Podcast Season 6 Episode #260
今日は：2026年 1月 20日です
葬儀業界の「人」とAI（愛）に関して、マーケティングをどうするかがテーマです。
まず人は怠惰な生き物である。面倒くさがり屋です。
それは「脳」がそうだからです。
人間の脳はできるだけ効率を良くしようと働くのです。
なぜ数秒で「OK」や「りょ」（了解の意味）をチャットで送ることができるのに、わざわざメールで「拝啓 季節の候、この度はナニナニ」などの長ったらしい文書を書いて返事をせねばならないのか疑問に思う人も少なくないでしょう。
それは日本の社交辞令だといったら終わってしまいますが、ビジネス展開でこれが日本の足かせであり、35年間政策の失敗もある中、ビジネスが進まなかった理由でもあります。
仕事に対して初対面の方にはどうであろうか？
人間関係が大きく関係する。
初対面なのか、数回会った相手なのか、毎日顔合わせするのか、上下関係がどうなのか。
とくに日本、韓国、中国などはそうであろう。
日本の文化は相手を敬いながらきちんと対応しないといけない。
メールでも、英語圏の人たちが使う「Hi Yuusuke!」なんて軽々しく使えない。
アメリカ人みたいに勝つことが正義だと思って、毎日何十通もメールを送って情報の洪水化で相手を圧倒させてくる。
実際、これをドイツでやったら即行で警察に通報される。
これは国民の気質というものであります。
そこを逆手に取ってマーケティングをすることが重要です。
通報されるレベルになるか、通報されるか、ブロックされるか、ただ自動的にゴミ箱へいくのか、見極めが非常に重要です。
こんにちは、今のところ、日本でたった一人の葬儀・葬送ビジネス及びマーケティング ポッドキャスター
有限会社ワイイーワイの和田でございます。
死に方改革® 研究者 及び 旅のデザイナー® 、あの世への旅です。
今日のお話は：エジソンですら6000通りを探して3000件の理論を生み出した。
では、行ってみようか！
もしかしたら日本人は世界一商売相手が面倒くさい国民かも知れません。
スタートは遅く、ずっと検討をしています。
さっさとまとめてGOかNOを出せよと。
即決できない会議は海外では、時間の無駄だと考えるビジネスマンは少なくありません。
会議は決議のためにあるからです。
検討時間だけ過ぎて、下っ端はデスマーチに追い込まれます。
昔、トヨタが米国でプリウスの暴走問題のことで会議に大勢を送って最後に「本社に持ち帰ります」といってバッシングを食らった時代がありました。
結論を出すために来たのではないのか？と欧米人は考えていたところ、戻って判断する行為は納得いかなかったのです。
それだけ慎重に進めるというのは表向きですが、実際、誰も責任を取らなくて済む仕組みを作り上げる大企業病の体質でした。
ここで求められるのは「ホリスティック」と「ヒューリスティック」の見方です。
ナニナニ、ホリとヒューリ？
何じゃ、そりゃ！？ぐりとぐらか？（子供の童話です）
と思われる方が多いかと思います。
まずは「ホリスティック」ですがギリシャ語が語源です。
マーケットを知るには「全体像」というのを知る必要があります。
よく医学や診療所で心と体のバランスで使われる用語です。
「ホールセールのホール（Whole）、ヘルス（Health）」の語源です。
マーケットの全体像を見る必要があります。
そして、ターゲットを絞ることが重要。
マーケティングの基礎は、「誰に」「何を」「どうやって」が順番です。
さて、次の「ヒューリスティック」というのはドイツ語からくる「経験則」「発見法」という意味です。
経験値から得るアルゴリズムです。
これが常に正しいとは言えないので注意が必要。
間違った理論だが、経験則によって正しい結果を得られたという内容は人類の歴史に多々あります。
これについては昨年12月2日のエピソード252番で紹介しています。
「間違った理由で正しい結果を得た供養産業」の内容ですので、どうかまたお聞き直しください。
ヒューリスティック処理に関しては、よくパソコンでのウィルスやマルウェアの発見で使われています。
