生成AIとマーケティングの導入
川村 将太
それでは、次のセッションに移っていきたいと思っております。
次は、クリエイティブとマーケティングについて、皆様とお話しできればと思っております。
自分の方が、トヨタコネクティットで生成AIの戦略の推進をしております。
ショーティと申します。
UXデザインが畑でして、UXデザインではなく、ビジネスやマーケティングに近い部分で働いてきたので、
そういった観点から、豪華なゲストの方とお話ししていきたいと思っております。
それでは、ゲストの方をお呼びしたいと思うので、
今日一番の拍手でお迎えいただければと思います。
ゲストの方、どうぞお願いします。
では、早速、それぞれの方々に自己紹介をしていただきたいと思うので、
西山 正一
西山さんから順番によろしくお願いします。
聞こえますか?
企業におけるデータ統合の重要性
西山 正一
声を張り上げろと言われたので、張り上げ気味です。
アドビの西山と申します。よろしくお願いします。
アドビのクリエイティブ系の事業部があるんですけれども、
今はそこの営業部を見ている立場なんですけれども、
二十数年間ひたすらアドビ製品の進化を見守ってまいりました。
よろしくお願いします。
川村 将太
ありがとうございます。
次、よろしくお願いいたします。
久田 祐通
アクセンチャーソングの久田と申します。よろしくお願いいたします。
私ではアクセンチャーの中で、
マーケティングだったりDXだったりとかCXの方を担当している本部のものになります。
今、生成エアを使った新しいマーケティングトランスフォーメーションですとか、
そういったものを取り組んでいるので、
今日皆さんとそんなお話ができたらいいなと思っていますので、よろしくお願いいたします。
川村 将太
よろしくお願いいたします。
では、森さんお願いします。
毛利 真崇
サイバーエージェントの森と申します。
僕はサイバーエージェントのAIクリエイティブという組織の責任者をしてまして、
生成エアを使った広告の効果予測とか、
自動生成を作る開発チームと、
それを使うAIのクリエイターというのが大体400人くらいいるんですけれども、
そこの組織を両方統括しているようなものになっています。
今日はよろしくお願いします。
西山 正一
よろしくお願いいたします。
鈴木 麟太郎
はい、フォトグラファーAIの鈴木です。本日よろしくお願いいたします。
弊社は広告クリエイティブとか、
マーケティングコンテンツを生成エアで自動生成しようというサービスをやっているのと、
あとは画像生成エアの研究的なところをやったりとかしてまして、
例えば照明のコントロールができるようなものを開発したりとか、
そういったところでビジネスのユースケースに
いかにAIを当てはめていくかというところで着目してやっております。
本日よろしくお願いいたします。
川村 将太
よろしくお願いいたします。
鈴木さんだけ、もう少しだけマイクが近い。
皆さんに聞こえるかどうか。
よろしくお願いいたします。
今日なんですけれども、先ほどのセッションは、
よりは画像生成とか技術的なお話があったと思いますが、
より今回のセッションでは、
それらをどういうふうにビジネスに組み込んでいくのか、
サプライチェーンもしっかりですし、
かつて我々Adobeさんだったらモデルを持っている方々から、
モデルを実際にどのように使うかということを考えていらっしゃる方々もいらっしゃるので、
幅広なお話ができればというふうに思っております。
最初、いきなりなんですけれども、
あ、事例が何か入ってますね。
いただいてた。
毛利 真崇
ちょっとこれは大丈夫。
川村 将太
これ後で。
鈴木 麟太郎
はい、多分後で説明のお時間があるのかな。
分かりました。
川村 将太
はい、ありがとうございます。
最初なんですけれども、
そもそもAI時代のマーケティングって何なんだろうかということを、
皆様と前提が違ってしまうと、
この後聞いてても面白くないということで、
皆様それぞれマーケティングをどう捉えているのかというのを、
お伺いできればというふうに思っております。
このお話は久田さんからいかがですか。
久田 祐通
私ですか。
川村 将太
いいですか。
久田 祐通
我々マーケティングって、
企業のビジネス活動を全部インクルードしたものをマーケティングだと思っていて、
セールスだったりコミュニケーションだったりクリエイティブ、
あと最終的なお客様の活動サポートも含めて、
お客様に関わること、
B2CもB2Bも含めてマーケティングというふうに我々は定義しています。
その中でいかにお客様との関係値だったり、
関係値をどうトランザクションを高速化していくのか、
密を高めていくのかというところに精々扱えるのかなと思っていて、
いかにそういったものを、
例えば認知だけ獲得して帯同変容させるだけじゃなくて、
ライフタイムバリーですね。
LTVをどこまで高めるかとかも含めて、
マーケティングを高度化していく。
そのために、
生成AIというのが重要なピースになるのかなというふうに我々は考えています。
川村 将太
なるほど、ありがとうございます。
具体的にそこのLTVを、
今までだったら本当にアウェアネスベースだったと思うんですけど、
それをLTVまで見れるようなところって、
どうやったらその生成AIによってそれは実現できそうだなというところを。
久田 祐通
多分生成AIだけじゃなくて、
LMMも含めてなんですけども、
あと企業が持っているデータをどうインテグレートするか、
CDPも含めてなんですけども、
あと機関システムも含めて、
どうデータをつなげていくのかというのが一番重要で、
そのデータをエネルギーとして、
企業のサプライチェイナーでバリューチェーンを高速化するために、
AIを活用していくというのが我々は考えています。
川村 将太
なるほど、本当に企業の中でかなりそういった、
クリエイティブの速度と効率
川村 将太
どういうふうにバリューチェーンを含めるかというところのデザインまで、
久田 祐通
組織設計だったりとか、
あと人のケイパビリティですね、
いかにスッキリとトランスファーするか、
そうしないとAIが使いこなせないので、
あとですね、
Googleさんとかと一緒に話しているんですけども、
