まとめ 売上は過去最高を更新、実質増益Metaの2025年Q3売上は512億ドル（前年比+26%）で過去最高。表面上の純利益は27億ドルと83%減だが、米税制変更による一時費用159億ドルを除けば実質増益。この一時費用を除いた実質的EPS（1株当たりの純利益）は$7.25と予想超え。 広告事業が完全復活、AI最適化が牽引広告インプレッション+14%、単価+10%。広告収入は前年比+26%でGoogleの広告成長（約+12%）を大幅に上回る。AIターゲティング精度の向上とリール広告の収益化が成長要因。 AIインフラ投資が急拡大、株価は短期調整データセンターやAIチップへの支出が当初計画より40億ドル増の700億ドル超。2026年はさらに拡大見込み。長期成長を狙うが短期的に利益率は低下し、市場反応は一時的にマイナス。 Reality Labsの赤字続くが技術基盤は前進AR/VR部門は売上4.7億ドル・損失44億ドル。新型Ray-Banスマートグラスは好調で、メタバースから現実拡張（AR）への転換が鮮明に。 記録的売上高の裏で「見かけ倒し」の減益 2025年7-9月期のMetaは売上512億ドル（約7.7兆円）を計上し、前年同期から26%もの成長を遂げた[1]。広告需要の追い風と自社の広告配信改善により、売上は市場予想を上回る記録的水準に達した。 一方で報告上の純利益は約27億ドルとなり、前年の156億ドルから大幅減少している[1]。この異常値の原因は米国税制変更に伴う一時的な税費用だ。トランプ政権期のいわゆる「Big Beautiful Bill（大型税制法案）」の影響で繰延税金資産の評価見直しが発生し、約159億ドルもの非現金の法人税費用を計上した[1]。この特別損失がなければEPSは実質$7.25に達し、ウォール街予想の$6.7を上回る好決算だった[1]。つまり、表面上の減益は会計上の特殊要因による見かけ倒しであり、Metaの収益力自体は前年以上に拡大していると考えてよいだろう。 こうした「幻の減益」にもかかわらず、市場の目線は厳しい。投資家はむしろ、急拡大する費用と先行投資に注目した。実際、売上26%増に対しコストは32%増と上昇ペースが上回り、営業利益率は40%へ低下（前年同期43%）した。税要因を除けば純利益も増加しているものの、投資優先の姿勢が短期利益を圧迫している現状に市場は神経質になっている[5]。 広告ビジネスの復活 – AIが牽引する収益力 Metaの屋台骨である広告事業が力強く復調している。

まとめ 広告収益はYouTubeと検索で堅調に推移し、特にPerformance MaxなどAIドリブン広告プロダクトの寄与が大きい。 Google Cloudは収益成長を維持しつつも営業利益が過去最高を更新し、利益構造が安定化してきた。 全社としてAI投資が引き続き最重要項目であり、GeminiやTPU開発が広告にも波及し始めている。 決算説明会では広告主・パブリッシャー双方のAI活用拡張が言及され、広告の自動化・効率化が加速。 広告主視点では、AIによるオーディエンス理解の高度化と広告在庫の価値再定義が始まっている。 アルファベット(Google)2025年Q3決算 – AI追い風で史上初の1000億ドル超え、広告帝国に迫る変革 アルファベット（Googleの親会社）が2025年7-9月期決算で、史上初めて四半期売上高1000億ドル（約15兆円）を突破した[1]。前年同期比で売上16%増、純利益33%増という驚異的な伸びを示し[1][2]、AI時代にあってもその「ネット帝国」の勢いが健在であることを見せつけた。 特に主力の検索広告収入は依然堅調で、かねて業界で囁かれていた「ChatGPTなど生成AIによる検索離れ」の懸念を跳ね除けた格好だ[3]。同社は生成AIを検索や広告に巧みに組み込み、ユーザーを引き付け続けている。 広告事業: 検索・YouTubeが示す強さ この四半期、アルファベット傘下の主要収益源である広告事業は軒並み二桁成長を記録した[1]。Google検索&その他（サーチ広告）は前年同期比約14.5%増の566億ドル、YouTube広告は15%増の102.6億ドルに達し[4]、広告部門全体の売上は741.8億ドルと過去最高を更新している[4]。景気減速による逆風が指摘されていた中でも、グーグルの広告収益はそれをものともせず拡大を続けた[5]。アナリストからも、Netflixの広告事業が低迷した直後だけにグーグル広告の粘り強さは驚きだと評する声が上がった[6]。 その要因として、YouTubeのショート動画など新フォーマットの台頭や、検索広告へのAI活用など同社の戦略の巧みさが挙げられている[6]。 検索事業の成長には、AI導入によるユーザー体験向上が奏功した面も大きい。グーグルは検索結果に生成AIの要約（AIオーバービュー）や対話型のAIモードを組み込み、今年それを世界中で一気に展開した[7]。ピチャイCEOによれば、これによりユーザーがより頻繁に検索サービスを利用するようになっており、実際このAI機能は月間10億人以上のユーザーにリーチしているという[8]。つまり生成AIの台頭は検索離れどころか、検索エンジンの新たな進化と利用増加につながっている。さらに、グーグルの自社開発大型AIモデル「Gemini（ジェミニ）」を活用した生成AIサービスも急速に普及している。Geminiを組み込んだAIアプリは月間6…

OpenAI「ChatGPT Atlas」がもたらす広告モデルの変革 2025年10月、OpenAIはChatGPTを組み込んだ画期的なウェブブラウザ「Atlas」を発表した[1]。 これは単なる新ブラウザの登場にとどまらず、検索エンジンから広告ビジネスまでインターネットの前提を揺るがす可能性を秘めている。Atlasではもはやユーザーが自分でURLを入力したり検索結果の一覧を眺めたりする必要がない。代わりにブラウザに話しかければ、知りたい答えが直接提示されるのだ[2]。 このアプローチは従来の媒体社やマーケター、広告テクノロジー企業による情報流通への関与を文字通りバイパスしてしまう[2]。検索結果ページ上のリンクもバナー広告も表示されず、現時点でAtlasプラットフォーム内に広告は一切見当たらない[3]。 OpenAIのサム・アルトマンCEO自身、これまでChatGPTに広告を差し込むことには消極的であり、むしろ「誰かに広告を見せるくらいなら」と、有料認証ユーザー向けに過激なコンテンツ（エロティカ）の解禁を優先する考えさえ示したほどだ[4]。このような姿勢から生まれたAtlasは、設計思想として広告そのものを不要にすることすら視野に入れている。検索連動広告で収益化する余地がなく、バナーを買うスペースもなく、クリック計測も成り立たない——いわば最初から広告をブロックしたようなウェブ体験が実現している[5]。もし前時代がグーグルを介したトラフィック争奪戦の時代だったとすれば、Atlasの登場後は「いかにChatGPTに取り上げてもらうか」が業界の死活問題となりかねない[6]。 とは言うものの、ただでさえChatGPT経由ではメモリー機能等でかなり（センシティブな情報も含めて）大量のデータを取得している。さらにこのブラウザにより、長期的な記憶と、さらに短期的な興味関心、モーメントを捉える事ができる。収益化、を考えるとこのデータを使わない手はないのでは、とも考える。 「調べる」から「任せる」へ – 検索行動の激変 Atlasの登場は、ユーザーの検索行動を根本から変えうる。 従来はユーザー自身がキーワードを入力し、検索結果から目的の情報を探しに行っていた。だがAtlasではAIエージェントがユーザーの代わりにウェブを巡回し、最適な回答やアクションを提示してくれる。例えば旅行先を調べるのに、もう検索エンジンで何十個もリンクをクリックする必要はないかもしれない。 ユーザーはAtlasに話しかけるだけで、ChatGPTが関連情報を集約し教えてくれるのだ。これは利便性の飛躍だが、同時に検索クエリ数の加速を招く可能性が高い。 事実、AI検索エンジン「Perplexity」のCEOは2025年5月時点で「AIエージェントが人間の代わりに検索し始めれば、Googleに入力されるクエリの量は劇的に減少する」と予測していた[7][8]。人々が「天気」や「株価」といった短いキーワード検索をする代わりに、AIアシスタントが先回りして情報を通知してくれる世界では、検索エンジンへのアクセス頻度自体が下がるという指摘だ。 このシナリオでは検索を起点とした広告露出も減少し、実際検索トラフィックの減少とクリック単価（CPC）・インプレッション単価（CPM）の低下が広告業界に訪れる可能性が示唆されている

