人工知能（AI）ブーム」が、新たなAI言語モデルに対する世界的な興奮を呼び起こし続ける中、広告業界の企業は、よりパーソナライズされたターゲット広告のために、AIを活用したソリューションの導入を競っています。
AIは多くのエキサイティングな機会をもたらすが、同時にそれなりの課題や潜在的な落とし穴も伴う。この記事では、AIの台頭によってアドテク企業が直面するであろう機会と課題の両方について掘り下げていきます。
アドテク業界でAIを応用するとき、チャンスは課題とともにやってくる
アドテク市場は、主にAI技術の普及とダイナミックデジタル広告業界への統合によって、大きな成長が期待できる。Global Newswire社によると、アドテク市場は2028年までに年平均成長率14.4%で1.9兆米ドルに達する可能性が高い。
機械：ハイパーパーソナライゼーションとインテリジェント・ターゲティング
AIがアドテク分野にもたらした多くのメリットの中でも、ハイパー・パーソナライゼーションとインテリジェント・ターゲティングが最も大きく貢献しているように思われる。広告主は、リアルタイムのユーザーデータに基づいて広告要素（画像、見出し、コールトゥアクション）を調整することで、AIを使って関連性の高い顧客に広告をカスタマイズすることができる。これは広告戦略における重要な要素であり、メッセージが消費者の心に響くことを保証し、顧客満足とビジネスの成長を促進する。
AIを使った予測分析とリアルタイムの最適化は、ペースの速いデジタル・シナリオの中で、よく動くキャンペーンを作成するのにも役立つ。過去のデータ、市場動向、ユーザー行動を分析することで、広告主はキャンペーン最適化のためにデータに基づいた意思決定を行うことができる。
AIはまた、ターゲティングやオーディエンスのインサイトを強化し、オーディエンスに関する情報を構築するための新たな改善技術をアドテク専門家に提供することができる。AIを搭載したツールは、消費者の行動、興味、購買パターンなどの大量のデータを分析する。そして、特定のセグメントをターゲットとし、最適化された広告費で、超パーソナライズされたメッセージを作成することができる。
例えば、人工知能は、ユーザーがどのように広告に関与しているかを評価することができ、コンテンツにどれくらいの時間滞在しているか、どれくらい深くスクロールしているか、さらには顔の表情などの要素も含まれる。
このデータを活用することで、広告主はコンテンツに対するユーザーのエンゲージメントやセンチメントのレベルを判断することができる。これらの洞察により、広告主は広告戦略を強化し、メッセージングをカスタマイズし、ユーザー体験を最適化して、優れた成果を達成することができる。
課題：データ漏洩のリスク
消費者側と規制当局側の双方で、データプライバシーと保護の重要性が高まっている。広告主は、一般データ保護規則（GDPR）やカリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）などのデータ保護規制を理解し、それに従うことに注力している。これに対して広告主は、個人を特定できる情報に依存しない広告ターゲティングの代替方法を検討している。
さらにAIには、悪意ある攻撃から企業のリソースを守るインターネットのようなガバナンス構造やセキュリティ対策がない。
機械：規模に応じたパーソナライゼーション
大規模なキャンペーンを実施する場合、AIは実際に購買履歴に基づいたパーソナルなタッチを提供することができる。Virgin Voyages Cruise lineは最近、AIが生成したジェニファー・ロペスのデジタル・アバターを主役にした、超パーソナライズされた広告キャンペーンを行った。
問題：訴訟リスク
しかし、このキュレーションには、主に評判を守ることを優先することによる、法的およびロジスティックな課題が伴う。ジェニファー・ロペスは、風評上の問題を避けるために、事前に承認されたリストの名前しか言うことを許されていない。ディープフェイクは、特にキャンペーン広告において、ますます問題となるAI技術革新となっている。
機械：高品質のAI生成コンテンツ
業界を明らかに変えたのは、コピー、アートワーク、オーディオビジュアル・コンテンツまで、簡単な入力で作成できるツールだ。必要な画像を探してアートワークライブラリーを探したり、完璧なコンテンツのライセンス交渉をしたりする代わりに、数分でニーズに合わせた素材を作ることができる。トレンドに対応するために迅速な調整をその場で行う必要があることが多いこの業界では、キャンペーン全体のアートワークを数分で作成できることは明らかなプラスです。
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問題：ブランド・アイデンティティの喪失
