AIパーソナリティが推奨する「レコメンド広告」

2025年1月13日 16:04

はじめに

新しいメディアは、その黎明期において既存のメディアの形式や慣習を色濃く受け継ぎながらも、やがて独自の特性を活かして革新的な方向へと発展していくと考えられます。これは、ラジオからテレビへの移行や、コンピュータがただの計算機からパーソナルメディアへ変容していった過去の歴史に見ることができます。

新しいメディアやテクノロジーフォーマットが出てくると、初期は直前のフォーマットを真似して、後にネイティブコンテンツを見つけるようになるとSteve Jobsが語る。

・初期テレビ番組はカメラ付きのラジオ番組
・初期PCはメインフレーム
・初期インターネットは新聞
・初期モバイルはウェブ pic.twitter.com/FBGtNSWJSt
— Tetsuro Miyatake (@tmiyatake1) January 13, 2025

新しいメディアは「模倣」から「模索」を経て「確立」という段階を踏んで進化していきます。

初期段階：既存メディアの模倣 新しいメディアは、登場初期には既存のメディアの形式や利用方法を模倣する傾向があります。例えば、初期のテレビ番組はラジオ番組をそのまま撮影したものが多く、パーソナルコンピュータ初期には既存の業務（ビジネス会計など）をコンピュータ上で再現する利用が中心でした。
過渡期：独自の表現方法の模索 その後、新しいメディアは独自の表現方法や可能性を模索し始めます。テレビは1950年代を通して独自の表現方法を確立し、コンピュータはLisaのような新しいインターフェースの登場によって、単なる計算機ではなく、図を描いたり、文章を作成したり、共有したりといった新しいメディアとしての可能性を示しました。
発展段階：独自メディアとしての確立 こうした過程を経て、新しいメディアは独自の特性を活かした発展を遂げ、社会と密接に結びついていきます。JFKの葬儀のテレビ中継は、テレビが成熟し、人々に大きな影響を与えた例として挙げられています。パーソナルコンピュータも初期段階から脱却し、独自のメディアとして発展していると言えます。

Steave Jobs

近年急速に発展している大規模言語モデル（LLM）や、画像・動画生成AIも同様に、今まさに「既存の仕組みを模倣する」段階から「独自の進化を遂げる」段階へと向かいつつあります。以下では、その進化の道筋を考察しながら予測をo1と考えてみます。

1. 初期段階：既存のメディアや技術の踏襲

多くの新技術が誕生したときには、まず既存のメディアや社会的文脈に合わせて利用される傾向があります。これはAIにおいても顕著です。

LLMの例：
大規模言語モデル初期の活用例として、チャットボットや検索エンジンなど「文章による情報提供」を既存の仕組み（たとえばFAQの自動応答）に置き換える形で導入する特徴が見られます。あくまで“より賢い自動応答”として位置づけられ、既存のタスクやサービスの延長上で運用されることが多い段階といえるでしょう。

画像・動画生成AIの例：
写真やビデオ編集ソフトと同様の使い方で、既存の制作プロセスの工程を一部自動化する形で取り入れられてきました。例えば、背景合成やイメージを微調整するなど、従来のWebデザイナーや映像制作者が手作業で行っていた部分を置き換えるように使われています。

pic.twitter.com/TdQ5HFw28i
— Ferica7 (@Ferica7) January 9, 2025

こうした初期段階はかつてのテレビ番組がラジオのスタジオ風景をただ撮影していただけの時期に相当し、“既存のメディアを模倣する”領域にとどまることが多いと言えます。

2. 独自の特性を活かす進化の兆し

新しいメディアは、模倣の段階を経た後、そのメディアならではの独自の特性を前面に打ち出し始めます。これはコンピュータが事務処理や計算機の枠を超え、グラフィカルなインターフェースやグループウェアによる創造的・協働的な側面を伸ばしていった歴史にも通じます。

LLMの高度化：
LLMが単に文章を生成するだけではなく、文脈を深く理解し、ユーザーの意図や感情、嗜好を把握できるように進化する可能性があります。また、他のAI（音声認識、画像認識など）との連携を通じて、より総合的な情報解析とアクションが行えるようになるでしょう。これにより、文章生成の枠組みを超えて、新しいユーザー体験を創出する土台が形成されていくと考えられます。

