メディアにおける人工知能 | ビジネスにおける AI #77

テクノロジーの発展は、メディア分野の変革に信じられないほどの影響を与えてきました。 メディアにおける人工知能は、コンテンツの作成、配布、消費の方法を再定義しています。 メディアにおける AI は、より優れた、よりパーソナライズされたコンテンツの作成にどのように貢献しますか? メディアにおける人工知能についてさらに詳しく読んでください。

メディアにおける人工知能はどのように使われているのでしょうか?

メディアにおける人工知能は、編集チーム、制作スタジオ、ストリーミング プラットフォームの構造にますます深く浸透しています。 AI は、コンテンツの作成、配布、パーソナライズの方法を変え、素材とそのプレゼンテーションを個々の視聴者の好みに合わせて調整しています。 このテクノロジーは編集作業を容易にし、視聴者や聴取者との対話に革命をもたらし、ユニークな体験を提供します。 コンテンツ生成からデータ分析に至るまで、メディアにおける人工知能は、中小規模のメディア企業がリッチで魅力的で信頼性の高いコンテンツを配信できるようサポートするツールとして重要性を増しています。 業界大手が AI をどのように活用しているかを詳しく見てみましょう。

メディアにおける人工知能: Spotify

2023 年、Spotify は人工知能に基づく多くのソリューションを導入しました。 その 1 つは、ユーザーにパーソナライズされた音楽の推奨を提供する DJ AI です。 DJ AI は以下を利用します。

• GPT – ChatGPT の作成者である OpenAI によって提供される、テキストを生成するための大規模な言語モデル。
• Spotify のパーソナライゼーション技術、
• Sonantic の AI 音声プラットフォーム。

DJ AI は、ユーザーが好みそうなアーティストやトラックに関するコメントとともに、パーソナライズされた曲のリストをユーザーに提供できます。 DJ AI はユーザーのフィードバックに基づいて推奨事項を常に学習し、更新します。

もう 1 つの AI ベースのソリューションは、ユーザーの音楽の好みに基づいてオーディオ コンテンツが推奨される、超パーソナライズされた推奨機能です。 Spotify は AI モデルを使用して音楽やポッドキャストを推奨し、ユーザーの満足度を向上させます。

出典: Spotify (https://engineering.atspotify.com/2023/06/experimenting-with-machine-learning-to-target-in-app-messaging/)

Spotify は、モバイルアプリでどのユーザーにメッセージを表示するかを決定するための機械学習モデルもテストしています。 Spotify Engineering Blog で説明されている A/B 実験の結果によると、このようなパーソナライズされたターゲティングにより、ユーザーのストリーミング サービスの継続率、つまりストリーミング サービスの滞在期間が大幅に向上しました。

しかし、Spotifyは、リスナーの意図や好みを最大限に理解するために機械学習アルゴリズムが常に改良されている一方で、お気に入りの音楽の視聴体験を妨げないように、そのようなメッセージの受信者を選択する際には非常に慎重かつ選択的である必要があると強調しています。 。

Netflix は AI をどのように活用しているか

Netflix は、サービスをパーソナライズし、ストリーミングの品質を向上させるために使用される高度な人工知能システムと密接に絡み合っています。 特別なアルゴリズムが、ユーザーの過去のアクティビティに基づいて、ユーザーの好みに最もマッチする映画や番組を推奨します。

Netflix は機械学習アルゴリズムを使用してビデオ品質を最適化します。 これらのアルゴリズムは、ユーザーのインターネット接続、デバイス、ビデオ設定を分析し、ビデオ品質を調整して最高の視聴体験を提供します。 Netflix はまた、機械学習モデルを使用して将来のトラフィック需要を予測します。 これにより、企業はピーク時であってもサーバーのパフォーマンスを最適化できます。 AI により、特定の作品の視聴を促進する、パーソナライズされた予告編やグラフィックのレンダリングも可能になります。

