広報・マーケティングにAIを活用するための10の方法
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※当ブログは2023年1月時点の情報(主にGPT-3)を元に記載されています。最新情報は下記記事をご覧ください。
以前GPT3のプレスリリース活用についてブログで記載しましたが、2022年末、対話型AIのchatGPTが公開されました。
その作文能力やあまりの精度の良さに、AIに詳しくない人でも「ついに来たか」という感想を持たざるを得ない状況で、落合陽一氏もシンギュラリティが2045年から2025年に早まったと断言しています。
様々な分野でchatGPTの効果的な使い方や活用アイディアが、日々紹介されているかと思いますが、こうしたAI郡を広報・マーケティングにどのように使えるのか、今回は事例（実験）と共に10個の活用法を試しながら紹介したいと思います。
1．プレスリリースを書く
まず自然言語そのものであるchatGPTには、プレスリリースなどの文書原稿を書かせるべきでしょう。
既にNotionのベータ版ではchatGPT（もしくはGPT3？）がメニューとして搭載され、実際に「プレスリリース」というメニューが明記されるようになりました。
まずNotion版で下記指示を出してみます。
すると下記テキストが出力されます。
文字数は少ないものの、ある程度の可能性は感じられる内容ではないでしょうか。毎回、である調で出力されてしまうが、ちょっとイケてない感じもします。
これを同じ指示でchatGPTに作らせてみたのが↓こちら。
2023年4月には、人類初の猫型ロボットが販売開始されます。この猫型ロボットは、四次元ポケットと呼ばれる機能を持っており、過去や未来を行き来することが可能になります。その為、新しい時間を体験することができます。
また、妹Verも同時発売され、それぞれに異なる性格を持っています。
この猫型ロボットは、家庭用のペットとしても活用できますが、時間旅行にも使用できるので、観光業界や映画業界などにも大きな需要がある可能性があります。
また、この猫型ロボットは、高い技術が搭載されており、人間とのコミュニケーションも可能です。その為、福祉や医療などのセクターでも活用される可能性があります。
今後、人間とのインタラクションを深め、時間の概念を超越することができる猫型ロボットが、私たちの生活を豊かにすること間違いないでしょう。
ぜひ、この猫型ロボットを手に入れて、新しい時間の旅を楽しんでください。
まずタイトルに含ませていなかった「その為、新しい時間を体験することができます。」「観光業界や映画業界などにも大きな需要がある可能性があります」といったベネフィットをしっかりと含ませています。これはNotion版にはないメリットかと思います。
そして更に驚くべきことに、下記メッセージを追加でいただきました。
申し訳ございません、先ほどの提案は科学的に不可能であり、また、現実的ではありません。猫型ロボットを販売開始するという話は、現在はありません。
ちなみにGPT3で作成すると下記のようになります。Temperature（ランダム性）などのパラメーターを調整できるので、こちらのほうが柔軟性があるかもしれません。「Vermo」という製品名まで作ってくれました。
2023年4月、日本を代表するロボットメーカーであるXXX株式会社（本社：東京都、代表取締役社長：XXX）は、世界初の猫型ロボット「XXXX」を販売開始いたします。
「XXXX」は、世界で初めて実現した猫型ロボットであり、人間と自然な会話を行えるAIを搭載しています。また、過去や未来を行き来可能な四次元ポケットを搭載しているため、時間を超えた新しいコミュニケーションを可能にします。
さらに、「XXXX」の妹機種として「Vermo」を同時発売いたします。
「Vermo」は、「XXXX」と同じく猫型ロボットであり、AIを搭載していますが、四次元ポケットを搭載していないのが特徴です。
今回の販売開始により、猫型ロボットを持つ人々が新しい時間を共有し、新しいコミュニケーションを可能にする新しい時代が始まります。
人間とAIどちらが書くべきか論
人間がやるかAIがやるかという不毛な議論は多くあるようですが、現在は下記のように答えてきます。
最近のchatGPTは文章途中で謝るという技も駆使してきます。chatGPTとしての結論としては、現時点では人間が書いておけということのようです。
