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AmazonやFacebookなどに学ぶ「売れないコンテンツ」を生まないAI活用法コンテンツ制作におけるAI活用【後編】

コンテンツ制作にAI(人工知能)がもたらす効果は幅広い。音声コンテンツの制作や多言語翻訳まで、AI技術の用途と効果をまとめた。

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データ分析 | 機械学習


 Amazon.comやApple、Google、Microsoftなど音声アシスタントを提供する主要な企業は、コンピュータが構造化データを自然言語に変換できるようにする技術「自然言語生成」(NLG)を利用したサービスを導入している。メッセージの作成に時間を費やすことなく、オリジナルのコンテンツをエンドユーザーに配信できるようにするためだ。企業はAI(人工知能)技術を応用したNLGエンジンにより、音声アシスタントに専門知識と業界固有の知識を加えることができる。

 AI技術がコンテンツ制作に及ぼす影響はこれだけではない。

使われるコンテンツをAIで生み出す

 従来のコンテンツ制作プロセスは時間がかかり、公開する前に人が編集してチェックする必要があった。コンピュータは人よりもはるかに高速に作業できるため、AI技術を活用したシステムを使えば、比較的短時間で数千個ものコンテンツを制作できる。

 ただしコンテンツ制作プロセスから人を完全に排除できるわけではない。AIエンジンが生成したコンテンツを直接視聴者に公開するのではなく、人が内容のチェックとフィルタリングをした上で、さらに編集をかける必要があるからだ。

 読者がコンテンツをどのように利用しているかを把握するためには、コンテンツの監視と測定が重要だ。企業はAI技術を組み込んだ監視ツールを使い、さまざまな異なるメトリック(測定基準)を追跡することで、効果的で魅力的なコンテンツの作成につなげることができる。

 「Facebook」「Twitter」「Instagram」「Pinterest」などの主要SNS(ソーシャルネットワーキングサービス)各社は、エンドユーザーを引き留めるために、エンドユーザーにとって魅力あるコンテンツを提供する必要がある。そのためにはAI技術を採用して、各エンドユーザーにパーソナライズされたコンテンツを表示するすることが一般的だ。エンドユーザーを継続的に監視することで、主要SNS各社は機械学習モデルを改善し、広告主にリアルタイムのフィードバックを提供し、メッセージを調整してパフォーマンスを改善する。

 AI技術は、コンテンツを異なる言語に翻訳する点においても進化している。これは、コンテンツを再利用したくても多言語に長(た)けたライターがいない多国籍企業にとって、特に重要だ。AI技術でコンテンツを正確に翻訳できれば、時間や人的リソース、コストを節約できる。オリジナルコンテンツの作成者が人であっても、AI技術を搭載したシステムが翻訳作業を担い、それを複数言語のコンテンツとして複製できる。これにより、コンテンツ開発企業はリーチを拡大できる。

 有意義なコンテンツと価値を顧客に提供することは、競争優位性の獲得につながる。コンテンツ制作はここ数年、コンピュータを使用することで大きな進歩があった。この傾向は当分続くだろう。

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