2023年1月10日の「Generative AIの最新トレンド」ウェビナーで答えきれなかった質問に回答します【Podcast文字起こし】
今回は2023年1月10日に開催された「海外の資料から読み解くAI生成コンテンツの最新情報 vol.3」ウェビナーで、答えきれなかった皆様からの質問に回答していきます。
ご参加いただいた120名の皆様、ありがとうございました！
※以下の文章は、2023年1月16日に収録されたPodcastの書き起こしです。
こんにちは、デジタルレシピの伊藤です。今回の収録はですね、前回の2023年1月10日に行ったウェビナーで答えられなかった質問に対して、順番に答えていければなと思ってます。
1. おすすめの本を教えてほしい
では、早速1つ目ですね。おすすめの本を紹介してほしい、です。
これは多分generatedAI関連の本のことですかね。であれば、国内だとそもそもGenerative AIの技術的なところなのか歴史的なところなのか、ざっくり概要を知りたいのかによって大きく変わるかなと思うんですけど。
英語の本になってしまうんですけど、現状そういう意味でGenerative AIの中でもテキスト生成、特にGPT3に関して技術的なことだったり、歴史的なことだったり、ビジネスでどうやって活用するのかみたいなのを解説してくれてるのが、オライリーが出版してるGPT3っていうどストレートな本があるんですけど、それは結構詳しく解説してますね。
多分技術的なところは端折っても問題ないと思うんですけど、どっちかっていうとビジネスシーンでどうやって使われてて、何が現状課題で、法的なところも含めてリスクは何かみたいなところも結構解説してくれてるので。今時DeepL使ったらすぐに翻訳できるんで、それ使って（読んで）もらうのがいいかなと思っております。
2. AI生成ツールを使って個人で起業するなら何をしますか？
そうですね、AI生成ツール僕が個人で起業するならってことですよね。それで言うとCatchyみたいなライティングツールを除いて考えるんだったら…最近海外とかでも盛り上がってるみたいなメール生成系のツールは面白いなって思ってます。
相手からのメールに対して自分自分の代わりAIが答えてくれるっていうツールなんですけど。
おそらく1番開発も簡単でユーザーにフィットしやすいのってGoogleのエクステンション使うことだと思うんですけど、Googleの拡張機能ですね。GASとか使ってGoogle Chromeの拡張機能を使って、もうそのままブラウザのGmail開いてる状態ですぐに使えるようなメール文章の生成ツールを使うっていうのは海外でもかなりホットになってきてるし、まあいいのかなと思ってます。
特に個人そこまでマーケティングにコストかけられないっていう場合、もうWebアプリ作るよりもエクステンション（拡張機能）に頼った方がマーケティングコストとかあんま変わんないよねっていうのはかなり一般的になってきてると思うんで。うん。個人で起業するんだったらやっぱりエクステンション周りでできそうなAI生成ツールですかね。
テキスト周りはそこで、画像の周りでいうと、結構ネット上でまだ取り扱いに関してかなり議論されてたり、なかなか画像生成って何て言うんすかね、気軽に作りづらい空気感はあるので、自分だったらやっぱりテキスト生成系かつChromeエクステンションの範囲内で何かやろうかなと思います。
3. BtoB向けの内容で、今後3年間のうちに期待している取り組みや海外のトレンドについて
はい、次ですね。今後もAI生成コンテンツは爆発的に増えていくと思いますが、この業界の抱えるこんな課題解決に繋がるというBtoB向けの内容で今後3年間のうちに期待している取り組み、海外ではトレンドがあったら教えてください。
ということですね。BtoBでGenerative AIが解決できそうなことが、3年ぐらいでどういうのが理想かと現状の海外トレンドってことですよね。
なんかいろいろあるんですけど、さっき話したメール生成はどっちかとtoB、特にセールス周りとやっぱり相性いいのかなと思ってて。でも職種でもう少し分解するとインサイドセールス周りですかね。
実際にHubSpotもJasperに投資したり、自社でもGenerative AI使った何かしらの取り組みを開始しますっていうようなことを言ってるので、多分MA周り、マーケティングオートメーションって言われるところ、オートメーションって名がついてるぐらいなんで。