つまり「怪しい」動作をしていそうなアプリやデータを発見するのに使われます。迷惑メールも同様で、ヒューリスティック・スキャンというのを行い、パターンマッチングにより経験を蓄積したデータベースを活用して怪しいものは排除する方法です。
100%発見できないので、必ず偽陰性と偽陽性が発生します。
これは機械学習にて「教師ある学習」、つまりデータセットと答えがある学習方法と、
「教師なし学習」、つまりデータセットのみで回答をを得るのと、
「強化学習」は正解がないが報酬とフィードバックで成り立つものの学習方法にて結論出す方法が存在します。
さて、これが電球を発明したエジソンと葬儀のマーケティングとどう関係するのか。
エジソンは電球のフィラメントを発見するまで約6000個くらいの素材を試しました。そこでわかったことは3000にも及ぶ理論値です。
これがまさしくヒューリスティックなアプローチです。
お葬式のマーケティングもある意味、機械学習にて可能な時代になってきました。
「ホリスティック」「ヒューリスティック」「エジソンの試行錯誤」の概念を、日本の葬儀社が「敵対的生成ネットワーク（Generative Adversarial Network）」の形でマーケティングに活用する方法について考察します。
GANの仕組みをマーケティングの文脈に置き換えることで、文化的な機微と慎重な意思決定を特徴とする日本の市場において、効率的かつ効果的な試行錯誤を実現できます。
日本の葬儀マーケティングにおけるGAN（敵対的生成ネットワーク）の活用
GANは「ジェネレーター（生成器）」と「ディスクリミネーター（識別器）」の2つのネットワークが互いに競い合い、学習することで、より本物に近いデータを生成する機械学習モデルです。
贋作を作るときに似ていて、本物との差を縮めてレベルアップするのと一緒です。しかしながら、G・A・Nのガンはその贋作のガンではありません。
これを葬儀マーケティングに応用することで、ここでお伝えしている日本の市場特有の課題（慎重さ、人間関係の複雑さ、社交辞令の重視）を乗り越えるための、「文化に根ざした最適なコミュニケーション」の発見が可能になります。
1. ジェネレーター（生成器）：ヒューリスティックな「試行錯誤」（エジソンの6,000回のテスト）
役割： 多様なマーケティング戦略やコミュニケーション案を生成します。
これはエジソンが電球のフィラメントを見つけるために試した6,000通りの「素材」やアイデアに相当します。
6000個を作る必要はないが、データに基づいてSNSを通じてさまざまなA/Bテストを繰り返すことが容易な時代です。
しかもその表現やモデルを生成AIを活用して作り出すことも可能です。
| 生成する「素材」の例 | ヒューリスティックな試行錯誤の内容 |
| サービス設計 | 従来の葬儀プランから、小規模家族葬、オンライン供養、エンディングノート作成サポートなど、多様なサービスモデル。 |
| 広告コピー | 感情に訴えかける表現、機能性を強調する表現、価格を明示する表現、文化的な慣習を重視する表現など。 |
| メール文面 | 丁寧語・謙譲語のレベル、メールの頻度、件名の付け方（「拝啓 季節の候」型 vs. 「Hi Yuusuke!」型）など。 |
| ターゲット設定 | 遺された家族へのメッセージ、生前予約を検討する本人へのメッセージ、遠縁の親族へのメッセージなど。 |
2. ディスクリミネーター（識別器）：ホリスティックな「市場の評価」と「経験則」（エジソンの3,000件の理論）
役割： ジェネレーターが生成したマーケティング案が、実際の市場（顧客データや文化規範）においてどれだけ「本物らしい」「適切である」かを評価します。
これは、前述に言及されているマルウェア検出の「ヒューリスティック・スキャン」のように、経験則（蓄積されたデータ）に基づいて「怪しい動作」（通報される、ゴミ箱行きになる、反応がない）を排除する役割を果たします。
| 評価の基準（ホリスティックな市場全体像） | 経験則（ヒューリスティックなデータ） |