やっぱり日本の企業のAIの成熟度ってやっぱり低いんですよね。
だいたい一般企業でいうと、
アジア企業でいうとだいたい20%以下ぐらいしか、
AIがちゃんとコネクティングできない、成熟化していないので、
ここをどうアドバンスの領域まで引き上げていくのかというのも、
合わせて重要なのかなというふうに思っています。
川村 将太
ありがとうございます。
ぜひ最後におっしゃっていたスキルの部分、
これからのスキルの部分は後ほどお伺いしたいなというふうに思います。
じゃあまた同じようなこのテーマで、
西山さん、アドビの西山さんいかがですかね。
西山 正一
はい、アドビは結構前から、
クリエイティブとマーケティングをちゃんと融合させて、
パーソナライゼーションをしっかりしていきましょうということがずっと言っていたんですよね。
そのためのツール群とかいろいろ揃っているんですけれども、
マーケティングプラットフォームはあるんですけれども、
正直数年前まではクリエイティブの部分というのは、
結局人力に頼るしかないです。
がゆえに、フォトショップとか我々のツールをいかにスピーディーに、
正確に使えるかで進化をしたんですけれども、
生成AIによってそこのミッシングピースがやっとはまると。
要は大量にパーソナライズされたコンテンツというのは、
要は半自動的に企業側の意図したものを大量生産できる技術がやっと追い切りできたんですよね。
アドビからしたらメッセージ的にはパーソナライゼーションで大事ですよということを言ってきたものが、
川村 将太
今手が届くところに来たんだなというのが僕らの見方です。
本当にこのAI時代のマーケティング、今までおっしゃられたパーソナライゼーションが
実現しそうだというところに来ているということなんですね。
なるほど、ありがとうございます。
同じテーマでサイバーエンジェントの森さんいかがですかね。
毛利 真崇
僕がやっているのがクリエイティブのところなので、西山さんと一緒にクリエイティブというテーマで少し考えると、
AIを使ったクリエイティブって量産とかコスト削減とかって結構注目されがちなんですけれども、
僕はもう一個重要なファクターとしてスピード、速度があると思っていまして、
すぐ作れるっていう、皆さんもチャットGPT使って打ち込むとすぐ返ってくるじゃないですか。
あの文字量を考えてその同じ速度で打ち込むのって結構難しいと思うんですけど、
AIはすぐ返ってくる。
ちょっと違う話なんですけど、インターネットの広告の世界だとダイナミックリターゲティングという手法がありまして、
フランスのクリティオという会社が結構有名なんですけれども、
皆さんも多分経験がある、ショッピングサイトを見たときに離脱したら追い回される広告があるじゃないですか。
で、自分が見た商品がずっと出てくる。
あれをダイナミックリターゲティングって言うんですけれども、めちゃくちゃ効果がいいですね。
やっぱ自分が見た商品がクリエイティブに瞬時に入ってくるっていうので効果がいいんですけれども、
クリティオがGoogleとかよりも効果がいい秘訣が一個ありまして、それが速度だったんですね。
クリティオっていうのは皆さんがサイトを見てから離脱して自動生成したクリエイティブを出すまでの時間っていうのが最短で4秒なんです。
ただGoogleとかはシステムでバッジ処理っていう1時間1回ぐらい自動生成して出すっていうのをやってるんで、
クリティオっていうのがこの4秒で出すっていうのがめちゃくちゃすごくてですね、あれって秒単位でどんどんクリック率が下がっていっちゃうんですよ。
サイトを離脱してから広告が出るまでの秒数っていうのが長ければ長いほどクリック率が下がってしまうのをめちゃくちゃ早く出すっていうのをクリティオがやって効果が出たと。
これを僕は生成AIを使うことによって、もっとマーケティングのCRMとか広告以外のところも全部網羅できるようになるんじゃないかなと思っていて、
サイトのデータ、ログデータとかを使って、モーメントクリエイティブってよく言いますけれども、
モーメントが高まった瞬間に自動生成してクリエイティブを出すっていうところがパーソナライゼーションかけるモーメントっていうところで、
もっとマーケティングっていうのが進化していくんじゃないかなっていうふうには思ってます。
生成AIによるクリエイティブの革新
毛利 真崇
なるほど。確かにスピードがあって、かつ文脈に合ったものが、先ほど西山さんがおっしゃられている場合によっては形を変えてパーソナライズされて出てくるっていうふうなことが大事なんですね。
それがテキストでも画像でも動画でもできるようになってくるっていう感じになるのかなと思います。
川村 将太
ありがとうございます。
じゃあ最後のフォトグラファーのAIの鈴木さんいかがですかね。
鈴木 麟太郎
はい、今ほとんどおっしゃられていたことなので、クリエイティブの観点から言いますと、
例えば企業はデータを集めて、それで何か新しい施策を打つみたいなところで、
結局クリエイティブを作るのに時間がかかる、コストがかかるというところで今までできていなかったところをAIでうまくできるんじゃないか。
プラスして早く量を作れるけど品質が低かったら結局使えないものみたいなところも、
今の画像生成AIとかの進化でどんどんクリエイティブの品質が良くなっているので、そこは今後どんどん変革されていく部分なんじゃないかなと思います。
川村 将太
ありがとうございます。
ちなみに特に品質保証の部分だったりとか、場合によってはそれをすぐに作るけれども、
それが著作権的に大丈夫なのかとか、いろいろ懸念があると思うんですけれども、
そこに対する各社のアプローチについてお伺いしたいなというふうに思っております。
ちなみに、鈴木さん何かやっていることがあればぜひご紹介いただきたいです。
鈴木 麟太郎
文化庁に問い合わせています。
文化庁に電話をして、うちがやっていることは大丈夫なのかであったりとか、
例えばアウトプットに対して、その著作権って誰のものなんですかというところは、
明確に文化庁に電話をして、うちの場合だとどうなりますかというところで、
そのままお答えいただいてお客様にお伝えするとか、そういった対策はしています。
川村 将太
なるほど、ちなみに文化庁に電話したことある人いますか?
