インターネット、スマートフォン、IoTの普及は、ソーシャルメディアやECをはじめとするデータ集約型ビジネスの基盤をつくり、人や機械から膨大なデジタル・フットプリントを生み出してきました。生成AIがもたらしているのは、そのデータを「使う力」の急速な拡張です。
1. 利用のハードルが下がる
これまで予測モデルやレコメンドを活用するには、データサイエンス、データエンジニアリング、分析の専門知識が必要でした。生成AIは、自然言語を入口に、より多くの人がデータを解釈し、そこから新しいコンテンツや提案を生み出せる環境を広げています。
2. 扱えるデータの幅が広がる
企業は長年、音声、動画、センサーデータ、テキスト、構造化データを蓄積してきました。生成AIは、これら複数の形式を横断して読み取り、組み合わせ、生成する能力を急速に高めています。
3. 「集団」から「個人」へ近づく
従来の仕組みは「この顧客はどのセグメントに属するか」を中心に考えてきました。生成AIは、一人の顧客から得られる複数のシグナルを解釈し、その人に合わせたメッセージ、提案、インターフェースを低い追加コストで生成できます。理解と働きかけが、同じ技術の中で連続的に行われるようになります。
Sandra Matz教授の研究は、この変化がなぜ重要なのかを示しています。クリック、購買、文章など、一見すると小さなデジタル痕跡からも、性格、嗜好、反応傾向に関するパターンを読み取ることができます。生成AIと組み合わさることで、この能力は一部の巨大プラットフォームだけのものではなくなり、業種や企業規模を問わず活用可能になっていきます。
企業にとって、顧客をより深く理解し、より適切なサービスを設計できる大きな機会です。同時に、どこまで個人を知るのか、その理解を使ってどこまで働きかけるのかという経営判断が生まれます。
1. TBS CROSS DIG：デジタル・フットプリントはどこまで「心」を映すのか
午前のTBS CROSS DIGでは、Matz教授が竹下隆一郎氏との対話を通じ、AIと心理学の研究を一般の視聴者にも身近な問いへ置き換えました。AIは人の性格や行動をどこまで予測できるのか。高度にパーソナライズされたメッセージは、本人が気づかないまま意思決定に影響を与え得るのか。デジタル環境の中で、人はどのように自分の主体性を保つのか。
デジタル・フットプリントが心理的な特徴を推定する材料になると、生成AIは分析とメッセージ生成を同じ流れで行えるようになります。企業の顧客理解は「予測」から「個別の働きかけ」まで一気につながります。
顧客理解が深まるほど、サービスの関連性は高まる。その理解を使って人の選択にどこまで関与するかは、企業が自ら決める必要がある。
TBS CROSS DIGインタビュー
YouTube：https://www.youtube.com/watch?v=JBggsrPw-KE
【ChatGPTやGrokは誰よりも“あなた”を知っている】デジタル「パンくず」は人物像を投影するパズルのピース／AIにだけ明かす自分の一面がある／AIの“全肯定”が人間関係から遠ざける【1on1】
2. 『Mindmasters』セミナー：パーソナライゼーションの設計は経営課題になる
午後の出版記念セミナーには70名を超える参加登録があり、AI、心理学、プライバシー、消費者行動、人間の意思決定をテーマに議論が広がりました。議論の中心にあったのは、パーソナライゼーションをどのように設計するかという問題です。
生成AIは、一人ひとりに合った情報を届けるだけでなく、性格や心理特性に合わせて「どう伝えるか」まで変えられます。こうした能力が広がると、企業には三つの選択が生まれます。
- どのデータを使うか：取得可能なデータすべてを使うのではなく、顧客との関係に照らして必要性を判断する。
- 何を最適化するか：コンバージョンやエンゲージメントだけでなく、信頼、長期的な関係、多様な選択肢へのアクセスも視野に入れる。
- どこに限界を置くか：推薦や説得の精度を高めるほど、本人が考える余地や偶然の発見をどこまで残すかが重要になる。
Q&Aでは、パーソナライズされた推薦が長期的に嗜好の幅を狭める可能性や、AIが似た回答を生み出すことで社会全体の選択肢や表現が均質化する可能性にも話が及びました。短期的な「自分に合う体験」と、長期的な主体性や多様性をどう両立させるか。これはマーケティングだけでなく、金融、医療、教育、人事など、AIが意思決定を支援するあらゆる領域に共通する設計課題です。
3. データ活用の選択を、AI戦略の中心に置く
『Mindmasters』が描くのは、AIが人間をより高い精度で理解できる世界です。その能力が企業規模や業種を問わず利用可能になるにつれ、各社がその理解をどう使うかが、次のAI活用を形づくります。
NTTデータ経営研究所では、どのデータを使うか、何を最適化するか、どこに限界を置くかという選択そのものを、AI導入後の対応ではなく戦略の一部として捉えています。デジタル・フットプリントと生成AIの組み合わせは、顧客理解を大きく前進させます。その価値を事業成果につなげながら、長期的な関係を支える信頼と人間の主体性を守ることが、これからの企業に求められます。
『Mindmasters』日本語版出版記念セミナー終了後。NTTデータ経営研究所 代表取締役社長 山口重樹、Sandra Matz教授とご家族。
Generative AI Meets the Digital Footprint
Sandra Matz on Personalization and Human Agency
TBS CROSS DIG Interview × Japanese Publication Seminar for Mindmasters | August 27, 2026
Over the past few decades, the internet, smartphones and IoT laid the foundation for data-intensive business models such as social media and e-commerce, and with them an enormous supply of digital footprints from both people and machines. Generative AI marks a different kind of shift. The earlier wave created the supply of data; generative AI expands the capacity to use it in three ways.