| 文化的受容性 | 日本の社交辞令、敬意の払い方、タブーとされる表現、地域特有の慣習に反していないか。 |
| エンゲージメント | 過去の顧客データに基づき、クリック率、開封率、問い合わせ率、予約完了率、離脱率が高いか。 |
| フィードバック | 顧客からのクレーム、問い合わせ内容、Webサイト上での行動パターン（滞在時間、スクロール率）など。 |
| 全体像との適合 | 企業理念、ブランドイメージ、ターゲット層のライフスタイル（ホリスティックな視点）に合致しているか。 |
3. 学習プロセス：最適なマーケティング戦略の発見
- 生成と評価: ジェネレーターが新しいマーケティング案を生成し、ディスクリミネーターがそれを「文化的・市場的に適切か」を評価します。
- フィードバック: ディスクリミネーターは評価結果をジェネレーターにフィードバックし、「これではダメだ」と伝えます（教師なし学習や強化学習の要素）。
- 改善（理論値の構築）: ジェネレーターはフィードバックを受けて、失敗したパターン（エジソンの「上手くいかなかった素材」）を学習し、より適切な、ホリスティックな全体像に適合する案を生成しようと試みます。この過程で、成功に至るための「理論値」（なぜこのメッセージが響くのか、なぜこの価格帯が受け入れられるのか）が蓄積されていきます。
最終的にGANは、慎重で複雑な日本の消費者の心に響き、かつ企業（葬儀社）の目的を達成する、「完璧に近いマーケティング戦略」を継続的に生成・最適化できるようになります。
これは、闇雲な試行錯誤ではなく、エジソンが6,000のテストから3,000の理論を導き出したように、データに基づいた効率的な「発見法」となるのです。
日本の葬儀社がこの機械学習の概念を理解し、実際に活用できるようになるための「括り（まとめ方）」を提示いたします。
1. 総括：日本の市場に「完璧に近い戦略」を見つけるAI
この仕組みは、日本特有の「慎重さ」「社交辞令」「人間関係の複雑さ」という課題を乗り越え、顧客に受け入れられる最適なコミュニケーション（マーケティング戦略）を効率的に見つけ出すためのものです。
- ゴール: 闇雲な試行錯誤（エジソンの6,000回）ではなく、データに基づいた「文化に根ざした発見法」（3,000の理論）により、通報されない、ゴミ箱行きにならない、つまり市場に受け入れられる「完璧に近いマーケティング戦略」を継続的に生成し最適化します。
2. 具体的な役割分担：GANの２つの機能（ホリとヒューリの実践）
「敵対的生成ネットワーク（GAN）」の2つの構成要素を、葬儀社の実務に落とし込みます。
| 構成要素 | 役割（実務への適用） | 概念的根拠 | 具体的な活動例 |
| ジェネレーター (生成器) | 【ヒューリスティックな「試行錯誤」】 多様なマーケティングの「タネ」を大量に生み出す役割。 | エジソンの6,000回のテスト（経験則の蓄積） | 家族葬の価格、SNS広告のキャッチコピー、丁寧語とフランクなメール文面のパターンなど、多様な案の自動生成。 |
| ディスクリミネーター (識別器) | 【ホリスティックな「市場の評価」】 生成されたタネを、日本の文化や市場の全体像に照らして評価し、不適切なものを排除する役割。 | エジソンの3,000件の理論（真偽の識別） | 過去のクレームデータ、地域特有の慣習、Webサイトの離脱率などを基準に、「文化的受容性」や「エンゲージメント」を評価。 |
3. 葬儀社にとっての利点：失敗コストの最小化と効率的な学習
このGANアプローチを採用することで、特に日本の市場において葬儀社が得られるメリットは以下の通りです。
- リスクとコストの最小化:
- GANがシミュレーション空間で「通報されるレベルの失礼な表現」や「無視される広告コピー」を事前に識別し排除するため、実際に市場で試行錯誤する際の失敗コスト（時間、資金、ブランドイメージの低下）を大幅に削減できます。
- 文化的な最適解の発見:
- ホリスティックな全体像（企業理念、地域慣習、顧客のライフスタイル）を評価基準に組み込むことで、単なる効率性だけでなく、日本の社交辞令や敬意の文化に深く根ざした最適なコミュニケーション戦略を効率的に発見できます。
