人工知能によって加速されるディープフェイク技術の急速な発展は、デジタルメディアを変革するとともに、さまざまな分野で深刻な懸念を引き起こしています。ディープフェイクとは、既存の画像や動画に登場する人物を他者の肖像に置き換えた合成メディアであり、その精度は非常に高く、真正の映像とフェイクを見極めることがますます難しくなっています。もともと専門家のみが扱っていたこれらのツールは、現在では中程度の技術知識を持つ人々にも手軽にアクセスできるようになり、説得力のある偽の動画を作成できるようになっています。 この進歩は、特にメディア業界にとって重要な倫理的・実用的な問題をもたらしています。動画や音声のシームレスな操作は、誤情報や意図的な偽情報、そして広範な世論の欺瞞への道を開きます。動画はテキストや画像よりも信憑性が高く感じられるため、ディープフェイクは従来の偽造メディアよりもさらに観客を誤導するリスクを高めています。 特に懸念されるのは、選挙や政治討論、社会運動の際にディープフェイクを利用して世論に影響を与えることです。公共の人物が実際には言ったりしたことのない内容を示す偽の動画は、民主主義の信頼性を損ない、公共理解を歪める危険があります。政治を超えて、ディープフェイクは個人の名誉や評判を危うくし、スキャンダルや犯罪に無断で関与させる虚偽の証拠としても使われています。 これに対し、技術、倫理、メディアの専門家は、迅速かつ正確にディープフェイクを検出できる堅牢な手段の必要性を強調しています。AIを活用した媒体の真正性を検証するソリューションも開発されていますが、合成技術の進歩に伴い、この戦いは技術的な綱引きとして続いています。 技術的対策に加え、明確な倫理指針や規制の整備も求められています。これらの枠組みは、個人や社会を害から守るとともに、表現の自由やデジタルコンテンツの革新を促進することを目的としています。産業界、政策立案者、市民社会の連携による広く採用可能な基準の策定が重要です。 メディア業界は、ディープフェイクの課題に立ち向かう上で重要な役割を果たします。ジャーナリストやメディア組織は、公開前のコンテンツ検証のための訓練と技術に投資し、公共の信頼と信用を維持する必要があります。コンテンツの出所や検証プロセスについての透明性は、視聴者の理解を深め、操作に対する耐性を高めることにもつながります。 また、公共の認識向上も欠かせません。メディアリテラシー教育は、消費者がデジタルコンテンツの批判的評価や操作の兆候の見極め、信頼できる情報源の選択を支援します。 AIの進化とともに、ディープフェイクは技術的進歩の可能性と危険性の両面を示しています。エンターテインメント、教育、アートなどで創造的な潜在力を持つ一方、無制限の拡散に安全策が伴わなければ、真実と信頼を損なう恐れがあります。 要するに、ディープフェイクの普及とリアリズムの向上には、検出技術への投資、倫理的規制の策定、メディアの専門家による警戒、規制当局の関与、そして公共教育といった包括的な対応が求められています。積極的な取り組みにより、社会はリスクを軽減しつつ、人工知能の持つメリットをメディアやその他の分野で最大限に活用できるのです。

AI動画生成はわずか2年半の間に劇的に進化し、過去の粗雑な試みとはまるで別物になった。2023年、非公式の基準が浮上した。RedditのユーザーがModelScopeというテキストから動画を作るAIモデルで作成したウィル・スミスがスパゲッティを食べる映像を投稿したのだ。その結果は衝撃的で、スミスはスターらしさをほとんど備えておらず、観光客向けのボードウォークに適した下手なアニメーションのカリカチュアのように見えた。いくつかのクリップでは、彼は実際にはスパゲッティを一口も食べておらず、テストの最も基本的な条件さえ満たしていなかった。これらの失敗は、AIによる動画や画像生成の初期の制限を示しており、8本指やその他の解剖学的誤りを持ったキャラクターが生成されることがあった。 2024年2月、スミス本人がTikTokの映像でこのテストに言及し、ほぼアニメのようにスパゲッティを食べる映像を公開。この動画は、当時のAI映像の低品質さを示したものだった。それ以降、SkyNewsなどの情報源によれば大きな改善が見られた。その年、中国のAIモデルであるMiniMaxは、より正確なスミスの描写を作成したが、噛む動作はやや不自然で、クリップの最後ではヌードルが浮かんでいるように見えた。5月には、あるユーザーがGoogleのVeo 3を使った映像をXで共有したが、その中のヌードルを噛む音が異様にカリカリと鳴るものだった。その後、Veo 3

