マーケティング向けAIベンダー評価スコアカード

AIベンダー評価は、デモが主な証拠になるとずれます。

デモは、そのツールが見せたい姿です。スコアカードは、そのツールが自分たちの仕事に合うかを見るものです。

六つの評価軸

1から3で評価します。1は弱い、2は使えるがリスクあり、3はパイロット可能です。

1. 業務適合

どの繰り返し業務を解決しますか。

弱い例:

チームのAI活用を助ける。

良い例:

週次キャンペーンレビューの初稿作成時間を減らし、承認者は変えない。

2. データ境界

何を入れてよいか。何を入れてはいけないか。

ここを説明できないベンダーには、センシティブな業務を任せないほうがいいです。

3. レビュー制御

人間が承認、編集、却下、監査できる場所はどこですか。

マーケティング業務では、これは細部ではなく安全条件です。

4. 統合負荷

既存のシステムに合うまで、どれだけの作業が必要ですか。

データ、権限、トレーニング、サポート、レポート変更まで含めます。

5. 測定

役に立ったか測れますか。

時間短縮だけでなく、品質、利用、手戻りも見ます。

6. サポート負荷

エラー、混乱したユーザー、プロンプト変更、関係者からの質問を誰が扱いますか。

購入後に出てくる仕事だからこそ、購入前に評価します。

Provaが見るところ

汎用AIは比較表を作れます。

Provaが見るべきなのは、業務が具体的か、評価基準がユースケースに合っているか、データ境界とレビュー制御が明確か、サポート担当がいるか、デモの魅力と運用適合を分けているかです。

印象的なツールが、最初のパイロットに合うとは限りません。

シンプルな判断ルール

採点した後は、次のルールを使います。

• 業務適合が3未満なら、まだ買わない。
• データ境界またはレビュー制御が1なら、実データでローンチしない。
• 統合負荷が重いがパイロットを急ぐなら、業務範囲を小さくする。
• サポート負荷の担当者がいないなら、止める。

スコアカードは、購入判断をそれらしく見せるためのものではありません。価値より仕事を増やすツールからチームを守るためのものです。

ベンダーへの一番良い質問

こう聞きます。

私たちが毎週行っている一つの業務の中で、レビュー手順と失敗時の扱いまで含めて見せてください。

答えが機能説明のままなら、それ自体が重要な情報です。

今評価しているAIベンダーの中で、デモでは強く見えるが実業務では弱いものはどれでしょうか。

ではまた、Chandler