Sims のような人生ゲーム x LLM xDeep Learning

sLMテクノロジー：自然言語処理や機械学習を用いて、ZOI（ゲーム内のキャラクターやオブジェクト）の行動や思考をより人間らしく、より状況に応じたものにするための技術です。

inZO

画像・動画生成AIの進化：
従来の芸術や映像制作手法とは異なる形で、生成モデルが自律的に“想像力”を発揮できる領域へと拡大していく可能性があります。ユーザーの指示やコンセプトを超えて、AIが自らストーリーやシチュエーションを構築し、最終的に独創的なビジュアルを生み出すような流れです。ここまで独自性が確立されると、従来のメディアの単なる置き換えではなく、まったく新しい表現・鑑賞のスタイルが開花します。

コマ割り漫画x生成AI

Vidu2.0 おまえ、一発でこれ出せるのかよ#ViduAI pic.twitter.com/scW3NIhIVi
— 花笠 (@hanagasa_manya) January 10, 2025

漫画の表現もWEBTOONとは別の次元への可能性が広がりつつあります。

3. 今後の具体的な進化方向の予測

次に、LLMや画像・動画生成AIが、独自の特性を発揮しながらどのように社会に溶け込み、発展していく段階を考えてみます。

高度なマルチモーダル統合
LLMは文章だけでなく、音声、画像、動画、センサー情報などを総合的に取り扱う方向へ進化していくと考えられます。これにより、AIが状況や文脈を極めて深く理解し、ユーザーとの対話だけでなく、実世界との相互作用（ロボット制御やAR/VRアプリケーションなど）を包括的にサポートする道が開かれるでしょう。

創造的パートナーとしてのAI
生成AIが、ユーザーのアイデアやイメージを補完・拡張する“クリエイティブの相棒”としての立ち位置を強めていく可能性があります。単なる指示待ちのツールではなく、人間の感性を刺激し、予想外の発想を提示する協働モデルへと発展すると、教育や芸術、エンターテインメントなど多彩な領域で新たな創造の場が生まれます。
自律的学習と環境への適応
従来のAIは特定ドメインの大量データをもとに学習することが主流でしたが、今後は環境や利用者とのやりとりを通じて自ら蓄積した知識から柔軟に学習し、自律的に成長する方向性が見込まれます。これによって、長期的に利用される“賢いパーソナルAI”や、組織の“ナレッジベース的AI”としての活用が高まると予想されます。
法規制と倫理的課題への対処
AIによるデマや著作権侵害、社会的偏見の増幅などはますます注視される分野です。そのため、コンテンツの真正性を担保する仕組みや、AIが生成した成果物に対する責任の所在などの議論が深まっていくと考えられます。こうした課題をクリアする過程で、逆に“安全で信頼できるAI”としての評価が高まり、社会により広く受け入れられるようになる可能性もあります。

4. 新しいメディアとしての成熟と社会的影響

テレビがラジオ放送を“映像付き”にする段階を脱して、独自のドラマ表現やライブ中継で社会に大きなインパクトを与えたように、AIもやがては“既存のタスクの自動化”を超えた社会的・文化的インパクトを生み出すと考えられます。例えば、JFKの葬儀がテレビの成熟を象徴する出来事であったように、AI時代を象徴するような“革新的コンテンツ”や“革新的体験”が登場するかもしれません。

配信プラットフォーム・インタラクションSNS
独自のインタラクションを備えたAIが、SNSや動画配信サービス内で新しいコンテンツ形態を誕生させる可能性があります。視聴者やユーザーとのコミュニケーションのあり方がガラリと変化するでしょう。
教育・医療・福祉　パーソナルケア
個々人に最適化された学習指導、感情ケア、一人ひとり異なる身体的特性に配慮したリハビリ・トレーニングなど、AIが社会の基盤的な部分にも深く浸透していくと期待されます。そして、その過程で私たちの生活様式や仕事観、コンテンツの受け取り方まで大きく変化するかもしれません。

