仕事のストレスをチャットボットに相談した後、スパの広告が表示されたら、役に立つ提案と感じるでしょうか。それとも、打ち明けた悩みを商売に使われたと感じるでしょうか。生成AIの会話画面に広告を組み込む取り組みは、この受け止め方の違いに向き合っています。企業にとっての焦点も、広告を表示できるかどうかから、どこまで会話を利用すれば顧客との関係を損なわずに成果を得られるかへ移りつつあります。

WIREDが報じた状況では、OpenAIのChatGPTには2月の広告導入以降、10万を超える広告主が参加しています。Googleも、会話形式で検索できる「AI Mode」の広告を米国以外の10カ国へ拡大しました。対照的に、Claudeを提供するAnthropicは、米国の大型スポーツイベントであるスーパーボウルのCMで示した広告を導入しない方針を維持しています。会話型AIの収益源として広告が定着するかは、まだ決まっていません。



AIが回答を生成するには計算資源が必要です。その費用を広告収入で補う発想は、とりわけ大手ほど潤沢な資金や他事業の収益を持たないサービスにとって切実でしょう。ただし、回答の近くに広告が入ると、利用者は提案の理由まで気にするようになります。自分のための助言なのか、広告主の意向が反映された案内なのか。この区別を理解できる設計が、広告収益を長く維持するための前提になると考えられます。

サンフランシスコの広告技術企業Koah Labsは、AIを使うサービスへの広告配信を手がけています。同社によると、クリエイティブ用途のAIツールを提供するDeepAIや、回答の出典表示を重視するLinerなど、200を超えるアプリに広告を届けています。広告主には、オンライン診療関連サービスのHimsや、花の配送サービスUrbanStemsも含まれています。多様な用途のアプリを束ねることで、会話画面に合う広告の形を探っている企業です。

KoahのCEO、Nic Baird氏によれば、人間がすべて制作した広告よりも、AIが一部を作った広告のクリック数は2倍になっています。同氏は、AIの回答に隣接する広告では、AIが生成した文章のほうが自然に感じられる可能性を挙げています。ただし、なぜ差が生じたかを厳密に説明できているわけではありません。この数値を、あらゆる商材や媒体に共通する効果として扱うのは早計でしょう。



広告の土台になるのは、広告主が提供する商品情報や画像です。Baird氏は、利用者がAIの作り出した誤情報に遭遇している様子は見られないと説明しています。それでも、誤りが起きないと保証されたわけではありません。医薬品など、広告に記載すべき内容や表現に制約がある分野では、人間の管理を強める必要があります。同氏によると、そうした広告では成果が弱くなる傾向もあるそうです。

企業が評価すべきなのは、自然な言い回しによってクリックが増えたかだけではありません。商品の条件を正しく伝え、適切な見込み客を案内できたかまで確かめる必要があります。AIに任せる表現と、人が固定する説明を分けることが、実務上の検討点になります。

検索広告では、入力された語句と商品やサービスを結び付けることが基本になります。Baird氏が挙げた例では、Googleでストレスへの対処を検索すると、セラピストの広告が表示される可能性があります。Koahの配信網では、ストレスに関する問いかけの後に表示するスパの広告が好成績だったといいます。同じ悩みに対しても、会話の内容を踏まえることで、広告の候補を周辺のサービスへ広げられるという見方です。

この違いを生むのは、広告選択に使える情報の範囲です。Koahは、利用者が直前に入力した文章だけでなく、AIの回答や、それまでのやり取りが作る文脈も使えると説明しています。Baird氏によれば、チャットボットへの入力はGoogleの検索語句の少なくとも2倍の長さになる傾向があり、関連する広告を判断する材料が増えます。短い単語から需要を推測する場合とは、情報の厚みが異なります。



Koahによると、広告がクリックされる割合は約3％で、成熟したGoogleの広告システムと同程度です。ただし、媒体や利用者、掲載条件がそろった比較かどうかは示されていません。数字の近さだけで、両者の広告価値が同じとは判断できないでしょう。

日本企業が注目できるのは、商品名を探している顧客だけでなく、困り事を整理している段階の顧客にも接点を持てる可能性です。法人向けサービスでも、業務上の悩みから関連する支援策へつなげる発想は考えられます。ただし、会話から推測した需要は、本人が購入意思を示したこととは別です。関連性のある提案と、相談を利用した押し売りの境界を、実際の利用者の反応から確かめる必要があります。

