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AIマーケティングの炎上事例から学ぶ成功戦略

AI未来話

AIメディアを運営するアラサーの男性2人が、 AIの最新動向やその未来に関する情報を広く掘り下げながら考察をしていくPodcast「AI未来話」。

このnoteでは番組のエピソードからトピックをピックアップして再構成したものをお届けします。※この記事は95％がLLM「Claude」で執筆しています。

今回は「#35 AIマーケティングの炎上事例から学ぶ成功戦略」を再構成した内容をお届けします。


AI広告に対する消費者の不信感の実態

消費者の半数がAI生成広告に否定的な反応

最近のForbes Japanの調査によると、消費者の約50%がAI生成の広告に対して嫌悪感を示していることが明らかになりました。

特に注目すべき点は、消費者がAI生成コンテンツを見分ける能力を持っているという事実です。

アメリカ市場を対象としたこの調査によると、回答者の約55%がAIによって生成されたコンテンツを識別できると回答しています。

特に若年層においては、AIコンテンツの識別能力が高く、約2分の1の確率でAI生成コンテンツを見分けることができるとされています。

ネクセスドットネットは、人間の画像を除外した上で、行動喚起（CTA）、電子メールのコピー、化粧品バッグ、ソーシャルメディア用の投稿画像とテキストをセットで提示したところ、回答者は約55％の確率でAI生成されたものを識別できたという。また、若年層は高齢層よりもAI生成コンテンツを見分けるのが得意であることも判明した。

出典：ForbesJAPAN

この数字は平均的な値であり、実際にはもっと高い識別能力を持つ層も存在する可能性が指摘されています。

AI広告の特徴と消費者の不快感の要因

AIが生成した広告コピーには、特徴的な「ぎこちなさ」や「機械的な言葉遣い」が目立つとされ、これらは50%以上の確率で消費者に見破られています。

また、AIアバターやAIインフルエンサーの活用に関しても、約50%の消費者が不快感を示しています。

特に、有名人の代わりにAIで作成したブランドアンバサダーを起用することに対して、強い抵抗感が見られています。

さらに、AIによる過剰なパーソナライゼーションや、信頼性の低いAI生成レビューの氾濫に対しても、消費者は否定的な反応を示しています。

例えば、YouTubeなどのプラットフォームでも、過度に個人最適化されたコンテンツ推薦に対して、ユーザーが「新しい発見」や「意外性」を求めるようになってきている傾向が見られます。

「自分の知らない世界を見せてほしい」「そんなに最適化しなくてもいい」「ランダム性で出してほしい」といった声が増えており、過剰な最適化への反発が顕在化しています。

AI広告の成功事例と失敗事例の分析

批判を受けなかった広告事例

日本市場において、AIを活用しながらも好意的な評価を得た広告事例がいくつか存在します。

代表的な例として、伊藤園の「おーいお茶」、キンチョール、シャープのAQUOSなどが挙げられます。

「おーいお茶」のCMではAIで作成された女性を起用し、技術的にはリップシンク（口の動き）程度の比較的シンプルな生成能力で実現されています。

このように、必要最小限のAI活用に留めることで、不自然さを最小限に抑えることに成功しています。

また、キンチョールではAIで生成されたオブジェクトを活用しました。

特にキンチョールの事例では、AIを画像生成のブレストツールとして活用し、その後3DCGで作り直すという手法を採用。

『商品が真ん中にある未来都市』やキンチョールの赤と青のイメージから『赤い空間』『青い空間』という場面設定、『鶏頭のキャラクター』などのあやふやな状態のシーンを考えました。そこから具体化してく作業は画像生成ブレストです。プロンプトには固有名詞や作家名は入れず、時代やタッチ、モチーフなどを入れて“おっ”と思うものが生成されるまで根気強く呪文を唱える日々が続きました。２種の画像生成AIを試しながら、結果数千枚出力となったのですが、自分のイメージに近いものがでるまで呪文をひたすら“調整”し続けるという方が近いかったです。

