この記事はAIについてではない。モデルではなく記憶こそが、価値の複利効果と絶え間ないリセットの違いを生む理由についてである。
知的に聞こえるシステムが連続性を維持できない時に何が起こるのか、そしてその失敗がなぜ広告の経済論理を静かに破壊するのかについてである。連続性が消えると、複利効果は停止する。意味の複利効果が停止すると、効率は崩壊する。支出は増加し、信頼は侵食され、システムは手が届かなくなる瞬間まで機能しているように見える。
このように見ると、現在のAI導入の波は画期的な瞬間ではない。次の1兆ドル規模の無駄サイクルの始まりである。そして決定要因は、どのモデルが最も賢く、最も速く、最も安価かではない。記憶がプラットフォームに属するのか、それを使用する人に属するのかである。
AI広告は予測に基づいて構築され、連続性には基づいていない
過去10年間のほとんどの期間、広告は予測を中心に組織されてきた。類似オーディエンス、傾向スコア、コンバージョン可能性。業界は、意図が表明される前に推測できれば、説得が自動化されるという約束を中心に再構築された。人工知能は、予測をより正確かつ効率的にすることで、その弧を完成させるはずだった。
その論理は、機械が静かなままである限り成立した。
生成AIが予測を権威に変えた方法
予測システムは、自己説明する必要がなかったため機能した。パターンを特定し、スコアを生成し、解釈は人間に任せた。機械は予測した。人間は語った。戦略は信号とストーリーの間の空間に存在した。不完全だったが、安定していた。
生成AIはその分離を崩壊させた。
システムが会話的に自己説明を求められた瞬間、分析ツールのように振る舞うのをやめ、語り手のように振る舞い始めた。システムが実際には正当化できない代理信号から組み立てられた場合でも、理解のように感じられる流暢で自信に満ちた説明を生成し始めた。これは精度の問題だけではない。権威の問題である。
組織内では、これは真実ではなく一貫性に基づいて構築された戦略として現れる。正しく聞こえる説明は洞察として扱われる。誰かが根拠があるかどうかを尋ねる前に、物語は固まる。意思決定は速くなるが、学習は深まらない。
外部的には、効果はより腐食性である。消費者は、もはや彼らが何をするかだけでなく、システムが彼らの行動が何を意味すると主張するかによってプロファイリングされる。価値観は推測される。意図は仮定される。アイデンティティはストーリーとして提示される推測になる。これは、ターゲティングのように感じられないという理由で、より侵襲的なターゲティング形態である。知られているように感じられる。そしてそれが間違っている時、害は無駄なインプレッションだけではない。失望と不信である。システムがあなたに属さない方法であなたについて話しているという感覚である。
これはツールの問題ではない。構造的な問題である。広告は、ほとんどのシステムよりも連続性に依存しているため、これを最初に感じる機能の1つである。ここで明確にすることが重要なのは、記憶によって何を意味するかである。なぜなら、それはほとんどの人が想定するものではないからである。
「AIの記憶」が実際に意味するものと意味しないもの
チャット履歴、保存された設定、または5つ前のプロンプトで言ったことをモデルが思い出す能力を意味するのではない。その種の記憶はすでに存在しており、問題を解決しない。壊れているのは想起ではなく、連続性である。
連続性とは、学習がコンテキスト間で持続する能力である。修正が定着し、仮定が進化し、未完成の思考がリセットされるのではなく前進することを可能にするものである。連続性が保持されると、システムは使用するほど良くなる。そうでない場合、応答がどれほど流暢に聞こえても、すべてのインタラクションはゼロから始まる。
今日、その連続性は個々のモデルとツールの内部に閉じ込められている。各システムは、あなた、あなたの制約、あなたの決定についての独自の部分的理解を構築するが、コンテキストを切り替えると、その理解のどれも移動しない。あるAIシステムから別のシステムに移動した瞬間、蓄積された学習は崩壊する。
だからこそポータビリティが重要である。人々がより簡単にツールを切り替えたいからではなく、ポータブルな記憶がなければ、知能は複利効果を生まないからである。学習は蓄積されるのではなくリセットされる。システムは賢く聞こえるが、実際には決して賢くならない。
これが、応答するツールと学習するシステムの違いである。
記憶がシステム間を移動できない時、AIが失敗する理由
