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皆さんこんにちは、草野みきです。
三宅哲郎です。
Off Topicは、アメリカを中心に最新テックニュースやスタートアップ、ビジネス情報をゆるく深掘りしながらご紹介する番組です。
今回のトピックは、TAC2.0と新世代メディア企業について話していきたいと思います。
はい、今回のテーマは結構難しそうな気がしたんですけど、どうですか?
ちょっとそうかもしれないですね。ちょっとネタが足りてなかったかもしれません。
いやいやいや、でもメディア関係すごい、私個人的には好きなので、ちょっとどんな話なんだろうっていうのは気になります。
そうですね、今日に関しては、検索領域についての話をしたいっていうところで、そこにTACと関連していって、もちろんメディア企業は検索から結構輸入しているので、
そこについて話していきたいと思うんですけど、結局検索ってすごい重要な領域じゃないですか?
もう全てですよね。
本当にそうで、草野さんが本当に言う通りで、そもそも今のインターネットの構図自体が検索ありきのものじゃないですか。
それでも本当にGoogleが成長すると同時に本当にそうなってきたと思うんですけど、そもそも情報の探し方だけではなくて、
EC領域とかもすごい検索ベースで今の体験って日本とかアメリカとかで作られている中で、やっぱり検索を用意したマインドセットを我々が持ってるのかなと思っているんですよね、インターネット上ですと。
だからこそ検索領域ってすごい重要だなと思っていますし、過去ですと我々の方でGoogleがどういう風に検索エンジン、
彼らの検索エンジンがどういう優位性を持っていて、どういう戦略を持っているのかっていうところを話したことあると思うんですけど、
それが確かエピソード126だったんですけど、そこで具体的にそこでどういう風な戦略を持ってたかっていうのを知りたい方はそこで聞いてもらえたらいいんですけど、
今日に関しては検索の今後についていろいろ話していきたいなと思っていて、なぜ今このタイミングで話したいかと言いますと、
ようやくちょっとずつ穴が、穴っていうか、ちょっとGoogleの鉄壁のGoogleが崩れ始めてるんじゃないかと。
おー。
なんで、大きなチャンスが訪れる可能性が出てきてますと。
ついに山が動く時が来るんですかね。
可能性ですよ、もちろん。まだわかんないですけど。
今日に関しては最初は検索領域の細分化の始まりが起きてるんじゃないかっていう話から、
03:05
あとGoogleの戦略シフトっていうところとAI検索の今後について話していて、
今回のエピソードの最後の方ではメディア企業がどう反応するかっていうところについて話していくんですけど、
いつも通りオフトビッグなので2パートでやるんですけど、来週に関してはもう少しGoogleのAI検索市場に関する課題、
Googleが勝てない可能性があるとするとどういうところにあるんだっていうところを話して、
AI検索エンジンの今後について来週話すっていうところなので、
今日はもう少し今現在の話、いわゆるGoogleがどう動いてるかっていうところと、
あとはメディア企業の少し未来的な話をしていきたいなと思ってます。
まず検索領域の細分化っていうところではあるんですけど、
最近結構いろんな新しいAI検索エンジンのプロダクトが出始めてますと。
多分一番有名なところでいきますとPowerPlexityっていう会社なんですけど、
そういう商品がいっぱい出てきてるからこそその細分化しているんじゃないかっていう人もいるんですけど、
そこも一理あると思ってまして、
そもそも新しい全く違うインターフェースとかプロダクトとか出てきてるわけなので、
そこに対して評価もされているのでPowerPlexityも売り上げが正直そこまでないんですけど、
1ビリオンぐらいの時価総額を抱えてたりしてますし、
OpenAIもそもそもGoogleと対抗するようなAI検索エンジンを出すみたいな話があったりするので、
噂ベースですけど。
PowerPlexityはどういうところが優れてるんですか?
ここに関してちょっと来週もう少し詳しくは話すんですけど、
彼らのそもそも単純にテキストを入れてそこに対してリンクをいっぱい出すのではなくて、
どういうふうにいい回答を出すのかっていうのをすごい考えてる人たちではあるっていうところですね。
なるほど。
なのでそういうプレイヤーが新しく出てくるからこそGoogleがシェアを失うんじゃないかっていう話もあったりするんですけど、
個人的にはそこは一部の理由でしかないと思ってまして、
より大きな理由でいきますと、
彼らがそもそも今まで作り上げてきたディストリビューションの優位性っていうのがちょっとずつ切られるんじゃないかと。
いわゆる過去のGoogleに関するエピソードで話したと思うんですけど、
彼らっていろんな、いわゆるChromeとかAndroidとかいろいろ持ったりして、
あとはそのModularとかAppleにお金を払ってもデフォルトの検索エンジンのステータスを取りに行ってたんですけど、
そこが結構独占起床の裁判とかで外れる可能性が出てきてますと。
06:01
本当にそうなんですか?独占起床。
徐々にですけど、すぐにそうなるとは限らないんですけど、
明らかに警戒されてますと。
そもそもEUではすでにその動きがあるので、
あとは時間の問題かなと思ってます。
なんで、今までですとGoogleって何回か、
彼らの1位のポジションがちょっと危機的な立ち位置にあった時期って2回ほどあったんですよ。
たぶん過去ですとプライバシーフォーカスなブラウザーがいっぱい出てきたタイミング、
DuckDuckGoとかブレイブとかそういうものが出てきたタイミングでちょっと大丈夫なのかっていう話があったんですけど、
結果そこを勝ち抜いて、
あともう一つはもう少し前だと思うんですけど、
YelpとかTripAdvisorとかもう少しバーチカル型の検索エンジンが出てきた時も、
そこも結局Googleには勝てなかったので、
なのでGoogleに対してGoogleは今回も勝つんじゃないかと言ってもおかしくないと思うんですけど、
いろいろマクロ要因含めてちょっと危ないタイミングかなっていうふうに思いますね。
今までずっとGoogle使ってたから、
確かにめっちゃ使いやすいしいいサービスなんですけど、
自分で好んで使ってたような気がしてたけど、
デフォルトにするためにお金払ってたんだみたいな、
消費者的にはちょっとびっくりですよね。
いいサービスなんですけどもちろん。
そうですね。
もちろん今の検索エンジンの中ではやっぱりすごい優れた結果とか出してくるとは思うんですけど、
やっぱりAppleそうだったんだとかいろんなところで思っちゃいますよね。
それこそ前回のGoogleのエピソードでも話したと思うんですけど、
TikTokもかなり検索の方に力を入れてるじゃないですか。
最近ですとクリエイターに支払うファンドがあるじゃないですか、TikTokって。
クリエイターみたいなの?
