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記事の要約や執筆をAIに任せる動きが広がり、メディア業界では多くの企業が導入を進めています。特にテキスト生成AIの発展により、記事の作成や要約、構成が自動化されつつあり、記者や編集者の業務効率化が進んでいます。例えば、ライブドアニュースは記事を3つのポイントに要約する「ザックリポン」の試行版を提供しており、過去10年間の要約データを学習したAIが独自の見出しを自動生成する仕組みを採用しています。これにより、読者は短時間で記事の要点を把握できるだけでなく、メディア側も記事作成の負担を軽減できます。同様に、ヤフーニュースは、記事コメントを生成AIで要約する機能を試験提供しており、膨大な数のコメントの中から重要な意見やトレンドを自動抽出することを目指しています。これにより、読者は長文のコメント欄をすべて読む手間を省きつつ、主要な議論のポイントを把握しやすくなります。また、米国のAP通信はオープンAIと提携し、オープンAIがAPの記事データベースのライセンスを取得することで、高品質なニュースデータをAIの学習に活用できるようになりました。一方で、ニューヨークタイムズは、GTP-3.5の学習に自社の記事が大量に使用された可能性があるとして、オープンAIと競争関係にあります。このように、メディア業界ではAIの活用が進む一方で、データの利用をめぐる競争や権利関係の整理が課題となっています。さらに、生成AIは広告業界でも活用が広がっています。テキスト生成AIはキャッチコピーの作成に用いられ、企業のマーケティング戦略の一環としてAIが生み出した多様なコピーをテストし、消費者の反応を分析する手法が一般的になりつつあります。例えば、SNS広告やウェブ広告では、複数のキャッチコピーをAIが生成し、その中から最も効果的なものを自動選定するA/Bテストが行われています。また、画像生成AIもデザインのアイデア出しに活用され、広告のビジュアルコンセプトを短時間で作成することが可能になりました。従来、広告のビジュアル制作にはデザイナーが複数の案を手作業で作成する必要がありましたが、生成AIを活用することで、短時間で多様なデザイン案を生み出し、クライアントに提示することができます。これにより、広告の制作コストを削減しつつ、よりクリエイティブなアイデアを素早く試すことができるようになりました。さらに、動画生成AIも進化しており、CMやプロモーション動画の自動生成が可能になりつつあります。例えば、ナレーション付きの動画をAIが自動生成し、製品の魅力を短時間で伝えるコンテンツが作成できるようになっています。こうした技術の進展により、広告業界ではAIを活用した新たなマーケティング手法が次々と登場しています。一方で、生成AIの活用には倫理的な課題も伴います。例えば、AIが生成した記事や広告コンテンツが誤情報を含んでいた場合、それが拡散されるリスクがあります。また、AIが作成したコンテンツの著作権や責任の所在を明確にする必要があり、法整備も進められています。特に、ニュース記事の場合、AIが誤った情報を含む記事を自動生成した場合、その責任は誰が負うのかという問題が発生します。企業がAIの生成したコンテンツを使用する際には、ファクトチェックを徹底し、誤情報の拡散を防ぐ対策が求められます。さらに、広告業界においても、AIが生成した画像や動画が本物と区別がつかないレベルに達しているため、消費者を誤解させる可能性が指摘されています。例えば、AIが生成した人物の画像を広告に使用した場合、それが架空の人物であることを明示しないと、消費者に誤解を与える可能性があります。こうした問題を解決するために、一部の企業は生成AIを活用したコンテンツには「AI生成」というラベルを付与する取り組みを始めています。総じて、生成AIはメディア・広告業界に大きな変革をもたらしていますが、その活用には適切なルール作りや倫理的な配慮が不可欠です。企業は、AIのメリットを最大限に活かしつつ、リスクを最小限に抑えるための対策を講じる必要があります。今後も技術の進化とともに、生成AIの活用範囲はさらに拡大し、メディア・広告業界における新たな可能性が広がることが期待されます。