AIはエンターテインメントにおいてどのように活用されているのでしょうか？ ユースケース、例、ツール

エンターテインメント業界はますます多様化および複雑化しており、映画、テレビ、音楽、ゲーム、スポーツなどのさまざまな分野が含まれています。 これらのセグメント間の境界はますます明確ではなくなりつつありますが、収益化できる魅力的なコンテンツを提供するという 1 つの共通の目標をすべて共有しています。

特定のエンターテイメント製品が収益性があるか、それともラインを下回っているかを決定するものは何でしょうか? それは常に、販売チャネルの選択、広告とスポンサーシップの効果、消費者の需要レベルなどのいくつかの要因によって決まります。 そのため、エンターテインメント業界における AI への関心が高まっています。このテクノロジーは、これらの分野のほとんどに一度に対処できます。

エンターテインメント開発においてAIはどのように活用されているのでしょうか？ この記事では、次の 3 つの主要なビジネス分野のプリズムを通じて、この質問に対する答えを検討します。

1. コンテンツの制作と制作を強化し、
2. 視聴者の体験をパーソナライズし、
3. 収益化の改善。

さらに、Netflix、Disney、Ubisoft、Spotify などの主要企業の経験に基づいて、エンターテインメント業界分野における AI の最も一般的なアプリケーションを分析します。 次に、音楽からゲームまで、さまざまなエンターテイメント分野で利用されているテクノロジー、トレンド、特定のツールについて説明します。 さぁ、始めよう！

AI はエンターテインメントでどのように活用されているのか: ユースケース

世界中のさまざまな業界の企業を対象とした IBM Global AI Adoption Index (2022) によると、AI は現在、IT およびビジネス プロセスの自動化、セキュリティと脅威の検出、マーケティングと販売、ビジネス分析やインテリジェンスに最も一般的に使用されています。

メディアとエンターテインメントの分野もこの傾向の例外ではありません。 この業界の企業は、特にソーシャル メディアにおいて、レコメンデーション システムの作成、コンテンツ作成の高速化、CRM 目的のカスタム チャットボットの開発、視聴者分析、コンテンツ モデレーションなどのデジタル アクセラレーションを支援する AI ベースのツールを活用することがよくあります。 これらの各アプリケーションを詳しく見て、どの有名企業がそれらを使用しているかを見てみましょう。

AIベースのレコメンドシステム

AI は、YouTube、Netflix、Amazon Prime Video などのエンターテイメント プラットフォームで広く使用されており、ユーザーにパーソナライズされた推奨事項を提供します。 AI アルゴリズムは、ユーザーの好み、閲覧履歴、行動を分析することで、ユーザーが楽しみそうな映画、テレビ番組、音楽、書籍、その他のコンテンツを提案します。

レコメンデーション システムは、ユーザー データを収集し、ユーザーのプロフィールを分析し、履歴を参照して表示し、行動の類似点やパターンを特定します。 機械学習アルゴリズムの助けを借りて、これらのシステムは履歴データから学習し、ユーザーの好みを予測できるモデルを作成します。 その後、パーソナライズされた推奨事項を生成し、ユーザーのフィードバックや対話に基づいて継続的に更新および改善します。 このフィードバック ループにより、時間の経過とともに推奨事項の精度と関連性が高まります。

Netflix でのパーソナライズされたおすすめ

世界有数のストリーミング プラットフォームである Netflix は、AI アルゴリズムを利用して、加入者にパーソナライズされたおすすめを提供しています。 Netflix のレコメンデーション エンジンは、ユーザー データ、視聴習慣、過去の好みを分析することで、個人の好みに合わせたコンテンツを提案し、ユーザー エンゲージメントと満足度を高めます。

メンバーがサービスにアクセスするときに何かを念頭に置いている場合があることを私たちは認識しているため、メンバーに適切な動画を表示するための高度な検索機能を提供しています。 これには、多数の言語と、テレビのリモコンや音声コントロールなどのさまざまなデバイスからの入力メカニズムを処理するという課題への取り組みが含まれます。 当社では、パーソナライゼーションと検索エクスペリエンスを推進するために、大規模に実行される多数の機械学習および推奨アルゴリズムを使用しています。