アップルは、ジョン・ジャンナンドレア（機械学習およびAI戦略担当上級副社長）が2026年春に退職することを発表しました。ジャンナンドレアは、アップルのAI戦略の重要な設計者であり、移行期間中はアドバイザーとして残る予定です。彼の退職は、アップルのAI開発強化の中で大きなリーダーシップの変化を意味します。 ジャンナンドレアは、先進的なテック企業での豊富なAIの専門知識を持ち、アップルに加わりました。アップルでは、そのAIイニシアチブを大きく前進させ、洗練された機械学習の能力を統合して製品やサービスのユーザー体験をよりシームレスに向上させました。彼の在任期間は、アップルのAIエコシステムの重要な進展と重なっています。 彼の退職は、アップルが「Apple Intelligence」イニシアチブの加速を図る中でのものです。この取り組みは、アップルのデバイスやサービス全体にAIを埋め込み、相互作用、パーソナライズ、効率性を向上させることを目的としています。最も重要な課題の一つは、応答性や文脈理解で競合に遅れをとっているアップルのバーチャルアシスタント、サリーのアップグレードです。サリーの改善は最優先事項であり、強力なAIリーダーシップの必要性を示しています。 ジャンナンドレアの後任には、アマー・スブラマニヤが就任します。マイクロソフトやグーグルでの豊富な経験を持つ熟練のAIエキスパートであり、スケーラブルなAIソリューションや機械学習革新に深い知見を有しています。彼の就任は、アップルのAI戦略を新たな視点と技術的専門知識で再活性化させる意志の表れです。 ティム・クックCEOは、ジャンナンドレアの貢献に感謝の意を示し、アップルのAIビジョンの推進において彼のリーダーシップを称賛しました。ジャンナンドレアは今後もアドバイザーとして関わることで、その知識の継続性を確保しています。 このリーダーシップの交代は、AIが技術革新の中心となる中で行われ、企業は最も知的かつ効率的なソリューションの開発競争を繰り広げています。アップルのAIへの投資は、既存製品の強化だけでなく、ユーザーとデバイスの相互作用を革新する未来の技術を切り拓くことにも重要です。 スブラマニヤのリーダーシップの下で、アップルのサービスへのAI統合は加速すると予想され、サリーの改良やパーソナライズされた推奨、プライバシー、セキュリティ、自動化といった課題に取り組むとともに、自然言語処理、コンピュータービジョン、予測分析の進展が期待されます。これにより、既存の製品やサービスの向上だけでなく、新たなAI駆動型デバイスやアプリケーションの創出も促進されるでしょう。 総じて、ジョン・ジャンナンドレアの退職は、アップルにとって重要なAIの進展期の終わりを意味し、アマー・スブラマニヤの就任は、革新と課題克服に焦点を当てた新しい時代の始まりを示しています。アップルは引き続き革新とユーザー体験の向上に注力し、人工知能を未来ビジョンの中心に据えています。

Googleのマラーは、AI生成コンテンツを人間が単に書き直すだけでは、サイトのGoogle順位が自動的に向上するわけではないと述べました。むしろ、全体的なコンテンツ戦略とウェブサイトの目的を再考する必要があると強調しています。 この話題はRedditで取り上げられ、あるユーザーが次のように質問しました： 「低品質のAIコンテンツを持つサイトは、手動で全てを書き直し、言語を切り替えることで回復してインデックスされることはありますか？」 そのユーザーは、AI生成コンテンツのSEOパフォーマンスを試すために、小さなニッチサイトを以前開始したと説明しました。サイトは主に英語の低品質なAI作成コンテンツで構成されており、現在はインデックス（クロールはされているが登録されていない状態）されていません。それにも関わらず、そのユーザーはドメインやデザイン、UXに投資した時間を価値あるものと考え、破棄したくないとのこと。そこで、新規に始めることも検討し、次の質問をしました： 1）このドメインは、高品質でオリジナル（AIではない）コンテンツに再構築すれば、低品質なAIコンテンツの歴史があっても回復し、完全にインデックスされる可能性がありますか？ 2）サイトの主要言語を英語からポルトガル語に変更すると、インデックスや信頼性に追加の問題が生じますか、それともコンテンツが良質で一貫していればGoogleは受け入れますか？ 3）過去のネガティブな印象を避けるために、同じドメインを維持してコンテンツを整理するのが良いか、それとも新しいドメインでやり直す方が良いでしょうか？ これに対し、マラーは解決策は簡単ではないと答え、「人間がAIコンテンツを書き直すだけでは、それは本物にならない」と述べました。 彼の重要なアドバイスは、コンテンツがAI生成かどうかではなく、サイトがウェブにどれだけ価値を提供しているかに焦点を当てるべきだということです。AIコンテンツを手動で書き直すだけでは、必ずしも本物や価値あるものになりません。 最良の方法は何か？と尋ねられ、マラーは、「サイトの目的や付加価値を再考し、新たに始めること」を推奨しました。悪い状態から始めるのは、まっさらなドメインを使うよりも難しく時間がかかることもありますが、それでも既存のドメインを維持する価値はあります。 また、マラーは、ドメインの過去履歴が順位に影響を与えるというGoogleの考え方はよく知られており、今もなお有効だと述べました。特に低品質コンテンツのサイトではその傾向が顕著です。 彼の回答のスクリーンショットも共有されました。