1. Lower barrier to use
Predictive and recommendation models once required specialist expertise in data science, data engineering and analytics. Generative AI lets non-specialists interpret data and create new content using ordinary language.
2. Wider range of data
Companies have long collected audio, video, sensor data, text and structured records, but only a fraction could be processed with AI. Generative AI can analyze and generate across these formats.
3. From groups to individuals
Earlier systems asked which segment a customer belongs to. Generative AI can interpret signals about one person and generate a tailored message, offer or interface for that person at very low marginal cost. Understanding and influence now come from the same technology, often in a single step.
Professor Sandra Matz's research shows why this matters. Even modest digital traces, such as what people click, buy or write, can reveal patterns in personality, preference and likely response. Combined with generative AI, this capability is no longer confined to a few large platforms: any company, in any sector, can begin to use it.
For companies, this creates a powerful opportunity to understand customers more deeply and design more relevant services. The same capability raises a management question: how much should a company know about an individual, and how much influence should it exercise with that knowledge?
1. TBS CROSS DIG: How Much Can a Digital Footprint Reveal?
In the morning, Professor Matz joined Ryuichiro Takeshita for a TBS CROSS DIG interview that translated research on AI and psychology into questions a broad audience could recognize. How accurately can AI infer personality and behavior? Can highly personalized messages influence decisions without people fully noticing? How can individuals preserve agency in digital environments built around prediction and recommendation?
As digital footprints become inputs for psychological inference, generative AI can combine analysis and content generation within the same workflow. Customer understanding can move directly from prediction to individualized action.
Deeper customer understanding can make services more relevant. It also forces companies to decide how far they should go in using that understanding to shape choices.
TBS CROSS DIG Interview
2. Mindmasters Seminar: Personalization Becomes a Management Design Choice
Later that day, more than 70 participants registered for the Japanese publication seminar for Mindmasters. The discussion moved across AI, psychology, privacy, consumer behavior and human decision-making. A central theme was how companies should design personalization as generative AI makes individualized communication easier and cheaper.
Generative AI can choose information for a person and adapt how that information is framed to personality or psychological characteristics. As this capability spreads, companies face three strategic choices:
- Which data to use: access to data does not by itself establish a reason to use it; the choice should fit the customer relationship and the purpose of the service.
- What to optimize: conversion and engagement are measurable, while trust, long-term relationships and exposure to diverse options also matter.
- Where to set limits: stronger recommendation and persuasion can reduce the space people have to compare alternatives, explore unfamiliar ideas or form preferences independently.
The Q&A also explored whether highly personalized recommendations could narrow the range of preferences people develop over time, and whether widespread use of similar AI systems could make choices and creative outputs more homogeneous. The tension between short-term relevance and long-term agency applies far beyond marketing. Financial services, healthcare, education, HR and other domains increasingly use AI to support human decisions.
3. Put Data-Use Choices at the Center of AI Strategy
Mindmasters describes a world in which AI can understand people with increasing precision. As these capabilities reach companies of every size and sector, what each company chooses to do with that understanding will shape the next phase of AI adoption.
NTT DATA Institute of Management Consulting sees these choices - which data to use, what to optimize, and where to set limits - as part of strategy, not an afterthought. The combination of generative AI and digital footprints can create much deeper customer insight. The challenge is to convert that insight into value while preserving the trust and agency on which long-term relationships depend.
Following the Japanese publication seminar for Mindmasters: Shigeki Yamaguchi, President of NTT DATA Institute of Management Consulting, Professor Sandra Matz, and her family.