ブランドの意味は単一の露出で構築されるのではない。インタラクションのシーケンス全体で蓄積される。時間の経過とともに遭遇し、拒否され、修正され、再訪されるメッセージ。連続性は、認知を信頼に、信頼を選好に変えるものである。連続性は、支出がリセットされるのではなく複利効果を生むことを可能にするものである。
AIシステムが権威的に感じられる説明を生成するが、ユーザーがツールを切り替えるたびにリセットされる場合、その連続性は壊れる。ブランドはもはや時間の経過とともに一貫した存在として経験されない。異なるシステムによって日和見的に表面化された一連の切断された主張になる。
損益計算書レベルでは、これは見逃しやすいゆっくりとした漏れとして現れる。コンバージョン効率は低下する。ブランドリフトは平坦化する。システムが選好が形成されるのに十分な長さで学習を前進させないため、顧客獲得コスト（CAC）は上昇する。ダッシュボードはまだ良好に見える。キャンペーンはまだ実行される。しかし、複利効果は消えている。
これは、多くのCMOがすでに経験している失敗モードであり、まだ名前を付けていないとしても。
AIがマーケティングと企業全体で複利効果を破壊する理由
これが危険なのは、マーケティングに限定されないことである。記憶が移動しない場合、組織自体がシステムとして学習することをやめる。洞察は、企業レベルで蓄積されるのではなく、ツール、チーム、プラットフォーム内に閉じ込められたままになる。各機能はローカルに最適化されるが、企業は累積的理解を失う。時間の経過とともに、それはパフォーマンスの問題ではなく、ガバナンスの失敗になる。決定はまだ行われるが、組織が適応できるよりも速くリセットされる物語に基づいて行われる。
これが、組織が同じポジショニング議論を再び争い、代理店を循環し、根本的な質問を解決することなく新しいツールにブランドを再説明していることに気付く理由である。
この瞬間の中心にあるカテゴリーエラーは、誰かがAIシステムに理由を説明するよう求めた時に明白になる。
数年前の類似オーディエンスモデルは、購入可能性を合理的に予測できた。自己正当化する必要がなかったため機能した。オーディエンスが何を信じているかを教えてくれなかった。彼らが購入する可能性が高いことを教えてくれた。
同じデータを生成システムに入力し、別の質問をする。なぜこれらの人々はグループ化されているのか？彼らには何が共通しているのか？
システムは答えを生成しなければならない。利用可能なパターンから組み立てる。彼らが価値観、願望、または生活環境を共有していると言うかもしれない。自信を持って聞こえる。一貫して聞こえる。しかし、グループ化は説明的であるように設計されたことはなかった。予測的であるように設計された。
モデルは、これらのユーザーの行動がサステナビリティシグナルと相関しているため、サステナビリティを気にかけていると主張するかもしれない。しかし、彼らが実際に気にかけているのか、それとも単に持続可能な製品がより入手可能な郵便番号に住んでいるのかを判断できない。因果関係と相関関係、または意図と偶然を確実に区別できない。
これはバグではない。カテゴリーエラーである。
傾向モデルは、誰が購入する可能性が高いかを予測できる。誰かがなぜ製品を欲しがるべきかを尋ねられた時、彼らは何も言うことがない。意味を構築するために構築されたことはなかった。その作業は常に他の場所、クリエイティブ、メッセージング、ブランド戦略で行われることになっていた。生成AIはその分離を崩壊させる。現在、予測と説得の両方、識別と説明の両方が期待されている。
インフラストラクチャはそのために構築されたことはなかった。これが、AIの記憶に関するほとんどの会話が間違っている場所である。
現在AIの記憶として説明されているものは、ほとんどが想起である。過去のプロンプトが再浮上した。設定が記憶された。コンテキストが一時的に再ロードされた。有用だが浅い。欠けているのは、データの連続性ではなく、推論の連続性である。
今日人々がAIシステムを切り替える時、設定を失うだけではない。未完成の議論、修正された仮定、まだ動いていた思考の線を失う。消えるのは情報ではない。軌跡である。
未完成の議論は失敗状態ではない。理解がまだ形成過程にある場所である。システムがその空間を忘れる時、きれいにリセットされない。フィールド全体を崩壊させ、すでに学習されたものを無視する新鮮な近似で置き換える。
修正された仮定は同じ理由で重要である。修正は学習の証拠である。それが持続しない場合、システムは単に間違いを繰り返すだけではない。ユーザーがすでに拒否した現実のバージョンを再主張する。
