電通の広告コピー生成AI、プロの思考プロセス学習で品質向上の傾向

電通は2015年から広告制作での生成AI活用に取り組んできましたが、初代のツールには、人間のコピーライターに多くの発想をもたらす一方で、使い込むほど過去のコピーに似た出力が増え、ときにテーマから外れた案が混ざるという限界がありました。大規模言語モデルによるテキスト生成が身近になったあとも、汎用のモデルをそのまま使うだけでは人の心を動かすコピーには届かない、という判断が新しいツールの起点になっています。

編集部の見立てでは、困りごとの本質は文章を作る能力の不足ではなく、AIに与えていた教材が「できあがった答え」だけだったことにあります。名作コピーの完成形をどれだけ覚えても、なぜその言葉を選び、何を捨てたのかという過程は残りません。過程が欠けた学習は、手元にある正解の周辺をなぞる方向にしか働かず、繰り返すほど既視感のある表現へ収束していったのではないでしょうか。

学習の対象を完成品から思考の過程へ移した「創造的思考モデル」が、この取り組みの中心にあります。プロが何を伝えるべきだと判断し、どの表現を選んだのか、その意図ごと教材にする設計です。完成したコピーだけを大量に与える方法では、出力は既存の名作の言い換えに近づきやすくなりますが、判断の筋道を学ばせておけば、新しいテーマに対しても「まず何を言うべきか」から組み立て直せる余地が生まれます。汎用のモデルをそのまま使わず独自の追加学習を重ねたのも、表現の巧拙より先に、この判断の部分を鍛えるためだったと考えられます。

出力の形式も、人が使うことを前提に組まれています。伝えたいことや解決したい課題といった入力に対して、返ってくるのは「伝えるべきこと」と「表現方法」、そしてその理由です。理由が添えられていれば、コピーライターは提示された案を採るか外すかを自分で判断でき、AIの出力が完成品ではなく思考の材料として機能します。

生成した案を自動で採点し、基準に達したものだけを通す後段の仕組みも効いています。生成AIの活用では、出せる量が増えるほど選別の負担が利用者側へ寄りがちですが、この設計は品質の関所をツールの内側に置きました。評価軸をツールが持つということは、良いコピーの条件をあらかじめ定義できているということでもあり、思考プロセスを学ばせる前段の発想と一続きになっています。

東京大学次世代知能科学研究センター（AIセンター）との共同評価実験で、プロのコピーライターを対象に性能が評価され、汎用的なAIモデルを使った場合と比べて、生成されるコピーの品質が向上する傾向が確認されました。定量的な改善幅ではなく傾向としての確認ですが、判定したのが日々コピーを書く専門家である点は軽くありません。ここからAIに人間の思考を教え込むことがクリエイティブの評価を左右する可能性が示され、今後はクリエイティブ人材のパートナーとして、顧客のブランディング領域における高品質な広告制作の支援に活用していく方針が示されています。