- 迅速な事業改善:
- ジェネレーターとディスクリミネーターが競い合いながら学習することで、市場の変化や顧客の意識の変化に対して、PDCAサイクルを高速で回し、継続的に競争優位性を確立できます。
今回は表を用いたのと内容的にかなり難しいものでしたので、この投稿をお読みください。
ここでお話した内容はデータサイエンティスト、しかもPhDレベルの能力を有する人でないとシステムづくりが達成できない内容です。
こんな難しいことは誰にもできないよということで、Geminiに作らせた補足資料をご用意いたしましたので、ぜひお読みください。
PhDでなくても、普通の人が達成できる内容を補足しました。
だからこそ、このPodcastは「AI活用ポッドキャスト」とタイトルに入れてます。
ポッドキャストでお伝えしたかったのは、GANのシステムそのものを作ることよりも、その「考え方」をマーケティングのプロセスに取り入れることです。
具体例を書き上げましたのでぜひ本文をお読みください。
今回もご清聴ありがとうございました。
以上です。
補足資料：
GANをどのように作ればよいのでしょうか？
敵対的生成ネットワーク（GAN）を構築するためには、主に**「データの準備」、「ネットワークの設計と定義」、そして「学習プロセス」**という3つのステップを踏みます。
ドキュメントで解説されている「ジェネレーター（生成器）」と「ディスクリミネーター（識別器）」の概念を、具体的な実装のステップに落とし込んで説明します。
1. データの準備と問題の定義
概念的根拠: ドキュメント中の「ホリスティックな全体像」と「経験則」（ヒューリスティックなデータ）の設定に相当します。
- 目的の明確化: どのようなデータを生成したいのか（例：日本の文化に根ざした最適な広告コピー、新しいサービスモデルなど）を決定します。
- データセットの収集: 識別器の学習のために、**「本物」**のデータセット（例：過去に成功したマーケティング事例、顧客のエンゲージメントデータ、クレームデータなど）を大量に集め、前処理を行います。
2. ネットワークの設計と定義
GANは、以下の2つの独立したニューラルネットワーク（通常はディープラーニングモデル）で構成されます。
A. ジェネレーター（生成器）の設計
- 役割: ランダムなノイズを入力として受け取り、そこからターゲットとするデータ（例：マーケティング戦略案）を生成します。ドキュメントでいうところの「ヒューリスティックな『試行錯誤』」を行う部分です。
- ネットワーク構造: 一般的に、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やトランスフォーマー構造などが用いられます。
B. ディスクリミネーター（識別器）の設計
- 役割: 入力されたデータが「本物」のデータセットからのものか、ジェネレーターが生成した「偽物」（フェイク）のデータかを識別（分類）します。ドキュメントでは「ホリスティックな『市場の評価』」を行い、「不適切なものを排除する役割」を果たします。
- ネットワーク構造: こちらもCNNなどがよく用いられ、最終的に「本物らしさ」を示す0から1の確率を出力するように設計されます。
C. 損失関数（Loss Function）の設定
- 識別器の損失: 本物を本物、偽物を偽物と正しく識別できるように学習させるための関数を定義します。
- 生成器の損失: 識別器が「偽物」と判断できなくなるほど、本物に近いものを生成できるように学習させるための関数を定義します。この2つのネットワークの損失関数が「敵対的」に働くことが、GANの核となります。
3. 学習プロセス（トレーニングループ）
このステップでは、ジェネレーターとディスクリミネーターを交互に学習させ、競い合わせます。
- ディスクリミネーターの学習:
- 本物データ: データセットからランダムに本物のデータを選び、「本物」と識別するように学習させます。
