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皆さんこんにちは、草の幹です。 宮武哲郎です。
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、ビジネス情報を緩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、SNSが生み出したモノカルチャーについて話していきたいと思います。
1個お知らせがありまして、Twitterとかでは一応告知というか、情報は出てるんですけど、
Podcast WeekendっていうイベントにOff Topicが出展予定です。
10月の土曜日に開催されるんですけど、
概要はサイトとかちょっと概要欄に載せておくので、
ぜひOff Topic好きだよっていう方、ちょっと会いに来てもらえたら嬉しいですね。
ちょっと誰も来ないと寂しくなるんで。
そうですね、ちょっと前回、これ2回目、Podcast Weekendっていうイベント自体は2回目なんですけど、
1回目は出たいなと思いつつ出れなかったので、今回はいろんなPodcasterの方もいらっしゃっているので、
なんか自分でもPodcastやられてるよって方とかも来ると、なんかいろんな人に会えるので、
それもそれで面白いのかなっていうのは思いますね。
確かに前回行ったとき、いろんなPodcasterの方に話せましたからね。
どういうことをやってるのかとか、お互い意外と聞き合ってたとか、そういうの聞いたりしてたので。
今回はあれですよね、グッズを、初グッズを出すっていうところですよね。
そんなにハードルは上げないでいただいて。
まぁOff Topicの、そうですね、なんか可愛いもの作りたいなと、作ろうと作ってますので、ぜひ遊びに来てもらえたらと思います。
はい、じゃあ10月2日土曜日の。
たぶん終日やってるんじゃないかなと思うので。
そうですよね、結構長い時間やってると思うので。
はい、ぜひ皆さん、ぜひぜひ声掛けしてください。
はい、下北沢でやってます。
はい。
はい、ということでじゃあ本編に行きますか。
はい。
前回からSNSの話を、ソーシャルメディアの話をしてるんですけど、今回もモノカルチャーっていうのも。
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説明が必要ですね。
説明が必要ですね。
説明はあの、すごい。
後ほど。
そうですね、後ほど話すとして、はい、先週はあれでしたね、レコメンデーションメディアっていうものが出てきましたよねっていう話をして、
特にこのソーシャルメディアっていうもの自体が進化を、植物連鎖的な進化を成し遂げていたという話をしてたと思うんですけど、
最終的にはFacebook、メタとしてはTikTokと全面的に対抗しないといけないという話で終わったと思うんですけど、
今日はそこの進化の話も最後の方ちょっとするんですけど、どちらかというとこのレコメンデーションメディアでしたり、
あとはその今現在のアルゴリズムベースのSNSがどう文化を影響しているのか。
はい。
ちょっとそういう系の話をしていきたいなというところで、一番最後にこのレコメンデーションメディアの次のソーシャルメディアっていうのはどういうものになりそうかっていう話もできればなと思うんですけど、
まずこのアルゴリズムがどれだけ今の世界に浸透しているかっていうところだと思うんですけど、
そもそもSNSですとFacebook、Twitter、Instagramも全部時系列系のタイムラインからアルゴリズム的なフィードに変わっていると思うんですけど、
それ以外もSpotifyとかNetflixとかもパーソナライズされたインターフェース。
確かに。
それもアルゴリズムですね。
ポスターとか変わりますもんね。
そうですね。変わりますよね。
あとはYouTubeとかも、これも過去のポッドキャストでも話したと思うんですけど、7割のYouTubeの視聴時間ってレコメンドから来てる。
7割。
でも分かりますよね。自動再生パターンって多いじゃないですか。
確かに。おすすめのページ見ちゃいますよね。
そうですね。どうしても見ちゃうと思うので。やっぱりそういう意味合いでもレコメンドが多いのかなっていうのもありますし、
ただやっぱりそういうメディアだけではなくて、例えばGoogle Mapsとかも、例えばA地点からB地点に行くための一番最適なルートを教えてくれるじゃないですか。
それも確かにレコメンドですね。
それもアルゴリズムですよね。
確かに確かに。
いわゆるこれ渋滞がこれぐらいありそうだからこっち行ったほうがいいですよとか。
何も考えずにそっち行ってますね。確かに。
行ってますよね。
あとはUber Eatsとかフードデリバリーアプリとか。
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見せてくれる並び順とか。
メニューの。
メニューとか、どういうレストランが人気なのかとか。
確かに。
そういうのもアルゴリズムですよね。
もう自分の意思ではないことばかりですね。
自分の意思ではないですよね。
まあなんか究極言うと、そのメールを書いたりとか、そのSMSで友達とかLINEとかするときに、
次出す言葉もレコメンドっていうか予測されてますよね。
あー確かに。
なんか。
あれもアルゴリズムですよね。
よくマイクロソフトのTeamsを使っている友達が返信をするのが自動でレコメンドしてくれるらしいんですよ。
ありがとうございますとか承知しましたみたいな。
それをレコメンドで出してくれても、本来の会話ってツールでなんだったんだっけって思っちゃいそうで。
でも便利っちゃ便利ですよね。メルカリとかも。
めちゃくちゃ便利です。
ありますけど、文章考えなくていいっていうのは、打たなくていいっていうのは。
Gmailとかで英語で返信する際も、本当に最初の単語2個ぐらい出すと、その次のやつが全部出てくるケースもあるんで。
特によくまた来週お願いしますみたいな、そういう系のものであれば。
どんなアプリもいわゆる脳が答えを出す前に答えを出そうとしてくれてる状況にあって。
でも裏って見えないじゃないですか。なんでこうなってるのかとか、なんでこういうふうに表示されてるのかっていうのが。
よく、例えばFacebookのフィードで特に投稿に関しては、なんでこの投稿が出したのかって、多分Facebookのエンジニアすらわかんないんですよ。
タイムラインにこの投稿が。
はい、なぜこの投稿が出てるのかっていう。なんとなく要素とかは多分わかってると思うんですけど。
いろいろ機械学習回してるわけなので、エンジニアさえ個人でわからないケースっていうのが多くて。
ただ、Facebook広告って実はこの広告が表示されてる理由っていうボタンがあるんですよ。
知らなかったです。
なのでそこで、もちろん具体的には何も書いてないですけど、でも何かしらの理由、いわゆるこういう理由でこの広告が表示されてるんですよっていうのを一応言ってくれるんですよ。
あなたはね、こういう年齢層だからみたいなそういう。
09:00
例えばですけど、こういうこのオーディエンスグループに入ってるから。
なるほど。
でも普通の投稿ってそのボタンってないので。
そうですね、確かに。
そういう差ってなんだろうってすごい思いながら思う部分もあるんですけど。
