AIがコンテンツ管理の未来を形作りつつある現在、構造化コンテンツは、自動化とパーソナライゼーションの実現に不可欠な包括的なコンテンツパイプラインを構築する鍵となります。この記事では、再利用・モジュール化指向とメタデータ活用を特長とする構造化コンテンツがどのようにAIと連携し、一貫性のあるパーソナライズされた体験をチャネル横断で大規模に提供できるのかを解説していきます。また、構造化コンテンツを活用して業務効率と顧客エンゲージメントの向上を実現している企業の実例も併せてご紹介します。さらに、Adobe Experience Manager Guidesなどのツールを使用してAI対応型コンテンツパイプラインの構築を開始し、AI主導の未来における優位性を維持する方法についてもご説明します。

AIが構造化コンテンツを必要とする理由

人工知能（AI）は、コンテンツの管理と配信の方法に革命を起こしています。しかし、AIの出力品質は、あくまで処理するコンテンツと情報の品質に依存します。その意味で、AIが理解し処理できる明確で標準化された形式を提供する構造化コンテンツは、AIによる成功の基盤だといえるでしょう。

構造化されていないコンテンツ（定義された構造を持たないテキスト、画像、データ）は、AIシステムにとって重大な課題となります。整理されたデータとメタデータがない場合、AIがパターンを識別し、タスクを正確に自動化することが困難になります。構造化されたコンテンツは、予測可能なモジュール形式で情報を表現するため、AIはその情報を容易に解釈することができます。そのため、自動化、コンテンツの効率的な再利用、およびパーソナライズされた体験を実現できるのです。

たとえば、グローバルな製造企業では、製品のモデル名、地域、業界規制などのメタデータを含む構造化されたコンテンツにより、AIは単一の信頼できる情報源から、さまざまなターゲット市場向けにカスタマイズされた技術文書を生成することができます。これにより、正確で関連性が高く、コンプライアンスに準拠した情報が顧客に確実に提供されることで、コンテンツ管理プロセスが改善し、地域の規制基準の順守を強化します。

医療分野では、AIは、患者の年齢層や健康履歴といった情報で補完された構造化コンテンツを利用して、パーソナライズされた医療アドバイスを提供することが可能です。このようにAIは、厳格な規制要件を順守しながら、より高度な精度とパーソナライズを実現した、動的にカスタマイズされたレコメンデーションを生成することができます。

再利用とモジュール化で自動化をレベルアップ

構造化コンテンツの最も強力な特長の一つは、コンテンツの再利用とモジュール化を通じて自動化を推進する能力です。コンテンツが再利用可能な小さなモジュールに分割されていれば、AIはこれらのパーツをさまざまなプラットフォームやタッチポイントに迅速に展開して再利用できるため、手作業の労力を大幅に削減できます。

たとえば、製品機能の変更が発生した場合、複数の文書を完全に手動で更新する代わりに、AIは構造化コンテンツを使用して変更に影響を受ける関連セクションのみを自動的に更新できます。これにより、すべての出力における正確性と一貫性が向上します。さらに、AIはコンテンツ内の依存関係や関連性を特定することで、変更が必要な箇所を予測することができます。

構造化コンテンツは、ローカライゼーションや翻訳の作業も簡素化します。コンテンツモジュールを再利用することで、企業は資料を最初から作成し直すことなく、新しい地域や言語にコンテンツを迅速に適応させることができます。これにより、時間を節約できるだけでなく、すべての翻訳出力で一貫性も確保されます。

Grundfosは、モジュール化されたコンテンツと再利用を活用することで作業の冗長性を削減し、webコンテンツの市場投入までの時間を大幅に短縮しました。これにより、ライターは現在、高品質なコンテンツの作成に集中できています。結果として75万件を超える再利用可能なコンテンツトピックから派生したさまざまなドキュメントがチャネル横断で展開され、すべてが最新のものとして維持されています。この効率化されたアプローチにより、更新時の翻訳時間が7週間から1時間未満に短縮され、グローバルドキュメントチームの効率が大幅に向上しました。

コンテンツの再利用とモジュール化がコンテンツ管理を効率化することをご説明しましたが、コンテンツにメタデータを追加すると、AIが真の力を発揮します。これにより、AIは文脈を理解し、より正確でパーソナライズされた結果を提供できるのです。