Netflix リサーチによるパーソナライゼーションと検索

エンターテインメント業界におけるコンテンツ制作のためのAI

ビジネスにおける AI は、脚本執筆、音楽生成、視覚効果作成などのコンテンツ作成作業にも活用されています。 AI ベースのテクノロジーは、膨大なデータセットを分析し、古いコンテンツを再利用して、新しいストーリー、対話、さらには完全な脚本を生成することができます。 また、既存の楽曲で観察されるパターンやスタイルを特定することで、楽曲の作曲を支援することもできます。 さらに、有名企業は、画像やビデオの強化や変更を自動化する AI 主導の視覚効果ツールを採用しています。 どの有名企業がコンテンツの生成と作成に AI ソリューションを使用しているかを調べてみましょう。

Ubisoft による AI 主導のプロシージャル コンテンツ生成

ゲーム業界ではAIがエンターテインメントにどのように活用されているのでしょうか？ 大手ビデオ ゲーム開発会社である Ubisoft は、手続き型コンテンツ生成 (PCG) に AI を活用しています。 PCG アルゴリズムは、マップ、テクスチャ、ゲームプレイの仕組みを含む膨大な量のデータを分析し、多様でダイナミックなゲーム コンテンツを自動的に生成します。 このアプローチにより、Ubisoft はコンテンツ作成に必要な手作業を軽減しながら、広大なゲーム世界を作成し、現実的な風景を生成し、そこにインタラクティブな要素を追加することができます。 その結果、ユービーアイソフトは、進化し続けるコンテンツでプレイヤーを魅了する没入型のゲーム体験を提供できるようになりました。

No Man's Sky にリアルな仮想世界を生成する AI ベースのアルゴリズム

ゲーム業界では、AI アルゴリズムは現実的な仮想世界を生成し、そこにインテリジェントなノンプレイヤー キャラクター (NPC) を配置し、さらには手続き型ストーリーテリング システム (つまり、ゲームがプレイヤーのアクションに反応するシステム) を作成することもできます。 エンターテインメント業界における AIの最も印象的な使用例の 1 つは、Hello Games のビデオ ゲーム「No Man's Sky」です。このゲームでは、AI ベースのアルゴリズムが実際のスケールでまったく異なる銀河や惑星を自動的に作成します。

「No Man's Sky」では、プレイヤーは宇宙探検の旅に乗り出し、それぞれが無数の惑星を含む数十億の銀河で構成される事実上無限の宇宙を横断します。 このゲームを本当に例外的なものにしているのは、独自の環境、地形、動植物を備えたすべての惑星が、実際のスケールで手続き的に生成されていることです。 これは、ゲームの AI アルゴリズムが、プレイヤーが探索するにつれてその場で世界全体を作成し、無限の多様性を保証することを意味します。

ディズニーの AI を活用したアニメーションと視覚効果

アニメーションと視覚効果のパイオニアであるディズニーも、エンタープライズ AI を採用してクリエイティブ プロセスを強化しています。 ジョージ・ルーカス（ILM）によるピクサーやインダストリアル・ライト＆マジックなどの企業の買収により、ディズニーはアニメーションと視覚効果（VFX）のワークフローにAIを統合した。 AI を活用したツールは、アニメーターのキャラクター アニメーション、モーション トラッキング、レンダリングを支援し、制作時間とコストを最適化します。 アニメーションと VFX の特定の側面を自動化することで、ディズニーはクリエイティブの限界を押し広げ、視覚的に素晴らしいコンテンツを世界中の視聴者に届けることに集中できます。

視聴者のエンゲージメントと広告

AI テクノロジーにより、エンターテインメント企業は視聴者をより深く理解し、コンテンツをカスタマイズできるようになります。 自然言語処理 (NLP) アルゴリズムは、ソーシャル メディアのトレンド、コメント、感情分析を分析して、特定の映画、テレビ番組、またはイベントに対する世論や反応を測定できます。 この情報は、マーケティング戦略を改善し、ターゲットを絞った広告キャンペーンを開発し、ソーシャル メディア プラットフォームを通じてリアルタイムで視聴者と交流するために使用できます。

AIを活用した広告

広告は、エンターテインメント業界における AIの最も一般的な用途の 1 つです。 過去のデータを活用することで、企業はパーソナライズされたクリエイティブと適切な視聴者へのリーチに関してより賢明な意思決定を行うことができます。 IBM によると、従来の広告手法に対する AI の主な利点は、その機械学習機能とビッグデータと分析の利用にあります。 まず、コンピュータ アルゴリズムが関連する過去のデータに基づいて新しい消費者情報を分析し、エクスペリエンスを自動的に改善します。 第 2 に、ビッグデータを使用するマーケティング担当者は、さまざまなチャネルにわたって自分たちの取り組みがどのように価値を証明するかを監視し、適切な調査サンプルに基づいて戦略を継続的に最適化できます。