導入 生成AIの熱狂は続いているが、企業のAI活用は成果を出せていない。MITの最新レポートは、企業の生成AIプロジェクトの95%がビジネス成果に結びついていないと断じた。原因はモデル性能の限界ではない。業務フローに統合されず、使うほど賢くなる仕組みが欠けていること。そして投資配分の誤りだ。この記事では、失敗理由を解きほぐし、成功5%に共通する原則と3ヶ月導入ロードマップを示す。さらに日本の現場を想定したケーススタディと注意点を整理する。 なぜ企業のAI活用は95%が成果未達なのか 学習ギャップ：記憶・適応・継続改善の欠如 一時的なチャットや自動化は便利だが、文脈や履歴を保持し、フィードバックで改善する仕組みがなければ定着しない。MITはこれを「学習ギャップ」と名付けた。現場は汎用ツールを個人利用では評価するが、企業公式ツールは記憶や改善の仕組みが欠け、使い続けられない。→ 解決策は記憶と継続学習を前提に設計すること。プロンプト集やルールだけでは不十分。業務データを使った改善ループを作り、エージェント型AIを検討する必要がある。 投資配分のミス：営業偏重／バックオフィス未開拓 多くの企業は売上に直結する営業・マーケティングに偏重して投資している。しかし短期でROIが出やすいのはバックオフィスの自動化だ。書類処理や経理、人事、CSなどは処理時間短縮・外注費削減・手戻り防止といった効果をすぐに計測できる。投資配分を誤ればROIは出ない。 内製偏重の罠とシャドーAI 内製は制御性が高いが、要件調整の長期化や現場との乖離を招きやすい。MITの調査では、外部ソリューションを使った方が本番化の成功率は高い。一方、内製の成功は約3割にとどまった。さらに、公式ツールが使いにくければ従業員は許可のない汎用AIを持ち込み（シャドーAI）、セキュリティやデータ管理のリスクが増大する。 成功する5%に共通する原則 「一点突破」×KPI直結 成功企業は痛点を1つに絞り、明確なKPIを設定して改善を徹底する。例：請求処理時間を50%削減、外注費を30%削減、一次応答SLAを半減など。広く浅くではなく、狭く深くに投資する。 バックオフィス自動化から着手 伝票処理や契約、FAQ対応などの定型・準定型業務は導入障壁が低い。ログとKPIで効果検証が容易で、監査やガイドラインの適用もしやすい。まずはここから着手すべきだ。 外部パートナーのレバレッジ（ビルドvsバイ） “バイして差分だけビルドする”(*)のが最短ルートだ。実績のあるベンダーを使えば展開成功率は2倍近く高い。スピードを優先し、KPIコミットを契約条件に組み込む

2025年6月4日に行われたIAB Tech Lab Summitでなかなかに面白い情報が公開された。 「webパブリッシャーさん、AIに好き勝手コンテンツを持っていかれるのはやめにしましょう、その規格を我々（IAB）が考えますね」というものだ（以下の1番）。本件を取り上げたDigidayの記事の内容も交えながら記していく。 1. 発表の内容  LLM Contents Ingest API Initiative 生成AI／LLMがパブリッシャーの記事を取得する入口を「許可制のAPI」に一本化し、以下を実現する技術フレームワーク策定するためのワークショップを開始。 • 取得ログの記録で利用透明性を確保 • 使用量に応じた従量課金で“フェアバリュー”を実現 • ブランド情報の誤表⽰を防ぐメタデータ管理を組み込む 一言でいうと：AI botに対する自動改札機（切符買ってくれたら通すよ。） Containerization Project Open RTBの基盤をコンテナ技術で標準化し、以下のような次世代プログラマティック広告の効率と持続可能性を高めるワークショップを開始。 • SSP／DSPがリアルタイムで外部サービス（入札評価、詐欺検知など）を差し替え可能に • ライブイベント等で発生するスケール／レイテンシー問題を緩和 • ネットワークプロトコル、計測、セキュリティ要件を“共通イメージ”として定義 一言でいうと：バラバラだったローカル線のレール幅、信号、規格を “全国統一の新幹線ネットワーク” に置き換える大工事 個人的には特に1番のLLM Contents Ingest API Initiativeに注目したい 1. なぜ今APIか 生成AIは膨大な高品質コンテンツを燃料に急成長してきた。その裏でパブリッシャーは15％超のトラフィック減少に直面し、それに応じて広告収益も減ってしまっている話もある。既存の著作権法ではスクレイピングを抑止できず、法廷闘争はコストと時間がかさむ。問題は「無断利用」ではなく「市場の失敗」だ。 パブリッシャーの収益と権利をその場で即座に守る必要があるから 無制限クロールで広告・サブスク収益が流出中。 ライセンス料を自動精算できる標準 API が止血剤となりえる。 robots.txt では細かな条件も監査も無理だから 有料記事・速報・アーカイブごとに閲覧ルールや課金設定ができない。 API ならアクセスログ・トークン化で「誰が何を読んだか」を可視化し、請求・真正性証明まで一括管理が可能 規制対応と AI 側の効率を同時に満たせるから

2025年、生成AIの教育現場への浸透はもはや不可逆の潮流となった。学生の92%がAIを活用し2024年の66%から大幅に増加し（ソース）、高校生にまでその波が及んでいる。だがその裏で、「影のカリキュラム」と呼ばれる非公式なAI利用や、ツール操作と本質的理解との乖離、さらに環境・倫理的な課題が顕在化している。この記事では、AI時代の教育をめぐる多面的な課題と変革の必要性、そして未来の教育エコシステムの構築に向けた戦略的提言を提示する。  学生による生成AIの利用拡大と「影のカリキュラム」 2025年初頭、学生の92%が生成AIを日常的に活用し、課題への使用も88%に及んでいる（ソース）。2024年11月に公開された調査では高校生においても70%以上が利用経験を持ち（ソース）、もはや生成AIは学生にとって不可欠な学習ツールとなっている。 一方で、別の調査では、43%の学生はAI使用を申告しないという実態もある（ソース）。18%の学生がAI生成テキストをそのまま課題に使用していることから（ソース）、学校外で独自にAI活用法を模索する「影のカリキュラム」の存在が浮き彫りとなる。これは学生間のAIスキルと倫理観の格差を拡大する温床であり、教育機関はAI活用をカリキュラムに正式に統合し、公平な学びの機会を保障すべきである。 2025年5月にはUAEは2025／2026年度から、公立の幼稚園～高校までの全学年でAIの授業を必修科目として導入するという発表もあった。それくらい、国として脅威としてもチャンスとしても捉えられているということである。 「使える」だけでは不十分：AIリテラシー教育の本質的欠落 学生の多くはAIをブレインストーミングや要約などの表層的作業に活用する一方で、AIの仕組みやバイアス、社会的影響への理解が乏しい。体系的なリテラシー教育を受けた学生はわずか36%に過ぎず（ソース）、このギャップが「AI能力の錯覚」を生んでいる。 結果として、AIによるアウトプットが思考の代替となってしまい、深い理解や問題解決力の育成が阻害される危険がある。教育機関は、単なるツール操作ではなく、批判的思考、倫理的判断、社会的文脈の読み解きを含む高度なAIリテラシーを育成すべきである。 本ブログの記事でも述べているが、適切な教育を行うということが今後のwith AI時代を支える一つの重要な柱として考える。 新たな格差：「アクセス」ではなく「活用能力」の不平等 生成AIの登場は、従来の「デジタルデバイド（IT活用の格差）」を再定義した。今求められるのは、アクセスの有無ではなく、AIとの対話能力、倫理的判断、出力への批判的評価力といった「AI活用能力格差」への対応である。ジェイコブス財団も、AIの公平な設計が格差是正に不可欠であると指摘しており（ソース）、教育機関は、ジェンダーや経済的背景に応じた包摂的プログラムを提供しなければならない。 見過ごされてきた倫理課題AIの環境負荷 生成AIの訓練や運用には膨大なエネルギーと水資源が必要とされ、その環境影響は看過できない。にもかかわらず、教育現場ではこの問題への配慮は希薄だ。ユネスコやアムステルダム自由大学は、教育における持続可能なAI利用を呼びかけており、教育機関は、AIリテラシーの中に環境意識を統合し、調達方針にも環境配慮を反映させるべきである。 「評価」の変革：AI検知の限界と本質的学びの危機 AI検知ツールの信頼性は低く、学生の10%が誤検知により濡れ衣を着せられた経験がある（非公式な調査データではあるが、ソース）。AIによる不正行為対策は、もはや機能不全に陥っている。評価手法は、模倣困難な高次思考や個別内省を重視する形に再設計されるべきであり、プロジェクト型学習や口頭試問など、AI耐性のある評価方法への転換が求められる。 教育パラダイムの進化：批判的共創スキルの育成へ OECDやユネスコのAIリテラシーフレームワークは、AIとの単なる「利用」から「批判的共創」へと進化を求めている。技術理解に加え、倫理判断や協調的創造力が教育の中心に据えられるべきであり、AIリテラシーはカリキュラム全体に統合されるべきメタスキルと位置付けられている。 ヒューマンスキルの再評価：AIに代替されない力 批判的思考、創造性、共感、判断力などのヒューマンスキルは、AI時代においてますます価値が高まる。AIの補完者として人間の役割を強化する「AI補完性」教育モデルが求められ、探究・創造・倫理・協調を重視する教育設計が不可欠である。 AIによるパーソナライズドラーニングは成果を向上させる一方で、アルゴリズムバイアスやフィルターバブル形成の危険も孕む。教育機関は、強固な倫理ガバナンスの下、透明性、監査、反証可能性を備えた個別学習設計を導入すべきである。 with AI時代に求められる教育エコシステムの構築 AI活用の倫理・透明性・バイアス対応を含む包括的ガバナンス構築 AIリテラシーとヒューマンスキルを融合したカリキュラム再設計 AI耐性型評価への移行と教員研修の強化 包摂的AI教育プログラムによる格差是正 環境フットプリントへの配慮と持続可能なAI活用の推進 AIと共存する教育の未来は、技術への盲信でも拒絶でもなく、人間中心の価値観と批判的知性による共進化にかかっているのではなかろうか。