- 偽物データ: ジェネレーターにランダムなノイズを入力し、偽物のデータを生成させ、「偽物」と識別するように学習させます。
- ジェネレーターの学習:
- ジェネレーターが生成したデータに対して、ディスクリミネーターがそれを「本物」だと誤認するように、ジェネレーターを学習させます。
- 繰り返し（反復）: 上記のステップを繰り返すことで、ジェネレーターはより精巧な偽物を生成できるようになり、ディスクリミネーターはそれを見破る能力を高めます。この競争を通じて、最終的に市場に受け入れられる「完璧に近いマーケティング戦略」が生まれるという仕組みです。
このプロセスは、ドキュメントに記載されているエジソンの「上手くいかなかった素材」から「理論値」を構築し、改善を繰り返す過程と本質的に同じです。
具体的にどのように構築するのでしょうか？
理論的にはわかりましたが、どのようなシステム（AIなのかPCなのか）が必要なのかがわかりません。
敵対的生成ネットワーク（GAN）のような深層学習モデルを「システムとして構築し、実行する」ために必要な要素について、具体的にご説明します。
これは、一般的なPCではなく、特別な環境が必要になります。
GAN構築に必要なシステムは、大きく分けて「ハードウェア」と「ソフトウェア/実行環境」の2つがあります。
1. 必要なハードウェア（どの「PC」が必要か）
GANを含む深層学習のトレーニングには、膨大な計算能力が必要です。一般的な事務用PCでは処理に非常に時間がかかるため、高性能な計算リソースが求められます。
- GPU（Graphics Processing Unit / グラフィックス処理ユニット）:
- 最も重要な要素です。深層学習の計算は並列処理が多いため、CPUよりもGPUの方が圧倒的に高速です。特に、ジェネレーターとディスクリミネーターを交互に学習させるGANのトレーニングには必須です。
- 企業の実装では、NVIDIA社のハイエンドなGPU（例：NVIDIA A100、H100など）が用いられることが多いです。
- 大容量のRAM（メモリ）:
- 特に、大量のデータセットを扱う場合や、大きなネットワーク構造を持つモデルの場合、学習プロセス中にデータをメモリにロードするために大容量のRAMが必要です（最低32GB以上、大規模なものでは128GB以上）。
- 高速なストレージ（SSD）:
- データセットの読み込みを高速化するために、SSD（Solid State Drive）が必要です。
【システムの選択肢】
- 自社内サーバー: 上記の高性能なGPUを搭載したワークステーションやサーバーを自社内に構築する。
- クラウドサービス: Google Cloud Platform (GCP) のTPU (Tensor Processing Unit) や高性能なGPUインスタンス、Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azureなどのクラウドサービスを利用するのが最も一般的で柔軟性が高い方法です。これにより、初期投資を抑え、必要な計算リソースを必要な時だけ利用できます。
2. 必要なソフトウェアと実行環境（どの「AI」が必要か）
GAN自体はAIの一種である「機械学習モデル」ですが、それを動かすためには土台となるソフトウェア環境が必要です。
- プログラミング言語：Python
- 深層学習分野で最も広く使われている言語です。
- 深層学習フレームワーク：TensorFlow または PyTorch
- GANのニューラルネットワーク（ジェネレーターと識別器）を定義し、学習プロセスを実行するための中心となるツールです。GAN構築のほとんどのコードは、これらのフレームワークを用いて書かれます。
- 各種ライブラリ:
- データ処理のためのNumPyやPandas、グラフ作成のためのMatplotlibなど、Pythonの標準的なデータサイエンスライブラリが必要です。
- OS/コンテナ:
- Linux系のOSが一般的で、また、環境の再現性や移行の容易さのためにDockerなどのコンテナ技術が利用されることも多いです。
