ブランドのボイスやエージェンシーとしての基準を損なわずに、AIでコンテンツを制作するにはどうすればよいのでしょうか。AIの出力を完成品として扱うのをやめることです。ブリーフから最終承認まで、プロセスの決まったポイントに人間の判断を置き、費用をかけて配信する前にコンセプトをテストし、成果は納品したアセットの数ではなく、事業上のエビデンスで評価します。
商業面での重みは増しています。LBBOnlineのThought Leaders記事で、Nomix Groupのチームは、AIはもはや広告の周縁にある制作コストではないと論じています。そのコストはすでに、メディア購入を律する商業条件の中で交渉されており、一部のホールディングカンパニーは、クライアントがプリンシパル・インベントリを約束することと引き換えに、AIインフラのコストを負担しているといいます。クリエイティブチームにとっての結論は、ブリーフ自体に、AIをどう使い、どう統制し、どう評価するかを書き込む必要がある、ということです。
AIコンテンツの多くが、どれも似たように見えるのはなぜですか?
洗練が無料になったからです。何十年ものあいだ、照明が行き届き、文章が整い、完璧にリサイズされたアセットは、誰かが時間と技術を注ぎ込んだ証しでした。いまでは、どのチームも昼食前に100本作れます。誰もが洗練を手に入れられるようになれば、洗練はオーディエンスに何も伝えなくなります。
その結果が、業界で「スロップ」と呼ばれ始めたコンテンツです。技術的には問題がなく、すぐに忘れられてしまいます。失敗のパターンは主に3つです。ありきたりなのは、プロンプトがありきたりだったからです。誰の作品でもないのは、誰も本当の意思決定をしなかったからです。そして検証されていないのは、量が効果と取り違えられたからです。
AI時代のクリエイティブブリーフには何を盛り込むべきですか?
LBBの記事は、役に立つチェックリストを示しています。いまのブリーフは、次の項目を網羅すべきだと主張しています。
- AIを使える範囲
- 人間が判断を握る領域
- アセットとデータをどのようにレビューするか
- どの開示が必要か
- メディアのインセンティブをどう開示するか
- 何のエビデンスで成果を評価するか
品質の面で最も重要なのは、最後の項目です。記事は、ブランドのマーケターに対し、AIを使った仕事をスピードだけでなく、事業上のエビデンスとクリエイティブの基準で評価するよう促しています。また、AIが生成または加工したコンテンツの表示・ラベル付けに関する期待水準を示した、AIの透明性に関する欧州委員会の7月のガイダンスにも触れています。アセットのどの部分にモデルが関わったのかを説明できなければ、この水準を満たすのは難しいでしょう。
同じ記事は、31市場のメディア購入を、オーディエンス戦略、データ、アクティベーション、レポーティングを一手に担う1つのパートナーに集約したSkechersを挙げています。その規模の統合システムは、その規模でコンテンツを生み出します。品質ゲートがなければ、その規模でスロップも生み出してしまいます。
AIを活用したコンテンツのための7ゲート品質フレームワーク
人間によるチェックが、締め切り当日の午後6時の読み直しだけだと、品質は崩れます。判断が、担当者を明確にした固定のゲートに置かれていれば、品質は保たれます。
| ゲート | 問い | 担当者 | 失敗するのは、こんなとき |
|---|---|---|---|
| 1. ブリーフ | AIはどこで使ってよく、何を人間が担うのか? | ストラテジストとクライアントリード | ブリーフに「AIを使うこと」としか書かれていない |
| 2. エビデンス | インプットは、モデルの推測ではなく、実際のオーディエンスと競合のインサイトか? | ストラテジー/インサイト責任者 | ブリーフの冒頭の段落を、そのままプロンプトに貼り付けただけ |
| 3. ボイス | すべてのツールが、ブランド本来のトーン、訴求内容、使用禁止ワードを把握しているか? | コピー責任者 | アウトプットが、同じカテゴリーのほかのブランドと変わらない |
| 4. 編集 | 具体的な何かを、人が加えたか。ディテールか、意見か、ジョークか。 | クリエイティブ責任者 | 編集が文法の修正だけ |
| 5. 事前スコアリング | お金を投じる前に、このコンセプトは注目を集められそうか? | クリエイティブ責任者とメディア責任者が共同で担当 | テストが公開後に始まる |
| 6. 記録 | どの部分を、どのツールとデータで、AIが生成または加工したか? | プロデューサー | クライアントに尋ねられても、誰も答えられない |
| 7. 成果 | ブリーフに定めた事業指標を動かしたか? | アカウントリードとクライアント | 成功がアセット数で報告される |
不完全なディテールが本物らしく感じられるのはなぜですか?
心理学の自己決定理論によれば、人は自律性、有能感、関係性という3つの基本的欲求に突き動かされます。この理論は、AIコンテンツの問題の両面を説明してくれます。
オーディエンス側では、決め手になるのは関係性です。人は、自分のために誰かが作ったと感じられるコンテンツに心を寄せます。妙に具体的なディテール、賛否の分かれそうな意見、ある街でしか通じないジョーク。こうした割れ目が、人間が関わったことを見る人に教えてくれます。完璧になめらかなコンテンツには割れ目がないので、何も入り込めません。
チーム側では、自律性と有能感が重要です。機械の出力を承認するだけの存在になったクリエイティブは、その仕事を大切にする理由をあまり持てず、その無関心は仕事に表れます。AIでより多くの方向性を、より速く探り、そのうち最良のものに自分のセンスを注ぎ込むクリエイティブは、優れた仕事に欠かせない当事者意識を保てます。本物らしさは完璧さの割れ目に宿り、その割れ目を作るのは人間です。
このゲートをワークフローに組み込むには、どうすればよいですか?
- ブリーフのテンプレートを書き換える。LBBの6つの問いを必須項目として加えます。これらが欠けたブリーフは、クライアントリードに差し戻します。
- ボイスパックを作る。ブランドが最も輝いている実例、承認済みの訴求内容、決して使わない言葉。チームが触れるすべてのツールに、同じパックを渡します。
- プロンプトではなく、エビデンスから始める。オーディエンスや競合が実際に発信し、反応しているものを土台に、コンセプトを組み立てます。
- アセットごとに責任者を1人置く。その人の名前をアセットに載せます。それだけで、編集の丁寧さが変わります。
- 費用をかける前に事前スコアリングする。予測パフォーマンスで有望なコンセプトを絞り込み、勝ち残った案に媒体費を投じます。
- シンプルなAIログをつける。ツール、データ、何を変えたか、誰が承認したか。まずは共有シートで十分です。
- アウトプットではなく、成果を報告する。月次レポートからアセット数を外し、ブリーフに定めた事業指標を先頭に置きます。
AIを活用したコンセプトが機能するかどうか、費用をかける前に知ることはできますか?
確実にはわかりませんが、以前よりはるかに多くのことがわかります。ゲート5の事前スコアリングは、多くのエージェンシーにとって最大の穴になっています。従来の事前テストは時間も費用もかかったため、大型キャンペーンのためにとっておかれていました。いまやAIを活用した制作は、どんなリサーチパネルでもレビューしきれない数のコンセプトを生み出します。
Defyプラットフォームの一部であるDefy Monitorは、媒体費をかける前にクリエイティブコンセプトのクリック率を予測してスコアリングします。このスコアリングは、実際の広告パフォーマンスに照らして検証されています。アイデアやボイスに関するクリエイティブディレクターの判断に取って代わるものではありません。ただ、最も弱い案がメディアプランに入り込むのは防げます。スロップの代償が高くつくのは、まさにそこだからです。
