スポーツチームとAI：真の成果と真の課題

今回は、Sports Innovation Lab（SIL）の最高コマーシャル責任者（CCM）兼社長であるJennifer Pelino氏に、AIが競争の激しいスポーツ業界にもたらす変革について伺いました。このQ&Aでは、JenniferがAI導入の現状、主なトレンド、課題、スポーツ組織がAIを活用したソリューションとサードパーティデータによって実現している具体的なビジネスメリットについてのインサイトを共有します。 

Q：Sports Innovation Labについて、またスポーツ業界におけるデータとAIのイニシアチブをリードする役割について教えていただけますか。

A：Sports Innovation Labは、最新のファン行動への深い理解を通じてブランド、プロパティ、メディアプラットフォームの成長を促進する、ファンインテリジェンスとデータの主要企業です。私はCCO兼社長として、商業および事業戦略を主導しています。特に、データ、アナリティクス、オーディエンスのソリューションが、よりスマートなスポンサーシップ、メディアバイイング、ファンエンゲージメントを促進する仕組みに焦点を当てています。私の役割は、専有データソリューションをスケーリングし、Snowflakeを含めた戦略的パートナーシップを構築して、スポーツとエンターテイメントのエコシステム全体でこれらのインサイトを実践できるようにすることにあります。

Q：御社の見解では、AIはスポーツ業界にどのような変革をもたらしていますか？スポーツ業界が近い将来に積極的に実装または計画している、AIの優先ユースケースは何ですか？

A：AIは、スポーツ組織とファンとのインタラクション、メディアパフォーマンスの最適化、ROIの測定の方法を変えています。今日の最優先事項には、ファンエンゲージメントの予測、動的なスポンサー評価、メディアターゲティングなどがあります。また、コンテンツのパーソナライゼーションや運用分析のためのAIへの関心も高まっています。AIは、断片化したファンデータを、ビジネス成果に直接影響する正確なインサイトに変換するように支援します。

Q：スポーツ業界におけるAI導入の現状をどのように特徴づけていますか。また、今後1～2年のうちにどのような主要なトレンドが現れると予想していますか。

A：この業界は、有意義なAI導入の初期段階にあります。多くの実験が行われていますが、AIを大規模に統合している組織はほとんどありません。今後1～2年のうちに、AIを活用したファンセグメンテーション、コンテンツ作成とパーソナライゼーション、予測的で最適化されたメディアプランニングが成長すると予測しています。ブランドやチームは、独自のファーストパーティデータとSports Innovation Labのようなデータを相互運用できるため、Snowflakeのようなクラウドプラットフォームとのパートナーシップは、この次のフェーズを実現する鍵となります。

Q：スポーツ組織がAIソリューションを実装しようとするときに直面する主な課題と、その克服策を教えてください。

A：最大のハードルは、データの断片化、社内機能の制約、レガシーシステムにあります。多くのスポーツ組織は、スケーラブルなAIに必要なデータインフラストラクチャやクリーンで相互運用可能なデータセットを持っていません。この課題を克服するためには、強力なデータガバナンス、クラウドベースの統合（Snowflakeなど）、ターンキーツールとエンリッチされたデータを通じてAI実装を簡素化できる信頼できるパートナーが必要です。

Q：SILは現在、ソリューションでAIをどのように利用していますか。また、Snowflake Cortex AIを使用していますか。

A：AIを使用して、Fluid Fan Graph™を強化しています。このモデルは、受動的に収集された数百万件の決定論的な購入、参加、閲覧の行動によって行動予測を強化し、Fluid Fan™コミュニティを開発しています。Snowflake Cortex AIは、スケーラブルなMLワークフローをSnowflakeエコシステム内で直接実現することで、インサイトを得るまでの時間を短縮します。これにより、ファンのインサイトをより迅速に運用化し、ブランドや代理店のワークフローに直接提供できるようになりました。

Q：スポーツ組織が、御社のソリューションとSnowflakeを通じてAIをどのように活用し、大きなビジネス成果を達成したかについて、具体的な例やケーススタディを教えていただけますか。

最初に思い浮かぶケーススタディとしては、業界をリードする自動車レース組織が使用しているTaking Pole Positionがあります。  

Taking Pole Positionの詳細

• Sports Innovation LabのSports Data Cloudは、Snowflakeを活用して、チーム、リーグ、会場、ブランド、加盟店、パブリッシャーの数十億ものトランザクションデータの個人レコードを統合します。独自のFluid Fan Graph™オントロジーを通じて、スポーツ、メディア、商業、エンターテイメントにまたがるダイナミックなファンコミュニティをマッピングします。

• また、Snowflakeのほぼリアルタイムのスケーラブルなインフラストラクチャを活用し、Cortex AIを使用して5億件以上のレコードにわたって複数のAI/MLモデルを実行するほか、Snowparkを使用してコストとパフォーマンスを最適化しながら、1分間に2億行の推論速度を達成しています。