AIの精度向上の鍵はメタデータ

メタデータは、AIを活用したコンテンツシステムを真にインテリジェントにするために不可欠なものです。コンテンツにメタデータ（データそのものに関する情報）をタグ付けすることで、AIは各コンテンツの文脈、関係性、意図した用途を理解できます。これにより、AIはより正確でパーソナライズされた結果を提供できます。

ネットワークルーターのインストールガイドを例に考えてみましょう。あるコンテンツをいくつかのセクションに分割し、それぞれにメタデータとして以下のような異なる対象ユーザータイプをタグ付けすることができます。

• インストール担当者向け：ケーブル接続やネットワーク接続の確認など、物理的な設定に関連したコンテンツには、このようなメタデータタグを付けます。

• ネットワーク管理者向け：セキュリティプロトコルやネットワーク構成など、より高度なトピックが含まれるコンテンツには、管理者向けであることをタグ付けします。

このようにメタデータを活用することで、AIは適切なコンテンツを適切なユーザーに表示し、複雑さを軽減し、全体的な体験を向上させます。また、コンテンツの検索性を高め、ユーザーが膨大なドキュメントライブラリからでも必要な情報を迅速に探せるようにします。

Palo Alto Networks（英語）は、構造化コンテンツとAI駆動のワークフローを採用し、技術文書の検索性と一貫性を向上させました。メタデータを組み込むことで、AIがコンテンツを効率的に整理し、ユーザーが関連情報を簡単に見つけられるようになりました。この切り替えはSEOにも貢献し、webトラフィックの増加と関連コンテンツの認知につながり、コンテンツの更新を迅速化しました。その結果、AIによってコンテンツの再利用が容易になり、ドキュメントワークフロー全体が効率化され、手作業が大幅に削減されました。

パーソナライズされたコンテンツをチャネル横断で配信

顧客がますます多くのチャネルでコンテンツとやり取りするようになったため、一貫性のあるパーソナライズされたユーザー体験を提供することがこれまで以上に重要になっています。構造化コンテンツを使用すると、AIはユーザーの嗜好、行動、使用しているプラットフォームに基づいてコンテンツを動的に適応させ、一貫性のあるユーザー体験を担保することができます。

例えば、企業は基本の製品情報を構造化された単一の説明文としてパッケージ化したうえで、webサイト、モバイルアプリ、チャットボットなど、異なるチャネルに向けて動的に再フォーマットして展開することができます。AIは、ユーザーがモバイルデバイスで閲覧しているか、音声アシスタント経由でインタラクションしているか、オンラインマニュアルを読んでいるかなど、ユーザーの特定のニーズに応じて、コンテンツのトーン、長さ、構造を適応させながら、すべてのチャネルでコンテンツの一貫性を保証します。

KONE（英語ケーススタディ）は、Adobe Experience Manager Guidesを使用し、webサイト、モバイルアプリ、音声アシスタントを横断して一貫性を保ちながら、パーソナライズされた技術文書を提供しています。構造化コンテンツを活用することで、同社はさまざまなプラットフォームに合わせて製品説明を動的に再フォーマットし、適応させることができています。ユーザーの嗜好や行動に基づいてコンテンツをパーソナライズし、タッチポイントを横断して一貫した体験を提供しながら、効率とカスタマイズを強化しているのです。

AI対応型コンテンツパイプラインの構築

AI対応型のコンテンツパイプラインを構築するには、まず構造化されたコンテンツ戦略を実施する必要があります。これは、コンテンツを再利用可能なモジュールに分解し、AI処理を想定したメタデータで強化することを含みます。コンテンツがより構造化され整理されているほど、AIはワークフローの自動化、検索性の向上、パーソナライズされた体験を効果的に提供できます。

適切なツールへの投資も不可欠です。例えば、この記事でご紹介した企業は、企業が構造化されたコンテンツを大規模に管理、配信するための堅牢なプラットフォームを必要としていました。そして、Adobe SenseiのAI機能を搭載したAdobe Experience Manager Guidesを使用することで、コンテンツのタグ付けを自動化し、コンテンツの再利用を効率化し、パーソナライゼーションを大規模に強化できるようになりました。