広告やマーケティングにおける AI は、エンターテインメント業界の有名企業で採用されている一般的な手法です。 たとえば、Disney+ は AI を活用したターゲット広告を利用して、より関連性の高い広告を加入者に配信しています。 人口統計、好み、視聴習慣などのユーザーデータを活用することで、AI アルゴリズムが特定の視聴者セグメントを特定し、その興味に合わせた広告を配信できます。 このターゲットを絞ったアプローチにより、視聴者の共感を呼びやすい広告を表示することで、広告キャンペーンの効果が向上し、ユーザー エクスペリエンスが向上します。

感情分析

視聴者の洞察を得るために、エンターテインメントにおいて AI はどのように使用されていますか? 感情分析は、ソーシャル メディアの投稿、レビュー、ニュース記事などのテキストで表現されている感情や感情を判断するために使用される手法です。 メディアおよびエンターテインメント業界では、感情分析は世論の理解、視聴者の反応の測定、データに基づいた意思決定を行うために役立ちます。 たとえば、メディア企業やエンターテイメント企業は感情を分析して、自社のコンテンツに対する視聴者の反応を把握します。

ソーシャルメディアでの会話、コメント、レビューを監視することで、傾向、感情の変化、全体的な視聴者の満足度を特定できます。 感情分析は、ブランドがオンラインでの評判を監視および管理するのにも役立ちます。 さまざまなプラットフォームにわたる感情を分析することで、企業は否定的な感情を早期に検出し、顧客の懸念に迅速に対処できます。 この方法は、特にさまざまなオフラインおよびオンライン プラットフォームで運営されている有名な大規模ブランドで広く使用されています。

NLP を使用したディズニーランドのレビューの分析

ディズニーランドでは感情分析を採用し、ソーシャル メディア プラットフォーム、レビュー Web サイト、顧客調査を通じて訪問者からのリアルタイムのフィードバックを監視しています。 この方法により、肯定的な感情と否定的な感情を即座に識別できるため、迅速な対応と解決が可能になります。

センチメント分析により、ディズニーランドはセンチメントと好みに基づいて訪問者をセグメント化することもできます。 ディズニーランドは、訪問者を家族連れ、スリルを求める人、ディズニー愛好家などのさまざまなグループに分類することで、マーケティング キャンペーン、特典、体験を特定の観客層に合わせて調整できます。

これらは、エンターテインメントおよびメディア業界で AI がどのように使用されているかを示すほんの一例です。 この分野は急速に進化しており、AI テクノロジーはコンテンツの作成、配信、ユーザー エクスペリエンスのさまざまな側面を再構築し続けています。 次に、メディアおよびエンターテインメント分野で使用される具体的なツールについて説明します。

エンターテインメント業界における AI : ツール

人工知能は、タスクを自動化し、ワークフローを合理化し、新たなクリエイティブの可能性を解き放つツールを提供することで、エンターテインメント業界を変革しています。 この点で AI が最も頻繁に使用されるエンターテイメントの分野には、脚本の執筆とストーリーテリング、ビデオ編集、ポストプロダクション、アニメーション、視覚効果、視聴者の分析と推奨が​​含まれます。

脚本執筆とストーリーテリングのための AI ツール

Scriptbook や HyperWrite などの AI を活用したツールは、脚本作成やストーリーテリングにおいて素晴らしい可能性を秘めています。 Scriptbook は AI アルゴリズムを利用して、膨大な量の既存コンテンツを分析し、パターンと構造を特定することで一貫した物語を生成します。 作家に作業を合理化し、ストーリーテリングの新たな可能性を引き出すための洞察と提案を提供します。 一方、HyperWrite は、コピーを生成し、文章を洗練し、アイデアから最終草案までのワークフローをスピードアップするための何百ものミニ AI ツールを提供します。

ビデオ編集およびポストプロダクションツール

ビデオ編集とポストプロダクションに関しては、Adobe Teacher や Magisto などの AI ツールが大きな影響を与えています。 Adobe Premiere Pro に統合された Adob​​e Teacher は、AI アルゴリズムを使用してビジュアル コンテンツを分析し、インテリジェントなシーン カット検出、カラー グレーディング、コンテンツに応じた塗りつぶしなどの自動ビデオ編集機能を有効にします。 編集者がワークフローを合理化し、高品質の結果を効率的に達成するのに役立ちます。 AI を活用したビデオ編集プラットフォームである Magisto は、映像を分析し、ベストショットを選択し、フィルターを適用し、音楽を追加することにより、ポストプロダクション プロセス全体を自動化します。 プロの編集者と一般ユーザーの両方に対応し、より幅広い視聴者がビデオ編集にアクセスできるようにします。

