AIはコピーライターを置き換えるのでしょうか？AIコンテンツライティングの進化と未来

テキスト生成や機械学習が進歩するにつれて、コンテンツライターが、オートコンプリート機能を提供する無数のAIコピーライティングツールに取って代わられるのではないかという議論が盛んに行われています。

GPT-3、 Rytr、Jarvis、Shortly、CopyAI、Fraseなど、オートコンプリート機能を備えた新製品が市場に次々と登場し、そのリストは終わりがありません。これらの製品にはすべて「代わりに執筆（Write for me）」ボタンが搭載されています。そのボタンをクリックすると、1つの段落のテキストが生成されます。

まるで魔法のように感じられます。

人工知能研究者として、私は過去5年間、この分野の画期的な進歩を追ってきました。テキストメッセージの予測変換（オートコンプリート）として始まったものが、今や小説をほぼ一冊丸ごと書き上げることができる技術へと進化したのは、非常に魅惑的なことです。

しかし、それはAIがコピーライターに取って代わることができる、つまり人間の執筆は時代遅れになるということでしょうか？‍その答えは複雑です。

この問いに答えるためには、まずコンテンツ執筆におけるオートコンプリートが実際にどのように機能しているのか、その舞台裏をのぞいてみる必要があります。その情報を踏まえた上で、この人工知能技術がもたらすトレードオフを深く掘り下げ、市場にあるこれらすべてのAI執筆ツールに対し、コピーライターが心配する必要があるのかどうかを考えていきましょう。

コンテンツ執筆におけるオートコンプリートの進化

GPT-3のような新しい人工知能の画期的進歩をめぐる熱狂の中で、予測テキスト技術（オートコンプリートや自動修正）が何十年にもわたってどのように進化してきたかを忘れがちです。

これは、古いiPhone 5で「iz」を「is」に自動修正してくれる機能と同じであり、Googleが検索時に（時には非常に滑稽な）予測候補を提案してくれる仕組みでもあります。

あなたの代わりに書く「N-Gram」の存在

驚かれるかもしれませんが、オートコンプリート技術は1948年まで遡ることができます。それ以来、コンテンツライターが綴りをチェックし、文章を訂正するのをサポートしてきました。

オートコンプリートのささやかな始まりを見てみましょう。

初期のオートコンプリートシステムの多くは、言語モデルという概念に基づいていました。これは基本的には、それまでの言葉の履歴に基づいて次の言葉を予測するモデルです。

最初の言語モデルは、クロード・シャノンによって初めて言及された、N-gram（エヌグラム）モデルと呼ばれるものでした。N-gramの用途の一つは、入力しているテキストに特定の単語の組み合わせがどの程度の確率で現れるかを予測することでした。

例えば、「Can you please come（来てくれますか）」と入力した場合（これが履歴ワードです）、N-gramモデルは次の単語として「here（ここに）」が来る確率が非常に高い（例えば80%の確率）と予測します。システムは、この「here」という単語でフレーズをオートコンプリートすることを提案します。

N-gramはどうやってどの単語が来やすいかを知るのですか？

高品質なテキストのコーパス（訓練データとも呼ばれます）において、「Can you please come here」というフレーズが登場した回数を単純に数えることで、N-gramモデルを作成できます。このフレーズが多く登場する場合、「here」が正しい補完である可能性が高いことを意味し、そうでない場合は、あまり使われない表現であることを意味します。

この出現回数のカウントがコーパス内のすべての可能性のあるフレーズに適用され、その結果「カウント表」が作成されます。

上記の例では、最初の行が最も人間が書く言語で頻繁に出現するため、カウントが最も高くなっています。最後の行は難解な英語で書かれており、現代の言語ではあまり登場しないため、カウントが低くなっています。

この表を使用すると、誰かが入力するたびに、プログラムはこの表を参照して、最も高いカウントで一致するフレーズを探します。このベストマッチが、実質的に次の単語が何であるべきかの予測となります。このマッチングにより、プログラムは確からしさの推定値（例えば、コーパスに基づいて80%の確率で正しく補完できるなど）を提供することも可能になります。