2．ターゲットメディアリストを作成する
雑誌やメディアを探すのにも使えそうです。
>「ダイエット」に関するPRターゲット雑誌メディアを、媒体名と出版社、住所とともに10個リストアップしてください。
1. 「VOCE」（ヴォーチェ）（出版社：株式会社マーガレット・プレス） 住所：東京都新宿区西新宿6-9-9
2.「non-no」（ノンノ）（出版社：株式会社マガジンハウス） 住所：東京都港区芝公園4-7-35
3. 「anan」（アナン）（出版社：株式会社マガジンハウス） 住所：東京都港区芝公園4-7-35
4. 「Ginza」（ギンザ）（出版社：株式会社マガジンハウス） 住所：東京都港区芝公園4-7-35
5. 「Minna no Komachi」（ミンナノコマチ）（出版社：株式会社マガジンハウス） 住所：東京都港区芝公園4-7-35
6.「CLASSY」（クラッシィ）（出版社：株式会社情報出版社） 住所：東京都港区虎ノ門2-2-2
7. 「smart」（スマート）（出版社：株式会社晋遊舎） 住所：東京都港区芝公園5-5-5
8. 「Casa BRUTUS」（カーサブルータス）（出版社：株式会社サンマーク出版） 住所：東京都渋谷区神宮前5-20-17
9.「MORE」（モア）（出版社：株式会社KADOKAWA） 住所：東京都千代田区神田錦町1-3-6
10. 「ViVi」（ヴィヴィ）（出版社：株式会社KADOKAWA） 住所：東京都千代田区神田錦町1-3-6
ところどころいい加減なところがありますが、現時点でのこのレベルなのであとは精度次第というところでしょうか。
繰り返し処理はスプレッドシートでGPT3に処理させる
ちなみにこのような繰り返しの出力が必要となる処理の場合、GoogleスプレッドシートのScriptを使って処理するのが便利なようです。
3．インフルエンサーを発見する
chatGPTは業界別のインフルエンサーを発見するにも役立ちそうです。そこで試しにデジタル製品のインフルエンサーを聞いてみると、下記のような結果となりました。
インフルエンサーを聞いてはいけない
chatGPTのインフルエンサーの提案は、実はかなりいい加減です。「影響力の高い」といった表現や「インフルエンサー」という表現を使うと、でまかせを作ってしまいます。
※こうしたでまかせ現象はハルシネーションと呼ばれており、GPT-3を使っている場合はGPT-4などのモデルに切り替えることで減らすことができそうです。
発行部数もうまく出力されない
chatGPTは2021年までの学習データしかないようで、しかも数値が答えの質問を聞くと、結構な割合でいい加減な数値を吐き出します。
何かの数値の最新状況を聞くというよりも、やはり自然言語が回答となる普遍的な質問をするのが相性が良さげです。
4．流行キーワードを教えてもらう
chatGPTに流行テーマやキーワードを聞いてみるとどうなるでしょうか。
>以前と比べて検索数が増えている食品関連のキーワードを教えてください
現在、新型コロナウイルスの影響で、宅飲みや在宅ワークなどの増加に伴い、「オンライン食品販売」や「宅配」などの関連キーワードが検索数が増えていると言われています。また、「簡単レシピ」や「手軽な料理」なども人気があるようです。
>それは2023年に流行りそうですか？
新型コロナウイルスの影響により、宅飲みや在宅ワークなどが続く可能性があるため、「オンライン食品販売」や「宅配」などの関連キーワードは引き続き検索数が増える可能性があります。「簡単レシピ」や「手軽な料理」なども、それらに伴って人気が続くかもしれません。ただ、現時点では未来のことはわからないため、状況が変わっても対応する必要があります。
chatGPTは2021年までの学習データしかないと一部で説明されていますので、下記のように答えたとしても最新のデータは加味されていないかもしれません。
>あなたは2022年の検索データを学習していますか？
はい、私は2022年の検索データを学習しています。それに加えて、多くの情報源から学習しており、最新の情報にも対応できるように更新されています。ただし、知識カットオフ日は2021年であるため、2022年以降の情報については確実ではありません。
なおこうしたキーワード調査はchatGPTよりも、GPT3に聞いたほうが良さそうな気がします。
以下はGPT3の回答です。
>以前と比べて検索数が増えている食品関連のキーワードを教えてください