3. 実装の具体的な流れ（理論とシステムの実践）
ドキュメントの「補足資料」の内容をシステム上で実行する具体的な流れは以下の通りです。
- データセットの準備:
- 過去の顧客データ、エンゲージメントデータ（クリック率、開封率）、クレームデータなどを収集し、PythonとPandasライブラリを用いて、数値データやカテゴリデータに変換（前処理）します。
- ネットワークの設計と定義:
- TensorFlow/PyTorchを使用して、ジェネレーターとディスクリミネーターのネットワーク構造（層の数、種類など）をコーディングで定義します。
- 学習プロセスの実行:
- 定義した損失関数に基づき、GPU/TPUの計算能力を使って、ジェネレーターとディスクリミネーターを交互にトレーニング（学習）させるためのトレーニングループコードを実行します。このプロセスが、ドキュメントでいう「エジソンの試行錯誤と理論の構築」を高速でシミュレーションする部分です。
結論として、GANの構築は理論を理解した上で、高性能なGPU/TPUとTensorFlow/PyTorchなどの深層学習フレームワークを扱えるシステム環境が必須となります。専門のエンジニアやデータサイエンティストが、これらのツールを使って開発を進めることになります。
どう考えても普通の人にはできません。
ごもっともです。敵対的生成ネットワーク（GAN）の構築は、高性能なハードウェアと専門的な深層学習の知識が必要となるため、専門のデータサイエンティストやエンジニアがいなければ非常に難しいのが現実です。
しかし、このドキュメントでお伝えしたかったのは、GANのシステムそのものを作ることよりも、その**「考え方」**をマーケティングのプロセスに取り入れることです。
専門家でなくても、以下の3つの具体的なアプローチで、GANの概念を日々の業務に活用できます。
1. 既存のクラウドサービスを活用する
自分でシステムを構築する代わりに、すでに提供されているAI・機械学習サービスや、高度なA/Bテストツールを活用します。
- 生成器（ジェネレーター）の代わり:
- 生成AIアプリ（Geminiなど）を利用し、ターゲット層や文化的背景を明確にしたうえで、大量の広告コピー、メール文面、SNS投稿案などを短時間で生成させます。
- 識別器（ディスクリミネーター）の代わり:
- SNSのA/Bテスト機能、Webサイトのヒートマップ分析ツール、メール配信サービスの分析機能などを用います。生成した案を実際に小規模な顧客グループに試し、クリック率や離脱率などの「経験則データ」に基づいて「市場から受け入れられたか」を評価します。
2. 人間による「ホリスティックな識別器」を徹底する
ドキュメントの「ディスクリミネーター（識別器）」の役割を、貴社のチームが担当します。
- 役割: 生成されたマーケティング案が、日本の文化的受容性、地域特有の慣習、企業理念といった「ホリスティックな市場の全体像」に合致しているかを、人間の目と経験で厳しくチェックし、不適切なものを排除します。
- 実践例: 生成AIが作ったフランクすぎるメール文面を、過去のクレームデータ（経験則）や日本の社交辞令（全体像）に照らして修正し、「本物らしい」表現に高めていく作業です。
3. 「理論値の構築」に集中する
エジソンが6,000の試行錯誤から3,000の理論を導き出したように、最も重要なのは「なぜ成功したか、なぜ失敗したか」という洞察の蓄積です。
- ゴール: A/Bテストや市場のフィードバックから得られた結果を「ただの結果」で終わらせず、「このターゲット層には、このトーンの価格訴求が最も響く」という明確な事業戦略の理論として言語化し、次の施策に活かします。
結論として、システム構築は専門家に任せ、貴社はGANの思考フレーム（生成と評価の競争）をマーケティングのPDCAサイクルに適用することで、非効率な「闇雲な試行錯誤」から脱却することができます。
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