2022年、アメリカ合衆国では州レベルおよびそれ以上のレベルで1,000以上の選挙が行われます。そして2022年6月30日現在、民主党と共和党に関連する6つの資金調達委員会は、合計13億ドルの資金を集めたと報告しています。これは莫大な政治キャンペーンと資金です。
選挙資金を効果的に調達し、効果的に使うには、スターリング・データ・カンパニーのような専門会社が参入します。スターリングは、資金調達に特化した全米規模の民主党政治データ会社です。政治的志向に関わらず、スターリングの人工知能の活用は、競争優位性を獲得したいほぼすべての組織にとって参考になるでしょう。
ローコード、大口寄付者
Sterlingが事業推進においてAIへの依存度を高めていることは、特に驚くべきことではありません。今日、AIを活用していない企業はないでしょう。しかし、驚くべきはSterling DataのAI活用方法です。まず、彼らはデータサイエンティストやAIスペシャリストを雇用していません。代わりに、SaaS型ノーコードAIプラットフォームであるAkkioを活用し、Excelスプレッドシートをクラウドにアップロードするだけです。このシンプルなアプローチにもかかわらず、SterlingのAI活用能力は、専任のデータサイエンティストとAIエキスパートのチームを擁する、はるかに大規模で、かつ採用コストも高い企業に匹敵します。
それで、それはどのように機能するのでしょうか?
参照: 人工知能倫理ポリシー (TechRepublic Premium)
スターリング氏は、市議会議員から下院議員選挙に至るまで、幅広い候補者を支援しています。1,000人以上の顧客を抱える同社は、テキサス州知事選におけるベト・オルーク氏の選挙活動にも携わっています。業務を支えるため、スターリング氏は長年にわたり3,000万人以上の選挙献金者のデータベースを構築してきました。各献金者は、寄付額、投票歴、年齢、雑誌購読状況など、500種類もの変数で定義されています。
スターリング社のマーティン・クルツ最高経営責任者（CEO）によれば、米国の各選挙区には平均5万人もの寄付者がおり、平均は約1万7000人だという。
「候補者はどうやって自分たちの理念に興味を持ってくれる人を見つけるのでしょうか？」とクルツ氏は尋ねた。「そこが私たちの出番です。たくさんの変数があり、その中で最も可能性の高い人が誰なのかを見極めようとしています。」
クルツ氏は、データ分析の要素は、候補者の資金調達戦略策定における極めて複雑な課題の一部に過ぎないと述べた。例えば、ある政治家が特定の選挙で大敗候補となるかどうかなど、選挙戦のシナリオごとに、様々な分析モデルが存在する。
AIが選挙結果にどれほど大きな影響を与えるかを示すため、クルツ氏はミネソタ州のある下院議員候補の架空の選挙戦を例に挙げて説明してくれた。候補者は自ら収集したデータを提供する。そのリストとスターリング氏自身のデータベースを組み合わせ、選挙運動が資金調達に費やす予算を考慮すると、スターリング氏は誰が最も寄付をしてくれる可能性が高いかを見極める必要がある。
クルツ氏は、名前ごとに500以上の変数を扱い、最も寄付者になりそうな人物を浮かび上がらせるモデルを生成するためのパラメータをAkkioに与えます。データセットのサイズに応じて、Akkioは30秒から30分で結果を返します。
「これほどのことができるものは他に見たことがありません。近いものさえありません」とクルツ氏は述べた。「結果として得られるモデルは、その候補者に固有のものです。今では、このモデルを展開して、『寄付がない』『寄付がある』と予測したり、『寄付がある』と予測したりすることができます。そして、私たちはそれをテストし、モデルを修正します。何より素晴らしいのは、バックテストが可能なことです。」
Akkioが作成したモデルは、通常の方法で作成されたモデルと比較して最大400%優れたパフォーマンスを発揮すると彼は述べています。彼の最高のモデルは、これまで候補者に対して3ヶ月以内に100%以上のROIを示してきました。Akkioのモデルは1ヶ月以内にROIがプラスになることもあります。
これがAIの力です。しかし、ノーコードアプローチの魔法は、この力を日常業務に携わる人々に提供し、高価なデータサイエンティストに頼ることなく、成果を上げることができる点にあります。
クルツ氏は、自分のノートパソコンで飛行機上で AI モデルを作成し、実行できると語る。
「政治キャンペーンにおけるリスト分析への支出は爆発的に増加しています」と彼は述べた。「しかし、それを成功させるために必要な様々なパズルのピースをすべて揃えている企業はほんの一握りです。今ではAIの活用がますます進んでいます。ですから、ほとんどの企業はAIへと向かっているのです。」
開示: 私は MongoDB で働いていますが、ここで表明されている意見は私自身のものです。