AIが生成したコンテンツの問題点のひとつは、どれも似たような仕上がりになってしまうことだ。技術は日進月歩で進化しているが、アートワークはまだ光沢があり、少しプラスチック的な外観をしている傾向がある。さらに、AIは人間の手を正確に表現するのに苦労することが多い。ジェネレーティブ・テキストにも同様の欠点があり、出力されるテキストは一般的で中途半端な感じがすることが多い。アドテクノロジー業界では、大胆なブランディングや革新的なデザインが求められます。AIは既存のコンセプトを反復することに長けていますが、才能あるアーティストやライターをスタッフに抱えることは、これらの課題を特定し、対処するために非常に重要です。
テキストコンテンツの作成についても、AIのこの問題が見られる。AIが作成するコンテンツは、多くの場合、インターネット上のソースからフィルタリングされた、コラージュまたは要約されたコンテンツである。広告テクノロジーにおいて重要なのは、ブランド独自のクリエイティブなスローガンや大きなアイデアであり、どのソースからもコピーされたものではない。AIが人間より優れているのは、「すでに行われたこと」を繰り返すことだけだ。企業はこの問題を真摯に受け止め、デザインやコンテンツ・マーケティングなど、AIが代替できないクリエイティブなポジションを評価すべきである。
機械：AIがサポートする意思決定
AIの最大の強みは、大規模なデータセットを分析してパターンを認識し、トレンド、カテゴリー、予測を特定する能力だ。人間のオペレーターが数時間かかるような作業も、AIを使えば数分で完了します。大量のデータを迅速に処理できるこの能力は、チームを大幅に拡大することなく、より多くの分析を処理できることを意味し、AIを効果的に導入する企業にとって、大きな、そして潜在的に有利なメリットを提供します。
問題：信頼性の低いデータ
英国のZoah Hedges-Stocksさんは、ファッジとタフィーのレシピをネットで調べていたところ、「Scrimgeour」という名前の第3の菓子の記述を偶然見つけた。しかし、しばらく検索した後、彼女は真実を発見した。AIが生成したレシピブログは、ハリー・ポッターを読みすぎて混乱してしまったのだ。小説の中に「Fudge」という名前のキャラクターが登場するのだが、AIはその名前を文字通りに受け取り、そこから 「Scrimgeour」もお菓子の一種だと思い込んでしまったのだ。
「ゴミを入れたら、ゴミが出てくる」という言葉がここに当てはまる： AIの結論は、AIに入力されたデータと同程度にしかならない。データの収集と吟味の仕方に注意しなければ、結論はあっという間に間違ってしまう。
アドテク先進企業の実装戦略
先進アドテク企業はどのようにAIを導入しているのか：
グーグル：2022年11月にOpenAIがリリースしたChatGPTの成功を受けて、グーグルは2023年3月にAIチャットサービスBard（現在はGeminiとして知られている）を開始した。両者の主な違いは、基盤となるフレームワークと学習方法にある。OpenAIのChatGPTはGPT（Generative Pre-trained Transformer）に基づいており、グーグルのGeminiはPaLM 2（Pathways Language Model）に基づいて構築されている。リリース以来、GoogleはOpenAIのChatGPTに対抗するため、Geminiの機能を進化させ続けている。
メタ：Facebookの親会社であるMetaは、人気のあるLlama 2モデルを発表した。この大規模言語モデル（LLM）は、開発者や組織が生成的なAIツールや体験を作成するのを支援するように設計されており、研究および商業利用の両方で自由に利用できる。Meta社は、同社の優先パートナーであるMicrosoft社との協力のもと、Llama 2を発表した。
WPP：AIのリーディングカンパニーであるエヌビディアは、大手広告持株グループであるWPPとの提携を発表した。両社は共同で、NVIDIA Omniverse™とAIを基盤としたコンテンツ・エンジンを開発し、クリエイティブ・チームがより迅速かつ効率的に高品質のコマーシャル・コンテンツを制作できるようにする。このエンジンは、アドビとゲッティイメージズの製造およびクリエイティブサプライチェーンツールとともに3Dデザインを組み込み、WPPのアーティストやデザイナーが3Dコンテンツ制作にジェネレーティブAIを活用できるようにする。
結論
AIブーム」が続き、何千ものAIが生み出した企業や製品がアドテク業界に氾濫する中、AIと効果的に連携する方法を理解することは極めて重要だ。重要なのは、自分が理解していない仕事をAIに依頼しないことだ。正しく使えば、人工知能は強力な省力化ツールになりますが、その働きを検証できなければなりません。適切な監視がなければ、AIはミスを犯したり、情報を捏造したりすることさえある。AIはタスクに必要な人数を減らすことができますが、AIのアウトプットの質を監督し、保証するためには、常に知識のある人材が必要です。
参考文献：Forbes, LinkedIn