これで、多くのオートコンプリートツールの背後にある魔法が、単語を数えることに集約されていることがわかりました！

極めてシンプルに言えば、それが特定の履歴ワードから最も可能性の高い次の単語を予測するモデルの構築方法です。これが、自動修正やオートコンプリートシステムが機能する仕組みの基礎となっています。

では、コピーライターはN-gramモデルに取って代わられるのでしょうか？

絶対にそんなことはありません。

N-gramには根本的な問題があります。それは、言語をスパース（希薄）な方法で表現するということです。簡単に言えば、データが大量にあると、表が巨大になりすぎてしまうのです。そこで、GPTのようなニューラルネットワークの出番となります。

GPTで表の限界を超える

私たちが今日使っているものは、N-gramモデルから大きな進化を遂げています。

オートコンプリートのための現代の人工知能はニューラルネットワークに依存しており、これはN-gramモデルよりも遥かに強力です。より高度ではありますが、ニューラルネットワークも統計的カウントという同じ基礎原理に依存しています。

全能とも言えるGPT-3 (Generative Pre-trained Transformer v3)は、OpenAIによって開発された大規模なニューラルネットワーク言語モデルであり、現在市場に投入されている最新のオートコンプリート執筆ツールのすべての骨格となっています。GPT-3は、自然言語処理（NLP）における、大規模に事前学習されたニューラルネットワークへと移行するトレンドの一部を担っています。

GPT-3では、すべての想定されるフレーズを愚直に表に保存するのではなく、ニューラルネットワークの「重み」の中にその圧縮された要約（サマリー）を保存します。これにより、単一の表に収めることが不可能だったような、数十億ものフレーズや文章でモデルを訓練することが可能になります。

‍では、GPT-3はどのようにあなたの代わりに執筆するのでしょうか？

N-gramと同様に、単語やフレーズを入力すると、GPT-3は訓練されたテキストコーパスに基づいて、その文章を補完するのに最も可能性の高い単語を見つけようとします。

しかし、それだけではありません。次に入力される単語を予測すると、それをループで行い、段落を書き終えるまで次の単語を予測し続けます。これが、あなたのために段落を「生成」する仕組みです。

しかし、待ってください。GPT-3が行うことのすべてが、過去に書かれたコンテンツから派生した確率を調べることだけであるなら、これはGPT-3が単に読んだものを繰り返しているだけなのか、それとも本当にクリエイティブなのか、という疑問が生じます。

これは、今日のAI生成コンテンツに関する議論で非常によく目にする、一筋縄ではいかない哲学的な問いです。

AIコンテンツ執筆に関する誤解

AIコンテンツ執筆はクリエイティブになり得るのか？

多くの批評家は、すべてのAIモデルと同様に、GPT-3は以前に見たことのあるテキストしか生成できないと指摘しています。彼らは、AIの執筆には創造性が欠けており、これらのツールは他人のコンテンツの焼き直しをスパム送信するのにしか役立たないと主張しています。

かつては一理あったこの見解も、今では完全には当てはまりません。

1948年のN-gramモデルは、訓練データを文字通り表に保存し、見たことのあるフレーズを検索してテキストを「生成」するため、既存のコンテンツを単に繰り返すだけだ、と主張するのは簡単です。

しかし、GPT-3は訓練用テキストの非常に効率的な圧縮機であるため、書かれたコンテンツのルールやパターンを自ら作成せざるを得ません。メモリに保存された訓練データの正確な文章を常に覚えているわけではないのです。

一言一句同じ文章がいくつか生成されることはあっても、生成される多くのフレーズは斬新なものです。生成されたテキストをGoogleで簡単に検索してみれば、その生成物のほとんどがオリジナルであることがわかります。

GPT-3（またはその他のAIモデルやAIツール）がオリジナルの文章を生み出すことができると信じるかどうかは議論の余地があり、オリジナリティをどう定義するかによって異なります。結局のところ、人間も過去の偉大な作品から学び、シェイクスピアのスピンオフなどを作ってきたわけですから、人間は果たしてそれほどオリジナルなのでしょうか？

現代のAIが既存のものと似たようなテキストを生成することがある一方で、あなたを驚かせるようなテキストを生成することもあります。

その驚きを最大限に活用できるかどうかは、人間のコピーライターやコンテンツエディターにかかっています。

オートコンプリートのより良い使い方は、ライターがAIによって生成された最適なテキストをフィルタリングして選択するか、あるいはライターズブロック（執筆スランプ）を打開するためのインスピレーションの源として活用することです。

