特定の顧客タイプに適したユースケースを選択することは、AI導入の成否に大きく影響します。顧客のAI採用動向を常に把握することが、かつてないほど重要になっています。
CES 2024では生成AIに大々的なスポットが当てられ、多くの企業が革新的で最適なユースケースを実証するサービスを披露し、消費者によるAI技術の受容を促進しました。自動車の観点では、今年のイベントでは、パーソナライゼーションや車載サービスなど、消費者向けアプリケーションにおけるAIの可能性に焦点が当てられました。
生成AIツールや大規模言語モデル（LLM）によって、人工知能へのアクセスが大衆化しつつありますが、自動車業界におけるこれらの成功は、適切な顧客層に対して適切なAI統合ユースケースを位置づけることができるかどうかにかかっています。
In late 2023, SBD Automotive partnered with a leading user experience research and analytics firm, Pulse Labs, for an innovative, hands-on experiential consumer study. Using the latest tools to analyze videos of participants using AI, apps, and websites, alongside their survey response data, the objective was to understand whether consumers use AI to solve everyday needs around automotive experiences. Participants compared using AI to an app or website experience for four key automotive tasks. Then we analyzed their interactions and perspectives on the ease of use and trustworthiness of AI in automotive applications when attempting the following tasks: buying a car, troubleshooting a dashboard light, bluetooth pairing, and planning a long trip.
今回の調査から明らかになったこと
今回の調査により、今日の自動車消費者がAIに対して持っている認識について、5つのインサイトが明らかになりました。
Below is a top-level overview. Full details, including user videos and rich data, can be found in the downloadable report, The AI Future of Automotive: Consumers and the Conversational Car.
1. 生成AIの受容に対する障壁は低い
今回の調査では、回答者の28％が、これまでに自動車関連のユースケースでAIを使用したことがあることがわかりました。72％は、タスクを実行した際のユーザーエクスペリエンスを踏まえ、AIの使用が好ましいと回答しました。この背後には、AIの明確さ、簡潔さ、関連性が主要な影響要因としてあり、AI統合の機が熟しているケースがいくつかあることが示されたと言えます。
2. ユーザーは、AIのスピード、特異性、パーソナライズされた対応を支持
回答者はコンテキストに即したあるいは即時のユースケースシナリオであるメーターパネルの警告灯やBluetoothのペアリングに関するシンプルな技術サポートなどを、自動車の環境でAIを活用したいユースケースの上位に挙げました。こうしたケースでは、より良いユーザーエクスペリエンスを直ちに提供することが求められるため、AIの迅速な応答時間がそのニーズに合致したと言えます。
メーターパネルの警告灯についてのトラブルシューティングに際し、回答者がBardを使用してわかりやすいビジュアルで素早く情報を得る様子が次の動画でご覧いただけます：
3. ユーザーはどのような場面でAIが信頼できるかを理解しつつある
調査の結果、AIはすべてのユースケースでアプリ/ウェブサイトよりもタスクが実行しやすいという評価結果が出ました。その一方で、下記グラフに示すように、車両購入の検討に関するようなハイステークスなユースケースでは、他のユースケースよりも評価が低くなりました。（※アプリ/ウェブサイトとAIとを比較する詳細な表はレポート内に掲載しています。）
4. 「Situational Believers」（状況に応じて支持する）というユニークな層の存在は、適切なAIユースケースによって支持層が増える可能性を示す
「Preacher」（推進派）および「Nay Sayer」（反対派）のクラスタの存在は予想していたものの、「Skeptic（懐疑派）」、「Believer（支持派）」、「Situational Believer（状況に応じて支持）」といったクラスタが識別されたことで、自動車におけるAIのユースケースにおいては、これら顧客クラスタ内に複雑で多様な性質があることが強調されました。
Situational Believer（状況に応じて支持する）層に分類された参加者は、特定の自動車ユースケースにおけるAIのユーザーエクスペリエンスには高い評価を示しました。彼らは、ChatGPT、Bard、Bingなどの生成AIを毎日または週に何度も使用しています。Situational Believerの33%はエントリーレベルの自動車購入者、40%は新車オーナー（2023-2024年モデル）で、男女比はほぼ同じでした。
5. 双方向の対話を活用し、提案型のAIツールを導入したり、視聴覚的な資料を文脈に合わせて埋め込んだりすることで、高いエンゲージメントを得ることが可能
このケースでは、Bardによって文脈に沿ったメタ情報の埋め込みが改善し、その対応をサポートすることで、カスタマーエクスペリエンスが向上しています。
最終的には、最適なユースケースを適切に実行することが、自動車における生成AIの成功に極めて重要な役割を果たすでしょう。
What next?
今回の調査結果から、顧客のAI採用動向を常に注視し、AIにまつわるハイプに惑わされることなく、強力で徹底した実装ロードマップを作製する必要があることが明らかになりました。これによって顧客に真の価値をもたらすと共に、OEMは拡張性と収益性を維持することが可能となります。
SBD AutomotiveおよびPulse Labsが共同で作成したレポートは現在無料でご提供中です。エキスパートによるブリーフィングをご希望の場合は、当該レポート巻末よりお問合せください。
SBD AutomotiveとPulse Labsが、この分野で提供可能なサポート：
カスタマーエクスペリエンスを中心に据えたAI戦略策定
適切なユースケースの特定および、顧客へのAIエクスペリエンスの提供
レポート「The AI Future of Automotive: Consumers and the Conversational Car（AIが拓く自動車の未来：消費者と対話型車両）」のダウンロードは下記から
コメント