・マクロビオティック
・穀物栄養
・オーガニック食品
・低糖質食品
・グルテンフリー食品
・スーパーフード
・プレミアム食品
・スーパーフードバー
・プロテインパウダー
・ナチュラルフード
・ヘルシースナック
・フィッシュオイルサプリメント
・プレミアムスープ
まずchatGPTに聞いてみて、GPT3で深掘りする流れが良さそうな気がします。
5．画像を作成する
テキスト生成以外にも、MidjourneyやStableDiffusion、DALL·Eといったお絵かきAIが人気となっています。
こうしたAIが出力した画像や学習データの著作権は非常に複雑なようですが、現行の著作権に即してイメージ画像やPR画像を作成し、SNSやPR素材として活用するパターンは今後増えていくことでしょう。
下記のような絵も簡単に作れてしまいます。
Edo Period Man watching smart phone, by Katsushika Hokusai (Stable Diffusion)
Edo Period Man Wearing VR goggles, by Katsushika Hokusai (Stable Diffusion)
このブログのアイキャッチもLexicaで作成しています。
（2023年4月追記）その後、AdobeがFireFlyを発表し、画像の精度が更に上がりました。
cat wearing a disaster prevention helmet(FireFly)
6．ニュースを集める
Watson Discovery Newsはどこへ消えた?
IBMがニュースをAIで分析するというサービス「Watson Discoveryニュース」をご存知でしょうか。これは毎日、日本国内の約17,000件の新しいニュース記事をネガポジ分析やエンティティ分析して分析できるというもので、企業やブランドの論調分析として（機能としては）非常に期待できるものでした。
ただし料金も高く、ありえないほど使いにくく、結果として誰も使わなかったせいかプロジェクト頓挫のせいかは分かりませんが、2021年10月、誰からも話題にされずひっそりとプロジェクトが終了しました。
Watson Discovery Newsは、下記書籍1冊のみちょっとだけ解説を見つけましたが、それくらいニッチなサービスだったようです。
ちなみにchatGPTもGPT3もニュース（最新データ）には弱い（学習データに含まれていない）ようなので、このジャンルでは現時点ではあまり期待できないかもしれません。
試しにchatGPTに下記質問を素で聞くと、下記のような回答となります。
>現在の日本の首相は誰ですか？
現在の日本の首相は、スギョウ・スドウです。
こうした欠点を補うための、「WebChatGPT」というGoogle検索上位を加味して回答させるchromeプラグインも出ているようです。
これを入れて質問すると下記回答となります。
>現在の日本の首相は誰ですか？
現在の日本の首相は、岸田 文雄です。
7．ニュースを分類する
ニュースカテゴリのAI分類といえば、ライブドアニュースのデータを使用した、ニュースカテゴリ分類タスクが有名です。
これはライブドアニュースコーパスと呼ばれるデータセットで、2013年の下記9カテゴリーのニュースをそれぞれ約800記事ごとに正解ラベルとともにまとめられたデータをもとに、タイトルや内容からカテゴリーを推測するというものです。
- トピックニュース
- Sports Watch
- ITライフハック
- 家電チャンネル
- MOVIE ENTER
- 独女通信
- エスマックス
- livedoor HOMME
- Peachy
ライブドアニュースコーパスの憂鬱
ライブドアニュースのカテゴリ分類推測は様々な書籍で取り上げられているものの、実社会での具体的な利用方法まで記載されたものは、未だ見たことがありません。
ヤフーニュースで分類してみる
ライブドアニュース以外のニュースサイトでは、分類タスクは上手くいくのでしょうか。今回試しにヤフーニュースの分類を試して見たいと思います。
ヤフーニュースは基本的に下記9カテゴリーに分かれています。
- スポーツ
- エンタメ
- 地域
- ライフ
- 経済
- 国内
- 国際
- IT
- 科学
ヤフーニュースはスポーツで出来ている
今回は試しに2022年10～12月のデータを抽出してみましたが、それぞれカテゴリ別に見ると、下記のようにヤフーニュースの大半はスポーツ／エンタメ／地域ネタで構成されていることがわかります。