かかってきたことあります。
何かやらかしたんですかね。
すごいですね、今日のキラーワードかもしれない。
国も最近著作権に関する取り組みはスピーディーに変更していっているので、
そこでアラインを取っていくというのはかなり重要ですよね。
鈴木 麟太郎
そうですね、あとは電話かけたらすぐ出てくださるので、
クイックにその場でお答えいただけるので、問い合わせてみるのが一番いいんじゃないかなと思います。
川村 将太
すごいですね、文化庁の推しみたいな、押し売りみたいな。
ありがとうございます。
ちなみに、特にこの辺りにAdobeさんとかかなり品質保証、著作権取り組みされているんじゃないのかなと思うんですけど、
西山さんいかがですかね。
西山 正一
先ほど大量生産をするというお話をしましたけれども、
仮に広告キャンペーンの数を1000枚作りますと。
1000枚作ったときにパッとできるのはいいんですけど、
1枚1枚チェックできますかという問題が残りますと。
そこがやっぱり躊躇しちゃうポイントだと思うんですよね。
Adobeが取っているアプローチというのは、
とにかくガーッと大量に作ったものを安心して使えるためにはどうすべきかということを最優先に設計したというのがありまして、
一言で言うとクリーンなAIみたいなのを目指しています。
具体的にはAdobeが他社がIPを所有していないコンテンツ、
例えばAdobeのストックフォトのイメージとかあるんですけども、
そういったものをトレーニングのソースとして使っていって、
他社の権利を信頼しないようなモデルを作るですとか、
そこに対して例えば特定のIPをお持ちの会社さんが、
自社のこういうキャラクターを乗っけたいんだというときは、
その安全なモデルの上にAPIで自社のIPを差し込むというアプローチを入れたりですとか、
無用意に、例えばポリコレ的な配慮というのがわかるかと思います。
川村 将太
例えば男性の集団100人みたいなときに特定の人種に固まらないようにするとか、
西山 正一
不必要なキーワード、攻撃的なキーワードとか性的なキーワードを排除するとか、
Adobeのコンテンツ認証イニシアチブ
西山 正一
気軽に使っていいんですけれども、人の心を逆撫でしない、
川村 将太
そういう工夫をしています。
それはあれですよね、今ちょうど仕組み化して、
皆さん、他の企業さんも享受できるような形で、
コンテンツ認証というのをお伺いしたことがあるんですけど、
西山 正一
そこについてはどういった具体的取り組みをされているんですかね。
川村 将太
コンテンツ認証というのが、
それを他の会社さんがより安心して生成した画像を使えるようなスキームというのを
使っているのかなと思うんですけれども、
西山 正一
もう少しこれがどういった活動なのかというのを。
そうですね、コンテンツ認証イニシアチブというのがあるんですよ。
英語だとコンテンツ、なんだっけ、
C2PAみたいなのね。
CIAというコンテンツがあるんですけれども、
何かというと偽情報対策なんです。
例えばこのモデルさんの写真ってAIが作ったんだっけ、どうだっけっていうのを、
どうやったら調べられるんでしょうねって話なんですけれども、
それが加工されたかどうかっていうのを確認する技術ってあるんです。
あるんですけれども、何十分もかかるわけですよ。
それを繰り返しやってもキリがないので、
川村 将太
この画像はこういうテクノロジーで作られましたっていう仕組みを証明する仕組み。
西山 正一
なので、AIで作られたものはAIで作られましたっていうメタ情報が入ってきます。
報道写真は報道写真で、このカメラマンさんがどこで撮った写真ですっていうのが付いてもらって、
川村 将太
その裏側を見れば出所が分かるので安心できるという仕組みになります。
西山 正一
そういった仕組みが入ってますので、
例えば部用意義に生成AIで使ったものが何かしらのリスクがあるんじゃないか、
みたいなときに出所がはっきりしてますし、
川村 将太
編集履歴もしっかりしてますので、いつでも元をたどれるって安心感があるってことです。
西山 正一
コンテンツオーセンティシティイニシアチブです。
今思い出しました。
川村 将太
なんで今思い出したんですかね。
本当にこの前報道関係の方と話していたら、
例えば僕らだったらちょっと人間が端っこの方で写っちゃったら消せばいいやって思うかもしれませんが、
報道で一部それをやったら本当にそれは報道としていいのだろうかっていうので、
そこをやっぱりちょっとでも直したか直さないかっていうところがかなり重要であると。
それが来歴がちゃんと取れるところが重要だという。
西山 正一
すごいグッドポイントでして、正当性を簡単に証明できるんですよ。
誰かが触ったのであれば、触った出所が分かるし、
報道写真でも単純にトリミングしているだけのケースもあるわけですよね。
それはそれで別に問題ないじゃないかみたいなことが一目で分かる。
情報として分かる、そういう仕組みです。
ありがとうございます。
川村 将太
ありがとうございます。
ちなみに今度はぜひ久田さんにお伺いしたいんですけど、
こういった品質保証とか著作権とかを、
しかも今画像生成AIと生成AIを使ったマーケティングを各事業者さんとか会社さんに届けていらっしゃると思うんですけれども、
やっぱり画一的ではなくて、業界ごとに気を付けていらっしゃるポイントとか、
そういったところで差分って出てきたりしてるんですかね。
久田 祐通
レスポンシブルAIっていう定義がいろんな世界中でされてるんですけど、