そこの支払い額を検索に合う動画を出してるかどうかによって支払い額はちょっと変えたりするんですよ。
いくつか要素があるらしいんですけど支払い額を変えるための要素が。
その中で最近TikTokが新しく導入したのが検索バリューっていう要素を入れてきたんですよ。
クリエイターファーストってアルゴリズムファーストの。
そうですよね。
賢いですねでも確かに。
なんでいろいろTikTok内でクリエイターが今どういう検索キーワードが流行ってるのかっていうのを全部調べられるようにしていて、
それに合わせて動画を作るとより支払いをもらえると。
09:03
でもクリエイターからしたら何を求めてるかっていうのがめっちゃ分かりやすくて。
そうですね。
作りやすいっちゃ作りやすいのか。
そうですねアルゴリズムベースになってるのは確かになっていいなと思いますね。
本当にそのクリエイターがいる必要があんまりないっていうか本当にいい意味でっていうか本当にプラットフォームが本当に強いですよね。
どのクリエイターが抜けたとしても成立するようになってるからすごく強いし。
最近漫画とかもフォーカスしてますよね。
そうなんですね。
漫画もそこで横スクロールの写真とかありますけど、そこの底上で漫画見れたりみたいな風になってて、何でもできると思って。
本当にそうですよね。
本当にすごいです。
でも実際にアドビのアンケートとか今年の初めに出てたものですけど、
アメリカ人の中で5人に2人がTikTokを検索エンジンとして使ったことがあるみたいな話もありますし、
世代ごとにどんどん割合が増えていくんですけど、
これはまだ少ない数字ではあるんですけど、
Z世代の中で10人に1人がGoogleよりもTikTokの方が検索エンジンとして信頼してる。
そんなスタッツもあるので、もちろんまだ少ないので10人に1人っていうのは。
ただ個人的にこれGoogleと比較するべきなのか、YouTubeと比較するべきなのかっていうのは若干あるんですけど。
確かに。どっちの方が上だと。宮崎さん的にはどっちを信用してますか。
YouTubeかTikTokっていうことですか。
はい。
まあでもYouTubeじゃないですか。
おお。
やっぱりなんとなくですけどっていう、まあなんとなくな、別にエビデンス全くないですけど。
感覚、感覚の話ですもんね。
感覚ですね。っていうのもあるので、
まあでもなんかその中で面白かったのが、その11%のZ世代はチャットGPTを使って検索してるらしいので。
チャットGPT上で検索してるってことですか。
はい。
で、やっぱりそこの割合もどんどん増えてくるのかなっていうふうに思いましたね。
うーん、それなんかもう勉強、いろいろチートができそう。
そうですよね。なんか最近またちょっと違う話ですけど、聞いてたのが、
なんかあの学校でそのエッセイのファーストドラフトはもうAIでやる前提でもう動かないといけないんじゃないかみたいな。
あーなるほど。
その先生側が。
あー難しいですね、ほんとに。
12:00
今までとちょっと違いますよね。
まあインターネットが出てきたときもそういう感じだったかもしれないですけど。
その活用できるスキルセットっていうのも評価されるべきだと思うんですけど、
なんかその自分の力でっていう、なんていうか前提のもとそれだったらちょっと難しいですね。
そうですね。
まあ何、どうなんだろうな、難しいな。
確かに。
まあ答えはないと思うんで、ここに関しては。
はい。
まあでもなんかその中でやっぱりその検索の領域が変わってる中で、
そのGoogle側もなんか多分検索に関する戦略をちょっと変えてこないといけないと思うんですよ。
うーん。
で、そこでこのTACっていう言葉が出てくるんですけど、TACって何かと言いますと、
Traffic Acquisition Cost。
うーん。
トラフィック獲得コストって多分日本語だと言うと思うんですけど、
これ実際彼の決算発表行くとTACっていう項目があるんですよ。
で、そこでなんか額が出てるんですけど、これはすごい簡単に言うと、
Google以外にもこの数字出してる企業とかもいるんですけど、
基本的にAdTech系の会社がその売上げを作るためのコスト、いわゆるトラフィックを獲得するためのコストなんですよね。
うーん。
結局広告ってだいたい人が入ってこないと広告売上げって成り立たないケースが多いので、
はい。
いわゆるいわゆるページビュー的なものを稼ぐための追加コスト。
プロダクトに使ってもらうためのみたいなことですか。
えっと、なんでGoogleで言うとすごい簡単な言い方でいきますと、
モジラのデフォルト検索エンジンになるためのコストはTACのコストに入ります。
いわゆるモジラのデフォルト検索エンジンになることによって、そこにトラフィックが来るので、
いわゆるそのトラフィックを買ってるんですよ、お金出して。
Googleは。
で、それで売上げを作ってるっていう。
出す先のお金としてはBってことです。
Bが基本的に多いですね。
なんで、なんかアウトブレインとかタブーラとかではこのTACっていう数字って結構普通に使われているんですけど、
大手テク企業の中ですとやっぱりGoogleが基本的に一番この数字を使ってまして、
このいわゆる検索エンジンの広告売上げに対してのコストではあるっていうところですね。
なるほどです。
なんで、主にGoogleとしてはデフォルト検索エンジンのステータスを獲得するためのコストとして見ていいと思うんですけど、
これがいわゆるオフトピックのエピソード126で話した無料以下のビジネスモデル。
いわゆる他社にお金払ってでもデフォルト検索エンジンになるっていうのに完全に関わることで、
Googleですと自社でChromeとかAndroidとか作るケースもあるんですけど、
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それだけでは足りないので他社にお金を出していると思うんですけど、
一番多分大きいのがAppleですね。
ここに関しては全体的なTACの数字でいきますと、去年が50.9ビリオンですね。
お金をGoogleが出してますと。
多いですよね。
めちゃくちゃ多いです。
すごい。
普通に考えますと7兆円以上ですよね。
そんなにいるんだ。
そのうち半分以上はAppleなんじゃないかって言われてたりするので。
それ以外にSamsungでしたりFirefoxしたりいろんな場所にお金出しているんですけど、
Googleの広告売上のだいたい20%ちょっと、21%ちょっとを占めているっていうところですし、
あとこれって結構Googleとアメリカ政府の裁判でいろいろ出てきた数字ではあったり、
一部は決算発表の数字だったりするんですけど、
お金TACっていうものはアップフロントに渡しているケースもあればGoogleとしては、
一部はレベシェアで出しているケース。
おそらくそっちの方が多いんですよ。
広告の。
例えばですけどAppleの場合ですと、
GoogleがAppleのiPhoneとかiPadのデフォルト検索エンジンになりますと。
そこで検索かけた人たちに対して広告を表示しますと。
普通のGoogleのサービスで。
そこでクリックしたときに広告売上が発生しますと。
その広告売上をAppleのデバイス経由で行ったので、
Appleに一部支払いますと。
そのレベシェアの割合が間違って裁判中にリークしちゃったんですよ。
誰のおっちょこちょいですか。
これはGoogle側の証言者ですね。
エコノミストが証言してたんですけど、
彼が間違って公開されてる場で言っちゃったんですよ。
そのときのGoogleの弁護士の顔見たかったですよね。
やっちまったっていう。
でも公開されちゃったんでこっちでも言いますけど、
36%ですと。
36%どっちですか。
