生成AIはマーケターにとって、ワークフローの効率化、メッセージのパーソナライズ、新たな創造的可能性を引き出すための必須ツールとなりました。しかし、あらゆる強力なテクノロジーと同様に、バイアス、誤情報、倫理的問題などのリスクがあり、放置すれば信頼性とブランドの信用を損なう可能性があります。
AIを責任を持って使用するために、マーケティングリーダーはその利点を活用しながらも、これらの課題に対処するための積極的な対策を講じる必要があります。ここでは、Forbes Communications Councilのメンバー16名が、倫理的な落とし穴を回避し、効果的かつ責任あるAIを活用したマーケティング実践を構築するための戦略を提案します。
1. 「良い」とはどういうことかを知る
まず、「良い」とはどういうことかを知ることから始め、AIの出力が公開される前にバイアスや幻覚を見つけられるようにしましょう。コピー、キャンペーン、パーソナライゼーションなど、どのようなユースケースでGenAIを使用する場合でも、人間の専門家を関与させ続けてください。また、AIを実世界の目標に基づかせ、幅広い消費者データ、好み、行動と組み合わせることで、結果が正確で有用かつブランドに沿ったものになるようにしましょう。 - Nate Roy氏、Constructor
2. 検証済みの高品質データセットを使用する
マーケティングチームは、検証済みの高品質データセットを使用し、プロンプトで専有情報や顧客情報の使用を避け、多様なペルソナ、地域、言語にわたってAIの出力をテストすることで、倫理的な落とし穴を回避できます。また、構造化されたレビューを使用してバイアスを発見することもできます。さらに、AIが生成したパフォーマンスを別途追跡して、リスクとパターンを特定することも重要です。 - Heather Stickler氏、Tidal Basin Group
3. AIを単独のツールとして扱うことを避ける
マーケターは生成AIを単独のツールとして扱うのではなく、協力者として使用すべきです。人間が介在するアプローチ、つまり人がAIが生成したコンテンツをレビュー、改良、承認するプロセスが、倫理的な落とし穴を避けるための鍵となります。これにより、すべての成果がブランドの価値観に沿い、真正かつ正確であり続け、最終的にはブランドの評判と視聴者の信頼を守ることができます。 - Scott Morris氏、Sprout Social
4. ユニークなブランドボイスを目指す
マーケティングにGenAIを使用する際の最大のリスクは、ブランドボイスの希薄化です。ユニークなブランドボイスを目指し、ブランドアイデンティティを維持するために人間主導のレビューを行うべきです。視聴者の前でブランドを差別化するために、GenAIをスマートに使用しましょう。 - Namita Tiwari氏、Namita Tiwari
5. ブランドボイスを知的財産のように扱う
AIの倫理的な落とし穴を避けるには、ブランドボイスを知的財産のように扱いましょう。検証済みの意図的なメッセージでツールをトレーニングし、厳格な人間によるQA層を構築します。これは単なる誤字脱字のチェックではなく、コンテンツがブランドの価値観、コンテキスト、トーンを反映していることを確認するために批判的思考を適用することです。単に正確さを管理するだけでなく、アイデンティティを守りましょう。 - John Schneider氏、Betterworks
6. プラットフォームに情報源を尋ねる
AIが生成したコンテンツがどこから来ているのかを知ることが重要であり、それはプラットフォームに情報源を尋ねることから始まります。回答は信頼できる公平なサイトから来ているのか、それとも人気のある、バイアスのある、または疑わしい情報源から来ているのでしょうか？完全に問題を取り除くことはできませんが、情報源を検証することで、その影響を大幅に最小化できます。 - Jennifer Best氏、AmICredible
7. 社内にAIの批判者を育てる
すべてのAI出力を攻撃し、前提に挑戦し、盲点を見つけ、悪魔の代弁者を務める社内のレッドチームを作りましょう。AIが「ミレニアル世代はこれが好き」と言ったら、Z世代がそれを嫌う理由を誰かに議論してもらいましょう。倫理的なAIは完璧なツールについてではなく、不完全な人間がすべてに疑問を投げかけることについてです。 - Leeron Walter氏、Teramind
8. 入力に適切なコンテキストが提供されていることを確認する