先日の記事でも記載した通り、Googleによる検索機能の進化は目覚ましく、特にAIを活用した表示形式の変化が注目を集めている。本記事では、ウェブサイト運営者がこの流れにどう対応すべきかを考えてみる。Googleの評価方針や品質ガイドラインをもとに、どのようなコンテンツが信頼され、選ばれるのかを具体的に整理し、今後の運営方針や記事づくりに役立つ実践的な視点で書いてみる。 ウェブサイト運営者がこの先生き残るには・・・ 抑えるべきポイント Googleの基本思想は変わらない 重要な点としては、2025年5月23日にアップデートされたGoogle Search Centralの、AI features and your websiteというドキュメントに記載のある以下の言及である。 The best practices for SEO remain relevant for AI features in Google Search (such as AI Overviews and AI Mode). There are no additional requirements to appear in AI Overviews or AI Mode, nor other special optimizations necessary. That said, it's always good to review the 

2025年5月20日のGoogle I/Oで発表された「AI Mode」は、検索の在り方を根本から塗り替えるパラダイムシフトだ。従来のキーワード入力による情報探索から、対話型AIによる知識獲得とタスク実行へ。Gemini 2.5やProject Astraを軸に、検索は“知る”から“動かす”時代へ突入した。 これまでの検索体験が一新 2025年5月20日に開催されたGoogle I/Oは、検索の歴史における特異点として記憶されるであろう。このイベントで発表された「AI Mode」は、単なる機能追加ではないと見る。Google自身が「検索の完全な再創造 (total reimagining of search)」 と呼ぶように、これは検索という行為の根本的なパラダイムシフトを意味する。この表現は誇張ではなく、20年以上にわたり支配的だった「10本の青いリンク」モデルからの意図的な決別を示唆している。これは検索を改善するのではなく、検索を超越しようとする試みである。 従来の検索エンジンでは不可能だったレベルでの複雑な指示の理解、高度な推論、そして人間と見紛うほど自然な対話生成が現実のものとなる。 これまで：キーワードを入力し、ウェブページの中から情報を探し出す これから：AIと対話し、複雑な問いに対する統合された答えを得て、さらには具体的なタスクを解決する という体験へ移るだろう。 AI Modeは、高度な推論能力 、テキスト、音声、画像など多様な入力を受け付けるマルチモーダル性 、そしてユーザーの代わりにタスクを実行するエージェント機能 を備えることで、「検索の知能」を根本から書き換える。これは、ユーザーの微妙な意図を理解し、多段階の推論や計画といった複雑な認知タスクを実行し、ユーザーのために行動する能力を指すようになる。この転換は、コンテンツ制作者や企業に対し、単なる「発見されやすさ」を超えて、「AIによる解釈可能性」や「AIによる実行可能性」を追求することを要求する。 注意：2025年5月21日時点では、米国でのみ利用可能。 中核となるテクノロジー クエリファンアウト (query fan-out) ユーザーが複雑な問いを投げかけると、AI Modeは内部でその問いを複数のサブクエリに分解し、それらを並行して広範囲なウェブ検索にかける。さらに、Googleが保有するナレッジグラフやショッピンググラフといった多様なデータセットも活用し 、集められた情報を統合・検証した上で、包括的かつ信頼性の高い回答を生成する。Googleの公式説明によれば、「検索は、高度な推論が必要な質問を認識すると、Geminiのカスタムバージョンを呼び出して質問をさまざまなサブトピックに分割し、ユーザーに代わって多数のクエリを同時に発行する。 微妙にわかりづらいと思うので、お寿司屋で例えると・・・「おまかせセット」の注文が、マグロ・ウニ・タマゴなどを別々の仕入れ先に同時依頼するイメージ。 多様な視点から情報を引き出し統合することで、あたかも人間がリサーチを行うプロセスを機械の速度と規模で再現しようとする試みである。 会話型インターフェース：ユーザー体験の根本的変革 これにより、ユーザーは自身の状況や好みに合わせて、より直感的かつ自然な方法で情報を求めることが可能になる。例えば、目の前にある製品の写真を撮って「これは何か？」と尋ねたり、音声で複雑な質問を投げかけたりすることができるようになる。 さらに、会話型インターフェース の実装は、ユーザーと情報の関わり方を根本から変える。ユーザーはAI Modeが提示した初回の回答に対して、理解が不十分な点や更に関心を持った点について深掘りの質問を重ねることができる。「動的な双方向のやり取りをサポートし、フォローアップの質問を容易にする」 ことで、AIとの対話を通じて段階的に理解を深めていくことが可能になる。これは、従来の一方的な情報提示から、双方向の知識構築プロセスへの移行を意味する。ユ パーソナルコンテキストの統合：超個別化の光と影 ユーザーの検索履歴やGmail、Google Calendarといった他のGoogleアプリケーション内に保存されたデータ（オプトイン形式でユーザーが許可した場合）を統合し、高度にパーソナライズされた検索結果を提供する機能である。これにより、Googleは、ユーザーの検索履歴やGmailなどの他のGoogleアプリやツールからのデータを統合することで、パーソナライズされた応答を提供できるようになる。 「ニューヨークについて教えて」と聞いたら、お笑い芸人好きの人であればお笑い芸人のニューヨークに関する内容が、それ以外は米国のニューヨークの情報が・・・ということであろう。 このレベルのパーソナライゼーションは、検索結果をユーザーにとって極めて関連性の高いものにし、ユーザーのニーズを先読みすることを目指す。例えば、旅行の計画に関する検索を行った場合、AI ModeはGmail内の航空券やホテルの予約情報と連携し、その旅行先の天候に合わせた服装を提案したり、ホテルの近くにあるユーザーの好みに合いそうなレストランを推薦したりすることが可能になる。このような機能は、ユーザーにとって検索体験の利便性を飛躍的に向上させる可能性を秘めている。 しかし、この超個別化は両刃の剣でもある。深いパーソナライゼーション は、前例のないレベルでの関連性と実用性を約束し、ユーザー満足度とエンゲージメントの向上に貢献するだろう。一方で、過去の行動やデータへの依存は、強力な「フィルターバブル」効果を生み出す危険性をはらむ。ユーザーは、自身の既存の偏見を強化するような情報エコシステムにますます閉じ込められ、多様な視点や偶然の発見（セレンディピティ）に触れる機会が減少するかもしれない。 検索の進化形：AI Modeが解き放つ未曾有の能力 AI Modeは、単に情報を提供する受動的なツールではない。ユーザーの活動を能動的に支援し、従来では考えられなかった多様な能力を発揮する。 Deep Search：数時間のリサーチを数分に短縮する"専門家レベルのレポート生成"機能 複雑なトピックや多角的な調査を必要とする問いに対して、AI Modeは「Deep Search」機能 を通じて、その真価を発揮する。この機能は、単一の検索クエリから、内部的に数十から数百ものウェブ検索を同時に実行し、広範な情報を収集・分析する。そして、その結果を統合し、引用文献付きの詳細なレポートをわずか数分で生成する能力を持つ。Googleの発表によれば、「数百もの検索を発行し、異なる情報を横断的に推論し、専門家レベルの完全に引用付きのレポートをわずか数分で作成でき、数時間の調査時間を節約できる」 という。