出典：AdverTimes

これにより、AIならではの創造性を活かしながらも、最終的な品質を確保することに成功しています。

また、AQUOSのCMでは、故・松田優作さんをAIと3DCGを組み合わせて再現し、高いクオリティを実現。

この施策は前年比2倍の出荷台数を見込むほどの効果を上げています。

23年の同時期に発売した前機種「AQUOS R8」と比較して、AQUOS R9は24年10月時点、累計出荷台数が前年同期比で約2倍の見込みと、好調だ。「目標値のはるか上をいっている」と林氏は自信を見せる。

出典：日経クロストレンド

マッチングアプリのオタ恋も、AIを活用した広告展開で好評を得ており、特にX（旧Twitter）上での展開では、あえて不自然さを全面に出すことで逆に自然な印象を与えることに成功しています。

批判を受けた広告事例の分析

一方で、AIの活用が批判を招いた事例も存在します。

映画レビューサイト「Filmarks（フィルマークス）」、GoogleのAI「Gemini」のパリオリンピック向けCM、トイザらスの動画広告、マクドナルドのポテトのCMなどが代表的な例として挙げられます。

特にトイザらスの動画広告では、子供の想像力という極めて人間的で創造的な要素をAIで表現しようとしたことに対して、「子供の純粋な想像力をAIで代替するのは不適切」という批判が多く寄せられました。

これらの失敗事例からは、以下のような教訓が導き出せます。

  1. コンテンツの不自然さが目立つケース

  2. 業界背景の理解が不足しているケース

  3. 信頼性の観点で問題があるケース

AI広告が批判される3つの主要因

不自然さの問題

AI広告が批判される第一の要因は、コンテンツの不自然さです。

マクドナルドのポテトCMは、完全にAI生成動画のみで制作されたことで不自然さが目立ち、特に食品という清潔感や信頼性が重要視される商材において、その不自然さが受け入れられなかったと分析できます。

成功事例からわかるように、AIを最終的な出力として使用するのではなく、アイデア出しや素材作成の段階で活用し、その後人間の手で洗練させていくアプローチが効果的です。

例えば、キンチョールのCMでは、AIを大量の画像生成によるブレインストーミングツールとして活用し、最終的な映像は3DCGで作り直すという手法を採用しました。

これにより、AIの創造性を活かしながらも、品質面での課題を克服することに成功しています。

また、オタ恋のケースでは、あえてAIらしさを全面に出すことで、逆説的に自然な印象を与えることに成功しました。

業界背景の理解不足

第二の要因は、各業界特有の文脈や背景への理解不足です。

映画レビューサイト「Filmarks（フィルマークス）」の事例は、この問題を顕著に示しています。

ハリウッドでクリエイターをAIから守るためのストライキが行われている最中に、AIを活用した広告を展開したことで、映画制作者たちへの理解不足を指摘される結果となりました。

これは、例えばヴィーガン食品のPRで動物性食品の映像を使用したり、禁酒推進のPRでアルコール飲料を扱うようなものと同様の文脈的な誤りとされています。

AIの導入によって、このような業界特有の暗黙知や配慮事項が見落とされやすい傾向があります。

信頼性の問題

第三の要因は信頼性に関する課題です。

特に若年層の間で、AIで作られた偽物は信頼できないという感覚が広がっています。

例えば、化粧品CMにAIモデルを起用した場合、そのモデルが実在しない人工的な存在であることが判明すると、消費者は「騙された」という感情を抱く可能性があります。

Google AI Geminiのパリオリンピック向けCMの例では、父親が子供への手紙をAIを使って書くという設定自体が、感情的なコミュニケーションの文脈において不適切だと受け止められました。

