データと生成AIの戦略的活用

〜インティメート・マージャーの事例と知見から〜

2025年4月23日

作成:インフォグラフィック部

資料バージョン:1.0

🏢 インティメート・マージャー:企業概要

事業内容

インティメート・マージャーはデータマネジメントプラットフォーム(DMP)を提供・運用・開発するデータ専門企業です。ターゲティング広告の裏側で使われているサービスを展開し、ユーザーの行動利益情報を保有しています。

主要サービス

DMPを通じて様々な企業に対してデータソリューションを提供し、近年では生成AIと組み合わせた新たなマーケティングツールの開発にも取り組んでいます。

保有データの特徴

ウェブ メディア B2B オフライン デバイス その他 保有データの種類と比率

インティメート・マージャーは様々なデータを保有しており、それらを活用して企業の課題解決をサポートしています:

🌐
ウェブブラウジングデータ:ユーザーのウェブ閲覧履歴を把握
📰
メディア閲覧履歴:ユーザーの情報消費パターンを分析
🏢
B2B法人関連データ:企業や組織に関する情報を収集
🏪
オフライン情報:実店舗での行動データなどを取得
📱
スマートデバイスデータ:モバイル端末の利用パターンを把握
👥
ユーザー属性情報:興味関心・年齢・地域などの属性データを蓄積

👤 代表プロフィール:簗島氏

👔
簗島 氏
インティメート・マージャー 代表

データサイエンスと機械学習の専門家として、様々なデータ活用プロジェクトに取り組んできた実績を持ちます。

主な実績

🏆
機械学習アルゴリズムコンテストで世界3位を獲得
AI競馬予想大会で3位入賞
📚
データとLLM(ChatGPTなど)の活用法について様々な雑誌で紹介
🌱
元々は脳研究の経験を持ち、多様な分野でデータサイエンスを応用
「データとLLM(ChatGPTなど)は相性が良く、この組み合わせを活用することで業務効率化や新規事業創出において大きな可能性が生まれます」

📈 生成AIとデータ活用の重要性

生成AI(ChatGPTなど)を企業が活用する際の課題と解決策について、インティメート・マージャーが得た知見をご紹介します。

導入における一般的な課題

オリジナリティの欠如 目的の曖昧さ 導入後の利用率の低さ 導入コストの回収難 0% 25% 50% 75%

差別化の鍵となる要素

生成AIそのものでは差別化が難しい現状において、自社固有のデータ独自リソースの活用が競争優位性を生み出す鍵となります。

生成AIの価値を最大化するためには:

🗄️
独自データの活用:他社が持たない情報をAIに提供
⚙️
独自プロセスの構築:自社のワークフローに適した形での実装
🎯
明確な目標設定:「AIを使う」ことが目的ではなく手段に
「単に生成AIを使うだけでは他社との差別化が難しい。自社データや独自リソースをうまく活用することが、他社にないユースケースを生み出す鍵になります」

💡 成功のためのアプローチ

インティメート・マージャーでは、データと生成AIを組み合わせて価値を創出するための段階的なアプローチを採用しています。

1
小規模実証

小さな組織や範囲から始め、具体的な成功体験を積む

2
ユースケース拡大

成功モデルを基に、適用範囲を徐々に拡大

3
新規事業化

検証されたモデルを基に、大規模な事業展開を実施

データ品質の重要性

生成AIの出力品質は、入力するデータの質に大きく依存します。例えば、議事録作成においても、音声データの品質や文字起こしの正確性が最終結果に直結します。

入力データの品質 出力品質 データ品質と出力品質の相関

📋 データ×生成AIの具体的活用領域

📄
業務効率化

議事録作成、資料要約、情報整理などの日常業務を自動化

短期
ROI大
📣
マーケティング強化

顧客データと生成AIを組み合わせたパーソナライズドマーケティング

中期
競争優位性
📊
データ分析高度化

複雑なデータセットの分析と意思決定支援

中期
専門知識
🚀
新規事業創出

独自データと生成AIを活用した新たなサービス開発

長期
投資必要

成功するための実装ステップ

  1. データ資産の棚卸し:自社が持つデータの種類、質、量を把握
  2. 小規模プロトタイピング:特定の部門や機能に限定した実証実験
  3. 成功指標の設定:ROIや業務効率化などの明確な指標を定義
  4. 段階的拡大:成功事例を基に、他部門や機能への展開を計画
  5. 継続的な改善:フィードバックを収集し、モデルやプロセスを最適化

🔭 将来展望:AIエージェントとデータ駆動型意思決定

インティメート・マージャーは、AIとデータの融合がもたらす将来像として、以下のような発展を予測しています:

AIエージェントによるデータ駆動型意思決定の進化 AIエージェント 自律的タスク処理 社内データ 外部データ リアルタイム データ 高速意思決定 高精度予測 自動アクション AIエージェントは様々なデータを統合・分析し、自律的な意思決定と行動を実現
🤖
AIエージェントの進化:連鎖的なタスク処理が可能に
🧠
知的データ統合:複数ソースからのデータを自律的に収集・分析
高速意思決定:情報収集から判断までの時間短縮
高精度予測:より多様なデータを活用した精度向上