こんにちは、D2C ID テクニカルディレクターの田中です。先日、しごと能力研究学会の講演会に登壇し、クライアントワークや社内業務効率化における生成AIの活用についてお話ししました。今回はそのレポートをお届けします。

テーマは「クライアントワークにおける生成AIの今」

生成AIの現状について、今回は「生成AIを使った社内業務効率化」と「広告業界におけるクライアントワークの生成AI活用」に焦点を当てました。インターネットで調べると、一般的な回答は出てくるかと思いますので、実際の弊社でのケースを生の声としてお伝えさせていただきました。

生成AIを使った社内業務効率化

 制作過程における生成AIの活用

弊社での一般的なワークフローに当てはめた場合の生成AIの活用シーンの現状をまとめてみました。

画像生成AIの活用シーンでは、プロデューサーやディレクターが資料作成やデザインのすり合わせ、エンジニアがクリエイティブへの応用に活用しています。さらに、デザイナーがデザイン作業のサポートやイメージのバリエーション展開に活用しています。

テキスト生成AIの活用シーンでは、プロデューサーやディレクターが情報収集や企画提案の補助、エンジニアがフィジビリティの確認やプロトタイピングのサポート、デザイナーがアイデア出しや素材のクオリティアップに活用しています。

社内での生成AI活用の推進活動

2023年に入った頃から生成AIが急速に進化し、クライアントワークでの生成AIを使ったご相談は増える一方、社内での制作過程における生成AIの活用は属人化していることが課題でした。

そこでまずは社内勉強会を行い、AI推進室という有志の集まりから、各職種毎の分科会を作って、自走する組織を目指しました。さらに、Slackの情報共有チャンネルやNotionへのナレッジ蓄積等、情報の見える化への取り組みも実施しました。

これらの活動の中で私が学んだことは、生成AIに限らず社内の推進活動で重要なのは、ある程度の土台は作った上で、あとはモチベーションの高いメンバーに任せることの重要性です。トップダウンで「このツールを使っていこう」と言うより、現場の人が「これ使ってて便利だよ」という声が届きやすい「環境」を作れば、自ずと使う人は使う、それくらいでないと社内の推進活動は上手くいかないというのが私の持論です。

広告業界におけるクライアントワークの生成AI活用

ここからはプロモーション案件における生成AI導入におけるポイントを「企画」と「設計」に分けて説明していこうかと思います。
まずは昨年度の弊社の生成AIを使用した事例をご紹介させていただきます。

みんなでピノゲー

「ピノ」をスマホで読みとって遊べる、Web ARゲーム「ピノゲー」の第二弾。D2C IDでは、商品パッケージ／映像／Webを含めたコミュニケーション全体のプロデュースを担当。「ピノ」を舞台にしたユニークなオリジナルARゲームは、前作から更に進化。ChatGPTによるAIプレイができるモードを取り入れました。

IMV 0 DIGITAL CUSTOMIZE​​

IMV 0は、オーナーとともに作り上げてはじめて完成するモビリティのコンセプトモデルとして、JAPAN MOBILITY SHOW 2023 TOYOTA BOOTHにて出展されました。過酷な環境や、⾝近な環境で起こる課題を自由なアイデアで解決していく参加型コンテンツは、D2C IDが開発を担当。パーツの組み合わせによって出来上がる何百万通りの課題解決のストーリーはAI（ChatGPT）を使って文章を生成しました。

１億人であるある言いたい選手権

音声生成AI×歌声生成AIを活用した、RGさんのあるある生成メーカー。10個のシチュエーションに扮したRGさんの動画に「あるある」をジェネレートすることが可能。docomoとGoogleの共同プロジェクトで、D2C IDでは、プロモーションプロデュースおよびジェネレーターの開発を担当。

企画におけるポイント

広告業界だけ見ても最近では、生成AIを使ったプロモーション企画が増えています。しかし、単にAIを使った企画で終わってしまうと、真新しさはあるものの、エンドユーザーの興味は薄くなりがちです。AIを使うことを目的とせずに、AIを使ってどんな体験ができるか、まさにCX部分を考えることが大切になります。

設計におけるポイント

生成AIを使った技術選定やシステム設計をする際には、いくつか注意するポイントがあります。

• 生成AI使って事前に生成したものを使うのか、それともエンドユーザーがリアルタイムに生成AIを使うのか

• クライアント側、受託側で法務チェック

• 関係各所との責任分界点の確認

• 使用する技術に問題はないか（モデルそのものが違法でないか）

• 生成したものに対する著作権問題

• 生成したものに対して既存の著作物との類似性があるか

• 倫理的問題

後半は法律の要素も多いのでここでは詳しく言及しませんが、前半の仕様設計や関係各所との調整も重要なポイントになります。

例えば、エンドユーザーがリアルタイムに生成AIを使うケースを想定した時に、何も配慮せずに生成AIを使用してしまうと、後半の法的問題や倫理的問題のリスクが発生します。設計で何かしらの工夫をする必要があり、例えば、画像生成AIの場合だとプロンプトを予め絞って選択式にしておき、事前にいくつか出力して、クライアントに確認してもらうなどが考えられます。また、テキスト生成AIの場合でもプロンプトの制限だったり、シナリオ設計である程度、配慮することは可能です。いずれにしても、プロジェクトに合わせた設計・運用、さらに関係各所とのコミュニケーションが必須になります。

まとめ

「AIが普及する世の中で、どういう人材が求められていくのか？」という問いに対して「AIを使いこなす人が生き残る社会になる」とよく聞きますが、これは単に「AIサービスを使いこなす力」や「AI技術を使った開発ができる」ということ以上に、AIが普及する社会でのクライアントワークにおいては、「人間力（プロデュース力、テクニカルディレクション力」）がますます重要になっていると感じております。

D2C IDでは、AIなど最新の技術の知見を活かしたプロモーションや課題解決を行なっています。
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