アニメーションと視覚効果用のツール

Bifrost を搭載した Autodesk の Maya と NVIDIA の AI ベースの深層学習テクノロジは、アニメーションと視覚効果を変革しています。 AI アルゴリズムを活用することで、Maya と Bifrost を使用すると、アーティストは水、火、布などの複雑なエフェクトをシミュレートできます。 これらのアルゴリズムは現実世界の物理学を分析し、リアルなアニメーションを生成して、時間とリソースを節約します。 GAN やニューラル ネットワークなどの NVIDIA の深層学習テクノロジーにより、アーティストはテクスチャ、ライティング、合成を強化し、効率を向上させて視覚的に素晴らしい効果を作成できます。

視聴者分析と推奨のためのツール

エンターテインメント業界は、エンゲージメントを強化し、記憶に残るインタラクションを生み出すために、視聴者エクスペリエンスをパーソナライズすることに大きく依存しています。 Canvs や Zefr などの AI 駆動ツールは、強力な視聴者分析と推奨機能を提供します。 Canvs は AI を活用してソーシャル メディアの会話を分析し、コンテンツ作成者やプロデューサーに視聴者の感情や好みに関する貴重な洞察を提供します。 これは、視聴者がコンテンツにどのように関与しているかを理解し、データに基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

Amazon Personalize は、企業が顧客にパーソナライズされた推奨事項を提供できるようにする機械学習サービスです。 ユーザーとのやり取りから収集したデータを使用して、ユーザーの好みに基づいて映画、テレビ番組、音楽などの個別の推奨事項を生成します。

エンターテインメントにおける AI: 重要な将来予測

人工知能は、さまざまなエンターテイメント分野でコンテンツの作成方法と制作方法に革命をもたらしました。 ゲームから音楽アプリ開発、映画、クリエイティブライティングまで、AI ツールはクリエイティブなプロセスを強化し、可能性の限界を押し広げ、コンテンツクリエイターが驚異的なスピードで新たな芸術的領域を探索できるようにします。

AI アルゴリズムは、アイデアの生成やインスピレーションの提供を支援します。 また、反復的なタスクを自動化し、生産性の向上を提案することにも優れており、アーティストが自分の仕事のより創造的な側面に集中できるようになります。 さらに、AI を活用したレコメンデーション システムにより、パーソナライズされたコンテンツのキュレーションが向上し、ユーザーが自分の好みに合わせた新しい映画、音楽、書籍を発見できるようになります。 膨大な量のデータを分析し、視聴者の好みを予測する AI の機能により、コンテンツ クリエイターは、より魅力的で魅力的なエンターテイメント エクスペリエンスを提供できるようになります。 全体として、エンターテインメントにおける AI は、業界に革命を起こし、視聴者に前例のないエンゲージメントと楽しさを提供する計り知れない可能性を秘めています。

間違いなく、エンターテインメントにおける AI の使用は、さまざまな論争や倫理的な議論を引き起こします。 重大な懸念の 1 つは、特にクリエイティブな専門家にとって、雇用市場に対する AI の潜在的な影響を中心に展開されています。 AI アルゴリズムが音楽、アート、さらには脚本の生成にますます熟練するにつれて、人間の創造性の将来と、アーティストやパフォーマーが置き換えられる可能性について疑問が生じます。 音声やビデオを操作して現実的だが捏造されたコンテンツを作成できるディープフェイク技術の倫理的影響は、誤った情報、プライバシー侵害、メディアの信頼の低下についての懸念も引き起こします。

全体として、 AI をエンターテイメントに組み込むことは、刺激的な可能性と、慎重な検討と規制を必要とする議論の余地のある問題の両方をもたらします。 今後数年間で、プライバシー、偏見、AI 生成コンテンツの責任ある使用などの懸念に対処するために、透明性と説明責任のある枠組みを確立することが重要になります。 そうすれば、エンターテインメント業界は、倫理基準を守りながらイノベーションと創造性のために AI を活用することで、その可能性を最大限に活用し、世界中の視聴者に魅力的で没入型の体験を提供できるようになります。