Koahは広告の表示を求められる際、通常、その時点までの利用者の会話全体を受け取ると説明しています。これは、会話広告の価値を考えるうえで見落とせない点です。検索窓には商品名や調べたい事柄だけを入力していても、チャットボットには事情や感情、判断に迷っている理由まで伝える場合があります。広告の関連性を高める情報と、利用者が慎重に扱ってほしい情報が重なりやすい構造です。

Baird氏は、受け取った問い合わせを匿名化し、個人を特定できない形で保存していると述べています。ただし、データの収集や保存に関する、それ以上の説明には応じていません。個人を識別する情報を除く処理と、会話内容そのものの機微を守ることは、同じ問題ではありません。利用者が広告への利用をどう理解し、受け入れるかも、技術的な処理だけでは解決しないでしょう。



Koahは、機微ではない会話情報を、広告のクリック後に開くページの調整にも使えると考えています。利用者が重視した機能を詳しく紹介する、といった使い方です。同じ利用者に再び広告を表示するリターゲティングにも、履歴が役立つ可能性があります。ただし、利用者がこうした個別対応のページを望んでいるかについて、同社はデータを持っていません。

導入を検討する企業に必要なのは、「匿名化している」という説明だけで判断を終えないことです。どの情報がサービス外へ渡り、何の目的で使われ、どの程度保存されるのかを具体的に確認する必要があります。自社が顧客に説明できないデータ利用に依存した広告は、クリックが増えても、顧客との信頼関係を維持するうえで課題が残ります。

Koahの推計では、小売業者やブランドに関するチャットボットへの問い合わせのうち、4件に1件は返品、交換、そのほかのサポート上の問題に関係しています。これは市場全体の確定的な比率ではなく、同社による推計です。それでも、会話型AIが購入前の情報収集だけでなく、購入後の困り事にも使われるという視点は、企業の広告運用を考える際の手がかりになります。

Baird氏は、メーカーや小売業者が不満を抱える顧客に保証制度を知らせたり、AIを介したサポートへ案内したりする使い方を想定しています。企業側には、費用のかかる問い合わせ対応を減らしたい動機もあります。広告枠を購入すれば、自社が伝えたい案内を確実に届けられるという考え方です。ただし、これは今後の用途として同氏が見込んでいるもので、広く成果が確認された運用ではありません。



利用者にとって価値があるかは、案内の先で問題が解決するかによって決まります。保証条件がすぐに分かり、必要な手続きへ進めるなら、広告が支援の入口になる可能性があります。反対に、返品方法を知りたい場面で販促ページへ誘導されたり、必要な窓口にたどり着けなかったりすれば、不満が増すでしょう。広告が表示されたこと自体を成果とみなすと、目的を見誤ります。

企業がこの用途を試すなら、クリック率に加えて、手続きの完了や問い合わせの解決を評価する設計が考えられます。問い合わせ件数の減少だけでは、問題が解決したのか、利用者が諦めたのかを区別できません。顧客支援として広告を使うのであれば、顧客が必要な対応へ進めたかを確かめることが欠かせません。

利用者自身が広告を見てクリックする仕組みの先には、AIエージェントが買い物を代行する場面があります。WIREDの取材時点で、Koahが広告を配信するアプリには、自律的に購入を進めるAIエージェントはありませんでした。将来、商品を選ぶ主体が人からソフトウェアへ移った場合に、広告がどのような役割を持つかは、なお不確実です。広告だけでなく、取引手数料を収益源とする方向も考えられています。

Baird氏は、エージェントに対しても、関連性の高い商品、魅力的な割引、購入しやすい導線を組み合わせて提示する機会があると見ています。その際、どの内容がスポンサー付きなのかを、エージェントに明確に伝える必要があると強調しています。人が画面を見て区別できる表示に加え、購入を支援するシステム側が広告だと認識できることも、検討課題になるでしょう。



広告モデル自体が定着するとは限りません。DeepAIのCEO、Kevin Baragona氏は、広告収入には相応の意味があるものの、プライバシーやデザインなどの体験に納得できておらず、広告への継続的な依存を決めてはいないと述べています。サービスを維持する収入が得られることと、利用者に受け入れられる体験を作れることは、別々に確かめる必要があります。

日本企業が今取り組める一歩は、小規模な広告検証でも、成果と信頼の両方を評価項目に入れることです。自社が伝える商品情報の範囲、広告であることの表示、会話データの利用条件、クリック後に利用者が達成できることを、出稿前に確認します。その条件を説明できる媒体から試せば、会話の文脈を生かす価値があるかを、自社の顧客との関係に照らして判断しやすくなるはずです。