まず著作権の前に法整備が必要になってくるんですね。
我々お仕事を進めるのに、宣伝部さんだってクライアントさんと相対するんですけど、
その先にあるリーガル部署、法務部さんと結構お話することも増えてるんですよ。
我々の中でいろんなチェックリストみたいなもの、虎の巻みたいなマニフェストを作っていて、
それをもとにこの場合だと著作権に提唱するのかとか、
クライアント側の社内のポリシーとどう合わせていくのか、
ルールを変えないと今のルールだとそのままやっぱり企業さん当てはまらないんですよね。
例えば最近あった例だとあるクライアントで、使っていいAIのホワイトリストがあるんですけど、
例えばAdobeさんのFireflyが入ってないとか、ソースを入れてもらわなきゃいけないとか、
そういう調整をしなきゃいけないんですよね。
じゃあどこまでを定義するのかとか、どこまで許容するのかとか、
先生が作ったものって著作権で担保している、
いや著作権も要はフリーになるって日本の政府は定義してるじゃないですか。
でもUKだとそうじゃないんですよね。ヨーロッパだったりとか、うるさいので。
そこをどう合わせていくのかっていうところも含めて、
いろいろ考えなきゃいけないのかなと思っています。
あとですね、データの保護ですよね。
闇雲にデータを生成AIに環境にいって情報漏洩になるので、
サウンドぼっかして、要はネットワークが遮断して生成AIを活用するとか、
そういうところも考えなきゃいけないのかなっていうのと、
あと品質保証の部分で、生成AIが作ったものって、
最大一応全部同じになるじゃないですか。最適化しちゃったら、どのクライアントも。
例えば、アドビさんのFirefly使ったら、アセット使ったら、
全部一緒になるじゃないですか。究極いったら。
その時に品質保証ってブランディングとか、アイデンティオリジナリティとか、
ブランディングを担保するためには、やっぱりマスターのアセットってコアになるものは、
やっぱり人間が、クリエイターが命を込めて作らなきゃいけないのかなと思っていて、
そのコアをどうエクスパンドするときに、生成AIはすごく使えると思うんですけど、
やっぱり人間の輪を大切にするためには、最終的に品質保証って、
やっぱり人のクリエイティビティって重要なんじゃないかなって、我々は考えています。
川村 将太
なるほど、なるほど。確かにそうですよね。
確率化していってしまうところを、どういうふうに人間がクリエイティブに加えるか。
逆に言うと、場合によっては、生成AIができることを制限していかないといけない。
そういったスタンスが必要なんだなというふうに感じますね。
久田 祐通
アクセンチュアって、コンサルティングとかビジネスとか、そういうイメージがすごく強いと思うんですけど、
実は世界で最も優れていると言われるクリエイティブエージェンシーの
ドローガン5っていう有名なクリエイティブエージェンシー、我々のグループなんですよ。
ドローガン5東京を回って、今70人くらいのクリエイターがいるんですけど、
彼らとも話して、クリエイティブって制限が必要なんですね。
生成AIと法的課題
久田 祐通
要は、ジョブズも言ってたような、詳細は神は細部に宿るみたいな。
そこまで研ぎ澄まないと、やっぱりコアって出てこないので、
それのコアをどうエクスパウンドするのは、多分SAIが一番適してると思う。
そこもバランスをとって考えていかないと、
世の中が全部同じになっちゃうんじゃないかな。
それでつまんないじゃないですかっていうお話なのかなと思います。
川村 将太
ありがとうございます。
その点で言うと、サイバーエージェンスさんはエンタメ事業もやっていたりとか、
幅広くモデル、場合によってはLLMの開発をやっていらっしゃったりとか、
あとは私が聞くことによると、クリエイターが全員ある生成AI系のテストを受験して、
合格しないとそもそも使えないとか、その辺の領域も多様ですし、
さらに社内的なクリエイターへの取り組みっていうのを伺えるんですけれども、
そういった点で、品質保証、著作権に関わることがあれば、
ぜひ教えていただいてもいいですか。
そうですね。
毛利 真崇
すごいやりづらいですね、今。
僕は今、経産省の生成AIガイドラインっていうのを作る委員をやっているんですけれども、
多分7月に公開されるんですけれども、基本的には日本の中ではこの生成AIをもっと使って、
特にエンタメですね、ゲームとか映画とか広告とかにもっと使っていこうよっていう、
そのガードレールを決めるようなガイドラインなんですけれども、
著作権っていうのは結局、2つの類似性と異居性と言われるものが同時に&条件で認められたときに、
違法になるという。
似てるっていうのだけじゃ違法にならなくて、
わざと似せようとしてるかっていう。
生成AIでいうと、プロンプトの中にジブリ風って打っちゃってるとか、
芸能人の人の名前入れちゃってるとか、
そういうのがあると違法になるよねっていうのは、
社内でガイドライン作って告知したりとか、
プロンプトが残るようなシステムを作ったりとかやってるんですけど、
これちょっとサイバーエージェントじゃなくて、
僕個人の気持ちで言うとですね、
法律っていうのがイノベーションを阻害するようなものになると、
僕は良くないと思うんですよね。
もともとオープンなイノベーションというのが起きて起きて、
それがちょっと行き過ぎたときに、
法律で制御していくっていう感覚かなと思うんで、
法律を気にしすぎて、