先日、生成AIは教育を救うのか奪うのか？思考力低下の実態と教育現場の課題に迫る、という記事を書いたが、前回はどちらかというと、「奪っちゃうんじゃないの？どうする？」というスタンスで書いていた。今回は逆に「救うだろう、どうすればいい？」というスタンスで考えてみたいと思う。 生成AIは単なる効率化ツールでも、人間知を侵す脅威でもない。我々の思考様式・プロセスそのものを変革し、人とAIが互いを高め合う「AIと人の“考える力”が一緒に進化すること」の触媒として考えてみる。ただし進化は自動ではなく、人間側が意図的に新しい認知スキルを鍛えることが前提条件になる。 生成AIが開く学びの可能性 当初AI活用は業務自動化に注目が集まったが、現在は「創造を通じた学習」という側面も含まれているように思う。国際機関ユネスコも「人間中心のAI」を掲げ（ソース）、ハイブリッド・インテリジェンスで双方の強みを掛け合わせる指針を提示している。AIの出力を鵜呑みにする受動的モデルでは思考力低下が懸念されるのは自明だが、AIを批判的パートナー（平たくいうと、良き相談相手）とみなして対話すれば、人間の認知能力はむしろ拡張されるのではないだろうか。教育は暗記型から、AIとのシナジーを操る適応的思考者の育成へと舵を切る必要がある。これは「何を知っているか」より「AIと共に何ができるか」が問われる時代への対応策でもある。 例えば学生時代、宿題やっているときに「時間もないし早く終わらせて遊びたいから答えを丸写ししちゃおう」という状況は想像に難くないと思うが、この「答え」と同じような使い方で生成AIを使っていてはいけないと考える。 鍵を握る「メタAIスキル」 生成AI時代には従来のメタ認知（自分の理解度を客観的に把握、評価、制御すること）だけでは不十分だと考える。AIは確率論的で不透明、かつ文脈依存的に振る舞うため、その出力を批判的に解体し、バイアスやハルシネーションを見抜き、生成AIの出力を目的達成へ再構成する高度なスキルが欠かせない。これを「メタAIスキル」とでも呼んでみよう。以下のような三段階で表せられる。 AIの応答を根拠・文脈・信頼度等の側面で評価 AIに追加指示を与え出力品質を調整・改善 得られたインサイトを人間の経験知と照合し統合する これらの三段階を回せる力、と言い換えてもよい。これは21世紀の基盤リテラシーであり、欠如すればAIを使いこなす少数と受け身のそれ以外の多数の間に認知格差が生まれる。しかし一方で、生成AIは、教師の指導がある場合に限り、学生の創造的な文章力を大幅に向上させるという調査もある（ソース）。指導なしでAIを使うと創造性に偏りが出るが、簡単なレッスン（本調査では20分のビデオ）を加えるだけで創造性が広く高まった。特に、もともと創造性が低かった学生に顕著な改善が見られた。 メタAIスキルを鍛える四つの戦略 ソクラテス式対話×AIAIの回答を出発点に「なぜ」「本当か」と問い続け、根拠・前提・欠落情報を掘り下げる。 バイアス検出＆AIリテラシー強化訓練データの偏りや論理的飛躍を学生自身に特定させ、懐疑的思考（それ、本当に合ってる？）を習慣化。 創造的プロジェクト学習チャットボットや教育ゲーム、科学研究などをAIと共創する。91 %の教育者が「創造的 AI を活用した授業で学習成果が向上した」と回答したと報告もあり（ソース）。 AIによるスキャフォールディング（足場かけ：自転車の補助輪のようなもの） AIが学習のサポート役として動かす。たとえば、学習計画を自動で作ったり、進み具合を見える化したり、自分の学びを振り返る手助けとして使う。 「メタ認知的怠惰」という落とし穴 利便性が高いほど、人はAIへ丸投げしやすい。やはり落とし穴があることは理解しておくべきだ。2024年の研究はChatGPTが「メタ認知的怠惰」を誘発し得る（ソース）と警告するが、メタAIスキルはこの解毒剤となり得る。AIに何を委ね、どこで自分の頭を使うかを選ぶ「配分戦略」を学ぶことで、解放されたリソースを高度な創造と問題解決へ振り向けられる。 「教える側」が持っておくべき視点 これまでを振り返ると「うまく使えば能力を向上させられるが、それには教える側のサポートが必要な場合がある」ということがわかってきた。つまりAI導入の成否は教える側次第、とｍ言える。AIを使うスキルを一緒に育てていけば、学生はただの受け身ではなく、自分から学ぶ「協力者」にもなることができるだろう。その結果、批判的に考える力や、自分で学ぶ力も高まると考える。 評価の方法も工夫が必要である。AIをどう使って課題に取り組んだかを見える化できる「評価の物差し」は用意しておくべきであろう。 教える側のスキルアップも重要です。 実装ステップと政策的支援 ガイドライン整備──倫理・評価基準の明文化 インフラ投資──高速ネットと安全で堅牢な石油ティであるモデルアクセスの普及 教員研修──継続的な教員に対する研修でメタAI教育を標準化 産学連携──共同教材・ケース開発で実課題に即した学習 公平性確保──デバイス貸与や無償オンライン講座で格差を防止 結論 生成AIは人間の知性の終焉ではなく、新たな幕開けであると個人的には感じている。初等教育から生涯学習までメタAIスキルをカリキュラムの柱に据えることは急務としても良いのではないだろうか。生成AIへの簡単で標準化されたアクセスと訓練の公平性が担保されれば、AIは高度な認知支援を民主化し、多くの人々の創造性と問題解決力を増幅するだろう。 技術の波に流されるか、波を乗りこなし未来を形づくるか、鍵を握るのはメタAIスキルであると考える。AIを批判し、導き、共創する能力を育むことで、人間の思考は縮小するどころか、AIと共に力強く拡張し続ける。

TikTokがTikTok Pulse Suiteを拡張し、広告主が “バズの真横” に広告を配置できる仕組みを実装。生成AIｗ用いた独自スコアでトレンド動画を判定し、AIで生成されたクリエイティブと連動して広告とコンテンツの境界を溶かす。文化的瞬間（Cultual Moment）へ常時接続する新パラダイムが、従来型キャンペーンと指標を一変させ、ソーシャルコマースを加速させる序章だ。 TikTok Pulse Core & Premiere：文化の「瞬間」を制する広告の進化と未来予測 2025年5月6日に行われたNewFronts（ソース）において、TikTokは広告スイート「TikTok Pulse」の大幅なアップデートを発表した。その中心となった製品は「Pulse Core（パルス コア）」と「Pulse Premiere（パルス プレミア）」の強化であり、これは広告主が文化的な「モーメント（瞬間）」を捉え、リアルタイムでオーディエンスとエンゲージするための戦略的な一手だ。この動きは、Meta（Facebook、Instagram）やGoogle（YouTube）といった他のプラットフォームも同様に「モーメントベース広告」へと舵を切る、業界全体の大きな潮流を反映している。 TikTok Pulseの深層：CoreとPremiereが拓く新たな広告フロンティア TikTok Pulseは、ブランドの広告を、プラットフォーム上で(1) 最も注目度が高く、(2)ブランドセーフなコンテンツの隣に配置することで、文化的な関連性を高めることを目的としたソリューションだ。今回のアップデートで、その中核機能がより洗練された。 TikTokを利用した方であれば想像に難くないが、以下の例であれば上記2つの動画でサンドイッチされた順番で広告が配信されることになる。（必ずこのようなサンドイッチ形式なのか、どちらか一方が連続する形式なるのかまでは言及がなかった） 引用： Pulse Core：トップトレンドUGCとの協調 ブランド広告を最もパフォーマンスの高いユーザー生成コンテンツ（UGC）の隣に配置する。その特徴は、AIを活用してリアルタイムでトレンド動画を特定し、ブランドセーフティを確保する独自の「Pulse Score」に基づいてコンテンツを選定する点にある。Pulse Scoreは以下の要素から算出される。 動画の視聴回数 エンゲージメント（動画へのインタラクション、いいね、やシェアなどと想定される） クリエイターとコンテンツ双方のブランドセーフティシグナル などを考慮して日々更新される。TikTokによれば、Pulse Coreキャンペーンは他のキャンペーンタイプと比較して、トレンドトピックの隣に表示される可能性が100倍以上高いという（ソース）。 Pulse Coreはさらに、ブランド広告主の多様なニーズに応えるため、以下のようなラインナップを提供する。 Max Pulse（マックスパルス）: 全カテゴリのトップ4%のコンテンツに広告を隣接させ、リーチを最大化する。 Category Lineups（カテゴリラインナップ）: スポーツやビューティーといった特定のトピックやジャンルで最も優れたコンテンツに広告を配置し、ブランドと特定ジャンルの関連性を構築する。 Seasonal Lineups…