逆にその、例えばそういうアルゴリズムを避けようとする人ももちろんいると思うので、
そういう人たちってどこに行くかって、スラックとか、ディスコードとか、そこで信頼できる人たちを集めて、そこでコンテンツのクリエイションとかをしあったりとかすると思うんですけど。
そもそもそこのコンテンツを見つけた先がその既存のツイッターとかフェイスブックだからだったりするので、
なんで結局アルゴリズムで影響されてるっていうのは多分ほとんどの場合変わらないっていうところで。
じゃあこのアルゴリズムがどう文化を影響してるかというと、
まずそのレコメンデーションメディア、特にTikTokだと思うんですけど、カルチャーアイコンをなくしてるんじゃないか。
いわゆる最近出たカルチャーアイコンってなんだろうって考えた時に、なんかあんまり出てこないなっていう。
象徴的なセレブリティとか有名人とかブランドみたいな。
そうですね。なんでエア冗談とかが多分すごい有名ないい事例だと思うんですけど。
これが出にくい理由ってそもそもレコメンデーションメディアで特にTikTokに関してはトレンドのサイクルがめちゃくちゃ早い。
そうですね。
TikTokの場合もう週ごとじゃないですか。
下手したら数日ごとかもしれないですね。
そうですね。下手したら数日以内にトレンドが変わったりしているので。逆にカルチャーアイコンって伝統を作らないといけないので。
時間がかかるんですよね。どうしても。
そうですね。確かに。
なんでそこのトレンドサイクルが早まった中でそういうものを作るのって多分非常に難しくなっている。
例えばですけど最近TikTokでは最近といってもこの収録している時点で最近なので多分これが公開されたタイミングではもうトレンドじゃなくなっている気がするんですけど。
ナイトラックスっていうトレンドが今話している中でも数週間も遅れているので多分もうトレンドじゃないかもしれないですけど。
最初になんかウェブで記事見たのは4月とかだった気がします。
じゃあもうトレンドじゃないかなと。
でも一時期ナイトラックスって言いながら流行ったじゃないですか。
はい。
じゃあこのナイトラックスってそのTikTokで流行った時はいわゆるそのナイトライフとかそういうものを一部表現したりもしてると思うんですけど、
12:07
何に対してのそのなんでこれが流行ったのかってなんかカルチャー的要素があるのかって見ると別になんかウェルネスカルチャーのリアクションでもないですし、
特にそのパーティー環境がそのあの世代でなくなってたかというとそうでもないですし。
じゃあなんかいわゆるそのインターネット上でバズるための名前をつけたものなんじゃないかっていう話もあって。
でこれがいわゆるそのトレンドとそのカルチャーを作るって多分2つ大きな違いがあるところだと思っていて。
でTikTokに関してはカルチャーを作るのにやっぱりどうしても早すぎていて、いわゆるカウンターカルチャーを作りにくいところだと思いますし、
あとはその結局そのナイトラックスもそうですし、もっと前ですとカテッジコアとかなんかいろんな多分そのトレンドっていうのがあったと思うんですけど、
なんかその今までのそのサブカルとかカウンターカルチャーってそのいわゆる一般メインストリームと反するものじゃないですか。
ヒッピーとかパンクとかそういう系のものってやっぱり一般から反するものだと思うんですけど、
レコメンデーションメディアが何をやってるかというとサブカルのアイディアとかイメージとかそれを全部コモディティ化してるんですよね。
そうですよね。
でいわゆるそのサブマーケットのコマーシャライズをしているので、でそれを一般いわゆるメインストリーム化させている。
となるといろんなテイストのコミュニティが作られるんですけど、でもどれもいわゆる何かに対しての反するカルチャーではなくなる。
でなんか全部統合されて全部がメインストリーム化されてしまう。
でそれによってそのまあこのモノカルチャーみたいなその一つ一つなんか統制されたカルチャーっていうのかわかんないですけど、
なんかそういうことが起きやすいんじゃないかなっていうのを思いますね。
そうですね。なんか前にもVOXの記事を紹介したやつで、
トレンドはもうなくなったみたいな。
それがまあカルチャーの方が近いのかもしれないんですけど、
今までタンブラーとかでムードボードを作ってた世代というかそういうクリエイターみたいな人が、
もっとTikTokでそういうインスピレーションみたいなのはTikTokに出て、
15:04
そこのアイテムどういうアイテムをしたらそれ風に見えるかみたいなのがよりわかりやすく、よりやりやすくなって、
なんかどういうフィルター使えばいいかみたいな話とか、
なんかそこの美学というかそういうものを表現するにはこれを買えばいいっていうのがよりわかりやすくなったのと、
そのムードをやることによってトレンドになれるというなんか面白い現象になってますよね。
すごい現象ですよね。まさにその草野さんが言ったように、
例えばそのムードボードをTikTokに上げてそれが人気になるとどういうふうにTikTokユーザーがリアクションするかというと、
似たようなものを作り出すんですよね。
いわゆるミーム化するっていう話でTikTokってすごいミーム化させやすいものなので、
なんでそれによってよりメインストリーム化されてしまうんですけど、
なんかその根本のそのカルチャーグループの人たちは結局なんか、
彼らの視点からすると利用された感覚が多分すごいあって。
でもその話はずっと思ってました。前話してませんでしたっけ?こういう話。
前ちょっと話したかもしれないですよね。
そう考えるとそのオーセンティシティとか、
オーセンチックであること自体がすごいコミュニティ化されてコマシャライされてるなっていう。
なんかトレンドもそのなんかムード、若い世代のそういうサブカルだったものっていうのもそうだと思うんですけど、
なんか前も話したかもしれないですけど、
ブルーンバーグとかビジネス系の雑誌で、ビジネス系のウェブサイトでどうやったら今一番D2Cのデザイントレンドみたいなのを紹介してて、
なんかそういうところが紹介するぐらいまで、そういうところっていうのは意味としてはそのビジネス系経済系メディアの人たちがそのトレンドの話をしてる、分析してるっていうのは、
なんかそれぐらいなんてか、あれかあれかかっこよかったものがもうそうじゃなくなった瞬間なのかもしれないなっていうのはちょっと思いましたね。
それがそうなんですよね、その一般化することによってかっこよくなくなるじゃないですか。
でも、なんかそこ、それがその繰り返しがどんどん早くなっていて。
で、そのサブカルもとうとう本当に信じてる人が、なんかそれでただ利用されたまま、なんか終わるみたいな感じになりますし。
18:02
で、なんか逆にそのそこに乗ってるZ世代の子たちとかアルファ世代の子たちからすると、なんかどんどんいわゆる次のトレンドにどんどん行かないといけないので、
自分が誰なのかってやっぱり結構分かりにくくなると思うんですよ。
なんかよくそのZ世代の子たちとかそのアルファ世代の子たちが最近言い始めてることって、
これって本当に自分が好きなのか、アルゴリズムが言ったから好きなのかが分かんなくなってきてるっていう。
いや、その問題はありますよね。
絶対ありますよね。で、もちろんその今までの社会で別にそれが起きてなかったかというと、そうではないと思うんですけど。
ただ、よりそれが強調されてるのかなっていうところですよね。
