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"少し立ち止まって、AI とやり取りする際の自分の視点を振り返ってみましょう。そして AI に、『これが私たちの共有する視点です』と伝えるのです。前後を比較してみれば、きっと結果に満足できるはずです。"
マーカス カサール、ライオンブリッジ最高技術責任者 (CTO)
人工知能 (AI) は、グローバル企業によるコンテンツ制作、顧客エンゲージメントの強化、マーケティング戦略の拡大方法を大きく変えています。しかし、企業が大規模言語モデル (LLM) や生成 AI の利用を加速させるにつれて、重要な疑問が生じてきます。それは、AI をどれほど理解しているかという点です。つまり、AI バイアスや、文化的に適切なコンテンツを生成するうえでの課題などを把握しておく必要があるということです。
ライオンブリッジのウェビナー「AI に潜むリスクを回避する方法」では、当社 CTO であるマーカス カサールと最高 AI 責任者であるウィル ローランズ-リース、そして AI 2030 の最高体験責任者であるデトリア ウィリアムソン氏が、この質問を正面から取り上げました。目標は、グローバル リーダーたちやマーケティング担当者、技術者たちが AI システムのバイアスを認識して軽減し、効果的なカルチャリゼーションを行ってブランドの評判を守れるように支援することでした。
ウェビナー全編をご視聴になるには、下のボタンをクリックしてウェビナー録画版をご覧ください。
AI バイアスとは
AI バイアスは、AI システムがトレーニングのデータや設計に含まれる偏見を反映し、それを強化するような結果を生成することで生じます。こうしたバイアスは些細なこともあれば明白なこともあり、AI が生成する画像からグローバル マーケティング コンテンツで使用される文章まで、あらゆるものに影響を及ぼします。AI バイアスの存在を認識することは、その影響を軽減し、幅広いオーディエンスの共感を得られるコンテンツを制作するための第一歩です。
カルチャリゼーションとは
カルチャリゼーション (文化化) とは、特定のオーディエンスや市場に固有の価値観、好み、文化的規範を踏まえて、コンテンツやメッセージを調整するプロセスです。AI は世界中のオーディエンスに向けたコンテンツを生成できますが、文化的なニュアンスを捉えて真に共感を得られるメッセージを生成することは簡単ではない場合があります。AI 戦略にカルチャリゼーションを取り入れることで、単なる翻訳や正確な事実の記述にとどまらない、優れた出力を得られるようになります。その結果、多様な文化を持つオーディエンスと、正しい理解と敬意を持ってつながり、ブランドの世界的な影響力を強化できます。
AI バイアスやカルチャリゼーションの欠如がブランドに及ぼす悪影響
企業が AI のみに依存してグローバル コンテンツを制作すると、バイアスを含む出力や文化的配慮に欠けた出力によって、ブランドの評判や信頼性が損なわれるおそれがあります。
こうした出力は、トーンが適切でなかったり、ぎこちなかったり、対象オーディエンス像を正しく反映しないものになったりする可能性があります。このような問題は潜在的顧客や既存の顧客を遠ざけ、ブランドに対する否定的な印象を生み出し、マーケティングの効果を低下させ、ブランドの信頼性を損なわせる原因にもなりかねません。
AI 生成コンテンツの質に影響する 4 つの重要な要素
ライオンブリッジの専門家は、AI 生成コンテンツに影響を与え、バイアスを含む出力や文化的適合性に欠ける出力の生成につながる可能性のある主な要因として、以下の 4 つを挙げています。
自社の視点: AI とやり取りする際に、ブランドのビジョンや対象オーディエンスを明確に定義しておかないと、AI はその不足部分を独自の推測で補ってしまいます。そうした情報が不明確なままだと、あくまで一般的な情報にすぎないコンテンツや、不適切または文化的に配慮を欠いたコンテンツの生成につながる可能性があります。
トレーニング データのバイアス: AI は与えられたデータから学習します。トレーニング データが特定の文化、言語、属性に偏っている場合、出力にそのバイアスが反映され、対象市場の一部が除外されたり誤った形で考慮されたりする可能性があります。
プロンプト戦略: プロンプトの書き方は非常に重要です。具体性に欠ける曖昧なプロンプトでは、AI が統計上の蓋然性ばかりを重視するようになり、ステレオタイプが強まったり、重要な文化的背景が見落とされたりする可能性があります。非常に具体的なプロンプト チェーンを使うことで、より適切かつインクルーシブな出力が得られるようになります。
言語の特性: ジェンダー表現、フォーマルさ、俗語、慣用句の扱い方は言語ごとに異なります。AI はそのようなニュアンスをうまく処理できず、翻訳やメッセージのトーンが意図せず変わったり、意味が通じなくなったり、不快感を与える表現になったりする場合があります。