これが、記憶が移動しない時に壊れるものである。データの連続性ではなく、意味形成の連続性。そして、その連続性が壊れると、システムレベルの学習は複利効果を生まなくなる。信頼は低下する。学習は断片化する。広告効率は侵食される。すべてがエピソード的になる。
人間はこの失敗に特に容赦がない。人々は知的システムが完璧であることを期待していない。記憶することを期待している。修正された後に同じ間違いを犯さないことを期待している。システムが会話的に聞こえるほど、ユーザーは記憶喪失に対してより寛容でなくなる。これは認知契約違反であり、採用曲線が予測するよりも速く失望が到着する理由である。
実際の作業に複数のAIツールを使用しようとした人は誰でもこれを感じている。1つのシステムから始める。時間の経過とともに、制約を説明し、仮定を修正し、システムは改善する。次にツールを切り替えると、すべてが消える。やり直す。進捗はリセットされる。
それは、ストリーミングプラットフォーム間を跳ね回ったり、ハンドオフ間でコンテキストを運べないカスタマーサービスラインに電話したりする時に人々が感じるのと同じ苛立ちである。その煩わしさは、賭け金が低い時には許容できる。実際の決定が関与している時には腐食性になる。
合理的な反応は憤慨ではない。離脱である。これが採用が停滞する方法である。静かに。疲れ果てたユーザー1人ずつ。ここに、私たちが声に出して言っていない最も単純なアイデアがある。AIはモデルが悪いから失敗するのではない。記憶がその中に閉じ込められているから失敗する。
私たちは、知能が人々ではなくシステムに存在するかのようにAIを構築してきた。すべてのプラットフォームは、あなたが自分の記憶を運ぶことを許可するのではなく、あなたのために記憶すべきだと仮定している。ツールを切り替えると、コンテキストを失い、それとともにレバレッジを失う。
その設計選択は、1つの支配的なモデルがあった時には意味があった。マルチモデルの世界では壊れる。
電子メールプロトコルが単一のプロバイダー内でのみ機能する場合、キャリアを変更するたびに電話番号がリセットされる場合、またはデバイスを切り替えるたびにブラウザ履歴が消える場合を想像してみてください。私たちはコミュニケーションやアイデンティティのためにそれを決して受け入れないだろう。
しかし、私たちは知能のためにそれを受け入れている。システム間で考え、決定し、創造するためにますます依存しているまさにそのもの。記憶はモデルに属すべきではない。ユーザーに属すべきである。モデルは、どれだけ閉じ込めることができるかではなく、ユーザー管理の記憶でどれだけうまく推論できるかで競争すべきである。
AI、文化、そして誰が記憶を制御するかの結果
この変化について、私の友人であり長年の協力者であるダスティン・レイニー氏（SuperTruthの最高戦略責任者、Omnicom CompanyのAccxiom元製品・イノベーション担当シニアディレクター）との最近の通信で、彼はこのように枠組みを示した。
この新しいAI形成世界では、ID、インプレッション、クリックはもはや重要な唯一のノードではない。思考はノードである。プロンプトはノードである。一貫したアイデアは信号として表面化し、反復を通じて進化し、ビジョンステートメントまたは運営原則に固まるか、静かに溶解し、二度と参照されないかのいずれかである。
その流動性は欠陥ではない。文化が常に学習してきた方法である。これが、管理記憶をそのような深遠な変化にするものである。それは記憶を無期限に収穫されるものとしてではなく、意図を持って管理されるものとして再構成する。
文化は呼吸する空間を必要とする。実験する。アイデアが形成され、衝突し、成熟し、時には永久に捕捉され、ランク付けされ、または収益化されることなく死ぬことを許す。管理記憶はその創造的代謝を保護する。それを所定の位置に凍結することなく自発性の条件を保存し、永続に値するものと一時的なままでなければならないものの違いを尊重する。
そうすることで、ますます稀少なものを提供する。知的主権。何が記憶され、何が忘れられ、何が株主価値または制御された物語のために最適化された制度的取引に変換されることなく存在することを許されるかを選択する自由。
その選択は技術的なだけではない。実存的である。
これが、記憶のポータビリティが利便性やユーザーエクスペリエンスをはるかに超えて重要である理由である。記憶が捕捉されるのではなく管理される時、学習は武器化されることなく複利効果を生むことができる。ブランドは凍結することなく意味を構築できる。組織は絶えずリセットすることなく進化できる。そして文化は、すべてのアイデアが部品のために剥ぎ取られることなく前進できる。
