佐藤祐介｜日米中のAIを広告の現場へ

日米中の新しいAIを毎日試して、使えたものだけ広告の現場に入れています。LIFRELL代表（通販・D2Cの外部CMO、業界15年・500商材）／LIF-TEC編集長。香港・深センの展示会やカンファレンスも歩きます。

[佐藤祐介｜日米中のAIを広告の現場へ @fwLMjd7ddW86643]

@mellco 「それっぽいものに集約される」は広告でも起きています。AIで作った広告はどれも同じ「きれいな広告」に寄り、並ぶと見分けがつかず止まらない。人が撮った手ぶれや言い直しの方が成績が良いことが増えた。平均に寄るのはモデルの性質に見えますが、絵でも「平均から外す」指示は効きますか？

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@takatori88 モニターリリースおめでとうございます。広告用の短尺動画で編集をAIに任せると、カット自体は速いのに「どこを残すか」の判断で止まることが多く、そこを人がどう指示できるかで使い勝手が決まる印象です。残す基準はどんな形で渡す設計ですか？

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@kyuukanba 「賢者か。」で笑いました。広告のコピー案を頼んで同じ状態になると、途中で何を捨てたのかが一番知りたくなります。考え抜いた末に何も出さないのは、出せば叩かれる案しか残らなかった時の人間とも似ている気がして。「途中経過も見せて」と頼むと何か出てきますか？

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@Codex_jisen そうなんですよね。「もっと迫力を」と言葉で盛るより、カメラの動きの名前ひとつの方が早くて、修正の回数も減りました。

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@tkm_hmng8 「ただの確率分布」という言い方がしっくりきました。人の迷いは「こうも描ける」が頭の中で何本も走っている状態で、線はその残り香ですね。広告だと、AIに無駄を作らせるより、撮った人の無駄をAIに消させない方が現実的かもしれません。人の迷いを設計で残す方向は考えていますか？

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@kajikent 広告の現場で試しているのは、夜のうちに広告の数値を読んで、朝までに改善案を並べておく係です。朝の仕事は案を選ぶ判断だけになる。ただ長く走らせるほど、放っておくと同じ方向に寄っていくので、どこで人が口を挟むかの設計が肝でした。梶谷さんはチェックポイントをどこに置いていますか？

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@StockSun_ceo 「マーケ系や動画編集は元気」は広告の現場から見ても納得です。AIで作れる量が増えたぶん、価値が「作る技術」から「誰に何を売るか決めて、出した結果に責任を持つ」側へ寄っていて、そこを持つ人に相談が集まる。エンジニアでも、発注側の数字を一緒に追う人は仕事が途切れていない印象です。

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@kaz_ataka 「判断力は意図的に鍛えるしかない」は広告の現場でも実感があります。AIが案を数十本出すようになり、担当者の仕事は「どれを出すか」の判断だけに。決める回数は増え、根拠を自分で作る経験は減る。ジム通いにあたるのは、たまにAIなしで自分で1本作ることかと思いますが、他に鍛え方はありますか？

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@Collie_Collie_ ありがたい資料です。広告の現場だと、AI活用の料金を「減った工数」で決めるとすぐ値下げ競争になり、「生まれた成果の何割か」で決めると納得が取りやすい、という体感があります。この5軸でいうと、課金指標の選び方がそのまま値崩れの防波堤になる、という読みで合っていますか？

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@IHayato インカメ撮影をAIに編集させる流れ、広告の現場でも同じ方向です。作り込んだ縦型広告より、スマホで撮って喋っただけの素材のほうが止まる率が高いことがよくある。編集がAIに寄るほど、残る差は「最初の3秒で何を言うか」だけになる気がしますが、どう感じますか？

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@Matsuno_Mold 「一人が稼げる額を増やす道具」に同感です。広告制作の現場では、AIで減ったのは人ではなく1案あたりの待ち時間でした。同じ人数で試せる案が数倍になり、その分「どれを世に出すか」の判断に人の時間が寄っていく。配置転換の先に、その判断の仕事を残せるかが分かれ目に見えます。

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@gin_camp 広告の世界では、同じことが少し先に起きていました。

AIで作れる量が増えた瞬間、似た広告が枠を埋めて、1本あたりの反応が落ちる。作る側の原価は下がっても、見る側が飽きる速さは変わらない。
その中で「似すぎて見られなかった」と「作りが粗くて見られなかった」、どちらが多い印象ですか？

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@tairanakamura 通販の広告も、まったく同じ構造です。

LPや動画はAIで誰でも作れるようになった。でも「初回で買わせて、2回目に続けさせる」設計はツールからは出てこない。
作る力より、戻ってくる理由を先に決める力の差が売上の差になる。
ゲームだと、その「戻る理由」はどの段階で決めますか？

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@yoshiakik @ThreadTale_ 「100案出しても、そのまま使ったことはない」が一番効く一文でした。

広告でも同じで、AIは案を出す速さより、決める人の目を鍛える道具になってきた。
8工程のうち、人が一番時間をかけるべき工程はどこだと感じました？

[佐藤祐介｜日米中のAIを広告の現場へ @fwLMjd7ddW86643]

@studiomasakaki 広告の現場だと、半分その通りで、半分は時間差の話だと思います。

購買層は手抜き感に気づかない。だから1枚目は売れる。
でも同じ絵柄が広告枠にあふれた瞬間、「見たことある」で素通りされる。
短期で売り切る商材と長く売る商材で、答えが変わりそうです。

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@fujitech_ai これ、広告側から見ても同じです。

制作だけ、運用だけの人より、「作って出して数字を見て直す」を1人で一周した人の話は面接で止まらない。
AIで一周が個人でも回せるようになったのが大きい。
一周を回すとき、最初に詰まるのはどこでした？

[佐藤祐介｜日米中のAIを広告の現場へ @fwLMjd7ddW86643]

@fladdict 教育で無料配布は、広告の現場だと「若手の手癖」を取りに行く戦略に見えます。

いま現場で標準になるツールは、上が選ぶより、新人が持ち込んで定着する方が速い。
Anthropicは性能競争とは別に、10年後の既定値を買いにいった、と読みました。

[佐藤祐介｜日米中のAIを広告の現場へ @fwLMjd7ddW86643]

@kensuu 20本並べた比較は貴重です。

広告の原稿で見るのは、薬機法・景表法の言い換えを何往復で通せるか。記事の精度とは別の軸で差が出ます。
記事でも、直しの回数まで違いました？