SNSマーケティングの未来を切り拓く！AIパフォーマンス予測モデル共同研究が始動

SNSマーケティングのパフォーマンス予測モデル構築へ向けた共同研究

はじめに

最近のSNSマーケティング市場において、企業はインフルエンサーのPR投稿やブランド公式アカウントの投稿を通じて、消費者とのエンゲージメントを高めることが求められています。しかし、これらの活動が実際にどの程度の効果を持つのか、効果的な投資を行うための確かな判断基準を持つことが課題となっています。そこで、株式会社Structure&Strategy（以下、Structure&Strategy）とトランスリー株式会社（以下、トランスリー）は、AIの力を借りてSNSマーケティングのパフォーマンス予測モデルを共同で開発することを発表しました。

課題背景

SNSにおけるマーケティング活動は日々進化しており、単なる投稿に留まらず、よりデータドリブンな意思決定が求められています。特に、投稿のインプレッション数やエンゲージメント数の事前予測ができれば、マーケティング戦略の質を一段と高めることができると考えられています。このため、両社は効果的なパフォーマンス予測モデルの開発に着手しました。

提携の内容

新たに始まったこの共同研究では、トランスリーが提供するデータ分析支援プラットフォーム「DataTranslator」を利用し、SNS投稿データの分析及びAIモデルの構築を行います。具体的には、Structure&Strategyが持つSNSマーケティングに関する知見を活かしつつ、トランスリーがデータ分析環境の整備とアルゴリズム検証を行います。これにより、両社の強みを最大限に活かした開発体制を築くことが可能となります。

DataTranslatorの特徴

「DataTranslator」はノーコードでデータ分析が可能な非常に優れたプラットフォームです。他の業務領域でも広く利用されており、統計解析やデータ可視化を簡単に行うことができます。これにより、マーケティング領域に限らず、さまざまな業種に迅速に対応できる柔軟性が特徴です。

Structure&Strategyの強み

Structure&Strategyは、このプロジェクトを通じて、マーケティング戦略立案から実行、検証、フィードバックまでの全過程を一貫して支援しています。特にSNSマーケティングにおいては、専門的な知見があるため、より実効的な投資の実現を見込むことができます。

プロジェクト責任者のコメント

Structure&Strategyの執行役員、工藤大輔は「今回の共同研究においても、当社の知識を基盤にAIを活用したパフォーマンス予測モデルの構築を進めることで、実務に役立つ投資の実現を目指します」とコメントしています。一方、トランスリーのCOO、大平湧太郎も「少量のデータでも運用可能な予測モデルを構築し、経済的で根拠ある意思決定をサポートします」と述べています。