2025年5月、YouTube Brandcastで発表されたAI広告「Peak Points」。これはGoogleの生成AI「Gemini」が動画内のエンゲージメント最高潮の瞬間を特定し、そこに広告を挿入するる革新的な技術だ。しかし、本質は単なる広告最適化に留まらない。広告主サイド、消費者サイドへのどのような影響があるのか、機能の詳細とともに考える。 YouTube が投じた「Peak Points」という一石 広告業界は絶え間ない変革の只中にあり、AIはその変革を牽引する中心的勢力として台頭しているのはこの場でも散々述べてきているが、2025年5月14日に開催されたYouTubeの年次イベント「Brandcast」は、この潮流を象徴する場となり、広告主と消費者の関係性を再定義し得る数々のイノベーションが発表された。 特にAI駆動型の新広告プロダクト「Peak Points」に注目にしたい。これは単なる機能追加ではなく、YouTubeが自社の最先端AIモデル「Gemini」を駆使して広告効果の最大化を目指すという、より深い戦略的コミットメントの表れだと考える。この発表は、動画コンテンツにおいて圧倒的リーチと影響力を持つプラットフォームからの発信であるため、その重要性は計り知れない。「Peak Points」の発表は、YouTubeが広告という収益の核に最高水準のAIを戦略的に組み込み、複雑化するデジタル広告市場で競争優位性を維持し、広告主へ新たな価値を提供しようとする明確な意思表示である。 以下は公式ブログからの引用であるが、最も動画が盛り上がるであろうタイミングの直後にAd Window（広告挿入ポイント）が来ている。 深掘：Geminiが実現する「瞬間」の価値 – 「Peak Points」のメカニズムと狙い 「Peak Points」の基本思想は、視聴者のエンゲージメントや感情的共鳴が最も高まる「瞬間」に広告を配信することで、その効果を最大化するというのであろう。 ピークの直前ではなく直後というポイントにしたのも興味深い点である。TVCMなどをみていてもそうではあるが、番組のクライマックスやピークの直前のCMのとき、みなさんは何を思いどうするだろう、お手洗いに行く、飲み物を取りに行く、Xで呟く・・・思い当たるフシがあるのではなかろうか、このことからも「後」にしたのは良いと考える。 この核機能を支えるのは、Googleの生成AI「Gemini」である。YouTubeによれば、Geminiが動画コンテンツを解析し、これらの「ピーク」または「最も意味のある」瞬間を特定する。この「意味のある」という言葉は主観的だが、感情的なクライマックス、サスペンスフルな展開、ユーモラスな瞬間、あるいは視聴者の集中が極度に高まるポイントなどを検出することを指すと考えられる。この「瞬間の価値」とは、単なる高いエンゲージメント率を指すのではなく、視聴者が後続の刺激（広告など）に対してより受容的、あるいは注意深くなる特定の感情的・認知的状態を特定することにある。これは、従来のカテゴリターゲティングから、マイクロモーメントにおける感情ターゲティングへの移行を示唆する。 広告主にとっての狙いは明確だ。特定された「ピーク」の直後に広告を配置することで、視聴者が最も受容的な状態にある時にメッセージを届け、理論的には広告の想起率、エンゲージメント、クリックスルー率（CTR）の向上を目指す。これは、無作為に配置される広告よりも強力な広告枠を提供するというのは明らかである。しかし、Geminiが多様なコンテンツタイプや文化的背景をどこまでニュアンス豊かに理解し、「ピーク」を誤解なく特定できるかは未知数だ。AIモデルは訓練データの偏りや不足により、微妙な文脈を誤解する可能性も十分にあるため、もし「ピーク」の判断を誤れば、広告は不快なだけでなく、不適切ですらあり得る。これは重大な実行リスクになりかねない。 「エンゲージメント革命」対「UXの悪夢」 – 「Peak Points」の光と影 広告主にとっての光明 広告主にとって「Peak Points」は、広告効果の新たな地平を切り開く可能性を秘める。視聴者が理論上最もコンテンツに没入している瞬間にブランドメッセージを届け、雑音の中から際立たせることができるという魅力は大きい。AIが真に受容的な瞬間を正確に捉えられれば、より高い強いインパクトを与え、コンバージョン率と広告費用対効果（ROI）が期待できる。これは、マーケターが長年追求してきたであろう「感情ベースターゲティング」の理想に近づく試みとも言えるのではなかろうか。 ユーザーにとっての暗雲 一方で、この革新はユーザーエクスペリエンス（UX）にとって諸刃の剣となり得るだろう。広告主側・広告会社側からすると願ってもない機能であろうが、魅力的なコンテンツ視聴が、フラストレーションの溜まる断続的な体験へと変貌する懸念がは当然ある。最も恐ろしいのは、たとえ「ピーク」の直後であっても、広告が極めて邪魔に感じられ、没入感を損ない、視聴者の反感を買うことだ 。AIがデータに基づいて特定する「エンゲージメントのピーク」と、人間が主観的に感じる「フロー」や「没入感」の間には、根本的なズレが生じ得る。AIがコメントや「いいね」の急増を「ピーク」と判断しても、ユーザーにとっては深い集中や感情移入の最中かもしれず、その中断は不均衡なほどの不満を引き起こしかねない。このあたりは、お得意の機械学習で「いつ、誰に、どのような広告をどの用に配信した結果どうであったか」までを徹底的に学び取り、その後の配信に活かしてほしい。 YouTube側は、広告のタイミングを「慎重に検討」し、「関連性を保ちつつ邪魔にならないよう、多くはピークモーメントが終わった後」に表示すると説明している。しかし、「思慮深い一時停止」と「広告による襲撃」の境界線は曖昧かつ主観的だ。これらの広告がスキップ可能か、この広告の後にまた別の広告が連続で再生されるのか既存の広告に上乗せされるのかといった情報が現時点では不明であり、ユーザーの不安を煽るだろう。 さらに、「Peak Points」はコンテンツ制作戦略にも影響を及ぼす可能性がある。クリエイターがこの広告フォーマットを意識し、AIに「ピーク」と認識されやすいよう動画を構成するようになれば、有機的な物語性よりも広告トリガーを最大化するための画一的、あるいは不自然なテンポのコンテンツが増加するかもしれない。この広告フォーマット自体が、プラットフォーム上のコンテンツの性質や真正性に、広告配信を超えた波及効果を及ぼす可能性があるのだ。「Peak Points」の成否は、AI駆動型の侵入的広告が広く受け入れられるかの重要な試金石となる。もしこれが裏目に出れば、広告における全般的な「AI嫌悪」を増幅させ、アルゴリズム主導でない広告体験への「人間びいき」を強めるかもしれない。 日本市場への適用と、広告主が取るべき戦略的スタンス ユーザーエクスペリエンスに対する感受性が高く、広告における機微や奥ゆかしさが重視される日本市場は、「Peak Points」にとって特有の課題と機会を提示する。的確なターゲティングは評価されるものの、露骨な割り込みは強いブランド毀損に繋がりかねない。 広告主・広告会社が取るべきスタンス 真の価値提供を優先する「Peak Points」の利用を検討する場合、広告クリエイティブ自体が、その「割り込み」を限りなく正当化できるだけの価値や関連性を提供しなければならない。汎用的な広告を「ピーク」に流せば、他の文脈以上に深刻な反発を招くだろう。これはAIをあくまで本質的なマーケティング活動の「サポーター」として活用し、広告を単に配置するだけでなく、その質を高めるという考え方と一致する。 透明性と倫理観を持つ YouTubeがメカニズムを制御するとはいえ、広告主・広告会社にも責任がある。AIマーケティングが拡大するにつれ、明確な社内AI倫理ガイドラインと消費者への情報開示が不可欠となる。ブランドは「Peak Points」の利用が倫理的なデータ利用と合致し、操作的な印象を与えないことをどう保証するのか。 慎重なテストと学習 日本の広告主にとっては、データに基づいた慎重なアプローチが必須だ。小規模なテストから始め、CTRだけでなくユーザーの感情やブランドイメージへの影響を綿密に監視することが極めて重要になる。 プラットフォームへの要求 広告主・広告会社は、「ピーク」の定義や広告成果（ブランド認知への影響を含む）に関する詳細な管理機能と透明性の高いレポーティングをYouTubeに要求すべき。 「人間の感性」を重視する AIによる自動的な広告配信箇所の選定であっても、クリエイティブの感情的知性や文化的適切性は、人間による検証を経るべきであるし、より一層重要となる。 日本のような市場で「Peak Points」が成功するためには、「ピークモーメント」検出アルゴリズム自体の「ローカライゼーション」とその「透明性の担保」が求められるかもしれない。単なる言語の翻訳を超え、文化特有のエンゲージメントや感情反応の機微を理解する必要がある。グローバルモデルでは、日本のコンテンツやユーザー行動の微妙なニュアンスを誤解し、不適切な瞬間に広告が表示されるリスクがある。 「Peak Points」のようなツールの登場は、広告主のスキルセット進化をも促す。マーケターは、クリエイティブ制作だけでなく、AI駆動型の広告配信機会を戦略的に活用し、倫理的影響や新たなデータ分析手法を理解する能力が求められるようになるだろう。 まとめ：AI広告の未来 – 「Peak Points」が示す、より人間中心のアプローチへの希求 「Peak Points」は、YouTubeによる大胆な一歩であり、広告におけるAIの増大する力を象徴している。それは、視聴者のエンゲージメントが最大化する瞬間を捉えることで、広告効果を高めるという魅力的な約束を提示する。 しかし、それは同時に危険な綱渡りでもある。過度に侵入的な広告によってユーザーを遠ざけるリスクは甚大であり、無視できない。これが巻き起こす議論は、単一の機能に関するものではなく、AI広告の将来の軌道そのものについての問いかけだ。 さらに、同時期にMetaが同様の機能であるReels Trending Adsを発表してきているのも示唆深い。同時期に2巨塔が同等の機能を発表してきたことにはどのような意味があるのだろうか。 最終的に、「Peak Points」を含むAI駆動型広告の持続的な成功は、より人間中心のアプローチへの根本的な転換にかかっている。AIツールは、単に精密ターゲティングのためだけでなく、ユーザーの自律性、感情的知性、そして視聴体験全体への深い敬意を持って設計・展開されなければならない。 未来は、単に「ピーク」を見つけて割り込むAIではなく、広告体験自体が肯定的で「価値あるピーク」の一部となるよう共創を助けるAI、あるいはユーザーに透明性の高い制御権を与えるAIにあるのかもしれない。「Peak Points」の存在とそれが引き起こす議論は、過度に侵入的なAI広告配置を検出し緩和する「カウンターAI (*)」や、倫理的なAI広告認証を求めるユーザーや擁護団体の需要を加速させる可能性がある。また、割り込むだけでなく、「ピークモーメント」自体を認識し、それに短く価値ある補足を提供するような、AIに共感的な新しい広告クリエイティブのジャンルが生まれるかもしれない。求められるのは、あらゆる体験コストを度外視してクリックを最適化するのではなく、人間の創造性と共感を増強するAIのあり方だ。ただ、ユーザー視点にたって考えると、このピークモーメントの検出や利用は、まずはいちばん大事である「ユーザー」に対して有用な機能として還元しても良かったのでは、と考える。 (*) カウンターAI: 他のAIの行動や出力に対抗・修正する目的で設計されたAIのこと。対話やゲーム、セキュリティ分野などで、相手AIの弱点を突いたり、誤情報を訂正したりする役割を果たす。対話型AIの暴走抑制や不正検出などに応用されている。

