AIが生成する広告に広告ブロッカーは追いつけるのか？
生成AI（Generative AI：ジェネレーティブAI）は、デジタルアートから始まり、コーディングや創薬に至るまで、多くの業界を根底から覆そうとしています。
AI革命がもたらす変化のインパクトの全容をまだ予見しているところもあれば、リアルタイムで"AI変身"を遂げつつあるところもあります。
オンライン広告業界は後者の典型例です。
考えてみれば、オンライン広告業界はAIの完璧な遊び場になるために必要な特性をすべて備えている。
複雑な推論や高い精度が要求される作業では、AIの「幻覚」は深刻な問題を引き起こししばらく発見されない可能性があるのに対して、基本的な広告コンテンツの作成は比較的単純で簡単な作業だ。
結局のところ、目的は通常、数秒間人の注意を引くことであり、洗練されたメッセージを届けることではない。
人間によるちょっとした介入だけで、AIはまずまずの品質で画像、動画、コピーなどの広告クリエイティブを制作できることがもう知られている。
生成AIのこうした能力は、アドテク（広告技術）大手によって利用されつつある。
グーグル、メタ、アマゾンという大手らも、広告や広告キャンペーン全体を作成するためのAIツールをすでに広告主に提供している、もしくは提供しようとしている。
GroupMのレポートによると、AIを活用したマーケティングはすでに巨大なビジネスとなっており、世界の広告収入で3,700億ドル以上、全広告の約45％を生み出している。
そして、それは大きくなる一方だ。
2032年までに、AIを活用した広告収入は1兆3000億ドルに達し、全体の90％以上を占めるようになると予想されている。
しかし、これは一般ユーザーにとって何を意味するのだろうか？
かつてないほど説得力があり、浸透しているかもしれないAIが生成する広告の洪水にどう対処できるのだろうか？
そして、広告ブロッカーの役割は何なのだろうか？
AIとアドテク：どこから始まったのか
テック大手らがAI生成の波に乗る準備を進めている一方で、すべてのオンライン広告プラットフォームではないにせよ、ほとんどのプラットフォームがすでにAIや機械学習をある程度利用していることは確かです。
例えば、Googleは、AIは広告ビジネスにとって"基盤的"なものであると言っている（広告はグーグルの全収入の約80％をもたらしている）。
グーグルがすでにAIを活用している例のひとつに、2018年に導入したレスポンシブ検索広告というものがある。
この機能により、グーグルは広告主が入力した見出しや広告の説明文のさまざまな組み合わせを自動的にテストし、最もパフォーマンスの高いものを見つけることができる。
Googleがすでに使用している他のAI搭載ツールには、Broad Match（部分一致）キーワード設定や「スマート自動入札」などがある。
2021年、グーグルは「P-MAX」（Performance Max）を発表した。
この新しいキャンペーン・タイプは、GoogleのAI搭載ツールのすべてをひとつのところにまとめることを目的としている。
Meta社も昨年、機械学習と自動化に大きく依存したツールスイートをリリースした。
「Advantage+」と呼ばれるこのツールは、AIを使って広告主が「広告作成の手動ステップを排除し、一度に最大150のクリエイティブの組み合わせを自動化する」ことを可能にする。
AIと自動化のもう一つの早期採用者である電子商取引大手のアマゾンは、パーソナライズされた商品推薦を提供するために何年もAIを使用している。
この技術が同社の成功を牽引したとされている。
データに基づく"伝統的な"または"古典的な"AIの力をすでに活用している大手アドテク・プレイヤーたちは、データ駆動型ではなくコンテンツ駆動型の生成AIを自社製品に統合しようと競っています。
彼らのツールの多くはまだ未完成だが、これらの企業がこれまでどんなことを発表し、約束しているかを簡単に見てみましょう。
アマゾン、メタ、グーグルはどのように広告にジェネレーティブAIを使おうとしているのか
おそらく、最も詳しい発表はGoogleからのものだろう。
同社は5月末、広告主が広告コンテンツの生成の大部分をAIに委ねることができる新機能を発表した。
広告主は、自社のウェブサイトのURLをグーグルに提供するだけ。
そこからはグーグルのAIが働き始め、スーパーバイザーとエディターの役割は人間に委ねられる。
Googleによれば、AIはサイトを要約し、キーワード、見出し、説明文、そして「キャンペーン用の他のアセット」（画像など）を考え出すという。
広告主は、画像の解像度を上げたり、背景を削除したりできるほか、テキストプロンプトに基づいてAIが生成するオブジェクトを追加することもできる。
広告主自身の画像を改良するだけでなく、Google AIはゼロから新しい画像も生成できるという。
広告主が、自分の好みに合うよう、AIに生成したものを微調整してもらいたい場合は、Google広告のプロフィールに統合されるAI搭載チャットボットとチャットできる。
グーグルのAIはまた、検索広告の新しい見出しをオンザフライで、つまり人間の介入なしに生成することで、「ユーザーからの検索クエリにより合わせたものにする」という。
しかしGoogleは、チャットボットの認識能力に非常に自信を持っているようで、広告主に対して、チャットボットを（時々推論で愚かな間違いを犯す欠陥のあるアルゴリズムではなく）同僚として扱うよう促している。
グーグルは「同僚に尋ねるように、Google AIにアイデアを求めてください」と言っている。
しかし、AIが完璧にはほど遠く、しばしば子供でも恥ずかしくなるような失態を犯すことがあるので、さすがにこれはちょっと過言しているように思います。