まあ確かにファッション雑誌とかも含めて大きなトレンドの流れはありますけど、なんか全然絶対聞かないだろうなみたいな人がACDCのTシャツ、バンドTシャツ着てるみたいな瞬間見たときは、
やっぱバンドTシャツトレンドみたいなのってあるから、そうなんだろう、そっちなのかそれともめちゃくちゃガチファンなのかなっていう。
が分かんなくなってきてますよね、そういうのも。だから別に何かそれをトレンドに乗ることは別に悪いことではないので、それに対して批判するわけではないんですけど、
ただそのTikTokが、特にZ世代がTikTokを使ってる元々の理由って、より自分を自己表現ができたりとか、特にインスタグラムに対してのカウンターだったので、
インスタグラムはインスタ映えみたいなカルチャーがあった中で、より自分を表現できるっていうプラットフォームだったはずなのが、本当に自分を表現できてるのか。
ただそのトレンドにとらわれていて、それで自己表現と言いながら本当に自己表現してないんじゃないかっていう考え方もあるのかなと思っていて、
でもこれも一部仕方ないっていうところはあると思っていて、そもそもインターネットがこれだけコンテンツを作れるクリエイターを生み出したわけなので、
なのでそのプラットフォーム側からすると、もうこうするしかなかった。
このアルゴリズム化するしかなかったっていうところで、結局そのアテンションの取り合い、時間の取り合いなので、それこそ先ほど草野さんも言いましたけど、
ネットフリックスの自社調査によると、アプリをユーザーが開けてから90秒以内で見たいものを決めないと離脱してしまうんですよ、基本的に。
いっぱいやりすぎてみたいな。めちゃくちゃわかります。ウォッチリストだけめちゃくちゃ溜まっていくっていう。結局何見たかったんだっけって言って、またアプリ閉じるみたいな。
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結局サムネイル見るじゃないですか、その時。で、平均ユーザーだいたい1サムネイル1.8秒しか見ないんですよ。
1.8秒以内でコンバージョンさせないといけないんですよ、その各サムネイルは。
逆にネットフリックスからすると、そこの90秒以内で離脱してしまうと、例えばフォートナイトに行っちゃったりとかテクトクに行っちゃったりとかするので、
ネットフリックスとしてはその90秒以内でできるだけ良いコンテンツというか、コンバージョンさせるコンテンツとサムネイルを出さないといけないというところで、
ネットフリックスとかがやってる形ですと、例えばストレンジャーシングスとかですと、各フレームごと切り分けて、
そこを各フレームごとにメタデータのタギングをするんですけど、どれだけ明るいかとか顔が映ってるかとか、そういうのを全部出してランキングしてAVテストするんですけど、
ただ結局そういうのを出したとしても、結局そのより見られた番組とか、より人気な番組の方を出した方が、全体的に言うとクリックされやすいので、
そうすると人気な番組がどんどん人気になっていくというのは、前回もちょっと話した内容と似てるんですけど、こういう形でポップカルチャー自体が特にエンタメ系のコンテンツで、
新しいアーティストとか新しいコンテンツが出るチャンスはもちろんあるんですけど、一番儲かってるコンテンツを見ると、基本的に今まで既に存在していたコンテンツだったりとか、
映画領域とか見るとすごいわかりやすいんですけど、ここ5年10年ぐらい続編とか、スピンオフとか、シネマティックユニバースとか、マーベルとか一番有名ですけど、リメイクとかリブートとか、そういう系がめちゃくちゃ多いじゃないですか。
多いですね。
特に収益性で見ますと、全世界の映画の収益ランキングってあると思うんですけど、そこのトップ、例えばトップ20を見ると、2000年ぐらいまではトップ20の収益ベースでの映画のトップ20のうち、
だいたい25%ぐらいが続編とか、シネマティックユニバースとか、スピンオフとかだったんですよ。
2010年以降、50%以上なんですよ。
ここ最近見ますと、例えば去年、トップ10のうちたったの1作品しかオリジナルじゃなかったんですよ。
24:13
他はどういう系なんですか、そのリブート系。
他はマーベルとか。
マーベル映画が多分多かったですね。
グローバルでですか、それ。
グローバルで。
マーベルと、ほぼマーベル。
マーベルがやっぱ多いですね。
へー。
そうですね。で、唯一オリジナルだったのが、ライアン・レノンズのフリーガイ。
あれもでもマーベルっぽいですよね、ちょっと雰囲気。
あれもちょっといろいろマーベル的な要素も入ってるんですけど。
でも、好きな世代ちょっと近いですよね、マーベルとあれ。
マーベルのやってる人ですし。
そうですね、デッドプールの。
アクション系ですし、アクションファンタジー系。
それが10位だったんですよ。
へー。
で、2020年はちょっとコロナもあって、よりそれ以外のオリジナル系も出やすい状況ではあったんですけど、2作品しかなかったらしくて。
へー。
で、2019年はゼロです。なので、コロナ前はゼロです。
へー。
で、トップ10のうち、やっぱすごいなって思うのは、これも過去言ったかもしれないですけど、トップ10中8.5作品がディズニーなんで。
あー、すごい。
さすがだなっていう、特にマーベル系が多かったっていうところなんですけど、それ以外にも普通の、多分ライオンキングとか。
あー、確かに。日本のランキングも今見たんですけど、あれですね、ディズニーとかも強いですね。
この年は確かにめちゃくちゃ盛り上がってましたね、リブと続編系が。
そうですね、めちゃくちゃ盛り上がってました。
トイストーリー4とか、あなゆきとか。
あー、確かに。あ、そっか、トイストーリー4か。
でもなんか、トップ10で続編系とかが出るのがもう普通になってます。
最近ですと、最近というか、去年、マトリックスレボリューションズとか。
あー。
そういうのも出てたりとかしてるわけなので、やっぱりどんどんそういう系が出てるっていうところで。
しかもこれって映画だけではなく、例えばテレビ番組とか見ても、これちょっと日本ではちょっとわかんないですけど、
アメリカですと、やっぱりフランチャイズ、そこのIPがやっぱりどんどんより視聴率、視聴率というか、シェアをどんどんとっていて。
はい。
結局その1950年から2019年にかけて、トップ30、最も見られた番組のトップ30、毎年見ると、
27:09
それをトップ30にランクインしてるIPの数がどんどん減ってるんですよ。
うーん。
いわゆる同じ番組がどんどんどんどん人気になってたりとか。
最近ですと、1日だけではなくて、例えばアメリカンアイドルって月曜と水曜放映されたりとか。
オーディション番組みたいなやつですよね。
そうですね。
そんな週2でやってるんですね。すご。
週2で。すごいですよね、週2で。同じ番組なのかちょっとわかんないですけど。
へー。
テレビ番組でもやっぱりそういうことが起きていて、音楽でも同じことが起きていて、
ビルボードホット100って世界の。
音楽のランキングみたいな。
音楽のランキングあるんですけど、そこに年々ランキングするアーティストの数が年々減ってるんですよ。
へー。
1960年代から70年代にかけては上がっていて、ピークですと1年で450アーティストがランクインしたんですよ。
それはその移り変わりが激しいからランクインが多いってことですか?
