「生成AIのビジネス活用」公開セミナー報告
生成AIのビジネス活用
Generative AIが変革するビジネスと社会 講師：山本覚氏
2023年6月7日にEQパートナーズで開催した公開セミナーについて一部内容を抜粋してご報告致します。
セミナーの内容
・安部哲也(EQパートナーズ代表取締役)より
・山本覚様のご講演
・自己紹介
・従来のマーケティング活用
・生成AIの動向
・日本の現状
・クリエイティブへの影響
・プロダクト開発の在り方と変化
・新たな広告の形
・予測AIと生成AIに求められることの違い
・AIと人間の一番の違い
・最後に
司会：堀井利江(EQパートナーズ)
安部哲也(EQパートナーズ代表取締役)より
企業や教育のコンサル等々を行うなかでチャットGPTなどの台頭に対してどう対応すればよいか考える必要を感じています。アカデミックよりビジネスベースでどのように使えばよいか・留意点などAIの最前線で活躍されている立場からお伺い頂けたらと思います。
山本様のご講演
自己紹介
慶応義塾大学応用化学学科卒業,東京大学大学院物理学専攻修士課程修了。
現在は電通デジタル執行役員を務めています。
東京大学松尾豊教授のもと、人工知能を専攻し、AIとビッグデータを活用した多数のデジタルマーケティングサービスを開発しています。
導入実績800社のWEB最適ツール『DLPO』をはじめ視聴予測、広告バナー自動生成、広告の自動生成、広告効果の予測ツール、SEOやCROの最適化などのAIとビッグデータを活用したマーケティングシステムを提供しており、『テレビ東京「今日からやる会議」』、『ワールドビジネスサテライト』、『NHKワールド』など多数メディア出演。多くのイベントはじめとして企業や大学などでのセミナー登壇も多数行っています。
従来のAIのマーケティング活用
従来のAIは予測・分類がメインでした。
マス・デジタル・コマースのクロスメディアで消費者の興味を引き、AIの予測・分析を用いて効果的なコミュニケーションを図ることで、マーケティングに繋げているのです。
過去のデータベースを分析し、視聴率を予測する視聴率予測エンジン「SHAREST」や、各広告の出稿条件を守りながら、よりニーズに近い広告枠への組み換えパターンの特定を可能にするシステムである最速ＣＭ配信エンジン「RICHFLOW」などがその例です。リアルをデータ化し、デジタルマーケティングの知見を活かすことが主な活用でした。
生成AIの動向
21世紀最大の発明だともいわれる生成AIの技術は2014年頃から存在しています。その変遷は以下の通りです。
AIの概念が登場した1950年代を皮切りに高まった第一次AIブームから、一定の期待をかけられていたAI市場ですが、機械学習を主とする第三次AIブームの到来やDXブームの高まり、更に生成AIの登場により現在多くの注目を集めています。膨大なデータを分析・予測していた機会学習やディープラーニングのAIに対し、その先の表現を行うのが生成AIになります。
従来のAI(機会学習)：データから特徴を掴んで分析・予測など
生成AI:特徴からデータを再現する
日本の現状
日本人は生成AIに対して肯定的に捉えている割合が高いとされています。しかし、コンテンツ使用が進んでおらず導入に内向的であるという矛盾もあります。
技術の面における国際的な日本の立ち位置として、データ量の不足や言語特性による優先度の低さによって精度が下がるということがあります。その一方、日本社会においてはデータ所有者への確認を必要としない「著作権法30-4」の存在や、アニメ・漫画などのコンテンツをはじめとした大きなコンテンツ市場、異なるものへの強度が高い国民性など、技術の発展や消費者の受け入れる幅が広いことが特徴です。
従って、この技術革新・AI戦局をうまく乗り切るには、国を挙げて競争力を自国に蓄積する仕組みや方針を立てる必要があります。
クリエイティブへの影響
第三次AIブームは、予測・分類が中心であることから大量の学習データが必要であり、プログラミングなどのスキルを要するエンジニアが中心でした。対して、シンAI革命(第四次AIブーム)では生成が実用レベルへと進み、事前学習モデルを使用するためデータが不要となり、言語での入力の為特別なスキルを要せず、クリエータが中心に変革しています。より顧客へ向いた使い方へと変貌しているのです。
