AI-DrivenにTAMを算出

AIを活用した効率的なTAM算出の方法とは

ビジネスの成長にはTAM(獲得可能な最大市場規模)を可視化し、正確に算定することが重要です。
潜在的な顧客基盤の大きさや成長性を把握し、現実的な目標を設定することで、製品やサービスの開発方針、価格設定や販売方法、マーケティングや流通といった企業活動の意思決定を戦略的に行うことができます。
TAMについてのより細かい説明はこちらの記事をご参照ください。

十分な情報に基づいた意思決定を行うには、様々なデータを集めて整理し、経済状況や世界情勢を考慮しつつ、様々な指標を定義し、顧客と自社の適合性を評価することになります。
これは非常に多くの時間を要する作業のため、多くの企業ではAI内蔵型の調査・分析ツールを使用しています。
この記事ではTAM算出を支援するAI活用の方法と、具体的なサービスをご紹介します。

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
データセットを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、検証用データを持ち手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

透明性

即時性

更新性

AI活用型TAM算出サービスの例

AIや機械学習を活用してTAMを算出することは、様々な観点から市場分析を行いたい大企業にも、スピード感を重視した戦略立案を行いたいスタートアップ企業にも、非常に有益な手法です。
適切な計画、資源配分、戦略転換を行うことで、変化の激しい時代の中で市場シェアを拡大させ、ビジネスを成長させることができます。
より適切なサービスを利用することで、より短期間で、予算内で目標を達成することができます。
AIを活用したTAMの算定ができる国内外のサービスを3つ紹介します。