セールスフォース（CRM

広告および広報業界は、人工知能（AI）へのシフトによる大きな影響をすでに感じており、特に20〜24歳の新人労働者のエントリーレベルの役割は毎年縮小しています。アマゾン、ディズニー、パラマウントなどの有名企業における大規模なリストラはこの傾向を浮き彫りにしており、AIがスタッフ削減の一因としてしばしば挙げられています。同時に、ブランドはマーケティング機能を社内に取り込む動きが増えており、代理店や従来の収益モデルにさらなる圧力をかけています。 これに応じて、いくつかの大手エージェンシー持株会社は、この変革を推進する先端テック企業と協力しています。例えば、WPPはGoogleと提携し、オムニコムはAdobeとの関係を強化して競争力を維持し、未来に備えています。 AIの影響は、企業の変革やパートナーシップの枠を超えて明らかです。ブラックフライデーのデータは、AIがリアルタイムのマーケティングパフォーマンスにおいて果たす役割を示しています。Adobe Analyticsによると、米国の小売サイトへのAI駆動のトラフィックは前年比805％増加しています。消費者はAmazonのRufusやWalmartのSparkyなどのAIチャットボットを使って価格比較やショッピングナビゲーションを行い、マークターや投資家に対してAIツールが今後重要な役割を果たすことを示しています。 最近の決算発表では、多くのS&P 500企業が、AIがクリエイティブ制作、マーケティング運営、予算管理に与える影響について言及しています。以下は主要ブランドの適応状況です。 **生成AIによるクリエイティブ革新** ブランドはますます、ホール広告の作成や改善に生成AIを活用しています。OpenAIのSoraやGoogleのVeo 3などの進化したツールの登場により、デジタル動画広告の約3分の1が生成AIで構築・強化されており、2024年の22％から増加し、2026年には39％に達すると予測されています（インタラクティブ・アドバタイジング・ビューロー）。消費者の受け入れはまだ混在しています。1月の市場調査では、米国、英国、カナダ、オーストラリアの消費者の46％がAI生成の広告モデルに反対していますが、去年よりわずかに改善しています。それにもかかわらず、AI生成コンテンツは高いパフォーマンスを示しており、最近の研究では、AI作成のバナー広告のクリック率はプロの人間が作ったストック画像を超える50％以上の差をつけています。 AIは高品質なクリエイティブ制作のハードルを下げ、社内での制作を変革しています。例えば、T-MobileはDentsuと契約直後に関係を解消し、クリエイティブ業務を内製化しました。WPPは小規模・中規模企業向けのセルフサービスAIプラットフォーム「WPP Open Pro」を立ち上げ、新たな収益の創出を図るとともに、社内制作の流れを促進しています。 大手テック企業は、ターゲティングや最適化も含めたクリエイティブ制作自動化を推進しており、ブランドが代理店を介さずに高度なキャンペーンを運営できるようにし、伝統的な代理店フィーモデルに挑戦しています。 **Meta** Metaは、広告の自動化をクリエイティブ生成から対象設定まで拡大しています。CEOマーク・ザッカーバーグは、広告主が目的と支払い情報を提供するだけで、AIがその他すべてを処理すると考えています。利用は急増しており、動画生成機能を使う広告主は四半期ごとに20％増加し、ほぼ200万人の広告主が自動翻訳などのAIクリエイティブツールを活用しています。Metaの拡張された「Advantage+」スイートには、画像アニメーションや動画拡張、AI音楽生成なども含まれ、デジタル広告から購入までの完全なジャーニーを支援するAI搭載のビジネスツールも展開しています。 **Google** Googleは、Metaに対抗してマーケティング業務の自動化を競う側面で、生成AIを戦略的に導入しています。フィリップ・シンドラー氏は、「Asset Studio」や「Product Studio」などのツールを通じて、AIによるクリエイティブの効率化と質向上を実現していると述べました。サンダー・ピチャイCEOは、WPPのキャンペーンで効率性が最大70％向上した事例を紹介し、自社の最初のAI作成CM「Quick Getaway」をVeo 3を使って制作しました。 **Visa** Visaは、2026年のFIFAワールドカップやミラノ・コルティナ冬季オリンピックの大規模スポンサーキャンペーンに生成AIを導入し、Saatchi & Saatchiと連携しています。CEOライアン・マキナーは、2026年のオリンピックやFIFAワールドカップのマーケティングに関して、35以上のクライアントと契約済みと報告し、AIを利用した効率化と競争優位の確立を強調しています。 **Colgate-Palmolive** CEOノエル・ウォレスは、エージェントAIを次の大きな革新と位置付けています。同社は、魅力的なビジュアルストーリーテリングのために生成AIを組み込み、消費者エンゲージメントを高める予定で、重要市場で有望なパイロット結果を得ています。広告費は安定を見込み、その節約したコストはマーケティングに振り向けられる見通しです。 **Adobe** 競争激化に対抗して、AdobeはFireflyやGenStudioなどのクリエイティブAI製品を強化しています。これらのツールにより、ブランドはコンテンツの規模拡大やワークフローの自動化、キャンペーンの最適化を促進しています。アドビは、電通やオムニコム、パブリシス・グループ、アクセンチュアなどエージェンシーとの提携も拡大中です。CEOのシャンタヌ・ナラヤンは、AIを「数十年で最大のチャンス」と述べています。電通は、Adobe Expressを何万人もの従業員に展開し、クリエイティブの質向上とブランドの一貫性を促進しています。 **AIによる効率化、個別化、最適化** AIの影響は、クリエイティブ分野を超え、運営効率やパーソナライズドマーケティングへと広がっています。 - **オムニコム**は、IPGの資産を「OmniPlus」というマーケティング運用システムに統合し、データの一元化やワークフローの自動化、クリエイティブ・メディア実行の高速化を実現しています。CEOのジョン・レンは、これが同社で最も急成長しているプラットフォームだと述べました。CTOのパオロ・ユビエンコは、ピッチやスポーツマーケティング、コマース、ヘルスケアにおけるAIの活用を説明しました。CFOのフィリップ・アンジェラストロは、AIと自動化の導入により給与関連コストを前年より3

メタの人工知能研究所は最近、コンピュータビジョンにおいて大きな突破口を開き、物体認識技術の有望な進歩を示しました。この進展により、機械がデジタル画像や映像中の物体をより正確に識別・分類できる能力が大幅に向上し、多くの現代的な技術応用に不可欠な機能の信頼性と効率性が高まる可能性があります。 人工知能の一分野であるコンピュータビジョンは、コンピュータが視覚世界を解釈し理解することを可能にします。画像を処理・解析することで、これらのシステムは物体を検出し、動きを追跡し、視覚的な入力に基づいて意思決定を行います。物体認識の正確さは非常に重要であり、それは視覚データに依存する自動化システムの信頼性と効果に直結します。 メタのAI研究所は、物体認識を促進するアルゴリズムとモデルの改良に努めています。先進的な機械学習技術と豊富なデータセットを活用し、そのチームは従来の基準を超える精度を達成しました。この突破は、複雑で多様な環境、たとえば劣った照明や部分的な遮蔽といった難しいシナリオでも、物体を見分けるアルゴリズムの能力が向上したことを示しています。 この進歩の持つ広範な影響は非常に大きいです。特に、自動運転車の開発と展開において大きな恩恵が期待されます。自律走行車やドローンは、主にコンピュータビジョンに依存して安全かつ効率的にナビゲートしています。物体認識の向上により、これらの車両は歩行者や他の車両、障害物、交通信号、標識などをより確信を持って検出できるようになり、事故リスクを低減し、全体的な交通安全を向上させます。 さらに、防犯システムもこの進歩から大きく恩恵を受ける見込みです。監視・警備において、物体や人物を正確に識別・分類できる能力は、防犯侵害の防止や脅威の早期発見、迅速な対応を可能にします。高精度の物体認識は、顔認識システム、自動境界管理、スマートホームセキュリティなどの分野でも重要な役割を果たします。 メタの研究チームは、新たに開発したモデルが、標準的なハードウェアでも優れた性能を発揮することを報告しています。これにより、これらの技術改善は、普及しやすく、広範な産業用途にスケールアップできる可能性があります。高い精度と効率的な計算負荷の両立は、実世界で必要とされる処理能力とエネルギー消費の制約の中で特に重要です。 この突破は、機械の知覚能力の限界を押し広げるAI研究コミュニティの継続的な取り組みの証です。AIが日常生活にますます浸透する中、コンピュータビジョンのような基盤技術の進歩は、交通、安全、医療、その他の分野において将来を形成する上で重要な役割を果たすでしょう。 メタは、詳細な研究成果を公表し、より広いAIコミュニティと研究の一端を共有することで、協力とさらなる革新を促進する計画です。これらの努力により、物体認識の向上の恩恵がより早く、さまざまな応用分野で実現されることが期待されています。 この開発は、コンピュータビジョンが知的システムの進展においてますます重要になっていることを再確認させるものであり、メタのAI研究におけるリーダーシップを示しています。今後も進歩を続けることで、より賢く安全で反応性の高い技術が生まれ、人間の能力を拡大し、世界中の生活の質を向上させることに寄与するでしょう。