ケリー・スターマン氏はMasterControlのチーフマーケティングオフィサーである。
現在、多くのマーケティングチームが繰り返しているシナリオがある：AIの機会を網羅したリストを作成し、それをリーダーシップに提示して予算承認を得る—そして即座にリスト内で最も派手なオプションを選ぶ。6カ月後、彼らは予算レビューの場で、なぜAI投資が測定可能な結果をもたらさなかったのかを説明することになる。
この不一致は、悪いテクノロジーを選んだことが原因ではない。それは、真のビジネスインパクトよりも目新しさを優先するという誤りについてだ。私のチームは最近、AIが解決できる約30の問題を特定したが、私たちが集中したのはちょうど2つだけだった。数十の潜在的なAIアプリケーションに直面すると、チームは最も緊急の問題を解決するものではなく、最も最先端に感じるものをデフォルトで選びがちだ。
AIファーストのマーケティングプログラムを作成する際、体系的な優先順位付けがあなたの競争優位性となる。AI成功と高額な実験の違いは、一つの規律にかかっている：テクノロジーの洗練度ではなく、ビジネスの基本を通じて機会を評価すること。
なぜスコープクリープがAIの成功を妨げるのか
スコープクリープは間違いなく「目新しさと派手なオブジェクト」の問題だ。チームがAIの可能性に興奮すると、すべてを一度に解決したくなる。しかし、堅実なプログラムを構築するには、規律が重要だ。
各組織には独自のスコープがあるが、特にチームが同時にどれだけの変化を吸収できるかを考慮すると、1つか2つのイニシアチブから始めるのが良い。結局のところ、ほとんどのAIツールは非常に新しいため、狭く焦点を絞った実装から多くを学ぶことができる。明確な始まりと終わりがある具体的なものから始めることで、一度にすべてを解決しようとする包括的なソリューションに気を取られることを防げる。
派手さではなく、実質を探せ
AI機会を評価する際、組織全体への広範な影響よりも状況的な目新しさを選びたくなることがよくある。特定のビデオ生成ツールは印象的かもしれないが、実際の問題解決には役立たない。状況的な目新しさを選ぶと、クールなテクノロジーは手に入るかもしれないが、それは狭いニーズしか解決しない。
重要なポイントの一つは、1つのユースケースから始めて複数の問題を解決できるプラットフォームソリューションを探すことだ。プラットフォームアプローチは事前の思考をより多く必要とするが、複利的なリターンをもたらす。
購入前に私が好んで尋ねる重要な質問：このAIツールで1つの問題を解決しているのか、それとも将来の複数のソリューションを可能にする能力を構築しているのか？AIの分野では集中的な勝者が数社出てくる可能性が高いので、組織の成長に合わせて成長できるツールを評価しよう。
高インパクトな問題を実際に優先する方法
私たちがちょうど2つのことに集中することを選んだとき、もっと多くのことに取り組もうとすれば成功率が下がることを理解していた。では、何を選ぶべきかをどうやって知ったのか？
私たちの重要な評価要素は、各イニシアチブが孤立した問題を解決するだけでなく、次のステップを可能にする必要があるということだった。例えば、データ強化作業は現在のプロセスを改善するだけでなく、後でより洗練された戦略のための基盤を作る。
ツールを評価する前に、インパクト基準を確立しよう：
測定可能なタイムラインでの市場投入スピードの向上。このプロセスはどれだけ速くなる可能性があるか？現在のデプロイ時間を定量化し、現実的な加速目標を設定できるか？
タッチポイント全体でスケールする品質向上。AIはどこで反復可能なプロセスの一貫性を向上させたり、ヒューマンエラーを減らしたりできるか？複数のチームや顧客とのやり取りに影響する問題に焦点を当てよう。
明確なROI計算によるリソース最適化。このプロセスは現在、時間、人員、機会費用の面で実際にいくらかかっているか？これらのリソースをより価値の高い業務に振り向けることができるか？
高額なミスを避けるための質問をしよう
どのAIソリューションを決定する前の直感的チェックは、この問題の現在のコストを定量化できるかどうかを自問することだ。なぜなら、問題の影響を測定できなければ、どんなソリューションの価値も測定できないからだ。
この問題を解決することで競争上のポジションに影響するのか、それとも既存のプロセスを少し良くするだけなのか？段階的な改善だけでは、高額なAI導入コストと変更管理の労力を正当化することはほとんどない。
私たちがこれを検討しているのは、それが本当にビジネス成果に影響するからなのか、それともソリューションが革新的に感じるからなのか？最も成功するAI実装は、しばしば平凡だが高コストの非効率性に対処する。
AI導入でマーケティングコストを増加させないでください—ポイントは、成果を向上させながらコストを削減することだ。AIが普及したのは部分的にはChatGPTで実験するのが楽しかったからだが、遊びと性能のマインドセットはビジネス実装を台無しにする。あなたのチームが「どんなクールなことを試せるか？」から「どんな高額な問題を解決できるか？」へとシフトするのを手伝おう。
評価前に仮定を検証しよう
最後に、リーダーシップの視点だけに基づいて決定を下さないでください。リーダーシップが問題をどう認識するかとチームがそれをどう経験するかのギャップが、AIの実装が成功するか高額な失望になるかを決めることが多い。これに対処するため、私は最近、営業開発担当者の仕事ぶりを観察して実際の問題を特定するために時間を取った。
そうすることで、賢明な組織でさえ、チームが実際には使用しない技術的に印象的なAIソリューションに惹かれがちであることがすぐに明らかになる。CRMプラットフォームに顧客概要を入力する洗練されたシステムは理論的には本当に役立つかもしれないが、既存のワークフローに適合しないため、実際には無視される可能性がある。
人々が気にする問題を解決することは、技術的に印象的な能力を構築することよりも重要だ。最も成功するAIファーストのマーケティング組織は、最新のツールを追いかけているのではなく、慎重に選択された高インパクトな問題に取り組んでいる。それは、テクノロジーの洗練度ではなく、ビジネスの基本に基づいた規律ある優先順位付けを意味する。
測定可能なビジネスインパクトに焦点を当て、最前線のチームと仮定を検証し、すべてを一度に解決しようという誘惑に抵抗しよう。まず優先順位を正しく設定すれば、ツール選択は簡単になる。2026年までにAIで解決する高額な問題は何か？