このように、人間らしさや真正性が重要視される場面でのAI活用は、むしろ逆効果となる可能性があります。

マーケティングの本質への回帰

テンプレート思考からの脱却

近年のAI技術の発展により、これまで当たり前とされてきた広告のテンプレートが再考を迫られています。

例えば、「この種の広告にはこういう女性を起用する」といったテンプレート的な思考が、「ではその女性をAIで代替すれば良い」という安易な発想につながりかねません。

しかし、このような思考は本質的な問題を見落としています。

なぜそのテンプレートが確立されたのか、その背景にある戦略的意図や消費者心理を理解することが重要です。

現在の若い世代の多くは、既に確立された形式を踏襲するだけで、その形式が生まれた理由や背景を十分に理解していない可能性があります。

ブランド価値とAI活用の両立

AIインフルエンサーの活用においても、ブランド価値の構築が重要です。

例えば、AIインフルエンサーの「imma（イマ）」は、最初からAIであることを明確にしながら、独自のブランドとして成長を遂げています。

興味深いことに、現在でも「イマ」を実在する人物だと信じている層（特に中高年の男性）が存在するというエピソードがあり、これは逆説的にAIインフルエンサーの完成度の高さを示すとともに、AIコンテンツの識別が必ずしも容易ではないことを示唆しています。

つまり、AIの活用は「橋本環奈」のような既存のブランド価値に匹敵する価値を持つものでなければ、効果的な広告展開は難しいということです。

このことは、マーケティングの本質に立ち返る必要性を示唆しています。

AIの時代だからこそ、なぜその広告手法が効果的なのか、その本質的な理由を理解することが重要になっています。

コーディング領域での類似事例

この問題は、広告業界に限らず、コーディングの分野でも同様の課題が見られます。

例えば、Next.jsなどのAIツールを使用することで、データベースを含む完成度の高いランディングページを簡単に作成できるようになっています。

しかし、なぜその場所に問い合わせボタンを配置するのか、なぜその文言を使用するのかといった本質的な理解がなければ、ツールで作れたとしても効果は限定的です。

特にX（旧Twitter）のユーザーの間では、AIへのバイアスが強く影響している傾向が見られます。

業務効率化が可能だからという理由だけでAIを導入するのではなく、常に本質を見極める力が重要になってきています。

マクナマラの誤謬から学ぶAI活用の教訓

AIマーケティングの本質を考える上で、ベトナム戦争時のマクナマラの誤謬が重要な示唆を与えています。

ロバート・ストレンジ・マクナマラ国防長官は、データと数字のみに基づいて戦況を判断しようとしました。

しかし、敵の士気や民間人の感情といった定量化できない要素を軽視したことで、戦況を誤判断する結果となり、これを後にマクナマラの誤謬と呼びます。

この教訓は現代のAIマーケティングにも当てはまります。

AIを使って効率化できるからという理由だけで安易に導入を進めると、広告の本質的な効果や消費者の感情、行動といった重要な要素を見落としてしまう危険性があります。

マーケティングの本質は、これらの定性的な要素を理解し活用することにあるはずです。

エンディング

今後の「AI未来話」の番組展開について、重要なお知らせがあります。

これまで田附がメインパーソナリティとして台本作成や進行を担当してきましたが、今後は田附と平岡が交互に番組を更新していく形式に変更することになりました。

この変更には主に2つの理由があります。

1つは台本作成の負担軽減です。

1つの台本を作るのにかなりの時間がかかり、最近は業務量も増加傾向にあるため、分担することで持続可能な番組制作を目指します。

2つ目は、リスナーの皆様にとってもメリットがあると考えています。

2人の視点から情報を提供することで、より充実した内容をお届けできるはずです。

ただし、この形式が最終的なものではありません。

田附一人に戻る可能性もあれば、平岡一人での進行になる可能性もあります。

今後の展開は、皆様からのフィードバックを参考に決めていきたいと考えています。

まとめ

最新のForbes Japanの調査によると、消費者の50%がAI生成広告に否定的な反応を示しており、約55%がAIコンテンツを識別できるという結果が出ています。

AI広告が批判される要因として、不自然さ、業界背景の理解不足、信頼性の問題という3つの主要な課題が明らかになりました。

成功事例からは、AIを前段階での活用に留め、最終的な品質は人の手で確保することの重要性が示唆されています。

これからのマーケティングでは、AIの効率的な活用と共に、より深いユーザー心理の理解が不可欠となっています。

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