GoogleがNewFronts 2025で披露した「AI Max」は、Gemini搭載のチャットUIで在庫選定・入札・レポート生成を自動化し、CTVを含むあらゆるメディアを一括最適化する。広告主は目標を入力するだけで最適構成を取得し、検証とクリエイティブに集中可能。ファーストパーティデータ連携やブランドセーフティ強化も同時に進み、AI主導のプログラマティック運用が新標準へ移行する序章となる。 DV360に搭載されたAI機能 Google Marketing Platformの発表によれば、2025年5月のNewFrontsでDisplay & Video 360（以下DV360）には強力な生成AI機能群が導入た。これらは「AI Max」とも呼ばれ、プログラマティック広告における入札やターゲティング、レポート作成を、Googleの大規模言語モデル（Gemini）を使って自動化・簡素化するものである。従来のDSPでは手作業が必要だったキャンペーン設計、在庫選定、成果分析などをAIが支援することで、広告運用の効率と成果を最大化を目指す。 インベントリ選定 「スポーツC TVファン向け」のような自然言語要求に応じて、AIが提案・最適化された広告枠（プレミアムビンや事前交渉済みの特別枠も含む）を自動サジェスト 自動キャンペーン設定 目標や商品、商材など概要を入力するだけで、AIが最適なターゲット層・入札戦略・ブランドセーフティカテゴリ・クリエイティブ属性をセットアップして提案 インタラクティブ分析 「売上は？」などchatGPTに対する質問でキャンペーン指標を即時算出する。 内部連携 Commitment Optimizer（予算配分）、Audience Persona（オーディエンス設計）など既存ツールともシームレスに連動。DV360全体が大規模言語モデル上で再構築され、今後は全インターフェースでAIアシスタントが利用可能になる見込み。 以下は公式ブログからの引用だが、配信先を見つけるDiscover画面内で赤枠部分に「ライブスポーツに関心があり、テイクアウトを頻繁に注文するオーディエンスにリーチできる、プレミアムなCTVパブリッシャーのディールを見つけましょう。」と打ち込んでいて、それに見合ったメディアプラットフォーム、想定インプレッションなどが表示されている。 他プラットフォームとの違い（Meta Advantage+等） GoogleのAI機能は、従来型のDSPやSNS広告のAI支援と比べても大きな革新性がある。Meta社の「Advantage+キャンペーン」（詳細はこちらを参照されたし）などもAIによる自動最適化を売りにしている、主にFacebook/Instagramプラットフォーム内でのクリエイティブ組み合わせ最適化や予算配分に留まっている。 一方、DV360の「AI Max」はGoogleのGeminiモデルを活用した汎用性の高い自然言語インターフェースを持ち、広告主が望むあらゆるメディアやオーディエンス条件に対してリアルタイムに最適解を生成が可能となる。Metaはクローズドな自社データでマッチングするが、DV360は広範なオープンWeb（YouTube、プレミアムCTV、ディスプレイ、音声、ゲーム配信など）の在庫から最適な組み合わせを探せる点が特徴である。また、Metaではクリエイティブ素材の自動生成や最適化機能が独自に進化しているが、DV360の場合はまだ開発途上で、UI上でのレコメンドやレポート中心の機能である。 総じて「AI Max」はキーワードやルックアライクに依存せず幅広い要望を自然言語で実現できる点で先進的であり、その効果は例えばAudience Personaの利用企業で動画完視率70%増（Google社内データ）と報告されている（ソース）。 広告主・広告会社は、プラットフォーム間で自社データの取り扱いや運用体制が変わる点を理解した上で、複数媒体を横断したAI活用戦略を構築すべきであろう。 運用者・広告主への影響 AI Max導入により、広告運用者の役割は「施策実行」から「戦略設計・検証」へシフトする。以下の変化が想定される。 業務プロセスの簡略化 手動で設定していたターゲティングや予算配分、レポート作成がAIに委ねられ、運用担当者は入力だけで複数戦略のアウトプットを即時比較可能になる。Googleの「Experiment Center」機能などを使えば、従来手間のかかったA/Bテストやファネル横断分析を簡単に実施できる。これにより分析・最適化サイクルが高速化し、運用リソースをより戦略的な意思決定やクリエイティブ改善に振り向けられるようになる。 役割変化 運用者はAIから提示される推奨結果を評価・編集する「チューナー」役に近づくだろう。たとえば、AIが作成したキャンペーンの推奨設定に対し、セールスチームやブランド側と調整しながら微調整を加えるスキルが重要となる。また、AIによる誤り・偏りをチェックするためのデータリテラシーやAIリスク管理も必要です。 組織の準備 広告主・広告会社はAI Max機能の習熟・評価体制を早急に整備すべきと考える。具体的には、「AI提案と従来運用の効果差を見極める実験プランを立案」「自社データ品質を向上させるためのPAI RやGA4連携を推進」「ブランドセーフティ基準を明確化してAI設定を適切に監視」などだろうか。これにより、AIの利便性を享受しつつリスクを低減する体制を構築できる。 AI Max導入により、運用担当者はキャンペーンの細部設定よりも、AIの最適化結果の評価・意思決定に集中できるようになる。社内チームや代理店と連携しながら、AI生成結果の信頼性チェックや調整を行うスキルが求められる。 ストリーミング広告・CTVへの影響 DV360はもともとYouTubeやオーディオ広告に強みがあったが、今回の発表で本格的にCTV領域を巻き込むプラットフォームとして再定義されました。ComscoreによればDV360は現在米国広告主のCTV世帯の98%にリーチ可能で、月間50億時間以上のアドサポート動画視聴枠を持つとされ、主要DSPの中で最大級の在庫を扱っている。加えてNetflix、NBCUniversal、Disney（Disneyのライブ認定も取得）など一流メディアとの交渉・認定を拡大し、スポーツやライブ番組、ゲーミング配信（ロブロックス）といった新チャネルもカバー。新機能「キュレーテッドCTVオークション」では、地域ごとに需要が高いパブリッシャーの特選入札枠をワンクリックでまとめて購入できるようになった。これらにより、広告主は事前交渉型のDealだけでなくオークション型買い付けでも効率的に質の高いストリーミング在庫を確保できるようになる。 日本市場でもテレビCM予算からデジタルへ振り向ける動きが加速している中、DV360の強化は国内広告主にも大きな可能性を提示する。国内では既に動画広告やOTTサービスが普及しており、YouTubeアフィニティオーディエンスがNetflix広告にも適用されるなど、Googleエコシステムのデータ連携が進めば、国内企業は新たな視聴者層に到達できるだろう。特に、世帯ターゲティングの導入（ソース）は、日本における家族同時視聴層へのアプローチに有効である。広告主はこれら機能を活用し、既存のテレビキャンペーン予算をプログラマティックCTVへ段階的に振り分ける戦略を検討してもよいだろう。 ブランドセーフティと追跡透明性の論点 AI Max導入により、ブランドセーフティと透明性への対応も重要である。DV360ではAIが自動設定したブランドセーフティカテゴリがキャンペーンに反映されるが、広告主は自社ブランド基準を厳格に指定しつつ結果をモニタリングする必要がある。先述した「役割の変化」が求められる。Googleは先述したExperiment Centerで新戦略と従来戦略の効果を比較できるようにするなど、AI導入後も「何が効いたか」の可視化に注力するのは去年発表されたが記憶に新しい（ソース）。また、DV360のPAIR（Publisher Advertiser Identity Reconciliation）機能はファーストパーティデータを安全に連携し、Cookieに頼らない計測を可能にしている。プライバシー強化の潮流でも、GoogleはPAIRをIAB標準化に貢献するなど業界主導の透明性確保にも取り組んでいる。広告主・広告会社はAIのブラックボックス化への懸念に対し、パフォーマンス実験やデータ検証を実施し、結果に基づく調整を継続すべきである。特に日本では第三者機関によるブランドセーフティレポートや独自メディアチェックも活用し、AI推奨を無条件に受け入れない慎重さも求められる。 インサイト・検討すべきアクション AIツールの早期実装: 新機能は段階的展開なので、早期ベータテストから導入し、内部での知見を蓄積すべき。特にキャンペーン立案の初期段階でAIアシスタントを使い、従来との効果差を評価するなど、AI併用型のワークフローを設計を早いうちからしておく。 データ活用の強化 Google Audienceと自社First-partyデータ（GA4、顧客ID、CRMデータ）の連携を推進し、AIからの提案精度を最大化する。PAIRなどオープンな基準を活用して、CTVでも計測可能なファーストパーティオーディエンスを構築する。 教育と組織整備 運用チームへのAIトレーニングを実施し、AI出力の検証・活用スキルを高める。広告会社は広告主向けにAIツールの利点・リスクを説明するコンサルティング体制を整備すべき。 マルチチャネル戦略の再構築 CTV、動画、ディスプレイ、リテールメディアをDV360上で統合管理し、広告効果を横断的に最適化を検討する。特にストリーミング広告ではTV予算からのシフトを進めつつ、オンラインとオフラインの組み合わせROIを分析することが肝要。 透明性の確保 AI判断の根拠や結果を常にレポート・検証し、必要に応じて手動調整を加える。Experiment CenterやGoogleの新しいレポート機能で効果検証を強化し、説明責任を果たせる体制を構築すべし。