これらの要因はそれぞれ、AI がタスクをどのように解釈してコンテンツを生成するかに影響し、最終的にはブランドの文化的妥当性や評判にも関わってきます。
AI バイアスは実際どのように現れるのか
起業家の例を分析する
AI バイアスの例は数多くあります。ウェビナーのプレゼンターが Gemini に「成功している起業家」の画像を生成させたところ、その結果はバイアスがどのように出力として表れるかを示すものになりました。
上の画像に見られるように、出力されたのは都会の高層ビルのオフィスで働く、ビジネス スーツを着た白人女性の姿でした。
プレゼンターは各ディテールの背後にある理由を分析し、トレーニング データや「成功」、「プロフェッショナリズム」、「職場環境」に関するデフォルトの前提が、AI の選択にどのように影響したかを説明しました。たとえば、AI は伝統的な性別のステレオタイプに捉われないために女性を選択しましたが、データセットに白人や企業オフィス環境が過度に含まれていたため、結果として「企業環境で働く白人」という (バイアスのある) 通念を前提としてしまったのです。
明確な指示がないと、AI は見慣れたパターンを踏襲しがちで、その結果として対象オーディエンスやブランド価値が出力に反映されないことがあります。
ジェンダー表現やフォーマルさの例とカルチャリゼーションへの影響
言語は社会的に形作られたものであり、そのニュアンスは効果的なカルチャリゼーションを行ううえで大きな役割を果たします。英語は主要言語の中では珍しく、名詞の性や敬称の区別がありませんが、グローバル市場ではそうではありません。ウェビナーでは、スペイン語、フランス語、アラビア語などの言語における性別やフォーマルさの度合いが、ブランドのトーンや丁寧さ、そして最終的には顧客の受け止め方を大きく左右することが紹介され、カルチャリゼーションの重要性が強調されました。
たとえば、スペイン語のマーケティング コンテンツでは、ブランド名「Apple」を形容する語として、「革新的な」を意味する形容詞の男性形「innovador」と女性形「innovadora」を使い分けることがあります。そのため、AI の翻訳によっては、ブランドが意図せず男性的または女性的に見えてしまうことがあります。同様に、「あなた」を丁寧に表す「su」を使うべき場面で、くだけた「tu」を使ってしまうと、特に銀行業界などでは、メッセージが失礼あるいは過度にカジュアルに聞こえてしまうことがあります。
これらの例は、AI 生成コンテンツでカルチャリゼーションを軽視すると、メッセージがうまく伝わらず、信頼が損なわれ、ブランドの影響力も弱めてしまう可能性があることを示しています。
グローバル企業が AI バイアスをなくし、文化的に適切なコンテンツを提供するには
ウェビナーに参加した専門家たちは、AI バイアスに対処し、文化的に適切なコンテンツを生成することは、思っているほど難しくはないことを強調しました。
まず、コンテンツや AI の出力を監査して、バイアスやカルチャリゼーションの抜けがないかを確認します。プロンプトの改良、偏りのないトレーニング データの使用、文化的ニュアンスやブランド トーンの積極的な管理など、実証済みのベスト プラクティスに基づいてアプローチを組み立てることが重要です。今回のウェビナーでは、バイアスのない文化的に適切なコンテンツを作成するための実績ある方法が紹介されました。
AI バイアスを防ぎ、カルチャリゼーションを実現するための実践的な戦略は次のとおりです。
視点: 目的、対象オーディエンス、期待する成果を AI に明確に伝えます。
トレーニング データのバイアス: 自社の視点を定義し、それを正しく反映した十分な規模のデータセットを確保します。
RAG (Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成): 用語集やスタイル ガイド、ブランド ボイスを RAG に組み込み、AI に正しい文脈情報を提供します。
RLHF (人間からのフィードバックによる強化学習): 人間による継続的なレビューを取り入れ、結果を検証しながらモデルを改善していきます。
プロンプト設計: 推測に任せる部分が残らないよう、プロンプトはできる限り具体的に作成します。
言語間理解: 言語監査を行い、専門家と連携して、市場ごとにスタイル ガイドを整備します。
ライオンブリッジが最高のパートナーである理由
ライオンブリッジとともに取り組むことで、文化的な配慮や感性をコンテンツ戦略の中心に据えつつ、自信を持って AI を活用して新たなオーディエンスにリーチを拡大し、ブランドの評判を高め、グローバルな成功を収めることが可能になります。
ライオンブリッジでは以下のようなサービスを提供しています。
戦略とアプローチの明確化: 自社の視点を定義し、AI システムやコンテンツを対象オーディエンスにとって文化的に適切なものにできるようサポートします。
包括的なトレーニング データの収集: 多様性に富む代表的なデータセット (画像、動画、音声、モーションなど) を収集・精選し、当社の責任ある AI データサービスを通じて、AI 活用の取り組みをサポートします。
