AIコピーライターの衝撃 広告代理店は今後どうなる？
人工知能（AI）は「美魔女」という言葉を生み出せるのか──そんな疑問から、雑誌編集者と自然言語処理を専門にするAI研究者の異色対談が始まった。世間ではAI記者やAIコピーライター、AIアナウンサーなどが話題を集め、人間の“聖域”とされていたクリエイティブな職種にもAIが浸透してきている。
では、現状の人工知能はどこまでの創造性を発揮できるものなのだろうか。それは、人間のプロフェッショナルに匹敵する実力なのか、またそのアプローチは人間のそれとは異なるのか、と疑問は尽きない。
対談したのは、「STORY」「美STORY」（現美ST）、「DRESS」などの女性誌を創刊して編集長（当時）を務め、「美魔女」という極めて優れた言葉を造り出した編集者の山本由樹さんと、AIコピーライター「AICO」や「人狼知能」、「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトなどに携わり、自然言語処理の研究を行う静岡大学情報学部行動情報学科の狩野芳伸准教授。
今回は「人工知能はセミプロクリエイターを駆逐するのか」「人間と人工知能の関係はどうなっていくのか」などをテーマに議論した。
（編集：ITmedia村上）
●「意味がないもの」は人間には作れない
狩野准教授（以下、敬称略） プロのコピーライター（「AICO」を共同開発した電通社員）と話をしていて、一般消費者と感覚が違うことに気付きました。プロの人が言う「良い」の内容は抽象度が高くて、意味が分かるような分からないような……。
でも、最後に言葉を受け取るのは一般消費者ですよね。最近は消費者とプロのどちらが良いと思うものを選べばいいのか分からなくなってきました。例えば、2017年の静岡県知事選挙でAIが作ったキャッチコピーに「青春が終わる。18歳が始まる。」がありまして。
――（聞き手、松本） おー、なるほど深いですね。
狩野 一方で、電通と共同で開発するAIコピーライターが作った「新聞広告のセクシーが待っている。」は、プロっぽい内容に。こちらは、恐らく日本初のAIによる広告出稿です。人工知能がキャッチコピーを出力する場合、プロっぽい内容のままがいいのか、一般消費者に寄せた方がいいのか迷いますね。
山本さん（以下、敬称略） それは伝えるものによって変わると思います。例えばお茶はいろいろな企業が作っていて、どれもみな同じだと思っている人は多い。
（目の前にあるペットボトルのお茶を見ながら）ここにあるのは会議室で出された普通のお茶だけど、例えば高級料亭でペットボトルのお茶が出されると、特別なお茶なのかなと思うじゃないですか。直接的に分かりやすく製品を訴えるより、そうじゃない方が際立つ場合もあります。
「新聞広告のセクシーが待っている。」は良いと思う。意味がないだけに、誰にでも作れるものではないから。新聞広告とセクシーの両方を合わせると、新聞広告の価値が変わって伝わりそうな感じがしますよね。
狩野 最初これが出たとき、「これでいいのかな？」と迷いました。そこは（コピーの良しあしを評価する）プロの感覚を磨かなきゃダメなのでしょう。
●AIコピーライターはセミプロを超えたといえる？
―― 人工知能の能力を進化させるには、一般人ではなくコピーライティング能力を持つプロがフィードバックしないといけないわけですね。そういう意味では、コピーライターという職業は無くならないでしょう。引き続きセンスのある教師データを作成し、評価を下す役割が求められそうです。
山本 AIが人の仕事を奪うなんて言われていますが、このコピーライティングのAIに関しては、僕はいたら助かると思う。最終的に人間が承認するという仕組みだと思うが、十分に共存できると感じました。
―― コピーライティングに関して言えば、「AIだから」という下駄（げた）を脱いでも、既にセミプロを超えるような能力を持ち始めているという理解でいいでしょうか。
狩野 むしろ、それは皆さんにお聞きしたい。今回例示した内容を見て、皆さんがどう思ったのか。一線を越えていると思ったなら、そうなんでしょう。セミプロのレベル感は分からないですけど、私は（AICOが）駆け出しコピーライターぐらいにはなったかなと思ってます。
山本 そうですね、僕もそう思います。ただ、人工知能に考えさせたコピーで、現状の値段（コピーライターがクライアントから受注する価格）を維持できるかな……という思いはありますよね。
あとは、ありがたみ。何万本でもコピーを作れるとなっちゃうと、もうなんでもいいやってなりますよね。例えば、糸井重里さんが考えたたった1本のコピーって、すごいありがたみがあるじゃないですか。
でも、100本、1000本、1万本と自動生成されて「どれにする？」みたいな議論になると、作っている側も感情として腑に落ちるのかなぁ。