まあ、そういうのも言えるかなと思います。
同じ人があんまり上がってないっていうことを意味して。
同じ人がずっとランクインしてなかったっていう。
その1年間で450人がトップ100のランキングに入ったわけなので。
今ですと直近が多分2019年とかの数字だと思うんですけど、300人ぐらい。
なので減っていて、逆に2000年以降、1人のアーティストがホット100に複数曲をランクインさせてる数は上がっていて。
なのでドレイクさんとかテイラー・スウィフトさんとかがよくランクインするんですけど。
そこも平均、より人気のアーティストがよりランクインするような形になっていますと。
本でも同じことが起きていて、本ですとニューヨークタイムズのベストセラーランキングみたいなのあるじゃないですか。
そこのトップ10を見ると、昔ですとやっぱりリピートする人が少なかった。
いわゆるトップ10に一度入った人がもう一回トップ10に入る。
特に同じ年で入るっていうのがやっぱりあまりなくて。
一年に何冊か出してる人が。
例えば2冊出してどっちもトップ10入りするとか。
30:03
逆に1990年以降は毎年少なくても1人は2回はランキングしてるので。
同じように人気な著者ほどリピートしてるっていうところと、
ビデオゲームの領域を見てもやっぱり同じようなことが起きてたりとか。
あとファッション。
ファッションですとやっぱりトレンドがどんどん早まっているんですけど、
なんかよく批判されがちなのが、
いろんな店舗行っても同じような服が置いてある。
トレンドですしね。
そうですよね。
やっぱりそのトレンドを予測するブランドが増えている。
なるほど。自分たちが作りたいものというよりは、
トレンドの要素がちょっと増えてるというか、割合が増えてるというか。
そうですね。
いわゆるトレンドを予測するためのデータを、
いわゆるAIとかを使って、結局似たような商品がどんどん作られたりとか。
それを一番事業化うまくしたのが多分シーンとかですけど。
元々ファストファッションとかもそういう領域の人たちだと思うんですけど。
いろんな形で、どんどん人気になるものが人気になっていくっていうところで、
いわゆるカルチャーがどんどんそこの人気アーティストとか、
人気なものにどんどん統一されていく。
逆に新しいアーティストも出てきやすいというか、
多少の人気にはなれるんですよね。
レコメンデーションメディアのおかげで。
それこそ2020年とかですと、1500曲ぐらいがバイラル化したんですけど。
そこからいわゆる生まれた新しいアーティストっていうのが100人以上いたので。
TikTokの影響で100人ある程度ブレイクしたアーティストっていうのがいたりするのは、
それ自体はすごい良いことかなとは思うんですけど、
ただ結局彼らがある程度人気になったとしても、
大人気の領域に行くのって結構ハードルが高いのかなっていうところと、
結局特にTikTokに関してはみんな同じフィルターとか、
同じ音声とか、同じ曲とかを使い始めると、
結局新しいカルチャーが生まれるのか。
あとは我々のカルチャーとの関係性ってどういうふうに変わっていくのか。
33:00
今はどういう関係性だと思ってますか。
今はやっぱりどんどんレコメンデーションメディアになるにあたって、
どんどんパッシブになっているかなっていうところで。
受け身になりがちというか。
そうですね。ただ受け入れるだけ。
昔って本棚とか持って、そこにCDとか飾るじゃないですか。
どの曲を聴きたいかってCD選ばないといけないじゃないですか。
でも今その音楽のコレクションって多分CDに置いてなくてSpotifyにあるんですよね。
たまに好きな音楽何?って聞いて、
ジャスティン・ビーバーとかって言って、ジャスティン・ビーバーの何の曲が好きなのって。
曲名わかんないけど聴いてるみたいな。
こういう現象ってストリーミングだからなのかなっていうのは思いますね。
それが良い悪いとかじゃなくて、自分もそういうことあるので。
好きだけど、どれかはあまり認識してないみたいな現象ありますよね。
すごい僕もそれ全然あるので、この曲なんかいろんなところで聞いたんだけど、
何ていう曲か知らないみたいな。アーティストの名前も知らないみたいな。
いわゆるなんかフィジカルのコレクションとデジタルのコレクションっていうのは
意味合いがすごい違くてその関係性を。
そこが今までですとやっぱり体験をこっちから求めに行かないといけなかった。
しかもその求めに行く後にどういうふうにそれを保管したりとかどういうふうに飾ったりとか
どういうふうに消費されたりとか、
でも逆にデジタル上でやるとそれが全部統一されてしまうので、
その持ち物、フィジカルな持ち物ほどやっぱりアイデンティティに関わるものって、
それ以上のものってあんまりないと思ってるので。
なんで、なんか場合によってはその、たとえば自分のアイデンティティに関わるものって
一生読まなくてもそれを飾ってあるだけで自分の自己表現になるんですよね。
なんかやっぱそういう意味だとやっぱりちょっとアイドル要素、
特にK-POPとかはそこら辺がめちゃくちゃ強いなって思います。
あとたとえばハリースタイルとか。
ちょっとアイドル要素が強くて、
あれも曲が単純に売れたしめちゃくちゃヒットもしたけど、
ハリースタイルのことが好きというファン層が結構多いんですよね。
だから、やっぱりその、
そういうアイデンティティの中で、
その、
その、
その、
その、
その、
その、
その、
その、
その、
その、
その、
その、
その、
そういうファン層が結構他のアーティストよりは多いとは思うんですよね。