Googleの広告売上のAppleデバイスからの広告売上の36%をAppleに支払ってますと。
結構の額ですよね。
結構ですね。
おそらくGoogleがこれを公開したくなかった理由っていろんな理由があるんですけど、
18:02
一部はそれによってなんとなくGoogleがAppleデバイスからいくら売上を出してるかっていうのが分かるんですよ。
一応噂ベースでいきますと、Googleは毎年Appleに18ビリオンから20ビリオンぐらいUSD支払ってるんですよ。
すごい額ですよね。
そんなに、やっぱ世の中ディストレスプレーションなんですね。
ちょっとショックだな。
3兆円ですからね。
結局は、そっかっていう。
結局、金で解決してるっていう。
やっぱりそうですね、みんなに広げるにはそれぐらい。
お金かかりますと。
かかりますね。
でも、この20ビリオン支払ってるっていうことは、それが36%のレベルシェア分なんですよ。
っていうことは、GoogleはAppleデバイスからおそらくなんですけど、毎年55ビリオンから60ビリオンぐらいの売上を作ってるんですよ、広告売上を。
Appleからだけで。
Googleの2023年の全体の売上って300ビリオンちょっとだったので、
なんで、本当に20%ぐらいなんですよ、Appleは。
めちゃくちゃお互いにとって重要な、ビジネスパートナー。
めっちゃ、そうなんですね。
そうなんですよ。
それはそれで、すごい、いろんなすごい額が出てるので。
なんで、このTACっていう数字は、やっぱりアメリカ政府は今すごい気にしていて、
だからこそGoogleが去年訴訟を受けて裁判してたんですけど、
いわゆるデフォルト検索エンジンにこれだけお金かけるのは、よくないんじゃないかと。
いわゆるGoogleの商品が優位性が持ってるのではなくて、
お金で解決して競合を潰そうとしてるんじゃないかっていうのを、
アメリカ政府が主張してるっていうところですね。
その2社には入り込めないですよね。
そうですよね。誰も3兆円払えないですからね。
払えないですね。
なんで、こういう特定禁止法の裁判とかが出る中で、
Googleは同時にオープンAIとかAIの時代に入ってくる中で、
よりAIセントリックな検索エンジンを出さないといけないプレッシャーを感じてます。
その中で、どういうふうにこのTACっていうものが変わってくるのかっていうのをまず考えたいなと思っていて、
いわゆるアメリカ政府がこれだけ注目してる中で、
さらにそこを深めるとかお金をもっと出すことってしにくいじゃないですか。
21:01
そうすると、違う形でデフォルト検索エンジンじゃないですけど、
似たようなステータス、いわゆるマーケットシェアを保つためのことをやらないといけないんですけど、
それがソーシャルキャピタルのチャマスさんが話してたことなんですけど、
このTAC2.0の時代が来るんじゃないかと。
タイトルの。
まさにそうですね。
このTACっていうのが元々はトラフィックアクエディションコストだったんですけど、
それがトレーニングアクエディションコストに変わるんじゃないかと。
で、このTAC1.0っていうのは今までさっき話したように、
Googleが自社のバランスシート、いわゆる資金を使って何千億円、場合によって何兆円使って、
検索のディストリビューションを勝ち取りに行ったと。
でも、この次のAI検索エンジンの時代ですと、
そこをディストリビューションを勝ち取る以前に、
いいプロダクト、いい検索エンジンを作るためのコストがかかるんじゃないかと。
いわゆる独自データを獲得しにいかないといけないんじゃないかと。
そこに対してお金を大量にGoogleが出すんじゃないかと。
だから、トレーニングアクエディションデータと。いわゆるまたTACなんですけど、TAC2.0ですね。
なるほど。
これは、場合によってGoogleにとっても、もちろん自社のプロダクトをより強くするためのものでもあるんですけど、
その相手先、その提携先にとっても、追加の売り上げになるんじゃないかと。
Appleとかってことですよね。
ここが誰がTAC2.0の対象者になるかっていう話になると思うんですよ。
そこでAppleっていうよりも、おそらくコンテンツ会社。
いわゆるGoogleのモデルのトレーニングをしないといけないので、AIモデルの。
それって結局、例えばニューヨークタイムズでしたり、いわゆるコンテンツを学ばせないといけないので、AIに。
そこの、いわゆるライセンス獲得をするんじゃないかと。
例えばなんですけど、これ実際もうGoogleってすでに始めていて、この間、レディットが上場したと思うんですけど、
レディットってだいたい800ミリオンぐらいの広告売り上げを出してたんですよ。
それって正直そこまで多くない額ではあるんですけど、
ただ、彼らのS1って上場申請書に追加で、合計3年間にわたって200ミリオンぐらいのAIデータライセンス契約を結んでますと。
誰と?
これが後々公開されてるんですけど、Googleと提携してるんですよ。
24:02
Googleが年間60ミリオンぐらい支払っていて。
レディットに。
レディットに支払っていて、その代わりにレディットのデータを使って、GoogleのAIモデルのトレーニングに使いますと。
レディットユーザーはそれを還元する未来も来るってこと?
今のところはそれは出てないです。
Googleのシステムに組み込まれるっていう。
データを売っていると。
レディットがデータを売ってますと。
なるほど。
草野さんが出したポイントはめちゃくちゃ楽しいポイントだと思っていて、これも今後変わるかもしれないかなと思ってるんですけど、
今のところはレディットはそれをもらった60ミリオンを一部ユーザーに還元するっていうことはやろうとしてません。
それも良さそうですけどね。
そうですね。
Google。
オープンエイもこれをすでにやっていて、特に複数社のメディア企業とこういうことってやってるんですけど、
アソシエットプレスってAPっていう有名なメディア。
AP通信。
そうですね、AP通信と提携してたり、あとアクセルスプリンガーとも提携してますし、
あとはいろんなメディアにアプローチして、そこでオファーしてるらしいんですけど、
最近Appleも同じことやってるって言われてまして、
複数年契約をコンデナストとかNBCとかIACとかに出していて、
少なくとも合計50ミリオンぐらいの提携になるみたいな噂が出てますと。
消費者的にはどういう価値を還元できるんですか。
消費者としては、例えばGoogleが、例えばオープンエイがアクセルスプリンガーと提携しているので、
そこの事例を言いますと、チャットGPTで何かのニュース系の質問をしたときに、
アクセルスプリンガーの記事を、いわゆるそこのソースを出してくれるっていうところですね。
なるほど。うわー、でもなんか、全部の媒体、全部検索してって。
網羅的に検索してって思っちゃうんですけど、
でもどうなんですか、それ全部一つの会社が持っちゃうと確かに独占だなーって感じもしますけど。
ここも独占契約しているのか、してないのかっていうところはすごい重要になってくるかなと思いますし。
あとは、例えばですけど、Googleってめちゃくちゃお金持ってる会社ではあるので、
全ニュース企業と独占契約したら多分それはそれでオープンAIとか競合サービスが結構苦しむので。
そういう戦いになる可能性がありますと、このTC2.0の世界ですと。
27:04
なので、プラットフォーム側の話は一回置いて、
受ける側、いわゆるアクセルスプリンガーとかレディットとか、
そっち側ですと、もしくは企業化で自分が新しいスタートアップを立ち上げて、
ユニークなデータを出していれば、それを一つのマネタイ戦略として、
メタとかオープンAIとか、Googleとかに売れるんじゃないかっていうところですね、今後。
どういうデータ売れそうですか?
