AI&YOU#47：無限にカスタマイズ可能なAIコンテンツがマーケティングを変える5つの方法＋ディープフェイクを見抜く方法

今週のスタッツ 4分の1の人がディープフェイクオーディオを識別できない。(PLOS One）

今週号では、無限にカスタマイズ可能なAIコンテンツへの新たなアクセスが、マーケティングとデジタル戦略を変える5つの方法を探る。

スキムAIでは、コンテンツパイプライン全体にAIを導入し、このことを直接経験しています。このアプローチにより、コンテンツ数は飛躍的に伸びています。

また、ディープフェイクや、それを見破るための兆候、そして最近の調査から得られた目を見張るような統計についても掘り下げていく。

今週の掲載記事は以下の通り：

• 無限にカスタマイズ可能なAIコンテンツへのアクセスがマーケティングを変える5つの方法

• AIが生成した画像やディープフェイク動画を認識する方法

• 2024年に向けて知っておくべき5つのディープフェイク統計

AI&YOU #47: 無限にカスタマイズ可能なAIコンテンツがマーケティングとデジタル戦略を変える5つの方法

AI主導のコンテンツ作成とマーケティングの時代は記念碑的な転換を意味し、あらゆる個人や小規模な企業チームが、高度にカスタマイズ可能な無限のAIコンテンツにアクセスできる環境を作り出す。

以下のようなAIツール ジェネレーティブAI ボット、テキストから動画へ、テキストから画像へ、音声合成や合成音声は、コンテンツ作成へのアプローチを強化するだけでなく、根本的に変えている。この変化は、世界中のマーケティングチームの戦略と企業のオペレーションを再定義することになるだろう。

このような変革的な効果を掘り下げるにあたり、私たちの焦点は、AIツールの普及が企業、起業家、マーケティング担当者にどのような影響を与えるかを理解することである。このシフトは、クリエイティブなプロセスを強化するだけにとどまらない。AIは今や、多様で魅力的なコンテンツを迅速かつ効率的に作成し、SEOに最適化されたブログ記事の基準を再構築し、デジタルマーケティング分野における長文コンテンツを再定義する上で、重要な要素となっている。

1.ネット上でのコンテンツ競争が激化する。

AIツールは、スケールの大きなコンテンツを作成する障壁を大幅に下げ、AIが生成したテキスト、画像、動画の流入につながっている。このようなコンテンツ制作の急増は、視聴者の注目を集めるための競争を激化させ、企業が際立つための戦略的アプローチが必要となる。

SEOに最適化され、視覚的に魅力的なコンテンツを効率的に生成するためにAIを活用するだけでなく、差別化の鍵は、AIの能力と人間の創造性を組み合わせることにある。これには、ストーリーテリングや感情、親近感のある体験を通じて共感を呼ぶコンテンツを作ることも含まれる。

さらに、グローバルに展開するためには、多言語コンテンツ生成におけるAIの熟練度と、文化的なニュアンスをナビゲートし、コンテンツを効果的にローカライズする人間の洞察力を融合させる必要がある。このようにAIの効率性と人間の創造性を調和させることは、企業が競争力を維持し、デジタル・コンテンツの進化をリードする上で極めて重要である。

2.本物と偽物の境界線が曖昧になる。

テキスト、画像、動画、ディープフェイクの作成におけるAIの急速な進歩は、現実とAIが作成したコンテンツの区別をますます曖昧にしている。洗練されたAIモデルは現在、AIが書いたブログから視覚的に魅力的な動画まで、さまざまなコンテンツを容易にしており、人間とAIの創作物を見分ける我々の能力に挑戦している。

デジタル・マーケティングやコンテンツ制作において、このことは、デジタル上の信頼構築の重要な要素であるコンテンツの信憑性についての懸念を引き起こす。AIツールが説得力のある記事や高品質の動画を作成できるようになると、本物か人工物かという議論が複雑になり、消費者の信頼や人間の創造性の価値に対する認識に影響を与える。