リールは1日45億回シェアされる。ここで注目を取れれば勝負は早い──MetaはIAB NewFronts 2025でそう宣言し、広告主が文化的会話の中心に躍り出るための新施策を一挙公開した。要は「潮目を読むAI×量産クリエイティブ×シームレスな買付け」の三位一体。以下、トレンド広告・クリエイター発掘・新フォーマット・AI動画拡張の4点に絞り、みていく。 Reels Trending Ads：バズ動画直後を独占する Reels Trending Adsのテストを開始した。仕組みは単純、最もバズっているクリエイター投稿の直後にブランド広告をピタリと差し込む。広告主は「全体トップ」か「美容・スポーツ」などテーマ別トップを選ぶだけ。Inventory Filterを“Limited”に固定し、ブランドセーフティを担保する設計だ。 下図のように、話題のUGC動画（左）に続けてスポンサー広告（右）を表示し、新たなレベルでリール視聴者にリーチする狙いである。 引用： ポイント これまで「UGC後ろのミッドロール」はYouTubeが独占していた。リールにも同等在庫ができれば、短尺動画のCPM競争は激化必至。 リール視聴は縦型全画面。熱中度が高くスキップ意欲が低い局面を狙えるため、6秒バンパーでも想起効果が高い 広告主は「トレンド x 高速制作」体制を内製化しないと、指定枠に間に合わない。AI生成でテンプレを量産→人の目で仕上げる“人＋機械”ラインが必須になる。 Trendsタブ＆Creator Marketplace API：AIが文化コードを可視化 Instagram Creator Marketplaceに追加されたTrendsタブは、AIがReels上の話題ワード（例：「Spring Nails」）を自動抽出してランキング表示する「トレンド」タブを追加。。さらに広告主はCreator Marketplace Discovery APIで外部ツールからクリエイター検索・指標取得が可能になる。外部ツールからクリエイター発掘が可能になる。ユーザー関心を捉えたクリエイティブ制作を支援するこれらAIツールで、Metaは広告の文化的関連性とスケーラビリティを高めようとしていると考えられる。 引用： ポイント トレンド把握→クリエイター選定→パートナーシップ広告化までをAPIで自動連結できる。 Metaの調査では、53％の消費者が「クリエイター x リール広告で購買意欲が上がる」と回答しており、トップファネルにとどまらない売上貢献が期待できる。 重要なポイントはこのクリエイターは、そのユーザーが好みであるクリエイターであること。 代理店は従来の人海戦術から、API経由のスコアリング＋セーフティ監査にリソースを振る再編が迫られる。 Partnership Ads＆Threads動画：面とタッチポイントを拡張 パートナーシップ広告のヘッダー表記を1社のみに変更可能とし、クリエイターの色を前面に出すデザインを採用。Facebook Live動画もブースト対象に加わり、ライブコマースとの親和性が高まる。さらにThreadsには16:9/1:1動画広告がフィール間に試験導入され、Instagram + Threads + Reelsの縦横連携が完成形へ近づく。 ポイント クリエイターとブランドの境界を薄め“ネイティブ感”を最大化。動画比率統一により制作物の転用効率向上も狙える。 ThreadsはTwitter難民を抱え込む新チャネル。早期テストでCPC水準を把握する先行者優位が狙える。 Video Expansion：AIが見えてない領域を自動的に生成しROIを底上げ

広告ビジネスに本腰を入れ始めたNetflixの現在地 Netflixはこれまで広告と無縁だったが、2022年末に広告付きプランを導入してからわずか2年で広告ビジネスを主要戦略に据えつつある。2025年5月14日に行われたの「Netflix Upfront 2025」では、同社の広告事業の急成長ぶりと今後の戦略が示された。現時点で広告プラン利用者は世界で9400万人に達し（2024年11月時点の7000万から大幅増）、広告対応国における新規加入の55%が広告プランを選択するまでになっている（ソース）。Netflixの広告収入は前年比で倍増し、2025年も再度倍増する見込みである（ソース）。かつて広告導入に否定的だったNetflixだが、いまや「ストリーミング広告 収益」の巨大な流れを自社に引き寄せ、広告主へのアピールを従来とは一変させている。 Upfront 2025で発表された主なポイント Netflix Upfront 2025で示された新たな広告関連施策から、Netflixの広告モデル進化が読み取れる。特に注目すべきポイントは以下のとおりである。 ソース： 自社広告プラットフォーム（Netflix Ads Suite）の構築 2024年に予告していた自前の広告技術基盤「Netflix Ads Suite」をついに立ち上げ、2025年6月までに広告提供12か国すべてで展開予定と発表（ソース）。従来、Microsoft (Xandr)に委ねていた広告配信を社内化することで、より柔軟で高度な広告運用が可能になると強調する。「自前のシステムで広告のエコシステムを制御することで、新たなツールやより良い計測、創造的な広告フォーマットを提供できるようになる」とNetflix幹部も述べており、広告テクノロジー内製化によるスピード向上をアピールしている。 ターゲティング精度の飛躍的向上 広告主への訴求力強化として、視聴者の興味関心カテゴリーを100以上設定し、「ライフステージ」を含む細かなターゲティングが可能になったと発表。Netflixはこれまでユーザーデータが限られるとの指摘もあったが、自社コンテンツ視聴履歴を分析したインタレストセグメントに加え、広告主の1stパーティデータを安全に活用できる仕組みも導入。広告主はLiveRamp経由または直接Netflixとデータを照合し、ユーザー属性に基づく精緻なターゲティングが可能になる。さらに外部の3rdパーティデータ（ExperianやAcxiomなど）にもアクセスを開放し、クリーンルーム環境でオーディエンス分析や計測を行えるデータ戦略も明らかにした。これらは従来データ資産で劣ると言われたNetflixが、外部パートナーとの連携でターゲティング精度を一気に業界水準まで引き上げたことを意味する。 広告取引手法の拡充（プログラマティック対応） Netflixは広告事業開始当初、直接販売によるプレミアム枠の提供が中心だったが、Upfront 2025ではプログラマティック取引の選択肢拡大も発表された。さらに今後はリアルタイム入札に近い柔軟な取引方式も可能にする見通しだ。これにより広告代理店やトレーディングデスクは、YouTube等と同様にNetflixの在庫をプラットフォーム上で買い付けできるようになり、バイイング方法の幅が飛躍的に広がる。Netflix自身もブランドリフト調査など新たな計測ソリューションを提供開始し、視聴と広告想起の関連を直接測定できるようにするなど、広告主が成果を把握しやすい環境を整備する。 新広告フォーマットの投入 最も興味深いのが、Netflixが従来にない革新的な広告フォーマット

