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]

@agi_aibusi コストがSeedanceの1/3は広告の現場だと効きます。短尺広告は1本の出来より、同じ訴求で何本試せるかで成績が決まるので、単価が1/3なら試行回数が3倍になる。気になるのは広告用に「同じ人物・同じ商品を複数本で揃える」安定性で、Kling 4.0はそこどうでしたか？

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@takamasa_box ありがとうございます。もう一つ効いたのは、AIで作った文字組みを写真の上に重ねず、写真の外の余白に置くことでした。写真の領域にAIが触れていないと一目で分かるだけで、見え方が変わります。蜜芋の写真、本当にきれいでした。

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@yasutaketin チェック役を別エージェントに割り当てる構成、広告動画の制作でも同じ形に落ち着きました。作る側と見る側を分けると、作る側が自分の出力に甘くなるのを防げる。うちはチェック役に「視聴者が3秒で離脱する理由」だけを探させています。おやびんさんのチェック役は、何を基準に差し戻していますか？

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@Codex_jisen ですね。最近は指示を出す前に「この映像、カメラは何をしているか」を言葉にする練習をしていて、それだけで発注の精度が上がりました。

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@seikei_kin @PRTIMES_JP 広告のLP制作でも、デザインシステムをAIに渡してから生成物のブレが減り、法務や薬機法の確認が楽になりました。気になるのは「AI駆動開発向け」と銘打つ場合、トークンやコンポーネントの定義が人向けとどう違うのか。ドキュメントを読まれて、AIに読ませる前提の工夫はありましたか？

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@paristexas2009 「SaaSの死」を辞書の体裁で自分から定義する構成が強いですね。言われそうな言葉を先に自分の言葉にする。しかも活字だけでAI画像を使わない。広告をAIで量産できる時代は、一面を文字だけで取る方が目立つという判断に見えます。この「相手の言葉を先に定義する」型、LPでも効くと思いますか？

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@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？