イノベーションが起こせなくなるっていうのは、
それだと僕はもう日本は絶対海外に勝てないって思ってるんで、
サイバーエージェントと超やりづらいんですけど、
個人がスタートアップとかやるんだったら気にせず、
訴訟とかも食らいながらガンガン行くっていうぐらいの方が、
僕はいいのかなと思ってますね。
川村 将太
なるほど。
毛利 真崇
これ個人の意見ですね。
個人の意見ですね。
川村 将太
決してサイバーエージェントさんの意見ではないですね。
毛利 真崇
サイバーじゃない。
スタートアップと大企業の違い
川村 将太
その点で言うとやっぱりあれですよね、
ちょうどフォトグラファーAIさんはスタートアップっていうところで、
ぜひスタートアップと大企業の違いで、
どういったことはリスクが逆に取れるのかとか、
逆に言うとあれですね、
スタートアップが生成AIを使ったマーケティングがクリエイティブになっていると、
これが強いんだ。
ないしはビッグテック、大手の方とこういうふうな協業ができると、
もっと日本の生成AI業界が後押しできるみたいな、
そういった観点からぜひちょっとお話いただいてもいいですかね。
鈴木 麟太郎
はい、強みでいくと今おっしゃっていただいたように、
圧倒的にクイックに、
ちょっとあんまり大きい声でないですけど、
あんまり法律を気にせずに動けるっていう。
川村 将太
文科長に電話してるのに。
鈴木 麟太郎
一応お客様のために電話するんですけど、
正直言って大企業さんはやっぱりめちゃくちゃ気にされるんですけれども、
SMBの方とかってどちらかというと日々業務で苦しんでらっしゃるので、
それを業務を効率化できるのであれば、
しかも違法じゃないんだったら使おうっていう方に行くので、
ここは大企業さんだとなかなか動きづらいところを、
正直最悪スタートアップで別に炎上しても問題ないと
僕は個人的に思っていて、
悪名は無名に勝るみたいなところなので、
そこは感じている。
一方でもう圧倒的にリソース不足とデータ不足っていうのがあって、
例えば弊社でいくとかなり画像生成AIも1年半以上、
研究を含めて頑張ってきて、
かなりの商品画像とか、
そういったところクオリティー出せています。
広告クリエイティブ出せています。
一方で何かそれをデータとつなげてやるにはやっぱり協業しないといけないというところがあるので、
そのあたりはもう圧倒的に大企業さんの方が強いんじゃないかなというところですね。
あとはさっきの我々スタートアップでリスク取れるみたいな話をしたんですけど、
正直USのビッグテックさんはお構いなしにリスク取って、
何なら法律を変えてやるみたいな勢いなので、
そこは圧倒的に強いところで、
ほとんどスタートアップの優位性がよく言われている話なんですけど、
川村 将太
そこまでないんじゃないかなと個人的に思っています。
確かにアメリカと比較するとだいぶ日本は景色が違うなというのは自分も思わされますね。
ビッグテックとの協業
川村 将太
アドビさんはモデルを実際に作っていらっしゃる方で、
データが多分あり余ってるという表現があるんですけど、
すごいたくさんあるというふうに思っていて、
かつモデルを作られているのはUS本社なのかなというふうに思っています。
そのあたりでビッグテックとして何かスタートアップと組めそうなこととか、
ここは絶対にもうスタートアップではなくて、
ビッグテックとしての責任があるなというところがあって、
もしもあればぜひご意見いただきたいなと。
西山 正一
全社に対してお答えできるとすると、
多分これはアドビに限らずだと思うんですが、
何か特定のAIテクノロジーを1個決めて、
川村 将太
それで使おうぜみたいな時代じゃないと思うんですよね。
西山 正一
基本的に多分いろんな目的に応じて、
必要なAIテクノロジーを組み合わせて運用していくという話がもちろん出てくるわけで、
その中で先ほどお話したアドビのモデルというのは、
安心して使えるということが前提になっています。
そこを支出するのが価値なわけですよ。
それに付随するいろいろなテクノロジーというのは、
多分アドビも用意するものはあると思うんですけれども、
いろんなAIのいいところを組み合わせてやればいいんじゃないということに、
最終的に落ち着くと思うんですよね。
そんな中でアドビにできること、今の例でいうと、
安心してクリーンAIが作れるだけの自社コンテンツを持っていますよねというのは、
一つの強みではあろうと。
でもそうじゃない、もっと小回りが効く、
こういうところ、痒いところみたいなところを
組み合わせて使っていただくということが最適解なんじゃないかと僕らは思っています。
川村 将太
なるほど、ありがとうございます。
実際にアクセンチャーソングの久田さんは、
アドビとの取り組みというのはアクセンチャーソングさんがあるというふうに伺っているんですけど、
それ以外のAI、ツールだったりサービスもインテグレートして、
最終的にカスタマーの方に届けていく、
ないしたらその企業を変革していくということがやっぱり実際にやられているんですかね。
久田 祐通
はい、ちょうど我々アクセンチャーベンチャーズという組織がありまして、
そこはスタートアップさんと一緒にいろんなご支援をしたりとか、
上場までご支援するみたいなのをやっていて、
常に我々グローバルでいろんなスタートアップさんとお話しさせていて、
その中でどうAIを組み合わせるかというところがすごく重要かなと思っていて、
AIハブという仕組みを持っているので、社名じゃないAIハブじゃなくて、