視聴者とのインタラクション

SNSや動画配信サービスには、これまでも多様なコンテンツや配信スタイルが生まれ、多くの人々を惹きつけてきました。ここにAI技術が融合することで、「視聴者とのインタラクションが高度に設計・動的生成される」新しいコンテンツ形態が次々と生まれる可能性があります。
特に、LLMや画像・動画生成AIなどの発展は、従来の配信者やプラットフォームのあり方をさらに大きく変える要因となるでしょう。

以下では、SNSや動画配信サービスにおけるAI主導の新しいコンテンツ形態や、その特徴についてo1と考察します。

1. AIキャラクターとのリアルタイム交流

人間の配信者ではなく、AIが“キャラクター化”された存在としてリアルタイムにコミュニケーションを行う

バーチャルパーソナリティの進化
既にVTuberやバーチャルアバターを用いた配信は存在しますが、これらは人間がモーションキャプチャーを介して演じている例が多いのが現状です。今後は、LLMと高精度な音声合成・動画生成技術を組み合わせた完全自律のバーチャル配信者が登場する可能性があります。
例えば、視聴者のコメントをリアルタイムで解析し、その場でAIキャラクターが前後の文脈や視聴者層の嗜好に合わせたユーモアある返答や解説を行うといった非常に自然なやりとりが実現するかもしれません。

視聴者ひとりひとりに合わせた応答
従来の配信スタイルでは、多数の視聴者が同じ映像やコメントを共有する形が基本です。しかし、AIキャラクターが各ユーザーのメタデータ（視聴履歴、行動傾向、関心分野など）に応じてパーソナライズされた内容を返してくれるため、“同じ配信を同じ時間帯に観ているはずなのに、それぞれが異なる体験を受けとる”という新感覚の配信形態も考えられるでしょう。

2. 動的ストーリーテリングとAI監修のリアリティショー

生成AIが持つ即時性と学習能力を活かして、ライブ配信中にストーリーや展開が動的に変化するようなコンテンツが期待されます。

視聴者参加型の物語生成
配信者（あるいはAI）がつくる物語やキャラクターの世界観に対して、視聴者がコメントや投票機能を通じて設定を変更したり、新しい登場人物や要素を提案したりすることで、その場で物語が展開していく形式です。AIがリアルタイムでプロットやシナリオを補完し映像を生成するため、従来の脚本ありきのドラマとも、単なるアドリブ配信とも異なる「即興ドラマ×生成AI」という新ジャンルが生まれる可能性があります。
AIが監修するリアリティショー
現在のリアリティショーでは、ディレクターや編集者が“ドラマ性”を演出するために場面を取捨選択し、編集しています。一方で、AIが膨大なライブ映像やコメントの中から注目すべきポイントを自動で抽出し、盛り上がりを演出することで、視聴者を飽きさせない構成をリアルタイムで提示できるようになるかもしれません。さらには、AIが出演者の表情や言動を解析し、場に応じたBGMや効果を瞬時に差し込むなど、人間の手を介さずとも視聴体験を最適化する技術が登場するでしょう。

3. コミュニティ主導のAI進化とメタバース融合

SNSや動画配信サービスの進化は、多くの場合ユーザーコミュニティとの結びつきが重要です。生成AIが新たなコンテンツ形態を生み出す時代には、ユーザー参加型の運営やメタバース空間との接続がさらに活性化するかもしれません。

コミュニティのフィードバックによるAIの成長
AIキャラクターやコンテンツ制作AIが、ユーザーから寄せられるフィードバック（好みや不満、バグ報告など）を学習データとして取り込み、短期間で大幅に品質を向上させることが可能になります。プラットフォーム運営側が独自にAIをチューニングするだけでなく、コミュニティ全体がAIのアップデートを“共創”する時代が到来すると、ユーザーは単なる視聴者や配信者ではなく、AIの“教育者”としても機能するようになるでしょう。
メタバース上でのリアルタイム生成コンテンツ
メタバースとの連携が進むと、3D仮想空間を舞台に、AIが生成するオブジェクトやキャラクター、ストーリーによって築かれる巨大な“常時進行型”の世界が構築されるかもしれません。SNS的な要素（コメント、コミュニティ形成、拡散など）と動画配信的な要素（視聴やライブ感）が合流し、メタバース上でのイベントや店舗、アトラクションがすべて生成AIによって動的に進化していくといった、より没入感の高いプラットフォームが想定できます。