AIコンテンツ執筆に感情は宿るのか？

AIコンテンツ執筆を巡る懸念の一つは、魂のない、感情の通わないテキストが生成されるのではないかという点です。

これもまた、ニュアンスに欠ける大雑把な意見です。これはおそらく、AIとは感情を持たないブリキ缶のロボットであるという、SFの概念から来ているのでしょう。

繰り返しますが、N-gramのような単純なAIモデルでは、表現力が著しく欠けているため、感情的なテキストを生成することはほぼ不可能です。学習できる量に実質的な限界があるからです。

しかし、GPT-3はより多くのコンテキストを含む大規模なテキストコーパスから学習するため、書かれた文章の感情やトーンをオウム返しにすることがよくあります。つまり、「今日は悲しい気分だ」というようなフレーズを入力すると、AIモデルは生成されるテキストの中でその感情を反映させるために最も適切な単語を見つけようとします。

（あなたが今読んだ上の段落は、編集なしでJenni AIによって完全に自動補完されたものです。これまでの段落から、私のトーンや執筆スタイルを学習して合わせています。）

ICLR 2020で発表された研究では、ニューラルテキストジェネレータが過度にオウム返しをしてしまい、文章が単調に繰り返され始めることさえあると示されています。しかしながら、オウム返しをすることは、感情を持つこととは異なります。

ライターとして、あなたの文章の全体的なトーンや感情をコントロールする主導権は、依然としてあなた自身にあります。AIは人間の感情を反映したテキストを生成することはできますが、人間であるということがどういうことかという経験的な体験を持っていません。それは、身体性を持った知性ではないのです。

N-gramモデルと同様に、GPT-3は（主にインターネットから収集され、人間のコピーライターによって作成された）テキストのコーパスで訓練されていることを忘れないでください。

一般的な人間が体験するような他の事柄を見たことも、経験したこともありません。チーズバーガーがどんな味なのかを知ることはありませんし、完全に共感することもできません。OpenAIによると、物理世界に深く関わる質問（例：「チーズを冷蔵庫に入れたら溶けますか？」など）に正確に答えることはできません。

これは、少なくともAIが物理的な肉体を手に入れるまでの、今後数年間にわたる現代の言語モデルに内在する限界です。

コンテンツ執筆において、この限界を理解することは非常に重要です。

つまり、コンテンツ作成においてAIの力を真に活用するためには、AIモデルを正しい方向に導くための指示とフィードバックを人間が与える必要があるということです。

AI ＋ 人間がコンテンツ執筆の未来である理由

このような欠点があるため、多くの人々がAIコンテンツ執筆の進歩に懐疑的になったり、私たちの未来がスパムコンテンツで溢れかえるのではないかと恐れたりするかもしれません。

それどころか、私は遥かに明るい未来を予測しています。

1996年、IBMのAIシステムがチェスの対局で勝利したとき、チェスというゲームはクリアされ、チェス・プレイヤーは誰もいなくなるだろうと考えられました。

しかし、実際に起きたのは、AIの差し手を研究することで人々が新しいチェスの戦略を学ぶという、チェス人気のリバイバルでした。2016年にDeepMindのAlphaGoが世界最強の囲碁棋士であるイ・セドルを破った後にも、同様の現象が起きています。

AIにおける成功は、人間が適応し変化しなければならないことを意味します。この変化は不快なものかもしれませんが、通常はより良い方向へと向かいます。AIは特定のタスクで人間に勝つことができますが、人間はより優れた「ジェネラリスト（万能型）」であり、AIを取り入れて私たちの全体的な生産性を高める方法を学ぶことができます。

これはコンテンツ執筆にも当てはまります。コピーライターは、高度なコンテンツ戦略、企業のビジョンやブランド、そして読者への理解をコンテンツに統合していく必要があります。

