企業が意図的にデータを AI に漏洩しようとする理由

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要約

企業がAIエンジンにデータを意図的に漏らそうとする背景には、マーケティングや宣伝の目的があります。自社のデータやブランドをAIの知識ベースに組み込むことで、ユーザーの質問に対してAIが自社の情報を引用・参照するようになれば、それは広告効果を持ちます。

具体的には、例えば自社製品や業界に関する質問でAIが自社データに基づく回答をすれば、その企業の認知度が高まり、新規顧客開拓にもつながる可能性があります。コンサルティング会社の例が挙げられていましたが、自社の知見やアドバイスがAI回答に現れれば、潜在顧客に対するPR効果が期待できます。

Table of contents

ブランド認知度の向上
AIがその企業のデータを引用すれば、ユーザーの前にその企業名が表示されます。これによりブランド認知が高まり、潜在顧客の関心を引くことができます。
製品やサービスの宣伝
自社の製品やサービスに関する質問でAIが自社データに基づく回答をすれば、その製品や会社の長所が視界に入ります。間接的な宣伝効果があります。
専門性やリーダーシップのアピール
業界の最新動向など、特定分野に関する質問でAIが自社データを参照すれば、その企業の専門性が浮き彫りになります。リーダー的存在感をアピールできます。
潜在顧客への訴求
AIがその企業の回答を表示する際、契約の営業勧誘なども組み込める可能性があります。直接的なマーケティングチャネルとして機能する場合も。
SEOへの影響
AIエンジンの検索結果にその企業のサイトやコンテンツが表示されれば、従来の検索エンジンでのSEO効果にもつながります。

AIの中立性への疑念
企業のデータが優先的に表示されることで、AIの回答が偏っていると見なされる可能性があります。ユーザーからAIの中立性や公平性に対する疑念が生まれかねません。
プライバシー侵害の懸念
企業が意図的に機密データをAIに漏らすことは、データプライバシーの侵害につながるおそれがあります。ユーザーや規制当局から反発を受ける可能性があります。
競合他社への情報漏えい
AIエンジンに投入したデータが、何らかの形で競合他社に渡ってしまうリスクがあります。企業機密が流出するおそれがあります。
信頼性の低下
AIの回答に企業の影響が過度にあれば、その回答の信頼性が低下する可能性があります。ユーザーがAIを頼りにしなくなるかもしれません。
規制のリスク
AIと広告の融合が進めば、新たな規制が設けられる可能性があります。企業がそれに違反するリスクがあります。
企業イメージの失墜
不適切な宣伝と見なされる場合、その企業のイメージが傷つく恐れがあります。バックラッシュを生む可能性もあります。

A/Bテスティング
ある製品やサービスに関する質問について、AIエンジンに自社データを与えた場合と与えない場合で、AIの回答がどう変わるかを比較します。ユーザーにどちらの回答が役立つか評価してもらい、広告効果を測定できます。
ユーザーアンケート
自社データが引用されたAIの回答をユーザーに見せ、そのブランド認知度や製品への関心がどう変化したかをアンケートで尋ねます。広告効果の有無を直接検証できます。
トラフィックデータ分析
AIの回答に自社サイトやコンテンツへのリンクを埋め込み、それらへのトラフィックを計測します。サイト訪問者の増減から広告効果を分析できます。
コンバージョン追跡
AIの回答にコンバージョンを促す要素(製品購入リンクなど)を盛り込み、実際のコンバージョン数を計測します。直接的な広告効果を検証できます。
市場調査会社への委託
広告効果の検証を専門に行う市場調査会社に委託し、自社の事例について分析を依頼する方法もあります。