36:03
たしかに。
なんかそういうのは、
なんかアイドル、アイドルっていう言葉が正しいのかわかんないですけど、
なんかそういう、
なんか、
その、
ファンになりたい、
それを持ってたいっていうのは大事ですよね。
やっぱりなんかその、
その、
ファンの度合いのあれを表現してますよね。
レコードを、
多分レコードプレイヤー持ってる人って多分ほとんどいない、
結構少ないと思うんですけど、
その、
例えばハリー・スタイルズのレコード買ってる人の中ですと。
ただ、
それを持つ意味合いってやっぱり彼らにとってはすごい大事なので、
なんかそこの関係性っていうのがやっぱり、
あの、
そのデジタルのものと比べるとやっぱり全然違うっていうのはあって。
なんかそこの、
なんか、
なんか、
分岐点というか、
その、
アイドル、
なんて言うんですか、
超ポップアイコンになる、
分岐点って、
あの、
アメリカだと、
自分の香水ブランドやってるかな気がしてて。
アリアナ・グランデとかレディ・ガガとか多分、
ジャスティン・ミーバーとかも多分やってたかなって。
ビリー・アリシュとか最近出してて。
なんか、
なんか、
私が昔海外に行った時に、
海外に行った時には、
その、
スーパーとか、
薬局みたいな、
ドラッグストアみたいなところでそれ売ってて。
こんなところで、
こういうセレブの香水売ってるんだってちょっとびっくりして。
そういうと、
なんか、
でもファンからしたら、
でもそれって曲じゃないじゃないですか。
曲でもないし、
その人の顔がないのに、
その人の香りに包まれたいとか、
その人の香りになりたいっていう、
結構、
なんか、
深いファン、
なんていうか、
そのニーズを埋める商品だなっていうのを思いました。
いや、
そう、
めちゃくちゃ、
そうですよね。
アメリカ、
作りますよね香水。
めちゃくちゃ、
確かに、
確かに作るなと思って。
日本だとないよね。
そこが分岐点っていう考え方面白いですよね。
でも確かにそうかもしれないですよね。
うーん。
その、
うん、
そのセレブの好きな匂い、
も、
自分も、
なんか、
感じたいとか。
うーん。
うん、
でもなんか、
それって、
なんですかね、
やっぱりその、
ファン、
ファンのその深さ、
はい。
っていうところでは、
他よりも圧倒的に深い証拠でもあるので、
うーん。
なんか、
それが、
なんか、
特に、
特に音楽とかですと、
そのSpotifyとか、
えー、
Spotifyを使っているのって、
いわゆる月、
月額で払っているわけなので、
はい。
なんか、
そこのやっぱり関係性っていうのが深くないんですよね。
うーん、
そうですね。
で、
やっぱり音楽との関係性が、
いわゆるSpotifyが、
モデレーションしている。
39:01
はい。
Spotifyがミドルウェアとして入っていって、
で、
どの曲を聴くべきかとか、
なんか、
どういうふうに聴くべきかっていうのも、
Spotifyが、
えー、
選んでいるっていうところで、
Spotifyが、
その特定のアーティストをブロックした場合に、
もう一生聴かなくなるかもしれないんですよね。
うーん、
そんなことは、
そうですね。
でも、
起きる可能性は別にあるじゃないですか。
可能性、はい。
やってないと思うんですけど、
でも、
場合によってはそれ気づかないじゃないですか。
気づかないですね。
で、
でもそれを、
ただSpotifyを聴いているだけで、
そこの、
消費するっていう需要だけ満たされるっていうところはあって、
で、
逆にそのReelsとかTikTokも同じかもしれなくて、
その、
これを、
この動画を見たいから見てるのか、
うーん、
それとも、
単純に与えられたものを見てる、
見てそこで判断してるだけなのかっていうところって、
大きく違いはあると思っていて、
はい。
なんかそこの、
それこそ前回話したその、
Instagramをなんで、
その、
使うのか、
自分のその、
友達とかをフォローしてる人を、
の写真とかコンテンツを見たいから、
開けてるっていうところと違う。
うーん。
で、逆にTwitterとかその、
なんか若干間に入ってると思っていて、
はい。
その、
フォローしてる人たちを、
えっと、
いろいろ、
あの、
モデーションも、
ユーザーもできるので、
うーん。
そういうところは、
多少まあ、
もちろんInstagramとかも多少ないそういうのはあるんですけど、
なんか、
この、
コレクションを作るっていう、
責任が、
ユーザーに、
ユーザーから離れていってしまってる。
ほー。
っていうのが、
その、
カルチャー的にいいのかっていう。
うーん。
結局、
人がカルチャー選ばなくなって、
アルゴリズムがカルチャー選んでしまうと、
それをマスに届けるのアルゴリズムなので、
はい。
そうすると、
よりその、
モノカルチャーっていうものが、
生まれやすいんじゃないかとか。
あー。
で、
なんかその、
例えば、
YouTubeの使い方。
はい。
で、
世代で、
ちょっと変わってるんですけど、
はい。
なんか、
大きく分けると、
その、
より上の層と、
より下の層っていう、
ちょっとあの、
あの、
どの、
どの年齢が上の層かっていうのは言わないですけど、
え?
え?
え?
いや、
なんとなく皆さん、
多分想像してくださいって言ってくれて。
はい。
あの、
その、
より上の世代がどうYouTubeを使ってるかって言うと、
検索風に使ってるんですよね。
特定の曲とか、
特定の動画を見つけたい。
上下っていう軸はその、
何を指してるんですか?