AIの記憶の失敗が企業とブランド価値を侵食する方法
Horizon Sports & Experiencesの戦略担当シニアバイスプレジデントであるケリー・ブラッドリー氏は、企業の賭け金を明確に述べた。
スポーツ、メディア、エンターテインメントでは、連続性は資産である。ファンダム、ブランド親和性、権利価値、スポンサーシップの有効性はすべて、単発のアクティベーションや最適化ではなく、時間の経過とともに蓄積されたコンテキストに基づいて構築される。AIで見ているものは、エコシステム全体のより広範な問題を反映している。制度的記憶のない信じられないほどの実行力。これにより、ブランドとパートナーは絶えず自己紹介し、目標を再構成し、戦略を再正当化することを余儀なくされる。
その連続性が壊れると、価値と経済は静かに侵食される。リーグやチームの顧客獲得コストの上昇、スポンサーシップとブランドマーケティングの収益逓減、またはシーズンごとにオーディエンスインテリジェンスを集約できないプラットフォームのいずれであっても。記憶とコンテキストがシステム間でポータブルで一貫性のあるものになるまで、AIは活動を拡大するが、意味は拡大しない。そして意味は最終的にこの分野で価値を推進するものである。
これが、AIの誇大宣伝の背後に隠れている静かな失敗である。活動は拡大する。出力は加速する。しかし意味は蓄積されない。そして蓄積された意味がなければ、経済は最終的に失敗する。
記憶がシステム間でポータブルになると、学習は複利効果を生み、修正は持続する。信頼はエピソード的ではなく累積的になる。ブランドは意味を再教育するために支払うのをやめる。企業はリセットループを通じて価値を流出させるのをやめる。プラットフォームは、捕囚ではなく能力で競争することを余儀なくされる。
ポータビリティが存在する前にCMOがAIの記憶について何をすべきか
これは未来的な画期的進歩ではない。アーキテクチャの修正である。それはまだここにない。マーケティングの役割は、メッセージを生成することから記憶を管理することへとここで移行する。
モデル間の記憶のポータビリティは、今日消費者規模では存在しない。つまり、CMOにとっての短期的な動きは、標準を待つことやプラットフォームのロードマップに賭けることではない。ポータビリティが到着する前に連続性に備えることである。
CMOにとって、短期的な動きは、AI応答内の可視性を追求することではない。記憶された時の一貫性を最適化することである。つまり、ブランドが現在AIシステムによってどのように説明されているかを監査し、それらの説明が断片化または矛盾している場所を特定し、推測されることを許可しない価値観とアイデンティティの主張を明示的に決定することを意味する。
また、この変化の中心にあるインセンティブの対立を認識することも意味する。記憶は偶然にモデル内に閉じ込められているのではない。囲い込みは収益性が高い。ポータビリティはロックイン、価格決定力、プラットフォームレバレッジを脅かす。これは有機的に出現しない。静かに抵抗され、セキュリティの懸念、製品の制限、またはユーザーエクスペリエンスのトレードオフとして組み立てられる。リーダーは、調整ではなく摩擦と遅延を想定し、それに応じて計画すべきである。
私たちは以前、エンタープライズソフトウェアとクラウド採用でこのパターンを見てきた。技術は機能した。無駄は、複雑さがガバナンスと学習を上回ることから生じた。クラウドはインフラストラクチャを抽象化した。AIは現在推論を仲介している。連続性がなければ、AI採用は同様の軌跡をたどるリスクがあるが、より速く、より静かに、より高価である。
AI広告の未来は誰が記憶を所有するかにかかっている
広告は、蓄積に最も依存しているため、この失敗を最初に感じる機能の1つである。記憶が断片化すると、ブランドの意味は断片化する。意味が断片化すると、効率は崩壊する。信頼が減衰する間、支出は増加する。
システムは機能しているように見えるが、複利効果は壊れている。リーダーがもはや避けることができない質問は、AIが賢くなるかどうかではない。ブランドの意味を形成するシステムがやり直しを停止できるかどうかである。
AIで最も価値のあるレイヤーはモデルではない。モデル間であなたと一緒に移動する記憶である。それが存在すると、経済は最初に再編成される。そして、それを見ると、見ないことは非常に困難である。