企業が成長と規模拡大を続ける中、AIは、コンテンツ内に埋もれている特定のパターンや傾向の特定にも役立ちます。

• コンテンツの再利用とモジュール化の最適化：AIは、さまざまなプラットフォームやドキュメントの使用パターンを分析し、頻繁に再利用されるコンテンツや十分に活用されていないコンテンツを特定します。このインサイトにより、企業はモジュール化されたコンテンツの戦略を洗練させ、価値の高いコンテンツを効果的に活用する一方で冗長なコンテンツの作成を最小限に抑えることができ、効率向上と手作業の削減につながります。

• より深いメタデータインサイトによるパーソナライゼーションの高度化：デジタルチャネルにおけるユーザーのインタラクションを分析することで、AIは、潜在しているオーディエンスの行動や嗜好の微妙なパターンを検出することができます。これにより、企業はコンテンツを個々のユーザーにより正確にカスタマイズし、コンテンツのパーソナライゼーション戦略を強化することができます。ユーザーニーズに関連性が高く、整合性のあるインタラクションの提供が可能になり、エンゲージメントが向上し、ブランドロイヤルティが育まれます。

• 翻訳およびローカライゼーションプロセスの効率化：AIは、コンテンツがさまざまな言語や地域に合わせてどのように利用されているかのパターンを発見し、繰り返し発生する翻訳ニーズや一般的なローカライゼーションの課題を特定することができます。これらのインサイトは、企業が翻訳ワークフローを最適化し、作業の冗長性を削減し、ローカライズされたコンテンツの市場投入までの時間を短縮し、グローバル市場全体でブランドメッセージの一貫性を維持するのに役立ちます。

売上（トップライン）と利益（ボトムライン）への影響

この記事では主に企業、コンテンツチーム、顧客へのメリットを考察してきましたが、コンテンツパイプラインにおけるAIを推進する要因としては、企業の売上と利益双方へのメリットも無視できません。

• 売上増加：パーソナライズされた関連性の高いコンテンツは、顧客とのエンゲージメントを深め、コンバージョン率の向上、顧客離反率の低下、クロスセルやアップセルの機会創出につながります。ユーザーによりターゲットを絞ったコンテンツを届けることで、購入やブランドへのロイヤルティが向上し、売上成長にプラスの影響を与えます。

• オペレーション効率とコスト削減：AIを活用したワークフローは、コンテンツの作成、更新、翻訳に必要な時間を短縮し、その成果を迅速に市場に投入できます。コンテンツの更新、翻訳、モジュール化のプロセスを自動化することで、企業は手作業、重複、人的ミスに関連するオペレーションコストを削減できます。

つまり、AI駆動のコンテンツ戦略を採用することで、企業は顧客対応と業務効率の両方を向上させ、収益の拡大と業務経費の削減を同時に実現することができます。この2つのメリットにより、企業は持続的な成長と収益性の向上を図ることができます。

AIと構造化コンテンツ戦略による将来対応型のコンテンツ

AIコンテンツパイプラインの構築には、最新テクノロジーを導入するだけではありません。将来にあわせてコンテンツを運用させ、ビジネスのあらゆる側面を改善できるということです。構造化コンテンツと、Adobe Experience Manager GuidesなどのAI搭載ツールを組み合わせると、プロセスの自動化、パーソナライゼーションの強化はもとより、プラットフォーム横断型へとコンテンツ配信を拡張するための基盤も提供します。構造化コンテンツ戦略を今すぐ導入することで、企業は、急速に進化する市場で競争力と効率を維持することができ、加えて明日のAI駆動型の環境における要求に対応するための準備を整えることができるのです。

サイバル バッタチャルジー（Saibal Bhattacharjee）は、アドビのデジタル広告、ラーニング＆パブリッシング事業部門のプロダクトマーケティングディレクターです。サイバルはアドビに14年以上勤務しており、現在はAdobe Experience Manager Guides、Pass、FrameMaker、RoboHelpなどの多様な製品ポートフォリオのGTMおよびビジネス戦略を担当しています。彼は、コルカタのジャダプール大学で工学学士号、デリーの経営学部で経営学修士号を取得しています。

この記事は2024年11月18日（米国時間）に公開されたBuilding the AI content pipeline — why structured content is the key to automation and personalizationの抄訳です。