それを。
あ、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
42:00
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
ね、
なんかそこに関してそのユーザーが そのなんですかね
どういうふうにそれが進化するべきなのかっていうのはちょっと僕もわかんないんですけど
なんかその そもそもそのコンテンツの
扱い方もすごい変わってくると思っていてそのエンタメの消費方法
たとえば本読むときって あれってパッシブな動きじゃないんですよね
そもそも読みたい本を選ばないといけなくて でその本を読みながらその想像しないといけないじゃないですか
その何が起きてるかって 実際それを読まないといけなくてで途中で例えば
あの途中で誰か友達と喋ってそこに ストーリーって勝手に進まないじゃないですか
結局その本に戻ってきた時にまたそこから読まないと本 そのストーリーって進まないので
なんで結局本読むのってその本を書いた人とその本と あとそのユーザーがチームワークを
かけてそれを本を消費する
そんな考え方なかったですね受け身の 主意だとちょっと思ってましたけどそう考えたら
45:03
たしかに昔は受け身として見てたんですけど ただより受け身のものが出てきたという話かもしれないですけどね
確かに 結局テレビとか映画ももちろん本よりはパッシブだったんですけど
ただやっぱりそれでも選ばないといけなかったじゃないですか 映画館に行くとかどの映画を選ぶとかどのネットフィクス番組を選ぶとか
TikTokに関してはさらにパッシブになったんですよね コンテンツが与えられてそれが良いか悪いかっていうのを選ぶだけなんですよ
で悪いと選んだら次の動画にそのまま行っちゃうので
たしかに
このエンタメの消費方法っていうのは まああのプロコンももちろんあると思うんですけど
なんかすごいなんですかねそのえっとマスにとってはいいことなんですよ
マスの消費者
マスの消費者にとって良くて特定の消費者にとって悪いんですよ
でこれを音楽で考えるとすごいわかりやすくて ある記事が概要欄にも貼っておくんですけど
3つのユーザータイプに分けていてその音楽のリスナーを
一人目がパッシブ まあいわゆるその音楽なんかスーパーで流れてもあんまり気にしないみたいな
とりあえずなんか流れてるなみたいな
でえっと2つ目のタイプがえっと
英語でアクセラリーっていう話で日本語だったら補助的
いわゆるその音楽がその
一つの体験をより面白くするもの
あーなるほど
例えば映画にあのそのサウンドトラックが入ってるとか
はい
ジムに行くときに音楽を聴くとか
メインのユースケースがジムに行くことなんですけどジムのまあそのアクティビティをより楽しくするために音楽聴くとか
はい
まあリラックスするとか
はい
で一番最後があのインテンチョナルリスナーって言ってまあ意図的に
もうその音楽を聴くために選んでいますと
はい
でもちろん人によってはその場によってパッシブになったりとか補助的になったりとか意図的になったりとかすると思うんですけど
意図的なリスナーって少ないんですよね全体的に
うーん
もうこのアルバム全部聴きますとか
はい
なんかこういう自分なりのプレイリストを作るとか
はい
えー
でえっとスポティファイは誰のためにあるかというと
48:02
最初の2種類の人のためにあるんですよ
うーん
パッシブと補助的なリスナーにとってすごい良いことなんですよね
はい
あのもうなんかジムのプレイリストがあったりするじゃないですか
はい
いろんな人がレコメンドしてくれる
うーん
なんでそれを押せばもう聴いていいっていうだけなんで
はい
スポティファイとかそのアルゴリズムが一番その悪影響しているのがこの意図的なグループ
うーん
で結局彼らってそのなんかもっと面白いものを見つけたいんですけど
スポティファイがそのアルゴリズムによってどんどんその真ん中の層
そのモロカルチャー的ないわゆる人気な曲をレコメンドしてくれたりしてしまうので
うーん
それによってそのそこそこに対してのやっぱり批判とかが生まれるっていうところですね
なるほど
昔だったらCDショップに行って自分で探したりとか
そうですね
レコード屋さん行ったりとか
今もありますけどストリーミングじゃなかなかしにくいですよね
確かに
結局そのレコメンドを逃れないので
逃れられない
その多分TSUTAYAとかに行ってそこでもちろんレコメンドしてる店員がピックアップしたものとかもちろんあったりするんですけど
でも自ら探しに行くほうが多分
まあそういう人ももちろんいっぱいいるので
それがよりやりにくくなった
いやでもめちゃくちゃわかります
なんか本、音楽じゃないんですけど
本とかだとAmazonのレコメンドがあんまりなんか好きじゃない
好きじゃないっていうかその本屋に行くほうが面白い出会いがあるから
本屋さんに行くのが好きなんですけど
なんかそれとちょっと近いのかなっていうのは思いました
多分すごい似てると思います
やっぱりその本のランキングとかだと割と似たようなものしか出なかったりとか
なんかこれなんかもっと違うものを探したいんだけどなみたいな
そこのそのどういうその消費をしてるかによって
やっぱりこのアルゴリズムって良い悪いってすごいあると思ってるので
この中でその個人的に疑問として出るのが
例えばアルゴリズムがなかったとしても
人って本当に自分の意思で選んでいるのかっていうのはあるんですけど
それは本当にそうですね
結局あの人これいいって言ってたから文章ってあるし
例えばアルゴリズムなんだろう
51:00
なんか今有名になってる人もその人の才能ももちろんありますけど
いろんな人の力によってプッシュされてて
私がこれ好きになったけど
でもそれは大きい事務所にいたからなのではみたいな
そういうのもありますね
それが良い悪いかはない
もちろん良い悪いかは一定なんですけど
そのやはりアルゴリズムを責めるっていうのももちろん分かるんですけど
でも根本として人は草野さんが言ったように
友達が好きだからこの曲が好きなのかっていう
であれば自分で本当にこの曲が本当に好きと思って選んでるのかが
疑問としてあるべきっていうところで
でもいいんじゃないですかでも逆もあるじゃないですか
この友達が言ってたけど刺さらなかったっていうのもあるし
そうですねそれも全然ありますね
この人のセンスを信じるかっていうのも自分の話じゃないですか
難しいのがこれは別に答えがない話なんであれなんですけど
例えばこの曲が好きってなるじゃないですか
好きなのは自分が本当に好きだと思っているからなのか
それともこれが世間的に好きだと言われてるから自分も好きになるのか
それとも友達が好きだと思ってるから自分も好きだと思うのかっていうところで
よく多分分かりやすいパターンですと
例えば異性で好きじゃ恋愛対象として見てなかった人が
急に友達と付き合い始めて魅力的に感じ始めたとか
でもそういうのってあるじゃないですか
それってもともと自分が好きじゃなかったのに好きになったのは
もう一人が自分の友達が付き合い始めたからっていうところで
それって自ら本当に自分自分の判断で好きだと思ってるんですかっていう質問に戻るんですけど
これが正直これ答えない話なんですけど