毛利 真崇
先ほどのことね。
久田 祐通
僕らはそのAIハブという仕組みを持っていて、
そこっていろんなAIのAPIでつないで最適化するということをやっているので、
特定のソリューション、ビッグデッグさんとがっつりやりましょうというよりは、
うまくバランシングしていくというところが、
大きなところだとアドビさんともがっつりやっていまして、
GoogleさんともMSさんともやっていますので、
そこはオープンかなと思っています。
NVIDIAさんもやっていますし。
川村 将太
確かに最近いろいろな各社の生成や推進している方とお話しすると、
本当にビッグテックだったりとかスタートアップといっぱいパートナーシップを組んだりとか、
試行実験をするためのR&Dというのを、
かなり何社さんともいっぺんに走らせると。
それでやっぱり最適化を見つけていく、
何かリスクヘッジをしていくという流れがあるなと思っていて、
一方でサイバーエージェントさん、僕の方から見ると、
かなり社内にいっぱいスタートアップがあったりとか、
でも一方でサイバーエージェントさんとして、
ホールディングスとしてガバナンスを効かせる部分もあると思うので、
中間にあるような感じが自分から見えるんですけど、
実際にスタートアップ的なところは、
ビッグテック的な要素が強いのかって、
毛利 真崇
どういったふうに見られてますかね。
気持ちとしてはスタートアップのマインドが、
社内にも多く残っているかなと思ってまして、
もちろん子会社もすごく多いですし、
事業部門も独立再三のPLでやってたりするので、
事業責任者と言われている人が、
権限の決済権を大きく持ってやるというところは、
スタートアップマインドが残っているような会社なのかなと思いますね。
川村 将太
ちなみに今日スタートアップの方も多いと思うので、
どういうところと一緒に組みたいなとか、
もしもホワーッとでもいいので何かあれば、
むしろ我々はこういうことができないから、
こういうスタートアップさんだったら嬉しいなとか、
そういった外部と組んでレバレッジしていくというところで、
何か考えられていることとか言える範囲であれば是非。
毛利 真崇
特に僕の部署だとクリエイティブなので、
画像だったり動画とか音声とか、
様々な領域が多岐に渡って、
かついろんな分野で海外も含めた、
クリエイティブとマーケティングの変化
毛利 真崇
いろんなスタートアップが研究開発をしているという感じになっているので、
サイブハイチェンと一緒だともちろん絶対網羅できないので、
例えば音声だったり動画だったりとか、
静止画一つとってもイラストもあれば、
例えば商品画像もあれば、いろんな分野があるので、
その中のトッププレーヤーみたいな方々とは一緒に提携したりとか、
一緒にお仕事をしてやっていきたいなと思いますね。
川村 将太
なるほど。
左側によろしくお願いしますという声が、
囁きが聞こえますね。
なるほど。
ちょっとですね、
だいぶ自分が聞きたいことがもっとたくさんあるんですけれども、
一番実は聞いてみたいテーマがですね、
私これがありまして、
是非お話しできればなと思っていて、
クリエイティブとマーケティング、
今後大きく変容していくことは、
なんとなくはこう皆様も感じているとは思うんですけれども、
具体的にどう変わっていくのか、
ないしは、
ここ数年間で各社の皆様がですね、
どう未来を変えていきたいのかですね、
自分たちのエゴっていうものもちょっと含めてですね、
聞きたいなというふうに思っています。
その時にですね、
やっぱりクリエイターの役割、
先ほど冒頭にあったような役割とか、
求められるスキルセットっていうのも変わってくると思うので、
ちょっと大きくどういうふうに、
マーケティングの未来が、
クリエイティブの未来が変わっていくのか、
その時に求められるクリエイターとしての仕事っていうのが、
どうなっていくのかっていう、
ちょっと2つのですね、
データとAIの役割
川村 将太
マクロとミクロの観点からちょっとそれぞれ、
最後お話をいただければなというふうに思っております。
じゃあちょっとよかったら、
奥野、奥野はい、
鈴木さんからよろしくお願いします。
鈴木 麟太郎
はい、難しいところなんですけど、
ちょっとクリエイティブっていうところに、
最初絞ってお話すると、
弊社のほうの社内のミッションみたいなところでいくと、
ノンデザイナーは、
デザイナーのようにクリエイティブを作れるように、
自由にというところで、
一方でデザイナーさんは、
実際にデザインの業務を効率化したりとか、
いろんなパターン、
シミュレーションできたりとかして、
よりクリエイティビティが拡張するように、
っていうところを目標としているので、
そういったAIと競争するみたいな、
世界観になればいいなっていう。
そこに、
マーケティングのデータっていうところであったりとか、
今まで取れているデータが、
クリエイティブとなかなか結びつかなかったっていうところが、
結びつくと、
よりいい未来になるんじゃないかなっていう。
なので、
よく言ってるのが、
例えば、
デザイナーさんがいなくなりますであったりとか、
マーケティングさんいらなくなります、
みたいなことは全くないと思っていて、
むしろ、
そのデザイナーさんとマーケティングさんの仕事が、
より多岐に渡って、
難しくなってくるんじゃないかなというふうには思っています。
川村 将太
具体的に難しさっていうのは、
どういったところが難しいっていうふうに思われるんですか?