常に入力に適切なコンテキストが提供されていることを確認しましょう。より具体的なプロンプトを使用して、信頼できるAI出力を得ましょう。幻覚を最小限に抑えるために、RAG（検索拡張生成）を備えたAIツールを活用してください。リスクが高い場合や、結果に自信がない場合は、AIの主張を使用する前に、常に元のデータソースと照らし合わせて検証してください。 - Kelly Starman氏、MasterControl
9. 安全な使用を奨励するインセンティブを整える
AIの落とし穴を避けるには、人間の入力や出力を再考するだけでなく、システム全体を管理する必要があります。安全な使用を奨励するインセンティブを整え、誤作動を学びの機会として扱わなければなりません。継続的なトレーニングと共有された基準を通じてこれらの教訓を強化し、全員が良いものがどのようなものかを知るようにしましょう。 - Cameron Partridge氏、HydraBlackline
10. AIを専門家の分析と併用する
AIはマーケターのツールボックスにある別のツールです。フォーカスグループのような他のマーケティングツールと同様に、専門家の分析と併用すべきです。AIは効率性を向上させるのに役立ちますが、マーケターは依然として専門家であり、顧客、ブランド、キャンペーン目標の詳細を知っています。 - Kimberly Osborne氏、Old Dominion University
11. 「設定して忘れる」AIの使用を避ける
どのAIツールも「設定して忘れる」ものではないと認識しましょう。生成AIが作成するコンテンツを監視し、それがブランドとマーケティング目標に沿っていることを確認する必要があります。多くの場合、これはAIコンテンツをリリースする前に修正することを意味します。AIの結果が常に目標に沿っていると想定すると、最終的に失望することになるでしょう。すべてのコンテンツに対して人間による監視を維持してください。 - Tom Wozniak氏、OPTIZMO Technologies, LLC
12. 各AIアプリには特定の役割があると考える
各アプリにはあなたのために行うべき仕事があると考えましょう。例えば、私はChatGPTをリサーチアシスタントとして、Perplexityを長期的な市場調査者として見なし、Piは簡単な質問に役立ちます。従来の調査と同様に、受け取ったすべてを信じるでしょうか？いいえ、方向性として受け入れ、重要であれば再確認して確認します。 - Bob Pearson氏、The Next Practices Group
13. 指示的なプロンプトを使用する
AIのバイアスや幻覚を減らすために、私は指示的なプロンプトを使用しています。コツとしては、AIに信頼性の高いことが知られている特定の情報源に主に依存するよう指示し、回答に関連するインライン引用を提供するよう求めることが含まれます。また、AIに十分な証拠がない場合には自信を持って回答を生成できないことを示すよう依頼します。そして、もちろん、人間に出力を検証してもらいます。 - Rekha Thomas氏、Path Forward Marketing
14. 自分の入力を監査する
コツはモデルの出力を監査するだけでなく、自分の入力を監査することです。ほとんどの倫理的な落とし穴は上流で発生し、プロンプトを入力するチームが自分たちのフレーミングにすでに組み込まれているバイアスに気づいていない場合に起こります。質問の仕方を疑問視しなければ、AIが返すものをコントロールすることはできません。 - Cade Collister氏、Metova
15. 多様なトレーニングデータを使用する
マーケティングチームは、AIモデルに多様なトレーニングデータを使用し、出力の正確さと公平性を定期的にレビューすることで、倫理的な落とし穴を避けることができます。倫理的なコンテンツ作成のための明確なガイドラインを確立し、人間による監視を関与させることで、AIが生成したコンテンツがブランドの価値観に沿い、バイアスや誤情報を広めないようにします。 - Saakshar Duggal氏、Artificial Intelligence Law Hub
16. 信頼を構築するためにAIの使用について透明性を持つ
AIを使用する際は明確で透明性を持ちましょう。それは信頼を構築し、高まる規制基準を満たします。AIはツールであり、脅威ではありません。大量の雇用喪失の予測は往々にして誇張されています。最も重要なマーケティングの役割は、ビジョン、創造性、戦略的洞察をもって先導する人々にとって安全です。 - Marie O'Riordan氏
