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ためになるAIのお話。

研究者が示す「AIの限界値(≒到達点)」と「人間の価値」【松尾研究室 今井翔太×博報堂 藤平達之】

 大半のビジネスパーソンがまだ模索中の「実務でのAI活用」。本連載では、博報堂/SIXのクリエイティブ・ディレクター 藤平達之さんが「AI×クリエイティブワーク」をテーマに、AI活用に精通している方、様々な領域のAI開発をリードされている方と対談を重ねていきます。今回は、日本のAI研究を率いる東京大学 松尾研究室 所属の今井翔太さんと対談。アカデミック&技術的な観点から、現実的なAI活用の現在地を探りました。

東京大学 松尾研究室所属 今井翔太さんと対談

藤平:本日はよろしくお願いします。ご出版された書籍『生成AIで世界はこう変わる』を読ませていただきました。凄まじいスピードで変化する領域だと改めて感じるとともに、これまでの“ブーム”と根本的に異なる地殻変動だとも認識できました。当然ながら、僕の周りでも色々な文脈でAIに関する話が頻出している中で、これから広告・マーケティング業界でAIはどのように広がっていくのかを探るために、この連載をスタートしました。

博報堂/SIX Strategic Creative Director 藤平達之氏
博報堂/SIX Strategic Creative Director 藤平達之氏

 これまで3回対談を行ってきたのですが、概ね「前向きな結論」になっています。ざっくりとまとめると、「AIが台頭してきても人間にしかない価値、つまりクリエイティビティがあるはずで、むしろクリエイティブワークの可能性が広がっていくのではないか」といった内容です。

 とはいえ、ちょっと希望的観測すぎる気もしておりまして、今日は生成AIについて研究をされているお立場から、アカデミックな観点で「果たして本当にそうなのか?」をお聞きできればと思って、研究室にお伺いしています。

今井:なるほど、趣旨はよく理解できました。書籍もお読みいただきありがとうございます。さっそくですが、藤平さんは今まで本業で生成AIを使われたことはありますか?

藤平:自分の普段の仕事は、戦略フェーズとクリエイティブフェーズに分かれるのですが、どちらのフェーズでも、いわゆる下準備にあたる部分での活用が進んでいます。デスクリサーチ、絵コンテなどのイメージ生成、企画書の壁打ちなどです。ただ、こういった分業の在り方が、過去の対談でみなさんが言及されていた「副操縦士的なAIの使い方」ということでよいのかは、わかっていないところがあって。

 というのも、僕が今課題感を持っているのは、意思決定/ディレクションに関するところでのAI活用なんです。「こちらのディレクションに勝率があるのでは?」「そもそもこういうコンセプトって面白いんじゃない?」という部分にもAIって使えるのだろうか、ということに興味があります。

今井:なるほど。「研究者が何を言っているんだ」と思われるかもしれませんが……その疑問については、僕の現在地も藤平さんと同じです。

 というのも、僕X(旧Twitter)をよく使うんですが、最初にChatGPTを使った時「バズるツイートを書いて」と指示したんです。これが、全然ダメで。「こうすれば人々を湧き上がらせることができる」といういわゆるディレクションをChatGPTに求めても、あまり使えないなというのが、研究者としての僕の感想でした。

東京大学 松尾研究室 今井翔太氏
東京大学 松尾研究室 今井翔太氏

 生成AIには、ディレクションを求めるのではなく、「こんな人にこの施策を当てたらどうなるか?」ということを聞いて、ターゲットの反応をシミュレーションする参考に使うほうがよいと思います。疑似的なターゲットとしてどんどん壁打ちしていくイメージですね。

ChatGPTにおける「1歳の子どもがいるお母さん」の仮定はリアルなのか?

藤平:1回目の対談で深津さんも言っていたのですが、ロール設定、つまり「あなたは1歳の子どもがいるお母さんです」みたいな条件を置いてからプロンプトを書くと、アウトプットの精度が上がっていくと。その話を聞いた時、感覚的に「なるほど、そうなんだ」と思ったんですが、仕組みとしてなぜそんなことが成立するのかわかっていなくて。

 たとえば、僕は女性向けアパレルのブランディングやコスメサービスの開発などを担当しているのですが、自分と異なるターゲットであればあるほど、ヒアリングやリサーチを通じてトレンドやインサイトを探すことに注力します。「フラットで思い込みがなくていい」と思うこともあれば、「本当にこれでいいのか……⁉」と思うこともあり。だから、「あなたは子育て中のお母さんだとします」のたった1文を入れるだけで、出てくるアウトプットの精度が向上するというのが事実なのであれば、「AIすごすぎるな」という気持ちでして(笑)。

今井:それについては論文が出ていて、研究的な成果として実際に効果があると言われています。実際、僕が経験した例では、「あなたはGoogleのソフトウェアエンジニアです」と入れると、出てくるコードの質は大きく上がることが確認できています。

 ただし、たとえば女性をターゲットにしたこれから出る商品のプランニングにおいてもこのやり方が通用するかと言うと、また話が変わってきます。なぜなら、現在のAIはリアルタイム性やトレンドの部分がすごく弱いからです。

 ChatGPTは何兆もの文字やデータを事前学習した上で公開されているのですが、その事前学習には何百億という費用がかかります。ですから、学習データを毎日更新していくなんて到底できないわけです。たとえば、現在のChatGPT4は、2023年前半くらいまでの知識しか持ち合わせていません

 つまり、「あなたはこんな女性だとして」と条件を設定する場合としない場合とでは、たしかに出てくる結果は変わると思いますが、それは今のトレンドを見知った、2024年の価値観を持った女性が前提にはなっていないということです。藤平さんたちは、リアルタイムに好みや価値観が移り変わる人々のリアルな気持ちを探しにいくという仕事をされると思うので、恐らくマッチしないのではと思います。

藤平:自分の中ではもはや当たり前のことになっていましたが、主観と客観を行き来しながら兆しを見つける・捉えるというスキルセットは、実はかなり使えるものなのかもしれないと感じました。足で稼ぐことをやめないようにしたいと思います。

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MarkeZine編集部(マーケジンヘンシュウブ)

デジタルを中心とした広告/マーケティングの最新動向を発信する専門メディアの編集部です。

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MarkeZine(マーケジン)
2024/03/08 09:00 https://markezine.jp/article/detail/44833

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