AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が「動画に入っている広告の質を測れるようにしましょう」と言い出しまして、正直よく分からないのです。要するに何ができるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！要点を先に言うと、今回の研究は動画の文字起こし（transcript）を使って、スポンサード広告の「どこにあるか」と「どんな内容か」を自動で見つけられるようにする手法です。大丈夫、一緒に見ていけるんですよ。
ふむ、文字起こしを機械に読ませれば広告を見つけられると。ところでChatGPTって聞いたことはあるのですが、それをどう使うのですか。
いい質問ですね。ChatGPT（ChatGPT、対話型大規模言語モデル）は文章の文脈を読み取るのが得意で、会話や説明、文書分類ができるんです。この研究ではChatGPTをプロンプト（指示文）でうまく使い、広告の言い回しや文脈的手がかりから広告区間をフラグ付けしています。つまり、言葉のニュアンスで広告かどうかを判定できるんです。
言い回しで見つけると。例えば商品紹介のナレーションや画面上の注意書きみたいなものも拾えると。
まさにその通りですよ。さらにKeyBERT（KeyBERT、キーワード抽出手法）という技術でキーワードを抜き出し、ChatGPTでカテゴリ化して広告と動画本編のテーマの一致度を比べているんです。実務で言えば、広告がコンテンツに合っているかの「投資対効果の予測」に使えるんです。
これって要するに、動画の「本編」と「広告」が同じ話題かどうかを自動で比べて、視聴者の興味を損ねないかどうかを判定できるということ？
正確です！要点は三つありますよ。第一に、広告検出は従来の単純なキーワード照合よりも文脈を重視して精度が上がること。第二に、抽出したキーワードで広告と本編のテーマ一致度を定量化できること。第三に、その結果を広告配置の改善や広告主との協議材料に使えることです。大丈夫、一緒に始められますよ。
現場導入の話を聞かせてください。うちの現場はデジタルが苦手で、コストをかけすぎたくない。どれくらいの手間と費用が想定されますか。
よい視点です。要点を三つでまとめますね。第一に、必要なのは動画の文字起こしデータであり、多くは自動生成の字幕で賄えるため初期コストは抑えられます。第二に、ChatGPTやKeyBERTを使う部分はクラウドAPI利用で段階的に試せるため、最初は小規模で検証が可能です。第三に、得られた指標を現場の担当者が理解しやすい形でダッシュボード化すれば、運用は現場負担を増やさずに回せますよ。
なるほど。最後に一つ、精度の話が気になります。機械の判定をそのまま信頼していいものなのでしょうか。
良い問いですね。完全自動を目指すよりも、まずはハイブリッド運用が現実的です。アルゴリズムで候補を洗い出し、人が最終チェックをする仕組みで運用すれば過誤を減らせます。これが導入時の現実的なロードマップです。大丈夫、段階的に改善できますよ。
分かりました。では、要するに「自動で広告箇所と重要語を見つけて、本編との合わせ具合を数値化し、現場に役立つ指標にする」ということですね。私の言葉で言い直しましたが、こう理解していいですか。
その理解で完璧です！特に、現場で価値を生むのは「数値化」と「可視化」ですから、その二つを最初に用意すれば投資対効果の検証が可能になりますよ。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。