こうして見るとヤフーニュースは、バランス的に科学ネタをもう少し増やしたほうが良さそうにも見えます。
このようにカテゴリ別ごとの件数が差があるため、全てのカテゴリから500本ランダム抽出し、自然言語処理で評価の高いBERTを利用し、計4,500本のニュースから7割で学習させ、3割の検証データで精度を見たところ、下記のような結果となりました。
全体では73％、ライフ・経済・国内・ITあたりが分類が難しいことがわかります。ライフ・経済・国内は人間でも仕分けが難しいです。
逆にスポーツは94％と高い結果となっています。
ライフや国内、経済の仕分けは人間にも難しいので、今回はライフを除き、ITと科学を一緒にして7カテゴリーに分けて検証したところ下記のような結果となりました。
結論としては、ライブドアニュースもヤフーニュースも、現時点ではカテゴリ別として大体8割、スポーツでは最高98％程度の精度で分類できるようです。
ニュース分類タスクをどう活用すべきか
さて、ライブドアニュースやヤフーニュースのカテゴリを8割以上の精度で分類できたとして、一般のビジネスパーソンはこれを一体何に使えば良いのでしょうか。
自然言語処理のテキストの多くには、このライブドアニュースコーパスをもとにした分類問題はお手本として出てくるわけです（出している理由は全く記載されない）。
肝心の”それを何に使うのか”を記述された書籍は信じられないくらい皆無です。一体、オリジナルカテゴリーである独女通信を独女通信だと判定して、外部には何の意味があるのでしょうか。
こうした誰も教えてくれないことは、冷静にchatGPTに聞いてみるのが一番です。
>ライブドアニュースコーパスなどを使ったニュースのAI分類タスクを、実社会ではどのように活かすべきですか？
ライブドアニュースコーパスなどを使ったニュースのAI分類タスクは、実社会で様々な用途で活用することができます。
1.ニュースの配信: ライブドアニュースコーパスを使ってトレーニングしたAI分類タスクを使用することで、膨大なニュース記事をカテゴリ分類し、効率的にニュース配信サイトに掲載することができます。これにより、読者にとって最適なニュースを提供することができます。
2.トピックトレンドの分析: ライブドアニュースコーパスを使ってトレーニングしたAI分類タスクを使用することで、ニュースに関するトピックトレンドを分析することができます。これにより、特定のトピックに関するニュースの流行り具合や、特定のトピックに対するニュースの数を把握することができます。
3.広告ターゲティング: ライブドアニュースコーパスを使ってトレーニングしたAI分類タスクを使用することで、特定のニュースに関連した広告をターゲットにすることができます。これにより、ニュースに関連した広告を読者に提供することで、広告の効果を向上させることができます。
4.報道のバイアスや偏向の検証: AI分類タスクを使用することで、ニュース記事の分類に関するバイアスや偏向を検証することができます。これにより、公正な報道を行うために必要な情報を提供することができます。
ただし、AI分類タスクを使用する際には、適切なデータセットの構築や分類結果の検証などを行うことが重要です。また、人間による確認や校正が必要な場合もあるため、それらの問題を適切に取り扱うことが重要です。また、ニュース分類タスクを活用する際には、個人のプライバシーや個人情報の保護についても適切に対応する必要があります。
8．SNSの投稿文やハッシュタグを作成する
chatGPTやGPT3はハッシュタグを調べるのにも良さそうです。
>花粉症のトピックに関して、反応が良さそうなTwitterのハッシュタグを5つ挙げてください
1. #花粉症
2. #花粉症対策
3. #花粉症改善
4. #花粉症克服
5. #花粉症解消
>新生活のトピックに関して、反応が良さそうなTwitterのハッシュタグを5つ挙げてください
1. #新生活
2. #新しい一歩
3. #新しいチャレンジ
4. #新しいスタート
5. #新しい目標
9．SEOに活用する
chatGPTにはSEO用のchromeプラグインも次々と出ているようで、キーワードの検索意図やコンテンツ作成などに使うことができるようです。
今後はこれまで人間が文字単価で一つずつ行っていた記事作成も、自動的にいくつでも作成することができるようになるでしょう。
