拓海先生、最近社内でAI生成の動画を導入しようという話が急に出て、正直何が問題なのかよく分からないのです。そもそもAIが作った動画って検索やランキングで何か変わるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！最近の研究は、AIが生成した動画が検索や推薦の順位に偏りを生む可能性を示しているんです。簡単に言えば、AI生成物が”目立って”上位に表示されることで現場の評価や流通が歪む可能性があるんですよ。
それは具体的にどんなメカニズムで起きるのですか。要するにAIが作ったから優遇されるとか、そういうことですか?
よい質問です。端的に言えば、AI生成動画には人間が撮った動画と異なる特徴が一定のパターンで埋め込まれており、その特徴が検索モデルの返すランキングに影響を与える可能性があるのです。要点は三つ、1) AI生成物は共通の“痕跡”を持つ、2) 検索や推薦は特徴を基に順位付けする、3) その結果として意図せぬ偏りが生じる、です。大丈夫、一緒に整理すればわかりますよ。
共通の痕跡、ですか。たとえば社内の製品紹介動画をAIで量産したら、うちの動画が検索で上のほうに来るということですか。それとも逆に埋もれてしまうこともあり得ますか。
どちらの可能性もあるのです。重要なのは、AI生成物が一律に優遇されるかはケースバイケースで、検索モデルがどの特徴を重視しているかによって結果が変わる点です。企業の目的にとって有利に働くかどうかは、評価基準と現場のデータ分布次第で変わりますよ。
その研究は実証で何を示したのですか。現場が判断するための指標や対処法はあるのですか。
研究は多角的な実験で、AI生成動画が検索エンジンの内部表現に特定のベクトル成分を加えることを示したのです。そのためランキングが変動し、時にAI生成動画が上位に集まる傾向が観察されました。対処法としては、偏りを検出するためのモニタリング、モデルの入力におけるデバイアス処理、そして評価指標の見直しが挙げられますが、優先順位は事業目標に合わせて決める必要があります。
これって要するに、AI生成動画が検索結果で優遇されたり排除されたりして、我々の見せ方や顧客への届き方が勝手に変わってしまうということ？ 我々は投資対効果を見ないと動けませんが、そのリスクをどう評価すればいいのですか。
その通りですよ。投資対効果の評価は三点から始めるのが実務的です。第一に、現行の検索・推薦がどの指標で最適化されているかを把握する。第二に、AI生成コンテンツを混ぜた際のランキング変動を小規模で計測する。第三に、ランキング変化が実際のビジネス指標（視聴時間、問い合わせ、購入など）にどう結びつくかをA/Bテストで確認する。これだけでかなり経営判断に使える情報が得られますよ。
現場に落とすときは具体的に何を変えればいいですか。うちの現場はクラウドも苦手で、すぐに大がかりにはできません。
安心してください。まずは小さな実験で検証するのが実践です。既存の動画データ群に少数のAI生成動画を混ぜて、ランキング結果と主要KPIを週次で監視する。次に、外部サービスに頼らず社内でできる簡単な特徴チェックツールを作って定期的に”AI傾向スコア”を算出する。それだけでリスクの早期発見と意思決定の材料が得られますよ。
分かりました。要するに、まずは小さく試して、ランキングやKPIにどんな影響が出るかを見てから大きく投資する、という順番で良いですね。自分の言葉で言うと、AI生成動画の“見えない癖”が検索に作用するかどうかを確かめる段階的な検証が必要、ということですね。