―― 現状のまま技術が進めば、セミプロを超えたAIと、人間のプロフェッショナルなコピーライターと、僕のような一般人の三極対立構造になるかもしれません。僕がAIを使えば人間のプロとも対峙できるかもしれませんが、AIを進化させられるのは今のところプロフェッショナルだけ。評価者の育成が急務だと感じます。
狩野 評価者に権威が無ければ評価にならないでしょう。あるいは、一般消費者に対する広告効果があったかという観点でしょうか。何をもって良しとするかが分かりません。
●“見出し職人”に脅威？ 見出し生成AI
山本 日経新聞の一部の記事は、AIが作っているという話も聞きました。
狩野 実は私の研究室では「AIによる記事の見出し生成」もやっています。見出しは記事内容を基に生成するという制約があるので、不正解が比較的はっきりしているという点でコピー生成より楽です。見出し特有の表現がありますから、そこに当てはめればいいのです。
中日新聞で見出し生成AIを使ってもらいました。新聞社には見出しを作る専門部署がよくあるのですが、自動生成に対する期待と同時に不安もあると思います。
―― 見出し生成だけでなく、イラストや作曲などの分野にもAIが登場しています。トッププレイヤーは大丈夫でも、良い線いってるなというレベルのアマチュアなら人工知能によって駆逐されてしまうのでしょうか。
狩野 見出し生成AIが一般的になると、コモディティ化（画一化）されて誰でも見出しを作れるようになるかもしれません。では、現状のレベルはどうかというと……例えば、歌手の安室奈美恵さん引退の記事には「安室 来年で引退 大ヒット曲『なみえ』」と見出しをつけました。名前のルビを曲名と勘違いしてしまっている。
―― でも、面白いのもありますね。「ノーベル文学賞が受賞 鋭い感性持とう」。文学という単語から「鋭い感性持とう」というフレーズが引っ張られたのでしょうか。ただ、ノーベル文学賞が主語になっているのはおかしいですし、今のレベルだったら仕事を奪われる直接的な脅威とまでは言えなさそうです。
狩野 過去10年分の見出しと記事を学習データにしています。過去の見出しを踏襲しつつ、今風にアレンジされたような結果になっているのではと思います。
―― 現状の人工知能がセミプロちょっと手前だったとして、一気にその壁を突き破るには何が必要ですか。山本さんがおっしゃるような「鋭い感性」を育み、知性や知識を蓄積するための多様なデータでしょうか。
狩野 そうではないと思います。学習だけで済ませようとするなら、ものすごい量のデータが必要になるでしょう。主語と述語の組み合わせ、それぞれの語彙数などを考慮すると数が膨大過ぎますね。文章特有の構造を理解して知恵を入れないといけなくて、必ずしもデータ量だけで解決できる問題ではないかと。
もう1つ、AIが作ったおかしな見出しをみてみましょう。「北の井伊さんら描く 北の今川さん発表」。これは、2017年に放映されたNHKの大河ドラマ「おんな城主 直虎」の主人公・井伊直虎のことを表しているのですが、その舞台である浜松市北区の「北」を抽出してしまった。マスメディアでは北朝鮮のことを「北」と表現することがあるが、今回のケースはこれに当てはまらない。その違いを教えるのが難しい。
●正解がない領域は「人間が正解」
―― AI特有の「ぶっ飛びさ」がメリットになることも、デメリットになることもある。
狩野 人間特有の言語の特徴があって、機械的な生成だけを目的にしてしまうと、人間にあらざる言語になってしまいます。人間の仕組みを理解してからシステムにフィードバックしなければいけません。
一般の方は、100万、1億という膨大なデータがあれば可能なのではと思うこともあるかもしれませんが、データ量だけで解決できない場合もたくさんあります。
―― 人工知能研究は、まず人間を知ることから始まるのでしょうか。
狩野 研究の目的によります。囲碁や将棋のAIは、決められたルール内で勝つことを目的とするのなら、必ずしも人間を模倣しなくてもいいはずです。この場合は大量のデータがあれば圧倒的に人工知能が強い。
一方で、世の中には明確な正解がなく、人間が「正解」を決めている領域があります。（目の前にあるお茶のペットボトルを見ながら）これをどう認識するか。ペットボトル、お茶、玉露入りのお茶、どう表現してもいいので絶対の正解はないですよね。
曖昧なものに対して正解を定義するのは人間です。（画像物体認識や音声認識などの）そうした領域は人が神様の世界といえます。
そして、何が良いかという答えが無い領域があります。その最たるものが今回紹介したキャッチコピーなどの文生成です。正解が作れないから、そもそも学習が難しい。これはまだまだ、大学などで基礎研究として長い目で取り組むべき問題でしょう。
対話も正解がない領域です。チャットbotと呼ばれていますが、これはまだまだ難しい。それを評価するために、人狼というゲームのAI研究に取り組んでいます。（投票する、処刑するなど人狼ならではの）ルールがあるので案外いけるんです。自由会話なのが難しいですが。
