AI-DrivenにTAMを算出

TAMの算出にAIや機械学習を活用する方法

AIや機械学習を活用したTAM計算は、収集したデータの質、適切なモデル選定、示唆に富んだ分析手法といった専門知識が必要になります。最適な結果を得るために、以下それぞれのプロセスにおいて高度なデータ活用技術を有していることが重要となります。

１.ターゲット市場の定義

「業種」「売上高」「従業員規模」「所在地」など、ターゲット像の要素となる情報をパラメータとして明確に定義し、TAMの計算対象を絞り込みます。

２.データ収集

市場調査レポート、業界データベース、公開情報といったソースから関連データを収集し、自社の顧客データや競合関連情報と紐付けてTAM算出の基礎とします。

３.データクレンジング

市場調査レポート、業界データベース、公開情報といったソースから関連データを収集し、自社の顧客データや競合関連情報と紐付けてTAM算出の基礎とします。

４.機械学習モデルの開発

利用可能なデータに基づいてターゲット市場のセグメント特性と過去のデータを抽出・分析し、TAMを推定する予測モデルを構築します。

５.モデルトレーニングと検証

データセットの中からトレーニングデータを作成してモデルを訓練し、検証用データを用いてその性能を評価します。
必要に応じてモデルを調整し、その精度と予測力を向上させます。

６.開発したモデルの適用

新しいデータや未知のデータに対して予測を行うためにモデルを使用します。
市場変数、顧客属性、経済指標、競合シェアといった関連データをモデルに投入し、TAMを算出します。

７.ポテンシャルをスコア化

TAMを推定するだけでは、セグメント毎の成長率やトレンドを考慮した将来性は判定できません。機械学習を活用して、市場の成長率や関連要因を予測し、それに基づいてマーケットのポテンシャルを評価します。

TAMの算出にAIを活用するメリット

AIや機械学習の力を利用してTAMを算出することは、以下の理由で価値ある手法となり得ます。

省力化

AIや機械学習の活用は、時間がかかる作業や繰り返しが発生する作業の自動化という点において最も効力を発揮します。データの収集や整理、集まったデータをもとにしたパターン化と予測は繰り返し行われる必要があり、これらの作業にかかる時間を節約することで意思決定や戦略立案により多くの時間を割くことができます。

透明性

AIや機械学習を活用したデータ処理は、企業内の透明性を向上させる有効な手段です。データを中立的かつ自動的に処理し、分析することで、自社内の情報からわかる洞察をより客観的に可視化させることができます。
これにより、経営者や関係者は意思決定をより根拠に基づいて行うことができるだけでなく、データ処理の自動化により、人的エラーのリスクを低減することができます。

即時性

TAMの算出結果は営業戦略やマーケティングといったビジネス全般の計画立案に活用します。絶えず変化している市場の動向に適応できるような内容でなければ、算出に費やした時間を浪費する結果になります。
AIや機械学習を活用することでより早くTAMが算出され、迅速かつ効率的な情報の把握と共有が可能となるため、市場変化にもいち早く対応することができます。

更新性

機械学習によるTAMの推定を繰り返し行うことで、モデルの精度と適応性は向上します。機械学習アルゴリズムは、データから学習し自己改善する能力を持っているため、時間の経過とともにモデルの監視性能も向上します。 また、学習済みのモデルにフィードバックや新しいデータを追加して再学習させることで、より予測精度の高いモデルを構築することができます。

まとめ

TAMの算出においてAIを活用することで工数を削減することが出来、より精度の高い結果を出すことが出来ます。

この記事では、TAM算出を効率的に行う3種類のツールをご紹介しました。自社のニーズや課題感に合わせてツールを選定することが重要です。

ツール選定の基準にするためにも、まずはユーソナーが独自で構築する全国820万拠点を網羅した企業データベース「LBC」を活用した「TAM算出シュミレーター」で自社のTAMを算出してみましょう。