でも、個人的には。
レディットのデータいいですね。
いいですよね。
面白そう。
多分そこはすごい議論されるポイントになるのかなと思ってまして、
コンテンツの価値ってどれくらいあるんですかっていう話だと思うんですよ。
特に古いコンテンツってどれくらい価値があるのかっていう。
なるほど。
個人的にはやっぱり、より新しいコンテンツの方が価値が出てくる可能性があると思っていて。
新しいっていうのは、新しく書かれた情報とか。
新しく書かれたっていう、はい。
なので、個人的にレディットが60ミリオン支払い、いわゆるお金をもらってるっていうところは、
一部は過去データだと思うんですけど、どちらかというと、
毎日ユーザーがどんどん新しいデータ作ってくれるところに対して評価されてるんじゃないかと。
しかもオープンなコミュニケーションですもんね。
そうなんですよ。
しかも結構リアルタイム性があるものが多いっていうところで、
そこが評価されてるんじゃないかなっていうところですね。
プラットフォーム側としては、それこそGoogleとかオープンAIとかも今後やってくると思うんですけど、
こういう大型提携を今してる段階じゃないですか。
アクセスプリンガーとかレディットとかと。
でも今後は、より小さめのクリエイターとかメディア企業に対して、
セルフサーブで自分のメディアのデータを提供する代わりに、
小さいですけど一部の売上を出しますっていう、一部お金を払いますっていう、
自分で申請して登録して、それでお金をもらえる機能を作るんじゃないかなというふうに思いますね。
なるほど。
例えばですけど、オフトピックがGoogleジェミナイのサイトに行って、
そこで我々のポッドキャストを全部、一応データを出す代わりに、ちょっとだけお金くださいっていう、
30:06
そういう取り組みができるのかなっていうふうに思っていて。
これも検索の1.0の時代と全く同じようなことがあったと思うんですけど、
いろんなサイトがGoogleに対して、うちらのページの広告運用をしてくださいと、
どういう広告がディスプレイされるのか、そういう仕組みってあったと思うんですけど、
それと似たような仕組みが、このTC2.0の時代で起きる可能性があって。
ただやっぱり、このコンテンツの評価方法がすごい難しいと思うんですよ。
特に小さめのコンテンツに関して。
例えば、オフトピックのデータに関して、そもそも週1でしか出してないですし、
そこまでコンテンツ量があるわけではないので、
それに対して、我々が毎月1ドルもらうべきなのか、100ドルもらうべきなのか、10万ドルもらうべきなのかって、
そこの計算方法ってどうやってやるのかなっていうのは、すごい難しいと思います。
ちょまど 確かに。でも特定の深い情報はあるって考えたら価値はありそうだけど、
でもめちゃくちゃ属性が限られてるから、良くも悪くもって感じですか。
おだしょー そうなんですよね。結果、これってAI検索モデルのトレーニングデータでしかないので、
これがそのまま反映されるっていうよりも、AIの検索エンジンのアウトプットって、いろんなデータを元に回答したりするわけなので、
我々のデータがどれだけ参照されるかどうかみたいな計算をしないといけないんですよ、おそらく。
ちょまど 出現率みたいな。
おだしょー 出現率でも100%出現する可能性って低いと思うんですよ。
よほどオフトピックが何を言ったかって検索しない限りは。
例えばGoogleの検索エンジンのこのTAC2.0の解説をしてくださいって言ったときに、ちょこっとだけ我々が引用されたりするかもしれないですよね。
その出現率は一応出現はしてるんですけど、割合として低いので、それをどうやって評価するのかっていう話じゃないですか。
ちょまど やっと呼ばれたわーっつって、ちょことだけ出てくるみたいな。
ヤタキさんがぴょっと。
ヤタキ ちょっとぴょって。
ちょまど 確かには、難しいですね、それ。
ヤタキ なんで、そこのどれだけお金を出すべきかって、プラットフォーム側としてはまだまだ全然わからないタイミングなのかなっていうふうには思いますよね。
ちょまど 検索、なんかWikipediaの検索の上位にいる人たちとか、クリエイターとかメディアとかは重要なのかもしれないなと。
33:05
ヤタキ そうですね。
ちょまど 検索。
ヤタキ なんで、個別のサイトがどこまで重要度を持つのかとか、個別のクリエイターがどこまで重要度を持つのかっていうのが、たぶん一番評価しづらいものだと思うので、
本当に、それこそ出現した割合に合わせて支払いを受けるみたいな、そういう感じになる可能性はあるかなと。
場合によっては、個別のクリエイターとかに権限がない可能性が出てくるんでしょう。
ちょまど それはそれでつらい。
ヤタキ いわゆる、自分のデータを売れるか売れないかっていう権限も。
ちょまど 勝手に活用されてるかもみたいなことですか。
ヤタキ そうなんですよ。それこそRedditってそうじゃないですか。
ちょまど そうですね。全部そうですね。オフトピックのリスナーの方のデータ勝手に売られてる。
ヤタキ そうですね。
ちょまど それ考えたら。
ヤタキ なんで、もしかしたら、特に大型のクリエイターとかに関しては、よりプラットフォームを使わなくなる人たちも増えてくる可能性があったり、
より自分のデータをオプトアウト型にできると思うので、自分のデータを売れる売れないかっていう対象にする。
そこも多分、よりオプトアウトして自分のデータをプライベート化するみたいな動きって出てくるかなと思うので、
そこに対しても、どういう風な形でプラットフォーム側が対応するのかとか、そこをやる意味がクリエイターとしてあるのかとか、
そこら辺はまだまだ議論されるポイントかなって思いますね。
あとはやっぱりこのTC1.0と2.0の大きな違い。1.0はデフォルトステータスの獲得のためだったので、
いわゆるトラフィックがギャランティーされるじゃないですか。いわゆるAppleのiPhoneのデフォルト検索エンジンになりましたと。
そうすると、ほぼ確実的に流入が入ってくるわけじゃないですか。
なので、ほぼ確実的に売り上げになるんですよ。
でも、例えばニューヨークタイムズと提携したとしても、必ず売り上げにつながらないんですよ。
別にそれで流入元を増やしてるわけじゃないので。
確かに。
トレーニングデータの精度を上げてるだけなので。
なので、そうすると、もしかしたらサブスク的な形っていうよりも、
Netflixとか動画配信サービスがやってきた、いわゆるIPのコンテンツライセンスみたいな契約になる可能性もあったりして。
なるほど。
36:00
場合によっては、それプラスもしUGC、いわゆるRedditみたいなUGCプラットフォームであれば、追加のサブスク的な支払いをするとか。
さっきも話したように、どれだけ出現率に応じて支払いをするとか。
年間60ミリをフィックスですっていうのは、まだ試し段階の契約だと思ってるので。
場合によっては、どちらかが結構失敗したって思う可能性が高いんじゃないかなって思いますね。
やんなきゃよかったって。
レディットデータ全然意味ないってGoogleは思うかもしれないし。
もしかしたらレディットとしては、もっと本当は自分のコンテンツの価値が高かったので、本当はもっと100ミリオンとか200ミリオンで売れたんじゃないかなって思ったりするかもしれないですよね。
相場がわかんないですね、確かに。
わかんないですよね。
でも確実的に言えるのは、古いデータはどんどん価値がなくなってると思うんですよ。
もちろん一部のデータは価値があり続けるものが多いと思うんですけど、そもそも生産されてるデータのボリュームがえげつないペースで上がってるので、
これ2017年の数字ではあるので、今は多分もっと多いと思うんですけど、人間って今1日2500ペタバイト分のデータを作ってるんですよ。
もう全然わかんないです。
いや、わかんないですよ。1ペタバイトっていくらなんだっていう。
ペタ?
ペタペタペタペタバイト。
ギガの次ですか?