「オートメーションって言ってるわりに人間介在率多くね」みたいなのが多分今までのMA業界だったと思うので、名の通り、名実ともにオートメーションになっていくところにGenerative AIが入っていくっていうのは自然なことなのかなっていうふうには思ってます。
実際問題、やっぱりこの2年間はGenerative AIはどっちかとライティングとか広告ですかね、記事制作の広告が多分メイン。かなり進んできたとは思うんですけど、去年の夏ぐらいからHubSpotだったり、どっちかとtoBに特化した、特にやっぱメールですね、コールドメールって言われるものだったりメルマガみたいな。そういうコンテンツに取り組むGenerative AIのプレイヤーはかなり増えてきたな、っていうふうには海外のトレンドを見てたら思います。
で、多分そこのトレンドが伸びている背景はGenerative AIっていうのもあると思うんすけど、そこから見えてきた、いわゆる「ハイパーパーソナライゼーション」という言い方するんですけど。さらにパーソナライズをしていくような取り組み。
例えば極端な話が企業のホームページって大体一つじゃないですか。Google検索で何かしら検索してたどり着いたウェブサイトが、その人の属性によってサイトの雰囲気が変わるとかってあんまり見たことないと思うんですね。ただ、Genrative AIとか使うとそもそもWebサイト瞬時に作れるよね、とか、そういった期待値があるだろうっていうのはありますよね。
あと、例えば国内で言うと、展示会で名刺交換した人へのメール送信とかが結構そこに近いと思うんですけど。
割と展示会でメール名刺交換した人にメール送るのって、どうしてもその1個1個パーソナライズして文章を作れないんで、皆さん一斉送信してると思うんですね。同じ内容を。
そういった、何て言うんすかね、簡単に一斉送信にならない文章を作れます、っていうのが多分toBで今期待されているGenerative AIの領域なのかなっていうふうには思ってます。
4. 文章生成AIはどのくらいのスピードで進化してる？
次の質問です。数年前は意味のわからない文章が生成されていたコンテンツが最新のAIでは意味が通じるようになっていると思います。体感でどのぐらいの倍数で進化しているのか知りたいです。
そうですね、流れで言うとGPT-2からGPT-3の移行っていう意味合いで言っちゃっていいんですかね。それで言うと、倍数、体感どれぐらいでも何か体感値で言うと全然、線形的な体感値はあんまないですよね。
なんていうか、本当に言い方ですけど、GPT-2って「日本語勉強して1年ぐらいかな？」みたいな非日本語ネイティブの外国人の方ぐらいのコミュニケーション能力、言い方悪いかもしれないですけど、だったのが、GPT-3だとやっぱりなんかもう「10年ぐらい非ネイティブから日本語勉強しました」ぐらい、もうほぼちゃんとコミュニケーション取れる。
本当に文章でやり取りしてるぐらいの体感値があるんで、年数ベースで1年、10年って言ったので、倍数で言うと10倍なんですかね、っていうぐらいの体感値はあります。
さらに、別にそのGPT-3自体マイナーアップデート繰り返してるんですけど。例えばCOTとかAMAって言われるなんですかね、GPT-3にどのようなプロンプトを与えたらもっとクオリティが上がるのかっていう研究もこの1年間でかなり進んだので、そこも含めて、別にGPT-3自体はアップデートされてないんだけど、そういうプロンプト研究が進んでいって、さらに2倍とは言わないですけど0.5倍とかが質的に上がってきたのかなっていう。
すごいこれを定量的にするのは難しいですけど。2倍とはいかないまでも、そのままのモデルでかなり進化してるなみたいな印象は受けます。何の2倍かは僕もよくわかりません。すいません。
5. 文章生成AIで、物語や口頭で2人以上の登場人物が交互に会話するような文章を作れる？
次ですね、解説系の文章ではなく、物語や口頭で2人以上の登場人物が交互に会話するような文章を作れるのか等を伺いたいです。
これは作れますね。
プロンプトの手法で言っても「オートアスキング」って言われるプロンプトの手法としてもかなりこれ有効って言われてて。
こういったGPT-3でまず二つの人格を用意して、「一方が例えば経済学の専門家です、もう一方が例えば物理学の専門家です」みたいな。で、この2人が日本の将来について語ります、みたいな、そういうセッティングをGPT-3上でして、実際にその2人に100回以上の対話を繰り返させるっていう。それで出来上がったものがなかなかクオリティ高いよねっていうのが「オートアスキング」っていう手法で、結構話題になったことがあって。