Googleに負けじと、Metaも5月に独自のジェネレーティブAI機能群を発表し、すでに一部の広告主に提供している。
メタのオファーの中核は「AIサンドボックス」というもので、広告主がAIを搭載したツールを試せるテストプレイグラウンドとなっている。
これらのツールには、今のところ3つの機能が含まれている：
- ワンクリックで広告コピーのバリエーションを作成
- テキストプロンプトで背景画像を作成
- 自動的にビデオと画像をトリミング
MetaのAIツールは、まだGoogleほど数が多くなく、印象的でもないが、おそらくウォーミングアップをしているところだろう。
結局のところ、広告はMetaの糧であり、総利益のなんと97％をもたらし、そのほとんどがFacebookとInstagramからである。
この3つの中で、Amazonが広告主に提供する生成AIが最も謎めいている。
『Information』によると、アマゾンは広告主が写真や動画を生成できるようにするAI系ツールを開発中であることを確認した。
アマゾンは、広告以外の収入源もあり、広告の収入はごく一部であるため、急ぐ必要はないかもしれないが、他の広告大手に追いつきたいと思っているのかもしれない。
今のところ、アマゾンの広告ビジネスは市場シェア7％程度で、グーグルやメタと比較するとまだ見劣りするが、競合他社のものとは異なり、成長している。
というか、結構急速に成長しており、2023年の第1四半期になんと21％の増加を示している。
そのため、アマゾンもAIのチャンスを逃したくないのだろう。
しかし、これらのことはすべて、ユーザーにとって何を意味するのでしょうか？
"広告の津波"に備えよ：AIが生み出す広告リスク
これらの技術革新はすべて、広告作成プロセスを簡素化・迅速化し、広告そのものを可能な限り説得力のあるものにすることを目的としている。
広告生成プロセスの自動化が進めば、広告キャンペーンを展開するためのコストはより低くなり、広告主は予算を削減し、空いたリソースを広告生成に投資できるようになるだろう。
一般ユーザーは、AIが生成する広告の洪水に飲み込まれる危険性があります。
「幻覚を見る」こともあるジェネレイティブAIが、間違いだらけの、あるいは全くの嘘のコンテンツを作り出すかもしれないという懸念も。
ほとんどの場合、広告主は依然としてプロセスを管理するはずだが、AIに頼りすぎる誘惑に駆られるかもしれない。
このようなことは他の分野でも起きたことがある。
例えば、ChatGPTを使って裁判の訴状を作成し、偽の訴訟を含む出力をチェックしなかった弁護士のケース。
このケースは摘発されたが、判明しなかったケースはもっとあるかもしれない。
もちろん、こうした生成AIツールを開発する企業は、“幻覚”のリスクを最小限に抑えるよう努力すると言っている。
例えば、グーグルは『フィナンシャル・タイムズ』紙に対し、AIが嘘を流出させないよう、「しっかりとしたガードレールを組み込む」予定だと述べている。
しかし、これまでのところ、AIの信頼性を高めるための探求は成功していない。
AIの最終的な目標が、真実を伝えることではなく、顧客を誘い込むことだとすれば、あらゆる手段を使ってそれを達成しようとする可能性がある。
米軍関係者は最近、AIを搭載したドローンは、任務の達成を妨げられた場合、人間のオペレーターを殺害する可能性があるという仮説を立てた。
軍事用AIと商業用AIの用途はまったく異なるユースケースだが、どちらのシナリオでもセーフガードは作動するはずのところ、作動しないかもしれないということは何度もあった。
広告ブロックなどの未来は"AI vs AI"
広告ブロッカーを使うことで、ほとんどの広告をブロックするオプションがあるが、AIが広告作成の業界を変える一方で、広告ブロックの業界も変えつつある。
AIが広告制作にもたらすイノベーションは、GPTと広告ブロックツールの統合のような広告ブロックの進歩を促進することにもつながる。
特に、チャットボットの応答内にある広告などのような、AI付加広告への対策アプローチには、新しい阻止方法が必要になるかもしれない。
このような場合、従来の広告ブロック技術だと、レスポンス全体またはその重要な部分が消去されてしまう可能性があるため、機能しない可能性がある。
これは、AIが生成する広告とAIを搭載した広告ブロッカーの本格的な戦争にもなりえる。
AIの善と悪（どちらの側に立つかは人それぞれだが）の二重利用とも言えるし、大きなトレンドの一部でもある。
この二重利用傾向の例として、学術論文を書くためにAIを使用することに対しAIが生成したコンテンツを検出する（「火をもって火と戦う」と呼ばれるアプローチ）などがある。
もうひとつの例は、サイバーセキュリティのための生成AIプロジェクトを支援するOpenAIプログラムであり、このプログラムはなかでもOpenAI自身が生み出したリスクのいくつかに対処することを目的としている。
ハリウッドはAIについてディストピア的なイメージを描くかもしれないが、テクノロジーそのものは本質的に善でも悪でもないことを忘れてはなりません。
むしろ重要なのは、それがどのように使われ、どのように規制されるかです。
AIは深刻な病気と闘う薬などのような、驚くべきものを生み出す可能性を秘めていますが、ディープフェイクや過剰な広告といった問題も生み出すことができます。
AIの世界が進化するにつれ、規制も歩調を合わせるよう努力しなければなりません。
規制がしっかり整う時が来るまでは、AIが生成する膨大なコンテンツの海を航海するには、ユーザーはリスクについての知識を身につけて、リスクを軽減するためのツール（AI搭載広告ブロッカーなど）を使いこなすことが必要になってきます。