• NASCARのような顧客は、Snowflakeマーケットプレイスを通じてこのインテリジェンスを活用し、ファンの費用と行動を把握することで、新たなスポンサーシップの機会の発見、チケット販売の促進、ファンの獲得の促進を実現しています。

• SILは、Fluid Fan Graph™とSnowflakeの相互運用可能なコネクテッドエコシステムを組み合わせることで、オーディエンスインテリジェンスを再定義しています。質の高い消費者データ、高度なデータサイエンス、対処可能な需要を融合することで、ファンの行動を予測して活性化し、最終的に新たな収益とより深いエンゲージメントを引き出します。

Q：AIはファン体験の強化にどのように活用されていますか。また、AIによってファンエンゲージメントを向上させるための将来的な可能性について教えていただけますか。

A：AIにより、組織はハイパーパーソナライズされたコンテンツ、プロモーション、体験を提供できます。よりスマートなイベントレコメンデーション、ターゲットを絞ったメッセージング、予測オファーを実現します。将来的に、AIはバーチャルであってもスタジアムであっても、ファンジャーニーのリアルタイムのカスタマイズを可能にし、あらゆるインタラクションをより有意義で収益化できるようにします。SILのデータセットはその精度の向上に役立ちます。

Q：御社のお客様は、AIを活用したソリューションと専有データセットによって、どのような具体的なビジネスメリットを実現していますか。

A：お客様はキャンペーンROIの改善、インサイトの迅速化、スポンサー計画の効率化を実現し、ブランドスポンサーやチーム/リーグにとっての価値を高めています。たとえば、AIドリブンなファンターゲティングにより、SILのオーディエンスを使用してプログラマチックに設定した考慮事項の範囲内で適切な消費者とつながることで、多くのブランドのメディアの無駄を最大40%削減し、ファンのコンバージョン率を改善しました。SILの専有データは、従来のCRMデータでの限られたデータセットとビューだけでは不可能な機会を特定することで、お客様に優位性をもたらします。

Q：競争が激化するスポーツ市場において、AIの効果的な活用は、組織にとって明確な競争優位性にどうつながるのでしょうか。

A：今日の断片的で急速に変化するスポーツランドスケープにおいて、AIはデータドリブンなリアルタイムの意思決定を可能にすることで、組織に測定可能な優位性をもたらします。複雑なファン行動を解読し、エンゲージメントを大規模にパーソナライゼーションして、メディアとスポンサーのパフォーマンスを迅速かつ正確に最適化できます。Sports Innovation Labでは、適応型ファンジャーニー、動的なメディアターゲティング、リアルタイムのスポンサー評価を通じてAIの運用化に注力しています。これにより、権利者やブランドは後れを取らないようになります。

Q：AIにおけるサードパーティデータの役割とは何ですか。スポーツ分析にとって、その重要性はどの程度ですか。

A：サードパーティデータは、特に匿名のファンやカジュアルなファンの理解において、ファーストパーティソースが残したギャップを埋めるために重要な役割を果たします。Sports Innovation Labのファンデータセットは、基本的なデモグラフィックの範囲を超えて、スポーツエコシステムのロングテール全体にわたって深く豊かな行動シグナルを捕捉します。多くの場合、従来のソースでは、このような範囲にまでリーチできません。これらのデータセットは、硬直的な分類ではなく、微妙な行動パターンに基づいてファンを分類するオントロジー手法を強化します。これにより、価値の高いピックルボールファン、ビッグイベントのサッカー観戦者、たとえば野球やホッケーの少年スポーツの保護者などを特定できます。こうしたインサイトを統合することで、ブランドは実際のファン需要に基づいて次のNBAシーズンに適したストリーミングパッケージをカスタマイズするなど、より賢明な意思決定を行えるようになります。AIは、こうしたインサイトの規模と複雑さを解放するために不可欠であり、以前は不可能だったパーソナライズされた影響力の高い戦略を可能にします。

Q：SnowflakeマーケットプレイスでのSILの専有データリスティングについて教えてください。お客様にどのような競争優位性をもたらしますか。

A：Snowflakeのリスティングは、行動シグナルと商業的インテントスコアを含む、事前クラスター済みの高品質なファンデータを提供し、すぐにアクティベートできます。ユニークなのは、スポーツとエンターテイメントに特化したインサイトと、リアルタイムですぐに使えるデータの組み合わせです。顧客は、自社の環境にデータを落としてすぐにプランニングやターゲティングを開始できます。また、顧客のニーズと粒度に基づいてプライベートリスティングを作成することも可能です。Sports Innovation LabのデータはすでにSnowflakeに保存されているため、ほぼリアルタイムでカスタマイズされたリクエストを提供できます。

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