なので、物語として特定の人物をまず性格として固めて、複数人か2人以上の人物の性格をGPT-3上で定義して、かつ彼らが対話している場所だったり、テーマみたいなものを設定した上で「はい、対話開始、Go！」みたいなことをすると、多分ここで言ってるような物語や口頭で2人以上登場人物が交互に会話するような文章を作れるのかっていうのはできるようになると思います。
もしくは割と10月以降、それこそChatGPTが出てきてからですけど、こういうQA形式、人間が喋るような形式のプロンプトの研究が今も現在進行でかなり進んできているので、ここは今後もかなり進化が期待できる分野なのかなと思ってます。
6. AIが人力ライティングを超えるために現状足りない部分は何ですか？
次の質問が、AIが人力ライティングを超えるために現状足りない部分は何ですか。
去年の段階だと「リアルタイムの情報が追えないんですよね」て言ってたんですけど、実はそこも解決されてるんですよね。Catchyでも実装をし始めてるんですけど。
※現在CatchyではProユーザー限定で、一部のツールでGoogle検索が利用できるようになりました。
「Webの検索結果を参照する」みたいな機能を追加することで、全然リアルタイムの文章とかを取れるようになったんですよ。だからそこはいいのか。例えば、既存のGPT-3だと「日本の首相は誰ですか？」って聞くと（GPT-3が学習しているのは）1年以上前までの情報なんで「安倍晋三」って答えちゃったんですけど、それがそういうリアルタイムの情報を与えるとちゃんと「岸田さんです」みたいなことを言うようにはなりました。
あとは正直Webのクローリングできる時点で、検索に引っかかる範囲であれば別に特定の商品名の固有名詞を拾えちゃうんですよね。そこもクリアされちゃって。
でも人力ライティング、そうですね、インタビュー。インタビューは人間がインタビューしないといけないっていうのは依然として変わらないので、そこはやっぱ足りないですよね。その音声をwhisperで書き起こして、それをGPT-3に回してそのまま記事作成します、みたいなことは実現できちゃうっていうのはあるんですけど。
あとは頑張れば、COT使えばわかりやすい文章としてのフレームワークは作れます。なんで、案外工夫すればいわゆる「人力ライティング」って言われるようなところはやろうと思えばやれる、っていうのがやっぱり現状だと思いますね。
あえてそれ以上言うんだったら、質の部分。人間にしか書けないテイスト。でもその人の文体も学習したら行けるしな。なんで、画像ですかね、ここをライティングって呼ぶのはあれかもしんないすけど、でも昔から記事作成って文章+画像で求められるところが多いと思うんで。画像の作成はそこまでやっぱり足りないって言いますかね。そういう意味では。
あとあれかファクトチェックか。AIライティングで、まだやっぱり現状足りないのはファクトチェックですね。すいません、これ一番大きなところ忘れてました。
やっぱりChatGPTとかもそうですけど、触ってみてもらってわかるんですけれども、AIってそれっぽいこと繋げちゃうんで、やっぱりたまにめちゃくちゃ適当なこと言っちゃったりするんですよね。カテゴリーがかなり狭ければ狭いほど、あと文章が長くなればなるほど、現状出来上がった文章をファクトチェックするのは（人力が必要）。ファクトチェックできるAIは存在しないので。作ろうと思ったら作れますけど。そこは人間が補わないといけないところですね。なんでファクトチェックですね、はい。
7. 文章生成AIだけでメディア運営ができるようになったとき、人間自身ができることは？
近い将来、AI生成コンテンツのみでブログなどのメディア運営ができるかと思われます。そのときに人間自身ができることは何なのでしょうか？
そうですね、これ本当に、年末にかけて海外でもうこの取り組みが増えましたよね。確かに、AI生成自動でブログひたすら自動で構築するって案外簡単にできるんですよね。多分ZapierとかAirTableとかその辺りの知見ある方だったらそういうふうに多分イメージつくと思うんですけど。
AirTable上でキーワードを大量に並べて、そこに対してZapierとかMake.comのiPaaS系のワークフローを走らせて。Webflowとか海外系のブログもAPI存在するんで、それと繋ぎ込んだらもう大量にキーワードを、AirTable、多分国内でいうとエクセルとかスプレッドシートみたいなもんなんですけど、そこにひたすらキーワードさえ入れておけば、何かもう自動で延々と記事が量産できるメディアを作るっていうのは簡単にできちゃいますよね。