だからこそ、私は双方が良いとこ取りをできる未来を予測しています。より高品質なコンテンツを制作するために、人間とAIが協力して働く未来です。

明日にもコピーライティングは時代遅れになるのか？

テクノロジーが指数関数的に発展する中、将来コンテンツライターの仕事が奪われるのではないかと心配せずにはいられません。

長年にわたる言語モデルの向上の傾向を見れば、AIがテキストの自動補完においてますます進化しているのは明らかです。一般的なベンチマークであるWikiText-103におけるAIのパープレキシティ（エラーの測定基準）は、過去3年間で40から10に減少しました。これは4倍の改善です！

この指数関数的な成長を外挿すると、今後5年間で、オートコンプリート技術の品質はさらに10倍向上することが期待されます。

つまり、もしあなたの行うSEOコンテンツ執筆のすべてが、既存のコンテンツの書き直し、テンプレートの穴埋め、まとめ記事のコピペ、他人のコンテンツの焼き直しといった価値の低い仕事であるなら、答えはイエス、おしまいです。

では、本気で情熱を持って取り組んでいる世の中のコピーライターにとって、これは何を意味するのでしょうか？

「代わりに書く」のではなく、「一緒に書く」

私たちがもはやタイプライターを使わないのには理由があります。コンテンツ執筆とは、紙にインクをのせることではないからです。

文法を手動でチェックしなくなったのにも理由があります。文法は技術的な問題であり、コンテンツの真の核心ではないからです。

ユーザーの検索意図を満たし、特定のニッチ分野における専門家（サブジェクト・マター・エキスパート）として認められることで、読者は何度も戻ってきてくれるようになります。彼らは自然な形で、より大きな規模であなたの記事を共有し、検索エンジンの掲載順位を押し上げてくれるでしょう。

テクノロジーを使用した執筆スタイルの進化にもかかわらず、コンテンツのビジョンを握っているのは依然としてライターです。鍵となるのは「代替」ではなく「拡張」です。

AIが低レベルの作業を取り除くために存在するなら、コピーライターとして、より高い価値を生み出す作業へと手法を移行しなければなりません。どのようなコンテンツを制作しているのか、より深く考える時が来ています。

毎日750万本ものブログ記事が公開される中で、あなたのコンテンツは際立つ必要があります。

あなたの仕事は、マーケティング戦略、オーディエンス、そしてコンテンツの点と点をつなぎ、独自のインフォメーション、リサーチ、アイデアをもたらし、他人が語ったことのないストーリーとして提示することです。注目を集め、読者を最後の一語まで惹きつけ続けるストーリーです。

つまり、これからの執筆は「言葉を紙に載せる技術」自体の重要性が薄れ、「伝えたいアイデア」や「ストーリーテリングの技術」が重要になっていくということです。

私たちはAIに代わりに書いてもらうのをやめ、AIと一緒に書く必要があります。

もしあなたの仕事が、読者に共感し、ターゲット層の心に響く、本当の価値を提供する高品質で魅力的なコンテンツを作り出すことであるなら、あなたの役割は安全です。

Jenniがお手伝いできること

Jenniでは、この人間とAIの融合を可能な限りシームレスにするために懸命に取り組んでいます。だからこそ、コンテンツクリエイターであるあなたを邪魔するのではなく、常にあなたが運転席に座り続けられるように、GPT-3ベースのオートコンプリートシステムを慎重に設計しました。いつでも、です！

2022年3月より、私たちは「代わりに執筆（Write for Me）」機能を段階的に廃止することを決定しました。ボタンを押すだけで、魔法のように段落が作成されるあの機能です。衝撃的ですよね！

なぜなら、数多くのユーザーケーススタディを通じて、「代わりに執筆」ボタンを利用できるようになった新規ユーザーの半数以上が、そのボタンをクリックしてコンテンツの約80%を作成しており、そのほとんどが低品質なものであることが判明したからです。

このボタンの誘惑は、ユーザーがスパムを作成することをあまりに容易にしてしまい、あなたがストーリーの作者であり続けることを妨げてしまいます。

代わりに、これからはJenniが、あなたが執筆している最中にアクティブに提案を提示し、皆さんのコンテンツ制作プロセスにシームレスに寄り添うことで執筆を支援します。

これにより、ライターズブロックを打ち破るための大きな助けとなるだけでなく、あなたの創作活動に楽しさと情熱を取り戻すことができるでしょう。