企業やコンテンツ制作者にとって、AIの効率性や能力と、人間による入力の信憑性や倫理的配慮のバランスをとることは極めて重要だ。AIが生成するコンテンツは強力であり、その戦略は、AIを最大限に活用する一方で、コンテンツがストーリーテリングと創造性において人間味を維持し、視聴者のエンゲージメントを維持し、コンテンツが人間の関与なしに完全にAIが生成したものだと認識されないようにすることにある。

3.どんな小さなチームや起業家でも、大企業のようにスケーラブルなコンテンツを作ることができる。

コンテンツ制作におけるAIツールの登場は、小規模チームや起業家の能力に革命をもたらし、大企業と同等のコンテンツ制作を可能にした。テキスト、動画、画像にまたがるAI生成コンテンツは、デジタルマーケティングとクリエイティブ制作の分野を民主化し、高品質のコンテンツ制作をより身近で、大規模なリソースに依存しないものにしている。

例えば、小規模なオンライン小売業は、テキストから画像に変換するAIツールを使ってソーシャルメディア用の印象的なグラフィックを作成したり、テキストから動画に変換するテクノロジーを販促コンテンツに活用したりできるようになり、最小限の労力で迅速なマーケティングの拡張性を実現できるようになった。また、個人事業主は、SEOに最適化されたブログ記事や多言語コンテンツにAIを活用し、オンラインでの存在感や視聴者のリーチを高めることができる。小規模のポッドキャスト制作者であっても、合成音声テクノロジーを使って多言語のコンテンツを作成することができ、多言語対応チームなしでリスナーベースをグローバルに拡大することができる。

こうした動きは、AIが競争条件を平準化し、小規模事業者が多様で質の高いコンテンツを制作し、デジタル市場で効果的に競争できるようにする役割を担っていることを浮き彫りにしている。

4.それは、より多くの超パーソナライズされたコンテンツにつながる。

コンテンツ制作におけるAIの統合は、超パーソナライズ化されたマーケティングと顧客エンゲージメントへの大きな転換を意味する。膨大なデータを分析できるAIツールは、個人の嗜好や行動に合わせてコンテンツをカスタマイズすることも可能になり、企業はよりターゲットを絞ったアプローチでオーディエンスにアプローチできるようになった。

このパーソナライゼーションは、AIが生成するEメールキャンペーンのテキストから、ソーシャルメディア上のカスタマイズされた動画コンテンツにまで及び、それぞれが特定の視聴者層に響くように調整されている。AIコンテンツ・ライターは、ニッチに特化したブログ記事や長文コンテンツを多言語で作成し、パーソナライゼーションと文化的関連性の両方を確保することができます。

さらに、AIの予測能力により、企業は将来の消費者動向を予測し、長期にわたって適切なコンテンツを作成することができる。超パーソナライズド・コンテンツへの移行は、デジタル・マーケティング戦略を変革し、一人ひとりとつながるコンテンツ作りを重視することで、顧客エンゲージメントを高め、より深いブランド・ロイヤルティを育む。

5.グーグルの「役に立たないコンテンツ」に関する新ポリシーにより、多くのウェブサイトが禁止される。

AIを活用したコンテンツ作成ツールが普及するにつれ、企業はグーグルの以下のような新たな課題に直面している。 役に立たない」コンテンツに厳しい姿勢.AIで大量のコンテンツを簡単に生成することは、一般的なものや価値の低いものを生み出す危険性があり、検索結果のランクダウンや完全な削除といった深刻な結果を招く可能性がある。

これに対抗するには、AIが生成するコンテンツがSEOに最適化されているだけでなく、純粋に価値があり、ユニークで、魅力的であることを確認することが企業にとって不可欠です。これには、一般的なAIの出力を超えて、独自の洞察、詳細な分析、パーソナライズされた要素を加えることが含まれる。

AIと人間の創造性を融合させることで、SEO基準を満たし、読者の共感を得られるコンテンツを制作し、エンゲージメントを高めることができる。今回のGoogleの方針転換は、コンテンツ制作においてAIを思慮深く活用し、独自性、価値、関連性を重視することの重要性を浮き彫りにしている。