RAG (Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成) の最適化: 言語データの構造化、クリーニング、ホスティング、そしてコンテンツのベクトル化、さらにブランド ボイスに沿った高品質な多言語出力を生成するためのパターンづくりを支援します。
出力の検証と改良: 50 万名超規模のグローバルな専門家コミュニティによる、継続的な検証と人間参加型 (ヒューマンインザループ) のレビューを通じて、お客様の AI モデルが正確性と信頼性を保てるようサポートします。
効果的なプロンプト設計: 5,000 名の多言語プロンプト専門家とともに、極めて具体的なプロンプト チェーンを開発および改良し、当社の高度な多言語コンテンツ生成プラットフォームである Lionbridge Content Remix App も活用していきます。
言語間の一貫性の確保: 言語監査を行い、専門家と連携し、スタイル ガイドを作成するとともに、ライター向けのトレーニングを実施してバイアスを抑え、各市場間の一貫性を確保します。
ライオンブリッジは、責任ある AI、カルチャリゼーション、そしてグローバル ブランドの信頼性維持に取り組む、実績あるパートナーとしてお客様をサポートいたします。
ウェビナーの主なポイント
今回のウェビナーでは、AI システムに潜むバイアスを特定して対処し、文化的に適切な出力を得る方法について、自社の視点を AI に理解させることから十分なトレーニング データを得ることまで幅広く解説しました。主なポイントは次のとおりです。
AI バイアスという現実: AI バイアスの存在を常に意識しましょう。
自社の視点の重要性: 対象オーディエンスと目的を AI に明確に伝えます。
トレーニング データの重要性: ターゲット市場を適切に反映しているデータセットであることを確認します。
プロンプト戦略がカギ: できる限り具体的なプロンプト チェーンを使用して、適切かつ包括的な結果が得られるようにしましょう。
言語のニュアンスが結果を左右する: ジェンダー表現、フォーマルさ、スラングなどに配慮して、ブランドのトーンと文化的な伝え方を検討します。
責任の共有: マーケティング部門、テクノロジー部門、およびブランド部門のリーダー陣が連携して取り組む必要があります。
検証は不可欠: 自動レビューと人間参加型のレビューを組み合わせて、信頼できる責任ある AI 出力を確保します。
AI バイアスとカルチャリゼーションに関する主な質問への回答
A: 責任はマーケティング部門、テクノロジー部門、およびブランド部門のリーダー陣が共同で負う必要があります。これらの部門が連携することで、AI 戦略に組織の価値観や対象オーディエンスのニーズを反映しやすくなります。多様な専門知識を活用することで、バイアスを抑えて文化的な適合性を確保し、成果を高めることができます。
A: AI を単なる技術的な問題として扱うのは危険です。昨今のブランド部門のチームは、複数部門が連携するハイブリッドな運営モデルを採用することで成果を上げています。マーケティング担当者は積極的に議論に参加し、部門間の連携を促すことで、ブランド リスクを抑えつつ、AI による成果を適切かつ安全なものにしていく必要があります。
A: 現在の文化的トレンドを反映させられるよう、トレーニング データや用語集を定期的に更新します。ブランド アンバサダーや文化の専門家にレビューを依頼し、自動チェックと人間による監視を併用することで、メッセージの関連性と適切性を維持できます。
A: 新しいスラングを採用する際は、まずブランド アンバサダーが、ブランド価値との整合性を確認する必要があります。承認された場合は、マーケティング、技術、ガバナンスの各チームが連携して、安全かつ自然な形で取り入れることが重要です。AI モデルは新しいスラングをすぐに学習できますが、明確な視点を確立することで、メッセージの自然さと適切さを維持できます。
A: Gemini、Llama、Claude、GPT などの既成モデルは、いずれも良好なパフォーマンスを発揮します。重要なのは、ユーザーがどのようなプロンプトを作成し、モデルとやり取りするかです。どのモデルを選ぶかよりも、自社の視点を明確にし、ニーズに合わせてプロンプト チェーンをカスタマイズすることのほうが重要になります。
Lionbridge AI 関連のその他のウェビナーにご興味があれば、ぜひ「ライオンブリッジのウェビナー」ページにて、それぞれのウェビナー録画版をご確認ください。
お問い合わせ
ブランドのグローバル マーケティング メッセージを、文化的な配慮と繊細さを備えた適切なコンテンツで届けたいとお考えなら、ぜひライオンブリッジまでお問い合わせください。AI をフル活用しつつ、バイアスの課題を克服するための方法をご紹介します。
注: このブログ記事は、ライオンブリッジの Content Remix App を使用して作成された内容を、人間のライターが加筆・修正したものです。