4. 個人クリエイターの拡張とプラットフォームへの影響

大規模な企業や配信者だけでなく、個人レベルでも高度なAI技術を活用できるようになります。コンテンツ制作のハードルが大幅に下がり、多種多様なクリエイターが登場する可能性があります。

AIと協働するクリエイター
これまでは映像制作や配信に専門的な知識や技術、機材が必要でした。しかし、AIツールが高度化し、誰でも簡単に“プロ品質”の映像や演出を生み出せるようになると、個性ある才能を持つクリエイターたちが一気に活躍しやすい環境が整います。さらに、AIが生成したコンテンツをクリエイターが再アレンジする、いわゆる“2次創作×AI”のような文化も活発になる可能性があります。日本人がAIと相性がいいと言われる要因の一つです。
プラットフォームビジネスモデルの変化
従来のSNSや動画配信サービスは、広告収益やスポンサー契約などに依存するケースが多いですが、AIがコンテンツの大部分を作りだすようになると、従来の広告モデルでは収益を維持しにくくなると考えられます。AIが自動生成するコンテンツの場合、視聴時間やエンゲージメントの計測手法が変わり、広告の最適な挿入タイミングやターゲット設定なども大きく変化するでしょう。また、リアルタイムに視聴者に個別対応するようなコンテンツでは、従来の画一的な広告モデルが適合しない場合が出てきます。これに伴い、新しい課金モデルや収益分配方式の検討が進むと思われます。

SNSや動画配信サービスにAIが導入されることで、リアルタイム対話が可能なバーチャルパーソナリティや、視聴者参加型の動的ストーリーテリング、メタバース空間との連鎖的な融合など、これまでになかったコンテンツ形態が続々と誕生していく可能性があります。それによって生まれる“新しいメディア”としてのAI主導型コンテンツは、単なる人間の労力削減や効率化ではなく、私たちが想像もしていなかった創造性や没入体験を提供するかもしれません。

TVやネット広告など　既存メディアへの影響

TVやネット広告などの既存メディアが、AIがもたらす新しい文脈のなかでどのように変容・進化していくかについてもo1と議論してきました。
広告という視点から見ると、これまでのように「視聴者に一方向でメッセージを伝える」モデルのままではなく、AI技術を活用してコンテンツとの境界を曖昧にしつつ、より双方向・個別最適化された形に変化していくと考えられます。以下では、TVとネット広告の両面からその進化を予想します。

1. テレビ広告の変化（マスメディアの影響力・広告効果の低下）

テレビは長年にわたり、広範な層に同じ情報を一斉に届けるマスメディアとして圧倒的な影響力を持ってきました。しかし、現在ではインターネットとの連携やオンデマンド配信サービスの普及によって、テレビの視聴スタイルにも大きな変化が起きています。AI技術の進化は、従来の視聴体験をさらに広げ、新しい広告手法をもたらすでしょう。

視聴者セグメントに基づく広告配信の精緻化
スマートTVやストリーミングデバイスが普及することで、テレビ視聴データやログイン情報をもとに視聴者の好みや行動を細かく把握できるようになりつつあります。これにAIが組み合わさると、CM枠の中でも視聴者ごとに異なる広告を切り替える取り組みがさらに進み、ターゲティング精度が向上する可能性があります。
ライブ配信×生成AIによるインタラクティブ広告
スポーツ中継や音楽ライブなどリアルタイム視聴が魅力のコンテンツにおいて、生成AIが視聴者との対話を分析しながら、画面上にダイナミックな広告バナーを表示したり、スポンサー企業の製品をキャラクター化してリアルタイムでコメントを返すなど、新しい演出が生まれるかもしれません。単に映像に割り込む広告ではなく、ライブ体験の一部として溶け込む形でスポンサーシップや商品訴求を行う手法が考えられます。
広告枠と番組コンテンツの境界が曖昧になる
AIが制作する番組やVTuber的キャラクターが司会をする番組は、広告・CMの概念が大きく変わっていく可能性があります。番組の流れそのものに商品やサービスが自然に登場し、視聴者がリアルタイムにそれを購入したり、追加情報を得たりできるインタラクティブな形式が拡大すると、従来の「番組 → CM → 番組」という構造はよりシームレスなものに再編されるでしょう。

