係を解析することが可能となり、需要予測の計算式の高度化により、精度高く15週間先までの予測ができるようになりました。本ブースでは、気象協会で行った実証実験、SRIデータを利用した実例、気象感応度の良いカテゴリー紹介などを行いました。

「INTAGE connect」は、簡単に自社利用のBIツールやCRMツールなどとインテージが提供するマーケティング支援データの連携を可能にします。 各種データを統合し、ダッシュボード化することで、マーケティングに関わるデータ収集から可視化、分析を一気通貫で行えるようになります。ユーザーはそれぞれのデータ活用がより円滑になり、マーケティング活動の意思決定をより迅速化し、保有しているデータの価値化に貢献します。

コミュニケーション戦略がより高い成果を上げるためには、ターゲットの各種メディアへの接触実態を理解した上で最適な広告・キャンペーンの配信を計画することが重要です。インテージは一人ひとりのメディア接触と購買行動をログでとらえたインテージシングルソースパネル（i-SSP）によってターゲットの行動を追うことで、デジタル活用が進む現状を踏まえた広告・プロモーションの機会を発見することができます。

本ブースでは、ビッグデータやIoTデータを活用し、あらゆるメディアの計測データを、より詳細・正確にマーケティングに活用できるデータとして価値化し提供するサービスをご紹介しました。 今回は第1弾として、そのTV版 “ Media Gauge TV ” の提供を開始します。今後、デジタルなど他メディアの計測も順次開発を進めてまいります。

本ブースでは、マーケティング課題に対するPDCAを支援するカスタムリサーチソリューションをご紹介しました。 クライアントのソリューション（課題解決）まで提供できるインテージのソリューションの中で、注目を集める「表情解析」と「コグニティブ・インタビュー」を中心に紹介。お客様には、デモで体感してもらい、楽しみながらどんな”課題解決力”があるのか体感していただきました。

本ブースでは、ドコモdポイントクラブ会員、チケットぴあ会員、クラブパナソニック会員を活用した「大規模なリーチ」と「詳細なターゲティング」によるプロモーションサービスを中心にご紹介しました。

消費生活のSNS「みんレポ」が強みとしている『消費の達人』との共創をベースとしたプログラム。商品開発領域からコミュニケーション領域までを『消費の達人』との共創で実現し、より多くの生活者に共感されるマーケティングプランとして提供しています。本ブースではサービス概要の説明や事例をご紹介しました。

「販促の投資バランスは適切なのか？」「プライシング変更による売上への影響を予測したい！」といった販売施策上の課題から、「新商品の販売見込を立てたい」といった需要予測などマーケティング上のお悩みの他、「データはあるので活用方法を提案してほしい！」といったご要望にもお応えすべく、インテージの知見を活かしてサービス・ソリューションをご紹介しました。

AIのマーケティング活用が進んでいます。本ブースでは、インテージグループでの事例（ターゲティング、画像認識、需要予測、自動コメント、レコメンドなど）、そしてこれらを機能として搭載した次世代マーケティングAIプラットフォーム構想をご紹介しました。

INTAGE R&D Centerでは、インテージのアセットと「AI/IoT/Big Data」領域のパートナーの技術を融合し、「Life Insights」「Data Science」領域における未来価値創造を目的として可能性を探究しています。 本ブースでは、スマートフォンでの視線・表情解析、マルチメディアからのブランドロゴの検知・抽出、自然言語処理、ニオイデータ活用研究についてご紹介しました。

インテージは新たに、生活者のIoTデータを収集することで生活実態を把握し、マーケティング・広告における新しいソリューションのご提供を企画しています。2017年度の実証実験を通して、IoTデータ（環境データ／健康データ）と、購買、視聴データをデータアクティベーションする環境をご準備中です。本ブースでは実証実験詳細についてご紹介するとともに、企業様におけるIoTデータの活用方法についてご紹介しました。

本ブースでは、インテージ内の有識者による取材記事・寄稿記事、業界貢献活動やセミナー情報、インテージのコンテンツサイト「知るGallery」、リサーチまんがなど、インテージが発信しているマーケティングお役立ち情報についてご紹介しました。