ここで人間自身ができることは何なんでしょうか、っていうところに関して言うと、なんやかんやでインプットすべき情報キーワードの選定もそうですし、あと前段で話したみたいな、記事のファクトチェックみたいなところはやっぱり人間がやらないとスパムコンテンツって言われてもしょうがないのかなって。不確かな情報をひたすら垂れ流すメディアになってしまうので、そこは人間のファクトチェックが必要になってくるんだろうなと思ってます。
8. Catchyのユースケースって何ですか？
最後。海外のJasperやcopy.ai、そしてCatchyさんのようなプロダクトの主なユースケースって何なのでしょうか？やっぱりキャッチコピー生成がメインで使われているんでしょうか、それともLPにあるように様々な使い方をするものなのでしょうか？
Catchyに関しては、そこまでターゲットユーザーは明確に公開してないんですけど、フリーランスの方で言うとやっぱりライターさんは多いと思います。法人の場合はWeb制作会社さんだったり広告代理店さんが多いかなっていうのがCatchyの現状ですね。
制作会社さんは本当Web制作のアシストとして使ってたり、広告代理店さんはそれこそ運用広告時のテキスト生成だったり、資料作成等で活用していただいてる、っていうのは一応ユーザーヒアリングの範囲でいろいろお聞きしてるようなところですかね。
海外のJasperやcopy.aiっていう、そのCatchyで言うとこの海外勢での競合はどのように使われてるかで言うと、これ実際ネットで調べてもらったらすぐ出てくる話なんで言っちゃうんですけど。
ざっくり言うとJasperは英語圏でのマーケティング担当者です。copy.aiは非英語圏のフリーランスです。2つとも実は大きくターゲットユーザーとユースケースは違ってきます。
Jasperはメインの使いどころは英語圏のマーケティング担当者って言ったんですけど、英語圏で記事作成とかいわゆるBtoBでいうところのホワイトペーパー作るとかメール作企業向けのコールドメールとか。メルマガとか日々のメール業務とかは割とマーケ担当者でいろんな業務やってると思うんですけど、そういったものをJasperはかなりカバーしているっていうような状況です。Jasperのメインターゲットって割と法人が多いっていうふうには言われてます。
copy.aiは非英語圏のユーザー層がJasperよりも断然多いです。多分いろんなツールでそこのドメインがどこの国からアクセスされてんのかみたいな解析できるようなツール見てもらったらわかるんですけど。
Jasperは全体の80%以上が英語圏アメリカとイギリスなんですけど、copy.aiってアメリカ・イギリスの割合が大体30%から40%ぐらいで、60％以上が別の国なんですよね。インドとか含むんですけど、インドは英語圏って言っちゃっていいのか。それ以外だと、例えばインドネシア、パキスタン、あと、モロッコ、フィリピンは…フィリピンは英語圏だけど、あと、ブラジル。フィリピン除くと全部他は非英語圏だと思うんですけど。そういった非英語圏の人が多いです。
理由は、彼らは英語版の、日本でいうところのクラウドワークス、「Fiverr」っていうのがまた有名なんですけど。そういうFiverrっていう英語圏のクラウドソーシングプラットフォームでお仕事されてる方が、copy.aiをよく使ってるっていうふうに言われてます。
非英語圏なんでなんとなく英語は読めるけど、流暢な英語は返せないとDeepL使ってもいいんですけど、DeepLでもやっぱりその流暢さっていうのはなかなか出せないと。でもcopy.aiって、Catchyにも同じような機能があるんですけど、いろんなパターンのそれっぽいビジネスメールとか返せるんですよね。
それが非英語圏のライターさんとかフリーランスの方々からしたら結構ちょうどよくて、セールス文章とか謝罪文とか何て言うんすかね、お客さんを満足させるクラウドソーシング上でのコミュニケーションをcopy.aiでできる、っていうところが、まず1つユーザーのニーズを満たしてるところです。
実はなぜかJasperと結構違うんですよね。いやもちろんそのJasperと同じでcopy.aiも記事制作できるんで、小さくやってるところもあるんのでそれも一定数いるんですけど、ただ満たしてるところは本当非英語圏。っていうのがかなり特徴的かなと思います。
はい。これで質問内容は以上ですね。ありがとうございました。
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