―― 人狼面白いですよね。だまし合い、裏を読み、推理するのがスリリングです。言葉をそのまま受け止めるのではなくて、その裏にある意味や背景を考えている。
狩野 それができないと人間じゃない、ということでしょう。特に話し言葉はすごく曖昧な表現になるので、処理するのは非常に難しい。でも、その程度の曖昧さを内包した会話ができない人にキャッチコピーが作れるのかって話ですよね。
●考えすぎたコピーはつまらない
―― 何も考えていないAIのキャッチコピー、考えに考え抜いた人間のキャッチコピー、どうやら時と場合によっては人間が勝つ可能性もありそうですね。たまに何も考えていない人間もいますが（笑）。
山本 何も考えていない人間の方が、考えている人間よりすごいコピーを生み出しますよ。考えすぎたコピーはあまり良くない。週刊誌を担当していたころ、タイトル付けにすごく厳しい上司がいたんです。
タイトル決めに一晩かかる。結局、午前4時ぐらいに「これだ！」と出してきたのが、最初に考えたタイトルで（笑）。考えすぎるとよく分からなくなっちゃうんですけど、やり尽くすだけの努力をしたというのが大事なんだろうなと。
―― 説明できないからこそ良いのでしょうか。説明できてしまうと「分かった」と感じてしまうのかも。想像の余地が残らないから。
山本 考え抜いたコピーって本当につまらないですよ。少し前、「ダブルインカムノーキッズ」（DINKs）ってはやったじゃないですか。そのような言葉を雑誌「女性自身」で作りたくて、編集長が一生懸命考えたのが「ツインカム夫婦」。ツーインカムと、車のツインカムを重ねたんでしょうけど、全くはやらなかったです。
ちなみにOLって言葉は「女性自身」から生まれたんです（読者から公募）。昔はオフィスで働く女性を「Business Girl」と呼んでいましたが、アメリカの隠語で娼婦を指すことが分かり、違う言葉を作ることになりました。そこで生まれたのが「Office Lady」です。
狩野 昔はメディアの力が大きかったですが、今は口コミの世界なので、何が広がるかは分からないですね。
山本 美魔女もそうですが、昔はメディアが流行語を作ろうとしていた。雑誌の中だけでやっていると広がりに欠けるから、テレビで取り上げられるにはどうしたらいんだろう、と思いながらやっていました。
●人工知能の役割、人間の役割
狩野 機械は単語しか見えていない状態でキャッチコピーを作っているので、もっと情報を与えれば良いかもしれない。代理店の世界では、オリエンシートというのを広告主からもらいます。人間はそれを読み込んで抽象化し、言葉にしているのでしょう。
―― 解釈と抽象化が人間の役割で、それをし終えたら、後の具体的な出力は人工知能に任せていく、という世界はもうすぐ訪れるかもしれません。
狩野 常識問題という壁がありますからね。人工知能は、ちゃんと教えてあげないと人間が生きていることも、手が2本あることも分かりません。そういう常識をどんどん教え込まないと、意図を重ね合わせるのはなかなか難しいでしょう。
山本 一般の人たちが想像するほど、今のAIは人間に近いというわけではないんですね。僕の中の人工知能のイメージはSF映画「2001年宇宙の旅」に登場する、意思を持つコンピュータの「HAL」。そういう時代は、まだ来ないってことですね。
狩野 私は早くそういう時代を作りたいですけどね。冗談で学生には「早く人類を滅ぼそう！」と言ってます（笑）。
―― キャッチコピーを作る人工知能自体に意思は無いんですけど、生成されたフレーズを見ると意思を持っていそうと感じてしまう。
狩野 私がボタンを押してコピーを生成しているわけですから。全体として意思があるように見せるなら、もう少し自律的にならなきゃいけない。
●対談を終えて
対談を終えて、人工知能は「美魔女」という言葉を生み出せるか、という問い立てが間違っていたと気付きました。正確には、人工知能が出力したキャッチコピーのすごさにわれわれのような一般人は気付けるか、という表現が適切なのかもしれません。
創造性とは評価する人間次第であり、評価者の名前によって私たちは「これはすごいね」と判断しているのかもしれません。狩野先生が「人間が究極」と表現するように、本来であれば「みんな違ってみんな良い」はず。どうして「創造性」と聞いて「万人に評価される創造性を発揮できるか？」と私は考えたのでしょうか。恥ずかしいです。
人工知能が浸透すれば、私たちはセミプロ以上・プロフェッショナル以下の能力を持つアプリを携えて、無数の創造性あふれる制作物に囲まれるのではないでしょうか。
例えば映画であれば、これまでは巨匠の描く世界観に圧倒されるばかりでした。しかしこれからは、人工知能があなただけにフィットし、満足させる映画を創るかもしれません。
みんなが思う「最高」と、あなたが感じる「最高」。果たして、どちらに価値があるんでしょうか？