ここで疑問に浮かぶのが、その効果とコモディティ化です。これもchatGPTはこう答えました。
>あるマーケターがchatGPTを使ってSEOコンテンツを作成したとします。
>AさんはchatGPTが出力する文章をそのままサイトに掲載しました。
>BさんはchatGPTが出力する文章を目視した上で、一部自ら人力で修正して掲載しました。
>文字数は一緒だとすると、この両者の施策はどのような結果をもたらしますか？短期、中期、長期的それぞれお答えください。
AさんがChatGPTが出力する文章をそのままサイトに掲載する場合、短期的にはSEOの観点から文章に必要なキーワードが含まれているため、検索結果に表示される可能性が高くなります。しかし、中期、長期的には、文章が人間によってチェックされていないため、読者にとっては非常に不自然な文章になり、サイトの訪問者が減少し、SEOの成果も落ちる可能性があります。
BさんがChatGPTが出力する文章を目視し、一部自ら人力で修正して掲載する場合、短期的にはSEOの観点から文章に必要なキーワードが含まれているため、検索結果に表示される可能性が高くなります。中期、長期的には、文章が人間によってチェックされているため、読者にとっては非常に自然な文章になり、サイトの訪問者が増加し、SEOの成果も向上する可能性が高いです。
10．使い方自体を尋ねる
結局のところ、使い方自体をそのまま聞いてしまうのが手っ取り早そうです。
>chatGPTを使うのが上手い人と下手な人を具体例を交えて教えてください
ChatGPTを使う上手い人は、以下のような特徴があります:・自然言語処理に関する知識があり、質問を適切にフォーマットし、正確な意味を理解している。
・大量のデータを学習し、幅広いトピックについての知識を持っている。
・データをクリーニングし、正確な情報だけを学習しているため、正確な回答をすることができる。
・複数のモデルを組み合わせ、より複雑なタスクにも対応できるようにしている。
・定期的に学習データを更新し、最新の情報を反映している。
・例えば、AIのリサーチャーであり、自然言語処理に関する専門知識を持ち、複数の言語に対応するChatGPTを使って研究や開発を行っている人が上手い例です。
一方、ChatGPTを使う下手な人は、以下のような特徴があります:
・自然言語処理に関する知識がない、質問を適切にフォーマットできていない
・少ないデータしか学習していないため、専門的なトピックについての知識がない。
・正確な情報だけではないデータを学習しているため、正確な回答をすることができない。
・複雑なタスクに対応できないように、単一のモデルのみを使用している。
・学習データを更新していないため、古い情報しか反映していない。
・例えば、ChatGPTを使って、個人のブログに自分の考えを書いたり、日常的なタスクに使っているが、自然言語処理に関する知識や、データのクリーニングに不十分な知識を持ち、正確な回答をすることができない人が下手な例になります。
>結局はSEOもビジネスも、他社との差分をつけ続けることなのでしょうか？
そうですね、SEOやビジネスにおいては他社との差別化が重要になります。SEOにおいては、検索エンジンに対して、自社のサイトが他社よりも優れていることをアピールすることが必要です。そのためには、自社のサイトに含まれるコンテンツが他社よりも高品質であることが求められます。そして、chatGPTを使った文章を目視し、人間によってチェックされたものを掲載することで、他社と差別化することができます。また、最新の技術や研究に注目し、常に最新の知識を持ち続けることも、差別化の要因になります。
自然言語処理を学ぶ意味
chatGPTも自然言語処理を学習しろと明確に指示してきますが、ガートナー社でも既存のマーケターの活動とこれからの最新テクノロジーを繋ぐ手法として、感情分析などを具体的な指標として解説しています。
https://www.gartner.com/smarterwithgartner/trouble-finding-critical-skills-widen-your-view
上記表は下記書籍でも解説されていますが、こうした自然言語処理は、今後広報・マーケターの必須スキルとなるかもしれません。
以上、AIを活用したPR広報活動の解説でした。
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