プロダクト開発の在り方の変化
従来は専門性が高いためエンジニアが作成したプロダクトを一気に導入していくスタイルでしたが、これからは共通言語が言葉になるため、オープンイノベーションが可能となり、開発段階から全員が携わることができるようになります。
そのため、開発の中心であるエンジニアと運用するクリエータ・クライアントなどといったように職務間でのギャップがあった従来と比べ、全員がシステムの構築から運用まで携わることで、プロダクト開発の在り方が大きく変革すると考えられます。
新たな広告の形
認知を獲得するためにさまざまなファネル(見込み顧客が商品・サービスのことを認知してから購入や利用に至るまでの一連の流れを図式として表したもの)が存在していましたが、共通言語が言葉になったことで、ファネルの全てがチャット検索でカバーできるようになります。認知してもらうだけの広告ではなく、比較検討などを話すだけで解決できるような広告になるのです。
共通言語が言葉となりチャットが増える
→サーチやディスプレイに連動する広告の可処分時間が減る
→バナーなどの広告機会が減る
＝その代わりサイトの中に組み込まれる「チャットads」などといった新たな広告媒体の可能性が生じる
しかし、チャットadsは変革を遂げている生成AIとは異なって、テキストや画像だけの従来の広告と変わりないものです。これは構造的なリスクマネジメントの観点から従来の広告と同様の形となっていると考えられます。
プラットフォーマーは学習したデータが完全でないケースが考えられるため、お客様のデータを使い、不確実なことを提案する可能性があります。その際の責任問題とならないようこのような形となっています。その為、最新の情報をpluginという形でバイパスして出すプラットフォーム機能を搭載する動きが出ています。
また、生成AIは会話を通じて、課題解決を図ることができるため、顧客の情報をより詳細に入手することができます。ビジネス開発をする上でのユーザーのボトルネックの情報をコミュニケーションプラットフォームは回収することができるのです。また、それは本来モノやサービスなどの価値を提供する企業が得るべき情報ですが、広告プラットフォームのみがその情報を得るのではなく、プラグインなどのビジネスモデルにより、モノや価値を創る企業に還元する仕組みに変革されていくと考えられます。従来のクリック・アクセス数などではない、ボトルネックの情報などを得られるため、広告プラットフォーマ―から得られるデータの中身が変わります。
予測AIと生成AIに求められることの違い
実際、生成AIのようなチャットボットに人は話しかけ続けるのでしょうか。データをためるためには人がAIを利用し、AIが人から愛されなければなりません。その為に、AIは人が嬉しいと思うものを実現するものであるべきです。法規制などは前提として、もっと楽しく愛されるAIであるべき、目指すべきではないでしょうか。どのようなAIであれば話したいと思うのか。答えはありませんが、追求していきたいと考えています。
予測ＡＩ：正しい・便利
生成ＡＩ：楽しい
AIと人間の一番の違い
AIはあくまで人間を観察しているだけです。
感情は進化の過程でＤＮＡに刻まれたものであり、わずかな違いが生き物の大きな差を生んでいます。その為AIは本当の共感を絶対にできていません。人が嬉しいかどうか、感情を知っているのは人間です。観察は観察でしかないため、感情の真髄までフォーカスできるのは私達人間なのです。
最後に(EQパートナーズより)
生成AIの動向、ビジネスモデルなど社会に対する影響など実際の例も交えて大変分かりやすくご講演いただき、その後の質疑応答も活発に行われました。山本様、ありがとうございました。
EQパートナーズでは、皆様のご関心が高いと思われるテーマについて、随時、公開セミナーを開催しております。
また、EQパートナーズとして山本講師の研修を行うことも可能ですので、ご希望等ありましたらお問い合わせいただけましたら幸いです。
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