戦略と創造性でAIを取り込む

AIがコンテンツ制作にもたらす変革の影響を探ってきたが、この技術進化が計り知れないチャンスと注目すべき課題の両方をもたらすことは明らかだ。競争の激化、現実のコンテンツとAIが生成するコンテンツの境界線の曖昧化から、小規模なチームに権限を与え、より高い水準のコンテンツ品質を要求することまで、状況は急速に変化している。企業は、その効率性と汎用性からAIツールを受け入れるだけでなく、戦略的にその使用に取り組み、生成されるコンテンツがユニークで、魅力的で、価値のあるものであることを保証しなければならない。

AIが生成した画像やディープフェイク動画を認識する方法

今週は、AIが生成した画像やディープフェイクビデオの見分け方についても取り上げる。AIによって生成されたコンテンツが爆発的に増える中、それを見抜く力は貴重なスキルになるだろう。

この見極めは、映像メディアに直接関わる分野の専門家だけでなく、膨大なデジタルコンテンツの海を航海するすべての人にとって不可欠である。その理由は、単なる好奇心や技術的な興味にとどまらず、メディア・リテラシーの本質や、私たちが消費するコンテンツを理解し批判的に分析する能力に触れるからだ。

さまざまな業界の専門家にとって、AI画像を理解することは、急速に進化する状況の中で一歩先を行くことでもある。マーケティング、ブランディング、ビジュアルストーリーテリングなどの分野で強力なツールとなり得る画像作成におけるAIの可能性と限界を知ることだ。消費者やデジタル市民にとっては、事実と虚構、現実とAIが作り出した幻想を区別し、デジタル領域を見極める目でナビゲートできるようになることだ。

AIが生成した画像を見分ける4つの方法

1. 起源とデジタルの足跡： AIが生成した画像には、本物の写真に通常見られる、カメラのモデル、日付、時間、場所などの詳細なメタデータがないことが多い。このようなデジタルの足跡の不整合は、AIが作成したものであることを示す可能性がある。

2. 視覚的な道しるべ： 不自然なジオメトリ、不正確な照明や影、画像内の反復パターンを探す。これらの視覚的な異常は、AIの関与を明らかにする可能性があります。

3. 色彩信号と質感信号： AIは色をやりすぎたり控えめにしたりする傾向があるため、過度に鮮やかな画像や不自然に淡い画像になる。また、AIが生成した画像のテクスチャは、現実のテクスチャのような不規則性やばらつきがなく、滑らかすぎたり、細かすぎたりすることがあります。

4. 不気味の谷： 特に人間の顔や人物の画像では、AI作品は不気味の谷に陥ることが多い。歪んだ特徴やぎこちない表情など、わずかではあるが不安にさせる異常があり、大きな歪みよりも目立つことがある。

3 ディープフェイクの検出技術

顔と表情の不調和： 顔の特徴や表情の不一致を探す。ディープフェイクの顔には、不自然なまばたき、ゆがんだ特徴、話し言葉の感情的なトーンと一致しない表情などの異常があるかもしれない。

モーションと同期の問題： 唇の動きと話し方の不一致や、不自然な頭や体の動きを観察する。ディープフェイクには、本物の人間の動きのような流動的な動きがないことが多く、ややぎこちなさや人工的な印象を与えます。

聴覚の不一致： 声に注目してください。その人の典型的な話し方、トーン、ケイデンスと一致しない場合、背景音に相違がある場合、声が不自然に聞こえる場合は、ディープフェイクの可能性があります。

2024年に向けて知っておくべき5つのディープフェイク統計

の台頭とともに ジェネレーティブAI AIが生成したメディアを簡単に作成できるさまざまなツールやプラットフォームがあるが、そうしたメディアが持つ意味を理解することが重要だ。

ディープフェイクやAIが生成した画像や動画について知っておくべき5つの統計データを紹介しよう：

1.ディープフェイクの財務的試みは2023年に31倍に増加し、前年比3000%の伸びを示した。

2.4分の1の人がディープフェイクオーディオを識別できない。

3.世界の回答者の71%が、ディープフェイクが何であるかを知らないと認めた。

4.ユーザーフレンドリーなディープフェイクツール 月間1,000万件もの検索を集める。

5.世界のディープフェイク事件は2022年から2023年にかけて10倍に急増。

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