ギガの次、GBの次、TBですよね。
あ、そっか。テラバイトか。
テラバイトありますよね。で、多分その次じゃないですか。ペタバイト。
えー、それでもわかんないな。すごい量。とにかくすごい量。
とにかくすごい量です。で、YouTubeだけで1日2ペタバイトぐらいのデータを作ってるんじゃないかって言われていて、
ほぼ毎年データの生産量って上がってるんですよ、実は。
いわゆる全データが同じ価値ってもし考えた場合には、単純にボリュームが増えてるので、そうすると1データあたりの価値が下がるんですよ。
で、まだ実は2500ペタバイト分のデータが毎日生産されてますけど、半分ぐらいはそもそも使われてないんですよ。
いわゆる記録用のファイルとか、資料とかそういうものだったりして、
39:01
その残りの半分のデータのほとんどが実はオープンインターネット上存在してないんですよ。
いわゆるダークウェブで存在したりとか。
そんなにあるんですね。
実はほんの少ししか我々見れてないんですけど。
世の中って広いですね、本当に。
広いですよね。
なんで、いわゆるまだまだトレーニングできるデータっていうのは、まだまだあるのはありますと。
ただ、今の段階でいきますと、どのデータが実際に価値があって、どれだけ払うべきかっていうのが、
たぶんまだ今のフェーズ、それを探ろうとしているフェーズです。
Xはまだどことも適用してないですか?
XはもうXAIの配下にあるので、どこにも行かないです。
でもいいデータですよね。
めちゃくちゃいいデータです。
特にこのデータプラステスラのリアル世界のデータ。
2つ独自データをイーロンは持っているので、それはやっぱり強いですよね。
それはなんか独立して。
ずるいですよね。
いいですね、それはうまいな。
やっぱりすごいですよね、そういう戦略をしっかり。
どこまでイーロンを考えているかわからないですけど、おそらく考えていると思うので。
このデータ、特にメディアとかコンテンツのデータの価値がどれくらいあるかっていう議論って、
昔からある議論だと思ってまして、
それこそ、数年前に結構メディア企業が買収されてたじゃないですか。
他のメディア企業がメディア企業を買収する。
バズフィードがコンプレックスネットワークを300ミリオンで2021年に買収したりとかしてたじゃないですか。
その前、多分ハフィントンポストとか買収してましたよね。
確かに、ベゾスも買収してましたよね。
そうですね、ワシントンポストを買収してたりするんですけど、
当時は多分その価値ってすごい正しかったと思うんですよね。
当時のメディアのコンテンツの価値って多分それくらいあって、
だからこそコンプレックスが300ミリオンの価値で買収されたりしてたと思うんですけど、
直近今年、バズフィードは全てではないですけど、コンプレックスのほとんどの資産を108ミリオンで売却してるんですよ。
なので、明らかに今現在ですとコンプレックスの価値ってそこまでなくて、コンテンツとしての。
なので、全体的にそのコンテンツの価値がどれくらいあるかっていうところが、
多分すごいまだまだ計算されている段階でもあって、
42:01
特にその短期的、いわゆる長期的な価値があるコンテンツが何でどう評価されるのかっていうところが多分すごい重要になってくるので、
そこの新しいコンテンツを作れる母体がより評価されたりするようになるのかなっていうふうに思いましたね。
なんですかね、それは。
個人的に一つ、これでアメリカ、日本だとわかんないですけど、アメリカで一つすごいいいことが起きる可能性があるかなと思っているのが、
大手の新聞社とかではなく、ローカルとか地方の新聞とかが、価値がもうちょっとつくんじゃないかなっていうふうに思うんですよね。
結構、ニューヨークタイムズとか大きいテレビ局とかでニュースを発表するときに、実は裏方のソースって地方の新聞社とかだったりするんですよ。
でも、場合によってはそこのニューヨークタイムズとかそういうところと提携するのではなく、
地方のところを直接提携してお金を渡しちゃった方がいいかもしれないですし、
そこもどういうふうにニューヨークタイムズで出ることによって、そのコンテンツの価値が出てくるのかもしれないので、
そこの計算方法ってすごい難しいなっていうのは思うんですけど。
場合によっては、直接コンテンツを作る側の人たちに対してお金を支払える可能性が出てくるっていう。
本当にダイレクトにって感じですね。
あと、Wikipediaも評価されるべき。
そのWikipediaっていうのは、Wiki関連コンテンツはやっぱり、アメリカだとフェイマスバースデイズみたいな、
タレントの誕生日とか概要とかが分かるサイトとかありますけど、
日本だと本当にWikipediaだけで、韓国とかだとナムウィキっていうやつがあって、
本当にファンが作ってるんですけど、
日本がやってる、日本のWikipediaよりもめちゃくちゃ濃くて、
なんて呼ばれてるか、どういう性格なのか、ちょっと面白い、それぞれのミームとか、余談みたいなのとか入ってたりとか、
Wikipediaもすごい詳しいんですけど、よりもっとエピソードが入ってたりとか、
あと写真とか、いろんな素材が集まったWikipediaというか、
ファンが作るコンテンツ、リアルタイムで変化していくファンが作るコンテンツって、
もっと増えてさらに評価されるページになるのかなって気がします。
なんか多分、前ですとそういうページって、多少何、広告とか寄付とかで成り立ってたと思うんですけど、
45:07
こういうAIモデルに対してトレーニングデータを提供するっていう形で、
追加のマネタイズっていうのが可能になるかもしれないですよね。
難しいのが、結構やっぱりプラットフォーム側が強くなるので、
Googleとかがお金をいろいろ出したりするので、
それで特定のメディア企業に出して、特定のメディア企業に出さないとか、
それによって、場合によっては潰れてくるメディア企業とかが出てくる可能性ってなくはないんですよ。
本当にアルゴリズムファーストになっていくじゃないですか、どんどん。
そうなんですよね。
草野さん嫌ですか?
嫌です。なんていうか、Google、Appleの内密な関係、なんていうか。
最近バズってましたよね、昔にあった画像ですけど、
Google CEOのスンダーピチャイと、Apple CEOのティム・クックがご飯食べてる。
確かに、ディナーしてる写真みたいな。
本当に別に、お金払わなくてもGoogle使うよって、好きだし、好きだし使うから払わなくていいよって。
そこなんですよ、そこなんですよ。
Googleとしては、やっぱり売り上げを作りたいから。
依存しないでくれよって、本当に。
買うからって。
でも、一つの恐れとしては、彼らのこれだけ力を持っているので、
彼らが提携するメディア企業とか、提携しない先を、いわゆる潰せちゃうんじゃないかと。
いわゆる勝者を決められる立ち位置にいるんじゃないかっていうところで、
すごい音楽業界だとこれ起きていて、ニュースとかメディア業界だと起きてないんですけど、
音楽業界って、レーベル会社が全員ほぼ連携し合ってるじゃないですか。
レーベル同士がってことですか。
はい。
なので、いわゆる一社のレーベル会社と提携するのではなくて、
3社全員と提携しないといけないみたいな雰囲気になってたりすると思うので、
そこの裏方どうなってるか、僕は正直分かんないですけど、
