Jack Smyth
Chief Strategy Officer （最高戦略責任者）
我々Jellyfishは、生成AIがあらゆるカテゴリーを再構築する次世代のチャンスであると考えています。しかし、多くのマーケターは「何から始めればいいのか」という素朴な疑問に直面しています。そこでJellyfishでは、独自の生成AI導入アセスメント（英語）を作り、企業の生成AI導入に置いて、どの部分に注力すべきか、どのようにして効率的かつ効果的に導入できるかを診断できるようにしました。そして本記事では、我々が”実験層”（Experimental。生成AI導入の初期段階に属する層）と分類している、まだ生成AIの可能性を模索しているブランドが最初に行うべきステップを3つにまとめました。
（ブランドの生成AI導入レベルで3つの層に分類分けした図。”実験層”（Experimental）、”統合層”（Integrated）、”上級層”（Elevated）と区分し、本記事ではピンク色になっている”実験層”に焦点を当てる）
生成AIを検討しているブランドの大半は、（アセットやコピーなどの）プロダクションから導入を始めています。
これは、手っ取り早く効果を得られるという理由から、多くのマーケティングチームにとって合理的な選択肢になっています。
生成AIの導入により、今までよりも早いスピードでメッセージをパーソナライズできるようになったり、想像しうるあらゆるバリエーションを考慮した画像を生成できるようになったり、さらにはすでに作成済みのアセットまでも即座に最適化したりすることができるようになりました。
このような生成AIを活用したプロダクションにより節約できた時間とコストは、メディア予算や新しい施策の実行、より高度な分析といった他の分野への再投資に使うことができるようになるのです。
実際にJellyfishは、生成AIをグローバルブランドのプロダクション工程に導入すべく、彼らと協業してきました。そこでわかってきた、生成AI導入を検討する全てのブランドがまず初めに取り組むべき3つのステップを、以下に紹介します。
ステップ1: ブランドガイドラインをモデルガイドラインに変換する
まず始めに、ブランドガイドラインをモデルガイドラインに変換する必要があります。
新しいプロジェクト開始時に、エージェンシーにブランドの特徴や表現方法などのブランドガイドラインを共有するように、生成AIのモデルにも同様の作業が必要です。
このモデルガイドラインがなければ、トーン・オブ・ボイスや、スタイル、ポジショニングに合わないアセット、もっと酷いと、競合他社のようなアセットが生成される危険性がでてきてしまいます。
そこでJellyfyshのブランド戦略（英語）サービスでは、ブランドのトーン・オブ・ボイスを具体的なプロンプトに落とし込むといったような、ブランドガイドラインをモデルガイドラインに変換するためのカスタムプロセスを開発しました。
さらに、弊社ではエンタープライズ版生成AIプラットフォームであるPencil Pro（英語）も独占的に提供しています。ブランドごとのモデルガイドラインを確立し、ブランド独自のモデルを迅速にトレーニングすることで、ブランドのガイドラインに沿った独自のアセット生成を可能にします。
また、Pencil Proは、Facebook、Instagram、TikTok、YouTube、Google ディスプレイ、Amazon 広告など、お客様のプラットフォーム上の広告アカウントに直接連携しています。そのため、お客様のパフォーマンスデータを安全に使用して、モデルが最も効果的なアセットを生成していることを確認することもできるようになるのです。
Pencil Proのデモを詳細を見る（英語）
ステップ2: ブランド独自のモデルをトレーニングする
“実験層”のブランドにとって、独自のブランドモデルのトレーニングは不可欠です。
キャンペーンで一般的なストック写真を使用しないのと同様に、ブランド独自のアセットを作成するためには、一般に共有されているモデルからアウトプットしたアセットに頼るべきではありません。さらにここで重要になるのは、競合他社の効果改善につながってしまう可能性があるので、共有モデルのパフォーマンスデータもシェアすべきではないということです。
一方、Pencil Proを使ってお客様の独自のモデルをトレーニングすれば、こうした法的および商業的な懸念を軽減することができます。
また、ブランドのモデルガイドラインによって、トレーニングプロセスは透明化されるため、そのプロセスで何がなぜ使用されているのかを把握することができます。そして、ブランドの安全性のために独自のガバナンスプロセスを設定することもできるので、必要な関係者のみが必要に応じてすべてのアセットをレビューできるようなります。これにより、パフォーマンスに関するインサイトが競合他社のモデルに反映されるのを防ぐことができるようになります。
Jellyfishの提供するJellyfishTraining（英語）では、生成AIのプロダクションに関するベストプラクティスを用いたトレーニングを提供しています。このトレーニングでは、Pencil Proを使って、ブランドの安全性を損なうことなく、アセットを平均10倍速く制作できるようになるためのガイドをします。
ステップ3: 人気のモデルをモニタリングして、ブランドがどのように認知されているかを理解する
お客様自身のモデルをトレーニングすることで、ブランドイメージに沿った効果的なアセットを作成することができますが、一般に共有されている不特定多数の人々が使用しているモデルはどうなっているのでしょうか。
世界的に知られている有名ブランドは多くのオーディエンスがみたいと思うため、製品やサービスなどの画像を生成するためのプロンプトに多用されています。例えば、Midjourney（画像生成AIサービス）のようなモデルは、アディダスのランニングシャツの画像やNetflixスターを使ってシーンを生成します。
そのため、マーケティングチームは、これらの人気のモデルが、自社のブランドをどのように認識しているかをモニタリングする必要があります。なぜなら、これらのモデルはあなたのブランドに関するいくつもの画像、回答、おすすめを常に生成しているからです。
これはソーシャルリスニングの進化版だと考えてください。モデルのモニタリングをすることで、他の人が作り出しているものに基づいて自社のブランドモデルを微調整し、自社のモデルが新たなトレンドに合わせてアップデートできているかを確認することができるようになります。
Jellyfishが提供するマーケット・インテリジェンス（英語）は、こういったモデルの分析（シェア・オブ・モデル分析）を含みます。それぞれの人気のモデルを追跡し、人々がお客様のブランドで何を生成し、お客様のブランドモデルがそれに対してどのように対応すべきかを分析するのに役立ちます。
シェア・オブ・モデル分析を行い、Pencil Proでブランドにとって安全なパフォーマンス重視のモデルのトレーニングができているブランドは、Jellyfishが生成AI導入アセスメントの第2階層として分類しているIntegrated層に移っていくことになります。
この層では、より効果的なメディア、新しい戦略、より深い分析に効率を再投資します。お客様のブランドがどの階層にいるかを知るには、今すぐ生成AI導入アセスメント（英語）をお試しください。