個人的には結構他の人の行動ってすごい
人が判断する上ですごい重要になってきてると思っていて
人って人間どの動物より真似する能力が持ってる動物なので
なんで赤ちゃんとかがすごい分かりやすいんですけど
赤ちゃんって生まれた瞬間自分の親の真似をし出すんですけど
生存戦略ですもんね
そうですよね
でも同時に生存戦略だけじゃないんですよ
何が例えば赤ちゃんのお母さんが横何か別のものを見てたとすると
54:10
赤ちゃんもそのものとお母さんの関係性を考え始めるんですよ
それが欲しいのかっていうのを見出して
欲しければ自分も欲しいってなるんですよね
この真似するっていう概念とか
他の人の物とか音楽でもいいですし
物との関係性っていうところってすごい重要なんだなって
思う瞬間も色々あってきて
そう考えるとアルゴリズム批判するのもいいんですけど
そもそもアルゴリズムってこれをただ置き換えてるだけなんじゃないかなっていうところで
人間ってそもそもそうだったっていう
人間ってそもそも自分自ら判断あんまりしてなかったっていうところがあるんじゃないかっていう話で
人をベースに友達が好きだからこの曲好きになるっていうところが
友達ではなくてアルゴリズムに置き換えてる
確かに
っていう一考え方としてもあって
ちょっとこれを言い始めると何も自分で判断してない感じになっちゃうんで
なんかもちろんアルゴリズム批判っていうか
そういう危険性はあるものでもあると思うんですけど
ただ根本的にどこまで人間は好きなものとかを判断してるのかっていう課題がある中で
ちょっとこの話をすると延々になっちゃうんで
次のトピックに行くと
じゃあこういうアルゴリズム的なメディアとかが流行る中で
次のソーシャルメディアの進化は何でしょうっていう時に
やっぱりそのレコメンデーションメディアってこのAIとかアルゴリズムが活用される時代になってくるんですけど
よりそれが強調されるところで
今までですとこのアルゴリズムがカルチャーを
何ですかね
作るっていうか影響する
影響するってことは分かってますか
でそのAIがカルチャーを作れる時代になってくるのか
はい
いわゆるコンテンツをAIが作る
全員が作れるようになると
この今までのレコメンデーションメディアを倒せるんじゃないかと
分かりやすい事例だとダリー2とか
57:00
そうですね
テキストを使って画像生成をする
なんか面白い画像ができるっていう
実際に見て割と精度もいいですし
例を挙げたいなと思ったんですけど思いつかなかった
ダリー見たことないかしらね
実例を多分見るとすごい分かりやすいと思うので
個人的にこの領域ってすごい興味昔から持ってた領域だと思うんですけど
なんか最近TikTokも動画作る時グリーンスクリーン機能ってあるじゃないですか
背景色々
自分のバックグラウンド
それをテキストで説明すると自動生成してくれる機能を出して
いわゆるダリー2的な話ですね
出てましたね
なんでいわゆるAIグリーンスクリーンと彼ら呼んでるんですけど
そういうのがやっぱりもう出始めてるタイミングではあるので
なんでこれによっていいところで言うと
誰でも本当にクリエイターになりやすくなる
ダリー2の今画像生成だけですけど
後々絶対動画生成になってくるので
そうすると誰でもテキストを入力するだけで映画が作れるとか
それやばいですね
やばいですよね
アニメーションとかだったらもっとさらに近くにありそう
そうですね台本を作るだけで映画とかアニメーションが作られるみたいな
ありそう
俳優どうするんだっていう話なんですけど
確かにアニメだったら簡単ですね
アニメの方が簡単だと思うんですけど
そもそもAIを使ってメタとかバーチャル空間を作ったりとか
音声コマンドで
そういうのもすでにあるので
やっぱりそういうところが重要になってきたりとか
最近オープンAIとかGoogleが機械が人間のように音声とか音楽を聞き取れる
トレーニングをさせようとしていて
人間のように楽しめるってことですか
楽しめたりとか
なんでいわゆる音楽の理解ですよね
そうすると音楽が作りやすいんじゃないかとか
機械が
そういう今まで人間しか作れなかったクリエイティブの領域も音楽がより作れるんじゃないかとか
ヒットソングメーカーが生まれちゃうわけですね
1:00:00
誰でもヒットソングを作れちゃうみたいな
それによって何もヒットソングではなくなっちゃうんですけど
確かに
最近ですとGPT-3ってあるじゃないですか
これもAIのテキストの
いわゆるDARI2のテキスト版みたいなものなんですけど
このGPT-3とDARI2を組み合わせて
いろんなものを作る人が増えてきていて
例えば誰かが最近AIのTwitterゲームを作っていて
バトルプロンプというゲームなんですけど
Twitter上でそこのバトルプロンプに対して
自分のモンスターをツイートでテキストで説明するんですよ
なので確か誰かがめちゃくちゃ強い人間っぽいピカチュウみたいな
それをすごいいいねされた場合に
バトルプロンプがそれをテキストをDARI2に落とし込んで
そうすると画像が出てくるのでそのキャラクターが作られますと
それを2体別の人のキャラクターも同じように作って
そこのテキストをベースにGPT-3上で戦わせるんですよ
もしこのキャラクターとこのキャラクターが戦った場合にどうなりますかと
それをちょっとドラマチックな感じでナレーションしてくださいと
誰が勝ったか教えてくださいっていうのをGPT-3に落とし込むと
そこの戦いの説明とかをしっかりやってくれるんですよ
もちろんこれってすごいシンプルなバージョンですけど
これが動画とかアニメーションとかできるようになってくると
誰でもそういうものが作れちゃう
ストーリーも作れちゃいますので
ストーリーも作れちゃいますし
そういうものが例えばですけど
どっかのタイミングでオフトピック内で
フェイクのYouTuberを作りましょうと
ダリツ上でGPT-3上で毎週アイディアを思い浮かばせて
それをダリツの動画版でそれを動画化してくださいっていうと
勝手にAIが全部作ってくれるんですよ
そういう時代っていうのが可能になってくるんですよね
やってみましょうそれ
まだできないですけど動画版がないんで
でも例えばGPT-3にゲームアイディアを考えてくださいっていうのを出して
そこのゲームアイディアをベースにダリツにそこのデモ画像を作ってくださいみたいな
1:03:05
っていうのができるんですよ
それをいわゆるゲームのアイディアに使うみたいな
それをいろいろいろな人にピッチしてうまくいけば実際ゲーム制作するとか
なんか本当に
それいいことのような気もしつつ
何も考えなくなってしまった感じもしますね
逆に最初のテキストの部分は人間が書かないといけないので
そこの書き方とかすごい逆に書き方のガイドラインとかそういうのがすごい出てくると思うんですけど
文章力
文章力でもないんですよね
これってなんかすごい特定の書き方で今は
やっぱり今までの音声コマンドとかですと
前回も話したと思うんですけど
前回っていうかグーグルの回か
アメリカですと音声コマンド結構単語ベースでやるんですけど
ダリツとかGPT-3の場合ですと
やっぱりより説明しないといけなかったりとか
その説明の仕方とかは場によって結構コンサルとかそういうのが生まれるのかなと思うんですけど