場合によっては、メディア企業とかニュース企業が一個の連盟作ったりとか、
するのはアリなのかもしれないですよね。
それによってどう変わるのか。
いわゆる一社とGoogleが提携するのではなく、全員と提携しろと。
Google的にはメリットあるんですか。
メリットは、一応全員と、Googleはよりお金出さないといけないですと。
なので、Googleにとってそこまでメリットはないんですけど、
ニュース企業としてはメリットがあるっていうところですね。
48:03
全員死なないっていう。
なるほど。
そういうのが場合によってはどんどん出てくるかもしれないですけど、
これからいろんなTAC2.0の案件が出てくると思うんですよね。
いわゆるいろんな独自データをお金を使って、いろんなAIモデルが買い取りに行くと。
そうなると、どんどんインターネット上のデータが取られ始めるんですよね。
こわいこわい。
これはGoogleのものだ。これはオープンAIのものだ。これはAppleのものだ。
これはXAIのものだとか、いろいろ出てくるようになってくると思うんですけど、
そうすると、一つのそれに対しての対策案というか、面白い対策案が、
合成データで補えないのかっていう。
そのメディアを収集しないで。
いわゆるプラットフォーム側としては、どんどん独自データを作りたいんですけど、
それを今お金を使っていろいろ買い取ってるんですけど、どっからタイミングで足りなくなりますと。
そうなると、自らも合成データを合成しないといけない時代が来るんじゃないかなっていうところですね。
本当にメディアはコマですね。悲しい。団結しなくちゃだよね。確か連名。
でも、合成データを使ったAIモデルを作るとかっていうのって、すごい面白い発想だなと思っていて、
そろそろできるのかっていうところがまずあるんですよね。
ここはずっと議論されてるポイントなんですけど、
例えばGPT-5を今オープンAIが作ってますけど、GPT-5をGPT-4がデザインできないのかとか、
いわゆる人間がやってたフィードバックを出すっていうところをAIができないんじゃないかとか、
モデル自体を合成データを元にトレーニングさせられないのかっていうところが、
多分去年とか一昨年とかですと、できないっていう話が結構いろんな人が言っていて、
いわゆる合成データ、特にそのAIがアウトプットしたデータって、いわゆるすでにトレーニングされたデータなので、
トレーニングされたデータをまたトレーニングしても意味ないんじゃないかみたいな話って結構あったんですけど、
徐々にできるんじゃないかみたいな発言も増えてきていて、これはちょっとAIが生成したデータではないんですけど、
オープンAIのSORAってあるじゃないですか、動画生成サービスですね。
SORAって3Dのバーチャル世界がトレーニングデータの一部になったんじゃないかなって思われていて、
51:09
Unreal Engineとかで作ったゲーム世界のバーチャル空間とかをトレーニングデータとして出したんじゃないかっていう話があるんですけど、
それはもう合成データなので、もし合成データを使えるようであれば、
それっていわゆる無限のデータアウトプットになるので、合成データでどんどんAIが作ればいい話になってくるので、
それをするで、場合によってはメディア企業にお金一切出さなくていいようになるんじゃないかとか、
いろいろそこら辺の課題も出てくると思うんですけど。
ちょっと悲しくなっちゃいました。メディアが好きな人間としては。
でも一部は出さないといけないと思うんですよ。
あとは信頼できるデータとか、ニュースに関連するデータとかっていうのはAIが合成できるわけではないので、
でもGoogle DeepMindも最近論文で出したAIシステムは合成トレーニングデータを使っているモデルとか出しているので、
どんどんこの領域の可能性が高まっているのかなって思います。
その中で、こういうAI検索エンジンとかが出てきたときに、メディア企業はどう影響を受けるのか。
さっきもすでにまあまあ影響されるっていう話をしていたと思うんですけど。
もう散々ですよ。
でもあれっていわゆる追加の売り上げの話じゃないですか。見た目によってはポジティブな話なんで。
でも同時に、全体的にネガティブな話だと思うんですけど。
データもう終わったら新しいの作らないといけないんで、淡々と進んでいきましたさっき。
追加のネガティブ情報としてすると、ガートナーっていうリサーチ企業があるんですけど、
あそこが最近、ネット上でも話題になってましたけど、ちょっと面白い予想を出していて、
2026年までには、トラディショナルな検索エンジンボリューム、検索ボリュームが25%下がるんじゃないかと。
いわゆるGoogle検索とか、Yahoo検索とか、いわゆる一般的に今思われている検索エンジンですね。
そこがシェアが下がる理由、いわゆる25%トラフィックが下がる理由は、
やっぱりAIチャットボットとかバーチャルエージェントが出てくることによって、
そこでシェアを取られるんじゃないかっていう話をしているんですよ。
ここの実際ガートナーの人たちの話を、インタビューしている記事とかなくしのを読むと分かるんですけど、
54:07
25%っていうのは正直ある程度適当な数字なんですよ。
科学的にその数字を出したわけではなくて、
雰囲気的にそのぐらいだろうっていう考えだったらしいんですけど。
そんな感じなんですか?
それで割と話題になったのはそれぞれおかしい気がするんですけど、
検索ボリュームが下がる可能性は大いにあると思っていて、
それが25%なのか50%なのか10%なのか分からないですけど、
一応ガートナーの人たちは一時期25%以上の数字を考えていたらしいので、
場合によってはもっと高いかもしれないですけど、
ただ多くのメディア企業、特にニュース企業、ニュースメディアにとって、
検索エンジン化の検索流入のボリュームって結構高いんですよね。
これも過去のポッドキャストでも話したことあるんですけど、
今はなくなってしまいましたけど、バズフィードニュースは
31%のトラフィックがオーガニックの検索から来てましたと。
バズフィードニュースを見に?
はい。ニューヨークタイムズって実際32%なんですよ。
ウォールシティジャーナルとかも25%だったりするので、
パースリーっていうニュースメディアのアナリティクスツールがあるんですけど、
そこが2500社ぐらいのメディアブランドを見てるんですけど、
その中でやっぱり平均的に29%ぐらいのトラフィックが検索から来ていて、
なんでそれが結構落ちる可能性があるんですよね。
落ちると何が起きるかというと、まず広告売上が落ちますと。
当然流れですけどトラフィックが落ちるので。
同時に一部の彼らのメディア企業の売上って、
広告だけではなくて、コマースだったりアフィリエイト売上があったりするじゃないですか。
それも下がるんですよ。いわゆるトラフィックが下がるので。
結構マネタイズに影響が受けますと。
もちろん一部はこういうオープンアイと提携したりしてある程度補えるかもしれないですけど、
それだけでは足りないかもしれないので。
場合によってはより多くのメディア企業がサブスクに移るんじゃないかなと思っていて。
どうします?10年後ニューヨークタイムズがクロスワードのパズルしか出さないサービスになってたらどうします?