2. ネット広告の高度化と新たなビジネスモデル

ネット広告は既にパーソナライズや行動履歴にもとづくターゲティングが一般化していますが、AIがさらに普及・高度化することで、コンテンツと広告が「分けられない形で融合する」ような仕組みが進んでいくと考えられます。

生成AIによる自動広告クリエイティブ作成
コピーライティングやバナー広告のデザイン・動画コンテンツなどをAIが自動生成し、ユーザーごとの嗜好や閲覧履歴に合わせてカスタマイズしたクリエイティブをリアルタイムに提供する技術が一般化するでしょう。結果として、バナー広告やSNS広告のクリエイティブ量産がさらに加速し、企業側はA/Bテストを効率的に行いながら広告効果を最適化しやすくなります。
プライバシー保護とパーソナライズの両立
プライバシー保護の観点からクッキーや個人特定情報の取り扱いが厳格化される一方で、AIを用いて匿名化されたユーザープロファイルを推定し、パーソナライズ広告を配信する取り組みが強まるかもしれません。AIが社会的・倫理的観点を加味して学習し、精度を損なわない範囲で個人のプライバシーを守る技術が必要とされるでしょう。
コンテンツ制作者への収益分配モデルの変容
広告収益を得る構造が、従来のクリック単価やインプレッション数だけでは測れなくなると、視聴者のエンゲージメントや“滞在時間”“コメント数”などが新たな指標として再評価される可能性があります。さらに、AIが生成したコンテンツを利用して収益を上げる場合の著作権や報酬配分は、いまだ法整備やルール確立が追いついておらず、今後の大きな争点となりそうです。

3. 広告とコンテンツのさらなる融合がもたらす未来

今後、TV・ネット広告の境目はますます薄れ、さまざまなプラットフォームやコンテンツ上で、広告自体が“ユーザー体験”に溶け込む形になっていく可能性があります。

AIパーソナリティが推奨する「レコメンド広告」
LLMやバーチャルアシスタントが、ユーザーとの日常会話で嗜好やスケジュール、ライフスタイルを把握しており、ちょうど必要なタイミングで関連する商品・サービスを提案してくれるかもしれません。ユーザーにとっては“押し付けられている”感覚の少ない自然な広告になり得る一方で、広告主側は確実にニーズの高い層にアプローチできるため、広告の質とコンバージョンが向上すると期待されます。
メタバースやVR空間でのネイティブ広告
生成AIがもたらすリアルタイムな3Dオブジェクト作成技術や仮想空間デザインが発展すると、広告主はメタバース内に自社製品やブランドの世界観を直感的に表現する場を創り出せます。ユーザーは“広告”を見ているというよりも、新たなアトラクションやイベントに参加する感覚でブランド体験をする可能性があります。
インタラクティブかつ協働的な広告
ユーザー自身が広告コンテンツの一部を作り出したり、アレンジしたりできる環境（たとえば、SNSでの二次創作広告キャンペーン）にAIが絡むと、「ユーザー参加型の広告文化」が形作られるかもしれません。ユーザーが生成AIを用いて広告要素を組み込んだ動画をSNSに投稿するなど、単に発信者から受け取る広告にとどまらない「共創」が発生することが考えられます。

テレビとネット広告の境界が曖昧になるにつれ、AIによるパーソナライズや生成技術が広告の在り方を劇的に変えていくことが予想されます。番組と広告の境目がほぼ消失するケースや、ユーザー一人ひとりの体験にフィットした情報提供が可能になる一方で、プライバシーや著作権、フェイク広告の問題なども深刻化します。

今後は、広告という概念自体が「コンテンツと体験の一部として展開される高付加価値の情報提供」に変容していく可能性があります。このような新しい形式を社会がどう受け止め、どのような制度やガイドラインを整備していくかが、テレビ・ネット広告の未来を左右する重要なポイントとなりそうです。