ただそれがでもそれまでそのいわゆるアイディアまでGPT-3が考えてくれるかもしれないので
例えばなんかGPT-3用のダリツに埋め込むようなテキスト分を
GPT-3にお願いして出してくださいっていうのを聞けちゃうので
なんでそれが続くとどんどん人がよりパッシブなコンテンツ消費者だけになって
そうするとAIがどんどんコンテンツ制作をしていくっていうところになってくるんですけど
その中で本当に新しいものを作れるのかっていうのがそこは個人的には分からなくて
例えば音楽で例えばジャズっていうジャンルが今まで存在しなかったときに
AIってそれを作れるのか
ない前提で生み出せるかっていう
ない前提で
なので完全に新しい音楽とか動画のジャンルを作れるのか
これって今までのデータから見るとやりにくいっていう判断になりがちだと思うんですよ
いわゆるそもそもこういうアルゴリズムとかトレンド予測とかの影響でモノカルチャが作られてるわけなので
どんどん同じようなものしか出てきませんと
でも同時にそこに対しての反応するのであれば
1:06:03
そもそもイノベーションでイミテーション真似することから始まるので
そもそも世界の各国の動きを見てもそうなので
元々真似する人たちがすごい批判されがちなんですけど
昔だとドイツとかでただイギリスを真似していて
これ1800年代とかなんですけど
でも後々自社でイノベーションやりだしたりとか
アメリカ人も昔はただヨーロッパで作るガジェットを真似してるだけみたいな
似てるものを作ってるだけみたいな
日本も一時期あってただ西洋のものを真似して作ってるだけっていうのを思われたり
最近です最近というか10年以上前とかでしたら中国ですよね
ただハードウェアのコピーしか作らないっていう風に言われてたのが今彼らが
彼らがもうイノベーターになっていると
でそれをその流れを考えるとAIも同じことになるのかとか
今は真似しかしてできないですけど
それがいずれかは真似することによって新しいものって作れる
作れるんじゃないかっていう仮説ももちろんあります
その未来も確かに面白そうですよね
その中で人間の役割って何なんですかね
ただ物を消費するだけになっちゃうんですかね
物を楽しむ
でもクリエーションしたい人とそんなに興味がない人っているのかなとはちょっと思う
それがでもしたくないしたいだけじゃなくてそこにグラデーションもあると思うんですけど
ここの部分は任せたいんだけどここの部分はちょっとこだわり持ってやりたいみたいなのが
できるっていう意味だといいことかなっていうのを思います
でもなんか自分がこだわってやったけど
100%アルゴリズムによって作れたものがめちゃくちゃ売れたとか人気になったとかなるとちょっと悲しくなっちゃいますね
悲しくなっちゃいますよねそっちのが売れたり
あとはそれを出した瞬間いろんなAIがそれをコピーし始めたりとか
オリジナルが死んでいくっていう
オリジナルが死んでいくっていう
そういうディストピア感の未来を話しちゃったんですけど
もっとポジティブな面で見たいんですけど
でもなんかなんでこんな話をしてるかというともちろんこれが将来もしかしたら来るかもしれない話ですし
すでにこういう話で出始めてるわけなので
ダニ2とかも出てるわけなので
これって今誰が一番影響されてるかというとZ世代と実はその次のアルファ世代なんですよね
1:09:01
なんかこのZ世代もアルファ世代も前にも言ったかもしれないですけど
ミレニア世代がインターネットネイティブでZ世代がモバイルネイティブであれば
アルファ世代ってメタバースネイティブなんですけど
ただメタバースネイティブだけじゃなくなるんですよこの話をしてると
AIネイティブっていうのかわかんないですけど
AIでのコンテンツを自動生成するのが当たり前の世代になってくるんですよ
だからそこもコンテンツとの関係性のあり方とかコンテンツの作り方とかも
今までの世代と圧倒的に変わるはずなんですよ
そこがどうビジネスを影響するかとかどうテクノロジーを影響するかとか
どうカルチャーを影響しているかっていうのを考えないといけないなっていうところですね
どうなると思います
いやどうなるんですかね
それをいわゆる今まで話した内容とかですと
より今の中ですとモノカルチャーになっていて
それが果たして終わるのかっていうところはすごい
まずそこからだと思うんですけど
それは宮武さんの生活とかで感じます?
でもやっぱり感じますよね
そもそも見てるコンテンツ
YouTubeとかでよく音楽とか仕事しながら聴きますけど
似たような曲しか出てないなとか
たまにTikTok見てる時にリセットしたいなとか
そういう時ってやっぱりあるので
特に個人的に音楽とかは自ら選びたいタイプではあるので
そこはもっとレコメンドでしか出てないものに頼っちゃってるなっていう部分はありますね
選びたいけどレコメンドを聴いちゃったり
やっぱりレコメンドがあるので
そこをワンクリックすればそこに行けるので
それはどういう
宮武さんが選べたい曲を選んで
そのプレイリスト他のやつがあれちょっと違うなみたいになってるってことですか
最初選んでるってことですか
最初選んでる時もあれば
途中でYouTubeとかですと自動再生するので次の曲次の曲で
たまに自ら止めて新しい曲を見つけに行って
今はこの曲聴きたいって選んだりとか
1:12:00
そういうのもやっぱり全然あるんですけど
やっぱりそういうのが昔よりは減ったなって思いますね
昔はやっぱりもっと自ら選んでたなっていう
場合によってはそれによって新しい曲を聴く数は減った
今まで過去と比べると増えたかもしれないんですよね
新しい曲を聴いたのは
ただ自分から選んでる曲は圧倒的に減った
圧倒的に減った
そこのそれがどう自分の生き方とか
エンタメの消費しているかを影響しているかっていうと
影響何かしらは影響してると思うんですよね
確かに難しいですね好きなもの
別にこれがレコメンデーションメディアが悪いっていう話ではなくて
単純にこういう風に影響していると思いますっていうのが
今日の会話の中でそれを理解する上で
それをそうじゃない世の中に自分の生活として住みたい人は
より選びに行くのを意識するべきですし
ただやっぱりアルゴリズムカルチャーがどんどん増える中では
それがやりにくくなっているのは正直あるのかなっていうところで
これを特に今後テイストメーカーっていう概念とかが
場合によっては減るんじゃないかなっていう
このトレンドのペースというアルゴリズムが選ぶという
それが結局社会にとっていいことなのか悪いことなのか
次の世代にどう影響していくのか行動だったりバリューだったり
っていうのは今後もオフトビックとしてはモニタリングしつつ
それがビジネスとしてどう進めるべきかっていうのも
いろいろ考えていきたいなと思いますね
でもレコメンデーションをしている企業がさらに強くなるっていうのはありそうですね
そうですね それがどんどん普通になってくるっていうところですね
じゃあ今回はそんなところで今回も聞いていただきありがとうございました
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それではまた次回お会いしましょう さよなら
さよなら
