エージェントAIとは｜自動化と売上改善は別の話

れいがカウンターに寄りかかったのは、いつもの席だった。スマホの通知が三つほど溜まっていたが、取ってはみていない。

「最近、AIの話をよく聞くじゃないですか」

「ああ。エージェントAIのことか」

「そうです。営業から『これ入れたら配信の判断まで全部自動化できますよ』って言われて。でも……」

口が止まった。いつもの揺れだ。

「でも？」

「数字の説明ができないんです。エージェントって、要するに『判断を勝手にやってくれるAI』ですよね。うちなら、顧客セグメント作って→配信タイミング決めて→クリエイティブ選んで→送信する。その全部をAIに任せるって聞いたんですけど」

「それができるなら、工数が減る。楽になるはずだ」

「そう。工数は確実に減る。でも、営業は『LTVが上がります』って言うんですよ。工数削減と売上改善を一緒くたにしてる」

マスターはグラスを磨きながら、少し間を取った。

「お前の頭の中で、その二つが別だからって、営業も別だと思ってるわけじゃないんじゃないか」

「あ」

「エージェントAIが配信判断を自動化する。その結果、何が起きるかは、AIの動きで決まるわけじゃなくて、このシステムを『何のために動かすか』で決まる」

れいは身を乗り出した。

「詳しく聞きたいんですけど」

「例えば、お前のところ、春物の切り替えいつだ」

「3月上旬です。去年のコートから今年のシャツとか薄手に切り替わる時期」

「その時期、リピーターの買い替え周期、どうなる」

「1ヶ月短くなります。みんな新しい季節の服を今すぐ欲しいから、前シーズンの在庫を急ぐ人が減るんですよ。だから3月は配信頻度を上げて、4月は少し抑える。そういう制御をいつもやってます」

「そのタイミング判断を、エージェントAIに任せたとしよう。AIは何を見て判断する」

「あ。そこなんです。うちのデータだと、購入周期が43日なんですよ。中央値が。でもそれって、冬物の周期です。春物の時期は35日くらいになるはずで。でも、そのシーズン差をAIは知らない」

マスターは頷いた。

「知らないんじゃなくて、学習データになってないってことだ。お前が『人間の判断で』季節ごとに周期が変わることを知ってる。だからタイミング制御できる。でもAIは、データに書いてあることしか読めない」

「あ、だから工数削減と売上改善は別なんですね」

「そ。工数を削減するなら、『いま人間がやってる判断そのもの』を自動化する。そのときAIが使う基準は、お前が設定する。季節補正も、セール前後の特例も、全部。それだと工数は減る」

れいはメモを取り始めた。

「でも『LTVを上げる』ために使おうと思ったら、話が変わる。AIが自分で学習して、『この人のいま買う確度はいくつ』『このタイミングが最適』『このクリエイティブが反応する』って判断する方が精度は高い。でもそれは、お前が今やってる判断とは別のロジック」

「それって、データが違うってことですか」

「データも違うし、最適化の軸が違う。お前がいま『季節→周期→配信頻度』でやってるのは、『商品の本質』を見てる。AIは『購買パターンの統計』を見てる。信号が同じに見えても、走るコースが違う」

れいは沈黙して、スマホを見た。組織からのメッセージかもしれない。取ることはしなかった。

「営業が『自動化したらLTV上がる』って言うのは、AIの性能への信頼を言ってるんですよね。でも、そのAIが何を学習してるかは、誰も確認してない」

「そうだ。だからここが大事。エージェントAIって聞くと、『人間の代わりにやってくれる』って思うのが当たり前。でも、『何を代わりにやるか』で、結果は全然違う」

「お前がやるべきなのは、営業に『LTV目標いくつ』『そのためにどのデータを使う』を言わせることだ。『エージェントAIが全部やります』なんて答えが出たら、その営業は何も考えてない」

れいは微かに笑った。

「短期的には、何も考えずに配信すれば、数字は上がるんですよ。うちみたいに『とりあえずセール』とやってる会社なら。でも」

「でも、セール依存が深まるだけだ」

「そうです」

マスターはグラスを置いた。

「エージェントAIを入れるなら、『それで何を自動化するのか』『何は人間が見守るのか』を決めてから。工数削減なのか、LTV改善なのか。その二つは、使うAIの種類も、データ品質の要件も、チェック項目も全部違う」

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