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D2CでAIを使うときは自社の顧客の声と商品の事実、守る条件を先に整理します。一般論や推測が混ざる理由と、AIに渡す情報、出力の出典と前提を人間が確認する進め方を解説します。

自社の事実を渡さなければ一般論と推測が混ざる

「AIにLPを書かせたけど、なんか違う」「記事を作らせたらどこかで見たような内容になった」。クライアントからよく聞く声です。商品を案内するページであるLPや記事をAIに作らせても、自社らしい内容になるとは限りません。

AIは一般的な知識と表現パターンを持っています。しかし自社の顧客が何を言い、社内で何を決め、商品にどんな制約があるかまでは知りません。自社固有の事実を渡さなければ、一般論や推測が混ざった答えになります。

AIは一般知識を持つ優秀な編集者に近い存在です。材料を渡せば比較と分類、要約や案の展開を素早く進めてくれます。ただし欠けた情報をもっともらしく補ってしまうことがあります。成果を分けるのは自社の条件をどれだけ言語化して渡せるかと、出力に混ざった推測を事実と見分けられるかの二点です。

誰に届けるかと譲らない条件を言葉にする

AIに渡す前提には「なぜ作るのか」「誰のためか」「何を譲らないか」があります。事業の使命と将来像と価値観を表すMVVは、AIへ渡す情報にもなるのです。

対象顧客と商品の事実、使わない表現、判断条件まで言葉にできれば、自社の条件に合った案を出しやすくなります。顧客の声と商品を出した理由、次に使える資金、社内で守る条件は事業側でしか確認できません。まずこれらをAIへ渡せる形に整理してください。

AIは渡した材料を別の角度から整理し、こちらが見落とした問いを出すことがあります。外部の一般知識も使うため、材料の外の視点が出ることもあります。その内容が正しいか、現在も有効か、自社に当てはまるかは別の問題です。出典と前提を確認する必要があります。

返ってきた案はそのまま採用せず、事実と法令とMVVとの一致を人間が確認します。最終判断と顧客への責任は人間が持つものです。AIに渡せる自社の情報を持ち、その情報に照らして出力を判断することが、事業でAIを使う出発点になります。

本記事は『化粧品・健康食品D2Cのブランド経営』p.161〜162を基に再編集しています。記事単体で読めるように書籍への参照を調整し、本文を「です・ます調」に整えています。

山口尚大化粧品・健康食品D2Cコンサルタント・著者

著書3冊｜化粧品・健食D2C業界20年。150社250ブランドの実績。新規ブランド立ち上げから既存ビジネスの伸び悩み打開までを事業プロデュース。クリームチームマーケティング代表｜日本ネット経済新聞連載中

・著書『化粧品・健康食品業界のためのダイレクトマーケティング成功と失敗の法則』
・著書『化粧品・健康食品EC・D2C新規参入パーフェクトガイド』
・最新刊『化粧品・健康食品D2Cのブランド経営』