売れるネット広告社 執行役員の福本朋哉です。
売れるネット広告社では、2024年7月から「マーケティングAIデータ部」という部署を新設しました。今後、主にD2C企業の皆さまのデータやAIの活用を通じて広告の費用対効果を改善したり、業務効率化を促進するサービスを提供していく予定です。

様々なD2C企業の担当者様とお話させていただく中で、実際の業務への活用という意味ではまだまだ浸透しきっていない現状を目の当たりにしております。

そこで今回は、「ChatGPTにやらせてみた」の一歩先へということで、実際の業務に適応するレベルでの生成AI活用についてご紹介したいと思います。

「ChatGPTにやらせてみた」が…イマイチ。という現状

このコラムを読んでいただけているアンテナの高い皆さんは、昨今の生成AIブームについてキャッチされていて、いくつかのツールをいくつかの業務に当てはめて試してみているのではないでしょうか？

・ペルソナをまとめさせてみる
・メルマガや広告原稿を書かせてみる
・LPやECサイトで使う画像を作らせてみる
・レポートのコメントを代筆させてみる

ChatGPTで色々なプロンプトを試してみても、どうにも薄っぺらく、下書きとしては使えるが実用に供しない。画像生成AIも使ってみたが、見るからにAIっぽい質感、外国人のような風貌しかできない。

そんな結論に至って、生成AIの活用が進まないという方も多いのではないでしょうか？

既存のLLMをそのまま用いて、汎用的なクリエイティブ生成を行うことができるレベルまできているので、ある一定のフレームを作成する手間を省くことはできるようになりました。これだけでもすごいことですが、実際のビジネスに活用するレベルのアウトプットをするにはまだ物足りないというのが実情です。

そのことに気付いてトライを辞めてしまっている方もいらっしゃるでしょう。

一歩実用に近づく生成AI活用の方針とは？

では、実際の業務で求められるレベルをクリアする形で生成AIを活用するためにはどのような選択肢があるのでしょうか。

大きく3つの方針があります。

１：専用サービスを活用する
２：独自の学習データを投入してレベルを引き上げる
３：生成AIを使ってアプリを開発する

１つずつ説明します。

１：専用サービスを活用する
LLMのAPIを活用した独自サービスが増えてきています。
こういったサービスは、

A：プロンプトをあらかじめ補間してくれていて出力レベルが安定しているもの
B：独自の学習データを読み込んでいるため特化した出力ができるもの
C：AIが生成する「前後」の作業を機能化しているもの

の3パターンの付加価値でSaaSとして提供しているものです。

例えば、JAPAN AI社が提供するサービスは、画像生成やリーガルチェック、記事作成などの機能を提供しており、中でも「画像生成」は独自に日本人の顔写真データを大量に学習させているので、日本の企業がランディングページなどで必要とする「日本人らしい」風貌の画像を簡単に生成することができます。

また、Fotographer.aiというサービスは、既存の商品画像と「AI背景を合成して使う」という風にコンセプトを絞り込むことで画像生成AIを実用レベルに引き上げています。現状の生成AIの技術レベルでは既存の商品画像をもとに全く同じ形状で「再生成」することが難しいことから、AIは人物モデルや背景の生成に特化させ、既存の商品画像を合成したり馴染ませたりする機能が搭載されています。

２：独自の学習データを投入してレベルを引き上げる
そもそもAIは大量のデータを学習して人間に近い判断を疑似的に行うというコンセプトです。デフォルトのChatGPTがある程度汎用的にそれっぽい回答を出せてしまうので完成されているように思ってしまいますが、新しいモデルが出るたびに性能が変わっていくのを見ればわかる通り、まだまだ未完成の知能です。

ChatGPTなど既存のモデルがもともと持っている学習データだけではなく、各社が独自に持っているデータを追加投入することで判断レベルを大幅にアップさせることが可能です。

ファインチューニングと言われる追加データを用いたAIの調整も、今は難しいプログラムは必要なく、ChatGPTであれば、JSONという一般的なデータ形式でWebのインターフェイスから投入できるようになっています。数十件・数百件という非常にミニマムな単位のデータでも効果があると言われていますので、自社に存在していたり、小規模な仮説検証で得られたデータを用いるだけで、アウトプットの質を上げることができる可能性があります。

汎用的なAIモデルにプラスアルファする付加価値で改善する選択肢があることを覚えておくと良いと思います。

３：生成AIを使ってアプリを開発する
最後にAIを使ってアプリ自体を開発してしまうという手法があります。AIを使った業務の最適化や自動化を追求していくと、必ずしもAIが判断する必要がない業務もたくさん洗い出されてきます。

AIの汎用性よりも、決まったルールに沿って処理できれば良かったり、情報を共有化するツールがあれば解決するような問題はまだまだたくさんあります。

そういった課題については、これまではシステム開発やSaaSサービス導入という選択肢しかありませんでしたが、「AIを使ってアプリを作る」という選択肢があります。

エンジニアリングの知識が多少は必要ですが、今までであればベンダーに依頼して専門のエンジニアに開発してもらうしかなかったアプリケーション開発が、簡単なものであればAIの補助ですぐに実装できてしまう時代となりました。

汎用的なSaaSでは賄いきれない自社の細かい業務改善や、数百万円の開発費を投下するほどではない自動化タスクについて、AIを用いた簡易アプリケーションで対応することも可能になっています。

珍しがる時代は終わり。ビジネスから逆算してAI活用を！

以上、現時点で存在している「ChatGPTにやらせてみた」の一歩先にAI活用を進めるための方針について解説しました。

AIを珍しがって終わる時代は確実に終わろうとしています。これからは、EC／D2C企業の皆さまがAIで何をできるのかを理解し、ビジネス上の課題から逆算してAIをリアルに活用していく時代に入ってきています。

売れるネット広告社のマーケティングAIデータ部では、データを活用した広告効果の最大化施策を提供する『売れるDMP』を2024年8月にリリースする予定です。さらに『売れるDMP』のデータを活用したAI関連サービスの展開・D2C企業向けの業務改善・効果改善支援についても進めてまいります。

ご興味ある方はぜひご連絡ください♪