Instagram④ Lim 人工知能＋システム編（殴り書き！）
オンラインスクール
MUPカレッジで学んだことを、
ブログでアウトプットしていきます。
今回は、
(株)Lim人工知能システム
についてです。
目次：
①AMSシステムとは？
②ターゲットは6つ！
③人工知能の比較対象
④カフェオーナーになって実践してみた。
いい商品 いいサービスを
持っているのに、人の集め方が分からない。
インスタグラム始めたけど、
全然フォロワーが伸びない。
簡単に集客できるシステムが
あったらいいなー。
ホットペッパー高いんだよなー
金額とか手間の掛からない。
なんかないかなー
そこのよくばりさん( *´艸｀)！
そんな人の為に、
簡単に集客が出来るシステムが…
㈱LIM
全世界で１３０００クライアントの実績(2020.4)
AMSシステム
MUPカレッジ校長
竹花貴騎さん（lim)が開発した、
人工知能システムです！
今回はこのシステムについて
アウトプットしていきます。
①AMSシステムとは
世の中、色々なマーケティングがあります。
ですが…マーケットの欠点は、
ターゲットが出来ないことにあります。
どゆこと？
例えば…
広告やチラシをポスティングをするのに、
男性の家だけ配るのは無理です。
女性に見られる広告看板を出すのに、
女性だけに見られるのも無理ですよね。
ターゲットが出来ないから、
結局は手間とコストがかさんで、
不効率なマーケティングになるわけです。
そこで、LIMはターゲットを
絞りこむことに専念しました。
それが…
AMSシステム。
開発にあたって、
専念したのがデータの収集です。
皆さん知ってますか？
SNSはデータの宝庫なんです。
例えば、皆さんが、誰と会う
どんな業種のアカウント見てる。
どんな業種に興味があるのか
なんと、年収までわかってしまう。
えー(O_O)
色んな情報が溢れているわけです。
それが、SNSから取れるデータになります。
次にWEBから取れるデータもあります。
WEBから取れるデータが何かというと、
実際の位置情報だったりとか、
あとはWEBの閲覧履歴・興味の履歴
だったりとか…etc
色んな情報がクッキー（WEBの入館証)
なんかで取れるわけです。
今まで、SNSから取れるデータと、
WEBから取れるデータは区別され、
分けて置かれていました。
ただ、これをLIMは一緒にする事で、
莫大なデータを一つにした訳です。
で、このデータを使って、
特定の人にターゲットをSNS上で
出来るようにしてしまった。
これがLIMのスゴイところです！
LIMはデータを、
沢山持っている会社ではあります。
が！LIMはデータ会社ではありません。
このデータを使って
どのように集客するか
それがこのAMSシステムです。
インスタの集客システムになってます。
このデータを使って
ターゲットを絞り込むことが出来ます。
ああ恐ろしい(^_^;)…。
②ターゲットは6つ！
システムのターゲットは大きく分けて6種類！
例：渋谷カフェ
・性別
男性なのか 女性なのか
・エリア
渋谷にあるお店を、北海道の人に告知するのは意味がない。外国人もね。
渋谷にいる人にターゲットする。
・頻度
たとえば、渋谷に1ヵ月 8回以上来ている人。
働いている人。住んでいる人。
・年代
10代なのか 20代なのか
・コミュニティ
強豪ターゲットとも呼ばれています。
アディダスの社長であれば、
ナイキのファンを奪いたいですよね。
ナイキのアカウントをフォローしている、
何十万人、何百万人の人って
同じスポーツ系が好きな人ですよね。
そこに回り込んで、
そのフォロワーをターゲットする。
これがコミュニティターゲットです。
・興味
例：保育園の運動会
皆さんがママで、保育園の運動会で
子供の写真を撮りますよね。
その時に今日は、
子どもの保育園運動会楽しかったー♪
インスタに投稿するとします。
そのとき、ハッシュタグだけじゃなくて、
投稿のキーワードを全部、
AMSがクローリング（ネット巡回プログラム)
してくれる。取得してくれるわけです！
で、そのときハッシュタグが…
#保育園 #運動会 だと
お♪ クローリング！
＃こども=ママ
だなと(^ ^)
＃ママ のカテゴリーに
自動でターゲットされるという訳です。
こういう風に色々なデータを活用して、
そのデータを取得して，ターゲットに生かす事で
細かいターゲット設定が出来るわけです。
ただ、このターゲット設定は
いきなり出来るわけではありません。
皆さんの投稿と
マッチしているとかに、偏ってきます。
③人工知能の反応率
例えば皆さんが、
ファッションブランドの
社長だったとしましょう。
で ファッション好きの人に
ターゲットしたいっていうと、
皆さんは、
＃ファッション
に対してターゲットしたいと思うはずです。
ただLIMの人工知能は
＃ファッション８０％ ＃比較対象２０％
と比較対象を作るようになってます。
この比較対象とは何か？
この比較をするために、
反応率を見るわけです。
反応率？
例えば…
＃ファッションの人に対して、
ターゲットしてアクションをしました。
そのアクションをした結果、
何人から帰ってきたか。
残りの２０%は逆に、
＃ファッション
に紐付いてる違うキーワード
例えば…
＃OOTD（outfit of the day 服装）といった
キーワードにターゲットします。
じゃあそこからは、
何％の反応率があるのか。
例えばこっちの２０％が多いほど
こっちの比率を自動で変えていくわけです。
だから、皆さんが指定したものに
１００％ になるとは限りません。
が！時間を掛けて、
どん！どん！どん！どん！
最適化していきます。
というのが人工知能AMS
学習の1つのポイントです！
昔であれば、他社の
自動でアクションシステムていうのは、
ターゲットが絞れないうえに、
自分で設定しないといけなかった訳です。
だから ＃ファッションて、
一ヶ月やってもダメで、
ちょっと違うなーって、
で自分でまたターゲットを変えて、
また1ヵ月やって(*_*;
はー
PDCA（生産性の意）がものすごく遅かった。
でも…これを自動化することによって
何も手間が無くなってしまう。
ぼくみたいな素人でも
出来るようになるって話です。
AMSシステムすごい！
④カフェオーナーになって実践してみた。
では前述で説明した、6つのターゲットに対し、
AMS様が、ど―いったシステムなのかを
具体的に説明していきます。
じゃあまず自分が
渋谷にあるオシャレなカフェの
オーナーだっとしましょう！
まず第1に渋谷にいる人
良く来る人にターゲットします。
そうすると…
渋谷に月2回以上来る人は１３２万人です。
ザックリです。
次に…おしゃれなカフェだから、
18-35歳くらいの女性かなーて絞ると
18歳から35歳女性：72万人
くらいになりますね！
で！よくカフェに行く人は、
＃カフェ会 ＃女子会 ＃カフェ巡り
こういう人に対してターゲットをしたいときに
上記のキーワードで調べてきますよね！？
そうすると
ざっと15万人くらいに絞れます！
で、この15万人に対して
フォローやいいねを送っていくわけです。
知らない人から、いいねやフォローを頂くと、
少なからず、相手のアカウントを
チェックしたりしますよね。
そーやってファンをどんどん獲得できる。
自分のフォロワーに獲得していく。
このシステムの一番の特徴です。
AMSシステムの説明は
まだまだ語り切りませんが、
今回は以上になります（疲れたので）。
ちなみに、このシステムを
提供できるのは、全世界で㈱LIMだけです！
以上になります。
ご清聴ありがとうございます🙇🏼♂️