出典: Netflix (https://about.netflix.com/en/news/netflix-2023-upfront-building-a-forever-business)

メディアにおける人工知能は、Netflix でも次の目的で利用されています。

AI はビデオやオーディオ コンテンツの制作にも使用され、編集やポストプロダクションを支援します。 Netflix は AI を使用していわゆるメガ アセットのクリップを選択し、それを使用してパーソナライズされたダイナミック シズルを作成します。 これにより、複数のパーソナライズされたビデオの組み合わせを効率的に生成でき、時間とコストを最大 70% 節約できます (Netflix TechBlog による)。

興味深いことに、ジェームズ・アール・ジョーンズはNetflixに彼の音声録音の権利を許可し、AIが彼の声をダース・ベイダーとして再現できるようにした。

メディアにおける人工知能は、Netflix でも次の目的で利用されています。

• 自動字幕翻訳– Netflix は、ML アルゴリズムを使用して字幕を複数の言語に自動翻訳します。 これらのアルゴリズムは字幕を分析し、ニューラル ネットワークを利用して字幕を他の言語に翻訳します。
• ユーザー インターフェイスのパーソナライゼーション- 人工知能は、視聴する映画やテレビ番組の選択などのユーザーの行動を分析し、最高の視聴体験を提供するためにユーザー インターフェイスを調整します。
• 自動説明生成– メディアの人工知能が映画やテレビ番組の内容を読み取り、ユーザーが何を見たいかを決めるのに役立つ説明を生成します。

ニューヨーク・タイムズ — AI に賛成ですか、それとも反対ですか?

影響力のある日刊紙ニューヨーク・タイムズは、コンテンツをパーソナライズするための機械学習アルゴリズムの使用をテストしています。 たとえば、NYT Cooking プラットフォームは、ユーザーの過去の選択やサイトでのアクティビティに基づいて、パーソナライズされたレシピの推奨事項をユーザーに提供します。

しかし、この調査によると、人工知能によって自動的に生成された記事の品質と信頼性を良いと評価しているのは、アメリカ成人のわずか 22% です。 したがって、ニューヨーク・タイムズは、疑わしいビジネス上の利益を犠牲にして読者の信頼を失わないように、そのような解決策を非常に慎重かつ倫理的に実行する必要があります。

最近、ニューヨーク・タイムズ紙は、ChatGPTの作成者であるOpen AIと、その企業後援者であるマイクロソフト社に対して、適切なライセンス契約なしに同紙のコンテンツを違法に使用してAIモデルをトレーニングしたとして訴訟を起こしさえした。

訴状によると、両社はこの方法で不当な金銭的利益を得たとされている。 New York Times は、Web サイトの最大 6,600 万件の記事が、出版社の許可や補償なしに ChatGPT のトレーニングに使用されたと推定しています。 このため、人工知能の商用アプリケーションの開発において他人のコンテンツを使用するためのルールをめぐって、法的紛争が進行中である。

出典: ロイター (https://www.reuters.com/legal/transactional/ny-times-sues-openai-microsoft-infringing-copyrighted-work-2023-12-27/)

メディアにおける人工知能を使用した編集プロセスの自動化

人工知能はメディア大手だけの領域ではありません。 中小企業や編集局でも、時間はかかるものの単純で反復的なさまざまな日常業務を AI がメディア従業員から引き継ぐことができます。

• 電子メールの送信、
• 資料を受け取り、
• コンテンツを公開したり、
• 単純なニュースの作成は、人工知能を使用して完全に自動化できます。

たとえば、Forbes 誌が作成した CMS である Bertie は、企業の財務報告書のデータを独自に処理し、そのデータに基づいて重要な事実や数字を含む記事を書くことができます。