鈴木 麟太郎
おそらく、
外している可能性もあるんですけど、
今までデザイナーさん、
マーケティングさんがやってきたことが、
AIができるようになります。
なので、
さらにより高度化して、
よりいろんなこととか、
いろんな要素を考慮しながら、
次の時代のクリエイティブ政策、
マーケティング施策とか、
やっていかないといけなくなるんじゃないかなという。
これはかなり抽象的なんですけど。
川村 将太
ありがとうございます。
データとの統合という観点だと、
かなりサイバーエージェントさんは、
極みAIとか、
それを予測するAIモデルっていうのを、
作られているかなというふうに思うんですけど、
そういった事業内での状況とかを見て、
今どういうふうに、
クリエイティブのマーケティングの未来を
毛利 真崇
捉えられているんですかね。
そうですね。
極み予測っていうのは、
効果予測のAIになっているんですけど、
使い方が、
作ったクリエイティブを予測していいか悪いかじゃなくて、
ワークフローの中に組み込んでいるんですね。
デザイナーとか動画作る広告のクリエイターは、
たくさんの意思決定をしているわけですね。
どういう画像にするかとか、
どういうふうに配置するか、
どういうキャッチコピーにするか、
どういうフォントにするかみたいな、
一個一個細かい意思決定が入っているんですけれども、
その意思決定を一個一個予測によってサポートするっていう
使い方になっていまして、
背景何がいいかっていうのを10個投げると、
どれがいいかが出てきて、
コピーをどれがいいかって投げると出てきて、
どこに置いたらいいかっていうのを投げると出てきてみたいな、
人間と予測エンジンがコラボしながら、
何回も予測して一個のクリエイターを作っていくっていう、
意思決定をサポートするような使い方をしているんですね。
ただ別にAIがこれを作れって言ってるわけではないんですよ。
基本的にアイデアはまず人間。
どういうものがいいかってパターンを出すのは人間で、
それをサポートするのがAIという役割にしているんで、
先ほどマクセンチャーさんもおっしゃっていた、
全部がAIになるというよりは、
人間のクリエイティビティみたいなものをある程度大事にしながら、
大量のデータの中からどのターゲティングにどうしたらいいみたいなのは、
やっぱりAIの方が強くなっちゃうんで、
AIが強いところは使いつつ、
それで効果の高いクリエイティブを作れるみたいなものが、
本当に2年目、3年目のクリエイターでもできるようになっていくっていう、
新しいビジネスモデルの台頭
川村 将太
そういう時代かなと思います。
なるほど。
一方で極めAIっていう、
それで広告を作って最終的に出稿して、
パフォーマンスがいいものが、
一番パフォーマンスがいいものに対して対価が払われるっていう、
確かビジネスモデルだったような、
毛利 真崇
そうですね、料金対比としては成果報酬っていう、
川村 将太
これってつまり、10個クリエイティブを作ったとしても、
1個がそれが勝ったらそこに対してお金が払われているという、
今までの労働集約型のバナーを何個か納品したんで、
何万円です、何十万円です、ところから、
やっぱりビジネスモデルも大きく変わっているように感じたんですよね。
毛利 真崇
そうですね。
これはネット広告のGoogleが変えていった、
表示したらいくらではなくて、
クリックされたらいくらっていう課金になっているのと一緒で、
制作もやっぱり作ったらいくらではなくて、
効果が出たものに対して対価をくださいっていう、
そういうものですね。
川村 将太
ありがとうございます。
ちなみにこの辺りやっぱりビジネスモデルも変わってくるっていう風に、
今感じたんですけれども、
久田さん的にはこのマーケティングの未来っていうのはどういう風に映っていますかね。
久田 祐通
結構契約形態で変わってきていて、
日本ではやっぱり自宅で見積もり出して成果にやりますけど、
グローバルでやっぱり成果ベースなんですよね。
バリュービリングって言われていて、
週期に対して何パーセント我々もらうかってビジネスケースを作っていくんですよ。
なのでマーケティングも基本的にはニンクだったり、
メディアの出向料によって我々フィールドもらっていくけど、
それからバリューベースに変わってくるんじゃないかなとは、
特にコンサルティングファームっていうのはバリューベースに移行している人が多くて、
グローバルだと。
そういったものになっていくのかなっていう風には、
あんまりそうすると、
僕らは仕事なくなっちゃうかもしれないですけど。
あと、究極のマーケティングではスピードだと思っていて、
僕らも超高速って呼んでるんですけど、
あとマイノリティレポートっていうのがあった時に、
冒頭のシーンでレクサスが出てきてみた。
ああいうシーンって、
自分のタイムラインやライフスタイルとモーメントに合わせて、
最適なクリエイティブがオファーされれば欲しくなるじゃないですか。
古い話ですけど、
サザエさんに出てくる見返しさんのサビちゃん、
そうじゃないですか。
アシスティック通って、
何が起きたか分かって、
レコーディングすると買ってくれる。
だからLTVが高くなるみたいなものって、
元々人間ってやってたはずなんですよ。
