生成AIが広告業界を根本から変えてしまう技術であることは、どうやら間違いないと言えそうです。テキスト生成AIに加え、画像生成技術の登場が新たな可能性を切り拓くことで、広告クリエイティブの制作プロセスは全く新しいものに生まれ変わりつつあります。
生成AIとは何か? 識別と生成
2022年11月30日に公開されたChatGPTは、早くも翌年1月にはユーザー数が1億人を超え、「生成AI」という言葉が一般にも広く知れわたるきっかけとなりました。ChatGPTは、私たち人間と流暢に会話ができます。「会話ができる」ということは、文章の「生成」能力を持っているということです。「生成」ができるAIであれば、文章以外のもの、例えば、画像や音楽を生成するAIも「生成AI」というカテゴリに含まれます。現在、この生成AIを活用したビジネスが急速に拡大しており、ボストンコンサルティンググループでは、生成AIの市場規模(Total Addressable Market)について、2027年に1,200億ドル(約17兆円)規模になると予想しています。機械学習や深層学習の分野では「識別」と「生成」という“対”の用語があります。
識別のためのモデルは、この新しい生成AIと対比して「従来のAI」と呼ばれることがあります。この部分について補足しておきたいのですが、「従来の」という表現は「古臭い」「廃れた」とかいった意味ではなく、従来のAIが生成AIに“取って代わられた”というわけでもありません。「識別」と「生成」はあくまで“仕事の違い”であるという点が重要であり、どちらも現在進行形で進化を続けています。また、これらを組み合わせることで新たな価値を創り出すことができます。
「識別」と「生成」の対比※図表内の画像の生成にはAdobe Fireflyを使用
画像生成AIの台頭と問題点
現在話題になっている画像生成AIは、スタンフォード大学とカリフォルニア大学バークレー校の研究者が発表した2015年の論文「Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics」や、カリフォルニア大学バークレー校の研究者が発表した2020年の論文「Denoising Diffusion Probabilistic Models」が基礎になっていると思われます。そして2020年の論文からたったの2年、2022年になると、Open AI 「DALL-E 2」、Google 「Imagen」、「Midjourney」、Stability AI 「Stable Diffusion」といった画像生成AI製品が相次いでリリースされました。
その理由は「著作権」にあります。例えば、他人が描いた絵を自分の作品として発表したら、それが著作権違反になるのは明白です。
しかし、その壁は2023年に入り破壊されます。
この著作権フリーの画像生成AIでは、例えば、ポケットモンスターシリーズの有名なキャラクター「ピカチュウ」の名前を入力しても、いわゆる私たちが想起するピカチュウは出てきません。Adobe Fireflyによる生成例
「笑顔のピカチュウ」という入力
画像生成AIは広告制作をどう変えるのか?
このような背景のもと、2023年9月以降、広告業界において画像生成AIの商用利用が可能になっています。言うまでもなく、広告業界やクリエイティブ制作という文脈における画像生成AIの活用は今後も多くの企業によってなされ、あらゆる方向・切り口からさまざまな活用方法が模索されていくと考えられます。ゆえに、以下で申し上げることは、あくまで私個人の見解となりますが、私が着目し、提案や関連製品の開発を行っている領域はクリエイティブの「大量生成」です。これは、言い換えれば「低コストで多くのクリエイティブのバリエーションが制作可能」である点に注目したということです。画像生成AIの素晴らしい点を挙げればキリがありませんが、この点は非常に重要だと考えています。このあたりからは、抽象度の高い机上の空論のような話をしても意味がないと思いますので「具体的に何をしたのか」という話に移ります。前章では、2023年3月にアドビ社からAdobe Firefly ベータ版という製品がローンチされ、その後、Adobe Fireflyが正式に商用利用が可能となった「2023年9月」が、クリエイティブ制作の「当たり前」が根本から変わる歴史的転換点と言える、とお伝えしました。私は、この2023年3月のAdobe Fireflyのベータ版のローンチを受けて「大量生成可能」、すなわち「低コストで多くのクリエイティブのバリエーションを制作可能」である点を大々的に示すイベントの企画を立案しました。
こちらのイベントは、株式会社オプトと共同で実施することとなり、開催のタイミングを正式な商用利用の皮切りの時期に合わせようと狙いを定め準備を進めました。そして、Adobe Fireflyが正式に商用利用が可能となった2023年9月に「生成AIを活用したクリエイティブ制作コンテスト」を実施することができました。このコンテストでは、通常であれば数枚のクリエイティブを制作することが限界といった(少なくとも2桁の枚数の制作は難しい)時間制限のなかで、参加した半数以上のチームが100枚以上の制作に成功しており、生成AIツールによる制作量の非連続な変化を十分に示すことができました。以下が、当該コンテストで制作されたクリエイティブの一例です。生成AI活用コンテストで作成されたクリエイティブの一例仮想の化粧品:OPT COSMEの広告
Re Data Science株式会社 代表取締役社長
2010年 工学系修士課程修了後、⽇本銀⾏⼊⾏。景気動向や金融システムに関する統計分析業務に従事したほか、 資金循環統計やGDP統計(内閣府出向時)の推計手法設計に携わる。2015年 株式会社リクルート⼊社。戦略策定のための統計分析や、リコメンドエンジンの開発、 ⼈事課題に対する統計分析・機械学習手法の適用、 ⾃社データを活用した経済指標の開発・発信など、データ起点のさまざまな取り組みの企画・実行を担う。2021年 Re Data Science株式会社を創業。機械学習技術を用いた新規事業企画・開発支援、データ解析等を行う。