しかし、フォーブスが発表した調査によると、アメリカの成人の最大 76% が、メディアでの人工知能の使用によって引き起こされる可能性のある誤った情報について懸念しています。 人々は、インテリジェントな機械がジャーナリズムの基準の崩壊につながるのではないかと心配しています。 自動生成されたコンテンツにはエラーが含まれたり、未確認の事実が拡散されたり、操作されたりする可能性があります。 だからこそ、編集者がAIに過度に依存することに懐疑的な人が多いのだ。

AI を活用したメディア コンテンツのパーソナライゼーション

メディアにおける人工知能のもう 1 つの応用は、個々のユーザーの好みや興味に合わせてコンテンツをパーソナライズすることです。 これには、メディア サイトでの視聴者のアクティビティを分析し、それぞれにパーソナライズされた推奨事項を選択することが含まれます。

たとえば、Spotify は視聴履歴と曲の好みを追跡し、よりカスタマイズされたプレイリストと新しい音楽発見機能を特定のユーザーに提供します。 同様に、Netflix は加入者の映画の選択を分析し、パーソナライズされたおすすめ、予告編、アプリ内グラフィックを提供します。

パーソナライズされたおすすめは、新しい映画、シリーズ、番組を見つける最も効果的な方法です。 このように AI を使用することで、メディア企業は視聴者のエンゲージメントとロイヤルティを大幅に向上させることができます。

メディアにおける人工知能のもう 1 つの応用例は、インテリジェントな広告ターゲティングです。 アルゴリズムはユーザーの行動を分析し、広告メッセージを特定の視聴者に合わせて調整します。 これにより、キャンペーンの有効性が向上し、収益性が向上します。 たとえば、Netflix の推奨システムは、スリラーに興味のある視聴者をターゲットとした作品である「La Casa de Papel」のような予期せぬヒットを生み出しました。

メディアでの人工知能の使用 - ビデオとオーディオの制作

人工知能はマルチメディア コンテンツの作成にも応用されています。 生成 AI モデルとして知られる新しい AI モデルは、自然言語の記述に基づいて画像、テキスト、さらにはオーディオ トラックを個別に生成できます。 このようなシステムは、グラフィックスのプロトタイプを自動的に作成したり、映画の脚本を提案したり、プロットの概要を書いたり、キャラクターのダイアログを生成したりできます。

特殊な AI モデルは、有名な俳優の特定の声を模倣し、完全に合成されたサウンドトラックを作成することもできます。 これにより、高価な俳優を必要とせずにビデオゲームやアニメ映画の吹き替えに新たな可能性が広がります。 人工知能はビデオおよびオーディオ コンテンツの制作を改善し、まったく新しいエンターテイメント フォーマットを作成しています。

メディアの人工知能がフェイクニュースと戦う

人工知能はコンテンツを分析してフェイクニュースや偽情報を特定できます。 アルゴリズムは、ソースの欠如、感情的な言葉遣い、操作など、フェイク ニュースの典型的な特徴を検出します。 AIツールは事実を検証し、文章の疑わしい部分を指摘します。 このタイプのモニタリングは、メディア組織がメッセージの信頼性を向上させ、視聴者の信頼を得るのに役立ちます。

メディアにおける人工知能 - 概要

一言で言えば、人工知能はメディアとエンターテインメント業界を大きく変えています。 機械学習アルゴリズムはジャーナリストの作業を自動化し、コンテンツをパーソナライズし、メディア制作を合理化し、広告の正確なターゲティングを支援します。 AI モデルは、ユーザーのアクティビティを分析することで、メディア消費の将来の傾向を予測し、制御された方法で形成します。

Netflix、Spotify、ニューヨーク タイムズなどの企業は、人工知能のさまざまな応用を実験しています。 ただし、アルゴリズム操作の透明性と、AI モデルのトレーニングに使用されるコンテンツ作成者の権利の尊重をめぐっては、依然として論争が生じています。 したがって、メディア業界でこのテクノロジーをさらに発展させるには、賢明で倫理的かつ責任あるアプローチが必要になります。

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