昭和の時代は。
それがいろんなことがあって、
今こうなってますけど、
ちゃんと人間が人間であるべきモデルに、
ちゃんと立ち戻るんじゃないかな。
そうしないと、
僕らって何なんだろうってなっちゃうのかなっていう風に思ってます。
川村 将太
なるほど。
確かに下深いですね。
意外と昭和とかを振り返ると、
歴史を振り返ってみるといいのかもしれないですね。
人間とはどういう営みをしていたのだろうかっていうところから、
もしかしたらヒントがあるかもなと。
久田 祐通
あとやっぱ、
生成AIでいろんな、
僕らってモデル作ったり、
アルゴリズム作ったりとか、
ターゲットのインサイト抜いたりするんですけど、
でもそれはそれでしかなくて、
ジャンプって人間で考えなきゃいけないじゃないですか。
アイディアのジャンプだったりとか、
クリエイティブジャンプって。
それが本質的にないと、
そこは人間がやらなきゃいけない。
なるほど。
逆に言うと、
日本のホワイトカラーって、
本当に必要なのはどうなのかって、
思っちゃう時あるわけですよ。
ブリジットジョブって、
人間の8割の仕事って無駄だっていう。
その8割の仕事を多分AIに置き換わって、
本来人間があるべき仕事をやらなきゃいけないっていうのは、
マーケティング、クリエイティブ、
生成AIとクリエイティビティ
久田 祐通
全ての業界には全部イコールなのかなって。
川村 将太
なるほど。
久田 祐通
どう価値を出すか。
川村 将太
面白いですね。
実際にアドビスさんは、
こういったモデルとかを作って、
提供していくっていうスタンスを取ってると思うので、
どういうふうな今のお話とか踏まえて、
クリエイティブとかマーケティングの未来を
築こうとしてる会社なのかとか、
改めて最後にそういったお話を、
西山さんが実はこうしたいとかあれば、
その辺のあたりのお話を最後いただきたいなと思うんですけど。
西山 正一
最後ですか。
川村 将太
最後です。
もう締めですよ。
西山 正一
でもこのテーマって、
僕が冒頭言ったこと、
繰り返しになっちゃうところがあると思うんですよね。
マーケティングの理想論として、
お客様に響くメッセージやコンテンツや、
人生体験みたいなものっていうのを届けるのが理想で、
その理想を技術が下支えできるようになったっていうことに、
まず尽きるかなっていうことと、
その上でも皆さん言われてることなんですけども、
クリエイティビティってどこにあるんだって言ったら、
ここにあるんですよね。
人間の頭の中にあるわけで、
もちろんここかもしれないです。
その良し悪しを決めるとか、
方向を修正していって、
こっち以外で決めるのは、
やっぱり人間っていうのは絶対変わらなくて。
以前、漫画家さんとAI関係で対談したときも、
生成アイがあれば、
多分単行本あと3倍書けるみたいな話があって、
頭の中にあるアウトプットをよりクオリティ高く、
たくさん出せるのが生成アイのいいところであって、
やっぱりそれに尽きると思うんですよ。
未来は多分より作り手は理想のコンテンツを作れるようになって、
受け取り手はあんまりウザい広告を見なくなるみたいな、
そういう素敵な未来になるはずです。
広告とクリエイターの未来
川村 将太
そこをアドビュー目指しております。
なるほど。
ちなみにそうすると、
クリエイターさんが作りたいものを作るっていうところと、
一方で先ほどおっしゃってた消費者がそれを
場合によってAIフィルターで弾かれてしまって受け取らなくなるとか、
逆に言うと本当だったらちょっと見て、
頭に残ったりとか、
それぐらいのちょっと刺さるぐらいのコンテンツっていうのが
消えてしまうような感覚を聞いてて思った。
西山 正一
かもしれないですよね。
広告がガンガンあふれる中で、
どういうマーケティングメッセージが響くようになるのかっていう、
判断基準も変わってくると思うんですよね。
そういうことを言われたみたいに、
フィルターがかかっちゃうかもしれないですし。
川村 将太
なるほど。
西山 正一
アドビューとして大事なのは、
生成AIではい、ガラガラボン出ましたっていうものを出すことじゃないんですよ。
アドビューは昔からクリエイターの皆さんが使ってらっしゃるツールを
未だにリリースしてまして、
その文脈の中でクリエイターさんが思い通りに
理想像に近づけられる、
そのために生成AIがお手伝いをするっていうスタンスは
川村 将太
ずっと変わらないと思います。
なるほど。
先ほど冒頭、
鈴木さんとかがおっしゃってた、
少しもしかしたら、
クリエイターは厳しくなってくるかもしれないっていうのは、
その強いフィルタリングがかかってきて、
ただクリエイターの人は、
そういった皆様が今作ってらっしゃるようなツールとか、
テクノロジーに圧倒されて、
自分の作りたいものが作れるようになってくるってことは、
なんか聞いてると、
意外と悲観的な未来ではなくて、
ちょっと明るいというか、
ワクワクする未来かなっていう、
お話をしてて改めて思わされました。
ありがとうございます。
今日はここで一旦おしまいにしたいと思います。
皆様にまた温かい拍手よろしくお願いいたします。
ありがとうございます。
ありがとうございました。
毛利 真崇
ありがとうございました。
久田 祐通
ありがとうございました。
