AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内で「AIに動画のチェックを任せたい」という話が出ています。動画が増えて人手だけでは追いつかないと部下が言うのですが、正直どこまで信用してよいのか分かりません。これって要するに、人間の代わりにAIが悪い動画を見分けられるということなんですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、田中専務、一緒に整理していけば載せる判断ができますよ。最近の研究でマルチモーダルLLM（Multimodal Large Language Models：視覚と音声やテキストを同時に理解する大規模言語モデル）がブランドセーフティの領域でどう振る舞うかを比較した論文があります。結論を一言でいうと、“完全代替にはまだ早いが、人間の作業を大幅に補助できる”という結果なんです。
それは分かりやすいです。具体的にはどの部分で人間より劣るのですか？我々は広告枠を守らないと取引先に怒られますし、逆に過剰にブロックして配信機会を失うのも困ります。
良い質問です。要点を3つにまとめますよ。1つ目、文脈（context）を見落とすことがある点。2つ目、稀な事象や文化的なニュアンスに弱い点。3つ目、コストとスケールの観点では有利だが、精度は用途次第で変わる点です。つまり完全に任せるのではなく、人間とのハイブリッド運用が現実的なんです。
ハイブリッド運用ですね。具体的には現場のレビューはどう残すべきでしょうか。現場は忙しいので簡単に済ませたいが、広告主に説明するための根拠も欲しいのです。
優れた視点です。現場運用の要点も3つです。1つ目、AIが示す“説明”（explanation）をログとして残すこと。2つ目、AIが判断に自信がない場合は自動的に人にエスカレーションする仕組みを作ること。3つ目、定期的な精度評価とラベルの更新です。これらがあれば、広告主に説明可能な運用になりやすいですよ。
なるほど。で、これって要するに「AIはスピードとコストで優れるが、最終的な微妙な判断は人に任せるべきだ」ということですか？
そのとおりです！短く言えば、AIは量的なスクリーニングで力を発揮し、人間は質的な確認で力を発揮しますよ。大丈夫、一緒に設計すれば必ずできますよ。まずは小さなパイロットで運用ルールを固めていけば、投資対効果を確認しつつ拡張できます。
投資対効果を抑えたい我々にとっては安心です。最後に、部下に説明するときに使える簡単な要約を教えてください。
いいですね、要点は3つです。1つ目、AIは動画のスクリーニングを高速化しコストを下げられる。2つ目、微妙な文脈判断は人が補うことで品質を担保できる。3つ目、まず小さな試行で精度と運用ルールを確認する。これを伝えれば、現場も納得しやすいですよ。
分かりました。では私の言葉でまとめます。AIは大量の動画を早くチェックしてくれるが、最終判断や文化的ニュアンスは人が見る。まずは小さく試して、効果が出れば拡げる、という運用にします。