そういう時代になったんだなっていうのは。
ワードルだけが残るみたいな。あれはいい買収だったなっていう。
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そして生き残ったのはワードルだけ。それも面白いですけど。
それも面白いですよ。
サブスクって広告のマネタイズと大きく違うと思うんですけど、
大きく違うのが売ってるプロダクトが違うと思うんですよ。
広告は記事を売ってますと。
ニューヨークタイムズのある程度クロスワードのパズルが売ってます。
例えばCNNとかですと、ベース広告売り上げで成り立っているので、
このCNNのこの記事がめちゃくちゃ面白いから、皆さん行ってトラフィックが増えて、そこで広告売り上げが上がりますと。
そういう構図になっているので、ベースとしていい記事を出すっていう。
いい記事というか、トラフィックが入り込むような記事を出すっていうのが基盤としてありますと。
サブスクになると一つの記事じゃないんですよね。
過去データでもないんですよ。
サブスクの根本的な商品っていうのは、未来を売ってるんですよ。
未来を売ってる。
未来を売ってる。
未来を売ってる。
今後もいいコンテンツを作り続けますっていう約束をしてるんですよ。
なるほど。
それを売ってるんですよね。
だからこそ、GoogleはRedditに60ミリを支払ってると思うんですよね。
そこの良いものを、ユーザーが出てくるというか、
特に新しいものを作る、未来のものに対してお金払っているのは、
AIトレーニングの人たちが、
AIの人たちの力を使って、
未来を作る。
未来を作る。
未来を作る。
未来を作る。
未来を作る。
未来を作る。
未来を作る。
未来を作る。
未来を作る。
AIのAIトレーニング、
TSC2.0の理論とすごいフィットしていて、
なぜかというと、
AIモデルってリアルタイム情報のアップデートって結構しづらいんですよ。
これはオープンAI、ChatGPTも昔からすごいクレーム入ってましたけど、
ある一定の日付までしかトレーニングされてなかったりしてたので、
最新の情報を全然出してくれないみたいな、
いろいろ話があったと思うんですけど、
だからこそTwitterのデータとかがすごい価値があったりするわけじゃないですか、
リアルタイム性があるので。
そこもありますし、
より多くのAIアウトプットが増えると、
新しい情報で、
なおかつ他のAIチャットボットが作ってないもの、
人間が作ったり、
特定の組織が作った、
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信頼できるソース元からのデータの価値が上がると思うんですよ。
そういうところがどんどん評価されていくと思います。
他のチャットボットが作ってないもの。
いわゆる人間が作っているものとかですよね。
でも若干、
僕はそういう予想をしているんですけど、
よりサブスクに寄るっていうところ。
ただ、今のメディア業界を見ると逆なんですよ。
サブスクから離れているんですよ。
えー。
数年前から、5年、7年くらい前から、
サブスクに寄せるメディアって増えたじゃないですか。
はい。それこそニューヨーク・タイムズとか。
特にニューヨーク・タイムズは本当に代表例だと思うんですけど、
最近ですと、
去年と今年を見ますと、
サブスク辞めたり、サブスクのモデルを変えたりしているメディア企業が増えていて、
例えばですけど、テッククランチってTCプラスってあったんですけど、
あれシャットダウンしましたよね。
あれシャットダウンしたらどうなるんですか、あれは。
普通に全部無料の記事に。
多分過去のものは、分かんないですね。
どうするかは全く分かんないですね。
一部記事が見れるみたいな。
そうですね。有料コンテンツみたいなものがサブスクで提供していた。
それがシャットダウンしますし、
ワシントンポストもサブスクの価格をダイナミックプライシングに変えるっていう話をしてますし、
その日によってってことか、その記事によって。
記事によってかもしれないですけど。
そんな変動していくんだ。
変動してどこまで影響があるのかちょっと分かんないですけど。
面白い。
それこそタイムとかはデジタルのペイウォールをなくしましたし、
完全に広告型に変えましたし、
Quartzもペイウォール下げてメンバーシップモデルに変えたりとか。
アトランティックも全部の記事をペイウォールするのではなくて、
一部ペイウォールしたりとか一部ペイウォールしなかったりとか。
なるほど。なんで?
ガネットも確かそうですね。ペイウォールの記事を減らして広告売上をブーストしようとしてたり。
それこそサブスタックってずっと広告を出さないってずっと言ってたんですけど、
ついにそういうクリエイターは広告にしよう、探せるような機能を検証し始めたりしてたので。
なので若干僕の予想から全然違う方向性に皆さん言ってるんですけど。
なんでなんですか?
なんでなんですかね。
1:03:01
一つの大きな理由は、多くのメディア企業は自分のコンテンツにフィットするビジネスモデルを探していたりするんですけど、
根本としてそこが課題ではない気がしていて。
多くのメディア企業はビジネスモデルがフィットしてないっていう話ではなくて、そもそもPMFしてるしてないっていう話に戻らないといけないのかなと思うんですよね。
めちゃくちゃ根本の話ですね。
そうですね。
そうなんですか?
だと思います。これは特にこのAI時代の中でよりこれが明確になってくると思うんですけど、
インターネットによって情報の価値が完全に変わったじゃないですか。
両極端に分かれたと思うんですよ。
希少性のある情報はめちゃくちゃ価値が上がったんですよね。
でも、希少性のないコモディティ化された情報って、ほぼゼロに近い価値になってしまったんですよね。
今までのインターネット前の世界ですと、同じものを書いたとしても地域別にディストリビューションが分かれてたので、コモディティ化してないように見えたんですよ。
でもそれが一気に誰でもインターネット全員にばらまけるようになってしまったからこそ、ディストリビューションの独占がメディア企業はできないからこそ、情報がコモディ化されたものが分かれてしまった。
本当に価値がなくなるっていう。情報の価値が明確に、より明確になってきたっていうところですね。
コモディティ化されたものがなくなって、希少性があるものが価値が高まってますと。
なので、メディア企業として、まずどのビジネスモデルに移るか移らないかっていう話の以前に、自分たちに聞かないといけないものは、そもそも自分たちのコンテンツがコモディティ化されてるのか、希少性のあるコンテンツなのかっていう。
コモディティ化されてたら、おそらくサブスクは向いてませんと。
そうですね。なんか、ペイウォールあって、あーってなったら別の単語で調べて、無料の別の記事見ちゃうみたいな。
それがまさに、コモディティ化してるかどうかの検証ポイントなんですよ。
自分のメディア、もしメディア企業を運営してる人であれば、自分の一番人気な記事のタイトルをGoogle検索して、それでどれだけ似たような記事を他の他社が出してるかっていうのを見るんです。
そこがいっぱいあればコモディティ化してますと。あまりなければ、希少性のあるコンテンツかもしれないですと。
いやー、そうですね。
1:06:01
なかなか怖いことを言った気がするんですけど、思った以上に多分、オフトピックも含めてですけど、コンテンツでコモディティ化されるので。
やっぱり、サブスクの提供しているプロダクトって未来のコンテンツっていう話を、いいコンテンツっていう話だと思うんですけど、ちょっと言い換えると、未来の希少性のあるコンテンツを提供してるっていうところだと思うので。
なので、コモディティ化されているコンテンツに関しては、どんどんコモディティ化されるので、このAI時代の中ですと。
なので、そこに対してお金を出すかって言われると、出さない可能性がどんどん高まります。
なので、TAC 1.0、2.0以前に、そもそもコンテンツの質を考えないと、そもそも何もやらなくてもメディア企業がどんどんなくなる可能性が高まると思います。
悲しい。とはいえ、みんなが話しているニュースの話も必要じゃないですか。
そうですね。
それは、いいインサイトと即時性と、あとネームバリアのあるメディアがやっぱり勝っていくんですかね。
だと思います。だからこそ、ニューヨークタイムズはサブスクで成り立っているのはそういう理由だと思います。
彼らが話しているニュース自体は、場合によっては彼らが最初に出している場合もありますけど、多くは別に彼らが最初に出しているわけではないので、
ただ彼らのインサイトとか、彼らのいわゆる信頼が欲しいからお金を出しているっていうところだと思うんですよね。
その希少性をどう他のメディアが再現するのかっていう。
ちょっと暗い話は一旦置いて、結局一つ個人的にメディア企業にとって大きなチャンスがあるところでいきますと、
今までですと、やっぱりどうしても検索ありきのサイトを作ってたと思うんですよ、全員が。
ニュースのサイトが。
いわゆる記事とかもSEOにヒットするような感じにしたりとかしてたと思うんですけど、それが今後より重要度が低くなる可能性があるじゃないですか。
AI検索エンジンみたいなものがどんどん増えたりした場合に。
そうすると、そもそもその記事の体験とかをもっと変えられるんじゃないかなっていうふうに思っていて。
最近ですと、直近ですと、収録してる直近ですと、フィナンシャルタイムズがチャットボットを出したりとか、
1:09:02
それで過去記事をベースにユーザーが質問できたりするものとか出てきていて、個人的にこれが正しいとは思わないんですけど、
こういうふうに新しく検証し始めているプレイヤーがいますと。
このメディア企業ですと、ベースとして3つのレイヤーがあると思っていて、
1つはいいコンテンツを作らないといけないですと。
制作ですよね、制作プロセスがありますと。
基本的にいいものを作るのがベースとしてありますと。
2つ目はそれをユーザーが見つけないといけないですと。
基本的にはそのメディア企業のサイトに行って、そこのフィードとかいわゆる一覧の中で見つけると。
最後にその記事をクリックして読みますと。いわゆる読書体験がありますと。
この3つのそれぞれのレイヤーにもちろんAIって加わると思っているので、
最初の2つはなんとなく分かりやすいと思うんですよね。
例えば制作の中ですとリサーチをAIが手伝ってくれたり。
最近ですとGoogleがニュース企業向けにAI生成技術のツールを出してるんですけど、
そのツールを使って記事の最初のドラフトを作ってくれたりするんですよね。
そういうツールってどんどん出てきますと。
2つ目はフィードみたいなものですと、今ですと基本的に時系列順に置いてあったりすると思うんですけど、
多くのニュースメディアのサイトですと。
それをもっと、バイネットキュレーションされたりするんですけどもっとAIを使って、
いわゆるTikTok風な、バイネットでちょっとシャットダウンしちゃいましたけど、
アーティファクト風なフィードになったりとかするのがより一般的になると思うんですよね。
個人的にその2つは分かりやすいので詳細話してもあれかなと思うんですけど、
3つ目の読書体験をもっと変えられるのかなと思っていて。
すごい分かりやすい事例ですと、それこそアーティファクトもやってたと思うんですけど、
記事のサマリーをAIで生成するケースってあるじゃないですか。
それこそARKってブラウザの会社とかも出してた機能で、
モバイルのページをつまむとサマリーを出してくれるみたいな機能があったと思うんですけど、
それは序盤でしかないと思っていて、
サマリーだけではなくて、長さとか全部調整できる。
めちゃくちゃ深掘りしたければ、そのページでどんどんAIがそこに関連する情報を出してくれたり。
1:12:07
場合によってめちゃくちゃ長い記事なんですけど、
ちょっと3分しかないんだってなると、3分しかないって表示が入れると、
それに合わせたボリュームにしてくれたり。
短すぎず、サマリーではないけどエッセイではないみたいな。
そのぐらいの規模感に抑えてくれたりとか。
場合によっては動画に変えてくれたり、スライドショーに変えてくれたり。
自分がどのようなインプットの仕方にもできるような感じになるんじゃないかなっていうふうには思いますね。
確かに、でも音声とかだと特に思いますね。
たとえばニュース系のやつとかも、15分のやつ。
でも、3分ずつにちょっとずつ教えてほしいみたいなパターンとかは、ニュースとかだとあったりするので、
それで聞けたら便利だなとか。
アーティファクトとかも、いろんなカスタマイズあったじゃないですか。
サマリー読むのも絵文字多めでとか、音声で読むのもスヌープドックの声にしてほしいとか、
いろいろカスタマイズができて、それを体験が変わったなって感じはしました。
やっぱり、もっとそういう自分なりにパーソナリシタリとか調整ができるようなサイトっていうのがどんどん出てくるかなと思うので、
バイネットは、たとえばあるニュースサイトに行きますと、
そこで自分がまず気になる記事をチェックだけ入れて、
あとあと自分が好きなようなフォーマット、それがニュースレターかもしれないですし、
動画ダイジェストかもしれないですけど、それが後で送られてくるとか、
そういうUIかもしれないですけど、
何かしらもっと読者体験自体が変わってくるような体験っていうのがもっと出てくるのかなって思いましたね。
ライターの方はどうしたらいいんだろう?編集者の方。
なので、ベースのものだけライターが関わっているっていう感じになると思うので、
たとえばめちゃくちゃ深掘りした場合は、他のソースからも引っ張るので、
バイネットは他のライターとかの名前が出てきたりとかするかもしれないですし、
そこら辺は正直僕もまだ全然考え抜いてはない気がするんですけど、
もっとダイナミックに自分が読みたいような感じで、
ものを読めるような体験をメディア企業が提供できるようになるんじゃないかなと思っていて、
それはSEOにそこまでこだわらなくていいようになるからっていうところだと思うんですよね。
宮崎さんはすごいいっぱい情報収集してるじゃないですか。
それの中でどう体験できたら理想に近づけるなとかありますか?
1:15:05
なんかでもやっぱり、どんどん深掘りたい、深掘りたかったりするので、
そこは別のページに毎回行くのがめんどくさかったり、
この記事のカウンターポイントを書いてる人いないかなっていうのを見たかったり。
例えば今回このTAC2.0っていうアイディアって、
他の茶松さん以外に言ってる人っていないのかって調べたりしてるんですよ。
その人がどういう風な意見を持っていてとかっていうのを見たかったりするんですけど、
それがあまり出てこなかったので、自分なりに違う方法で調べたりしてたんですけど、
そういう形で個人的には深掘り、より知りたいニュースを知れるようになるっていうことは見たいなって思いますね。
なんで今日はここで一回終わりにしたいと思うんですけど、
どういう風に検索が変わってくるのかっていうところと、
あとはどういう風にそれに対して企業が対応していくのかっていうのって、
すごい重要になってきていると思っていて、
なぜかというと冒頭で話したように、インターネットの根本が検索ベースのものなので、
そこを変えるってなると大きくインターネットのあり方が変わる可能性がありますし、
これがAIの時代の中でどう変化するのか、
どういう風なAI検索結果が出るのかとか、
どういう風にそれを真似たいするのかっていうところが、
すごいまだまだ議論されないといけないポイントだと思っていて、
その中で多くの人たちがやっぱりGoogleはこれだけ強い会社ではあるので、
このAI時代の中でも勝てるんじゃないかって思う人が多かったりするんですけど、
ただこれは若干来週のプレビューになってくると思うんですけど、
課題はありますと。
特にやっぱりイノベーターのジレンマの課題をこの領域に関しては抱えてるので、
やっぱりディストリビューションアドバンテージはめちゃくちゃ持っていたり、
ディープマインドとか人材はめちゃくちゃ持ってたり、
データ量も大量に持ってるんですけど、
Googleのカバーしてるアナリストとかによっては、
広告売上もそこまで影響されないんじゃないかっていう人もいるんですよ。
いわゆるGoogleもAI検索エンジン試しているので、
そこで表示される広告の数と普通の検索の広告の数はそこまで変わらなかったりするので、
大丈夫なんじゃないかという人たちもいるんですけど、
1:18:04
個人的にはGoogleはかなり苦戦すると思ってます。
これはもうGoogleの根本の問題が大きく2つあるので、
これがちょっと来週話していきたいところなんですけど、
このGoogleの10ブルーリンクモデル、
いわゆる10個のURLを検索結果で表示するモデルVS
AIの検索エンジンの在り方っていうのが圧倒的に違いがあって、
そこに対してGoogleがどう対応するのかっていう話を来週できたらなと思います。
なるほど。
はい、じゃあそんな感じで今回も聞いていただきありがとうございました。
気になった方はOff TopicJPのフォローXなどでお願いします。
またYouTubeやSpotifyでビデオポッドキャストもやっているので、そちらもチェックしてみてください。
そしてメンバーシッププログラムOff TopicClubもノートでやっているので、概要欄からチェックしてみてください。
それではまた次回お会いしましょう。さよなら。
さよなら。