ちょうど昨日ホットなニュースがあったので、これについても記してみる。 思考だけでApple社製デバイスを操作できる日が近いかもしれない。 AppleとSynchronが発表したBCIネイティブ統合 2025年5月13日、米Synchron社がAppleデバイスへのネイティブなBCI統合を実現すると発表した（ソース）。Appleは同日、新しい「BCI HID（BCI Human Interface Device）」プロトコルを発表し、脳信号を正式にiPhone・iPad・Apple Vision Proの入力手段として認めた。これにより、身体を動かさず音声も使わずに、脳の信号だけでApple製デバイスを操作できる道が開かれたのである。 この提携は、重度の運動障害を持つ人々のデジタルアクセスを飛躍的に向上させる画期的なものだ。Synchron社の埋め込み型BCIシステムとAppleのアクセシビリティ機能（スイッチコントロール）の組み合わせにより、ALSや脊髄損傷などで手足が使えないユーザーでも、思考で直接iPhoneやiPadを制御できることになる。従来、キーボードやタッチパネルといったインターフェースは身体動作が前提だったが、BCI HIDの登場で「考えるだけで操作する」という新次元のユーザー体験が現実味を帯びてきた。 Appleが最初のパートナーとしてSynchron社を選んだ背景には、同社のStentrode™技術が血管経由で設置され開頭手術を必要としない低侵襲性とスケーラビリティ 、つまりApple製品の「ユーザーフレンドリーさ」という思想との高い親和性があったことは想像に難くない。 また、Synchronの「血管ハイウェイ」戦略、すなわち血管を経由するアプローチは、脳全体へのアクセスポイントを確保し、将来的には運動制御以外の多様な神経情報（感覚、認知、記憶など）を読み書きするプラットフォームとしてのポテンシャルを秘めている 。これは現在の麻痺患者向け支援に留まらず、認知機能拡張や精神疾患治療など、より広範な応用分野への展開基盤となり得る。 ネイティブBCI対応が意味する新インターフェース Appleが公式にBCIを入力デバイスとしてサポートする意義は大きい。今回のBCI HIDプロトコル対応により、脳信号がタッチや音声、キーボードと並ぶネイティブな入力カテゴリとして認識されたことを意味する。単なる福祉的ツールに留まらず、脳とデバイスの直接対話という新たなUIパラダイムを拓く可能性がある。 BCI HIDはハードウェア擬似入力をエミュレートする従来の支援機器と異なり、双方向のやりとりも可能になるという。脳側からのコマンド送信だけでなく、デバイス側から画面レイアウト等の文脈情報をBCIに送り、解読精度を高める仕組みだ。これは閉ループシステムによるフィードバックでユーザー体験を最適化する先進的なアプローチである。AppleとSynchronの協業により、このような高度なインタラクションをOSレベルで実装する道筋がついたと言える。 アクセシビリティ向上：動けなくても広がる世界 最も直接の恩恵を受けるのは、ALSや脊髄損傷などで自力でデバイスを操作できないユーザーだ。例えば米国のALS患者マーク・ジャクソン氏は、Synchronのインプラントを介してApple Vision Proを装着し、自宅にいながら仮想的にアルプス山を訪れる体験を得たという（ソース）。身体が動かせなくても、BCIとVRを組み合わせることで世界を疑似体験できることを示す象徴的な事例だ。 上図はSynchron社のBCIシステム概念図（引用）。以下のような流れで動作する。 1. 脳内のメッシュ電極「Stentrode™」（右上）で神経信号を読み取り、 2. 胸部埋込のトランシーバー（右下）を介してBluetooth経由でデバイスに送信、 3. Appleの新BCI HIDプロトコル対応により、このインプラントから直接iPadやVision Proなどを制御できるようになる。 もちろん、BCIによる操作は現時点では完全ではない。現行のSynchronシステムではポインタを自由に動かすことができず、入力速度も通常のスマホ操作よりかなり遅い。それでも、意思伝達すら難しかった人々にとって「考えるだけで文字を打つ・選択する」手段が得られる意義は計り知れない。Appleが誇る洗練されたUIや予測入力機能と組み合わせれば、操作性の向上も期待できるだろう。 Appleの狙い：アクセシビリティと未来技術の両立 一見するとこの提携は福祉目的に見えるが、その裏にはAppleの長期的な戦略が垣間見える。Appleは「すべての人のための技術」を掲げ、アクセシビリティ重視を企業DNAとしている。BCI HIDのサポートもまずは身体障害者支援という大義名分で導入されている。しかしその実、「次世代インターフェースへの布石」という側面を無視できないだろう。 脳波でデバイス操作というとSFの世界のようだが、Appleは敢えてこの分野に足を踏み入れた。他社が追随していない今、業界標準となりうる規格を先行して打ち出すことで、Appleエコシステムの優位性をさらに強固にする狙いが読み取れる。 事実、BCI HIDは年内にも開発者向けに公開され、他社デバイスやアプリにも拡張可能な標準となる予定だ。自社だけで囲い込まずオープンに展開することで、結果的にApple製品との親和性が高いBCIエコシステムが形成される可能性が高い。 Appleがパートナーに選んだSynchron社は、頭蓋を開かず血管内から電極を留置するアプローチで知られる。これは安全性と実用性を重視した手法で、規制当局からも比較的早期に治験許可を得ている。一方でElon Musk氏のNeuralink社は、より侵襲的だが高性能なチップを脳内に直接埋め込み、1000本もの電極で高精度な信号取得を目指している。Appleがあえて低侵襲で臨床実績のあるSynchron社と組んだことは、ユーザー第一のDNA、社会受容性と実現可能性を優先した判断と言えよう。最先端すぎる技術より、まずは実用レベルで安全なソリューションからスタートするのは、同社のこれまでの戦略（例：初代iPhoneは当時最新ではなく安定した通信規格を採用）とも一致する。 BCI市場と今後の展望：「考えるだけで操作」の未来 今回の提携は、黎明期にあるBCI業界全体にも追い風となるだろう。Morgan StanleyによればBCI市場は将来的に4,000億ドル規模に達すると予測されている。Appleの参入表明によって、投資家や研究者の注目が一気に高まり、資金流入や技術開発競争が加速する可能性が高い。事実、SynchronはAI技術（認知AIモデル「Chiral AI™」）を活用して脳信号の解読精度向上にも取り組んでおり、今後ますます異分野融合のイノベーションが進むとみられる。 もっとも、課題も依然として多い。BCIの大衆化には安全性や倫理面の懸念、手術コスト、そして何より技術成熟が不可欠だ。現行のシステムは健常者にまで普及する段階ではなく、主な対象はあくまで重度障害を持つ人々だろう。AppleとSynchron社は年内に臨床試験参加者への限定展開を開始するとしており、一般ユーザーが体験できるのはまだ先の話だ。 さらには「思考のプライバシー」の問題もはらんでいる。知らぬ間に設置され思考がダダ漏れになってしまったら・・・？ しかしそれでも重要なのは、Appleというテック業界の巨人がBCIを正式サポートし始めたという事実である。 ビジネスの観点では、AppleがこのタイミングでBCI領域に踏み込んだ意義は大きい。ユーザーインターフェースの次のフロンティアを押さえることで、将来のプラットフォーム主導権を握る布石となる可能性がある。テック各社がAR/VRや音声アシスタントの次を模索する中、Appleは“考えるだけで操作”という究極のUXに向けて一歩リードした格好だ。今後5〜10年のスパンで見れば、今回のSynchron社との提携は、人間とテクノロジーの関わり方を再定義する転換点として振り返られるかもしれない。 まとめ AppleとSynchronの提携によるBCIネイティブ統合は、テクノロジーと人間のインタラクションにおける新たな扉を開くものである。障害の有無を問わず「脳で直接デバイスを操る」というコンセプトは、デジタル領域の地平を広げる潜在力を秘めている。アクセシビリティ向上という即効性のある価値提供と並行して、未来のUI革命への布石となった今回の動き。考えるだけで操作できる世界が、いよいよ現実のものとして視界に入ってきたと言えよう。

個人的に興味のあるBCIの実用性について記してみる。 Precision Neuroscience社が開発した脳埋め込み型の電極デバイス「Layer 7 Cortical Interface」。極薄で柔らかなフィルム状電極を小さな開頭創から脳表（大脳皮質）に挿入し、広範な脳活動を計測できるものである。ワイヤレスかつ短期留置可能な次世代ブレイン・コンピュータ・インターフェース（BCI）として2025年に米FDAの承認を取得した（ソース）。 インプラント型デバイスの最前線：脳と機械を繋ぐ技術 BCIは脳に電極などのデバイスを埋め込み、神経信号をデジタルデータとして解読・利用する技術で、将来的には麻痺した患者がコンピュータを介して意思疎通したり、ロボットアームを思い通りに操作したりすることを目指している。これまでSFのように語られてきた分野だが、2025年はBCI技術が実用段階に踏み出した転換点として記録されるかもしれない。 直近目玉のトピックは大きく分けて以下2つである。 Precision Neuroscience社の画期的な脳内デバイスがFDA承認を取得したこと 先日投稿した内容にもあるイーロン・マスク氏率いるNeuralink社のデバイスが実用化に向けて大きな前進をしていること 2点目については上記リンクの記事を参照していただくとして、Precision Neuroscience（プレシジョン・ニューロサイエンス）社だが、2021年創業のニューヨーク拠点スタートアップで、創業メンバーにNeuralink創設に関わった脳神経外科医も名を連ねる新鋭企業である。同社が開発した薄膜電極「Layer 7 Cortical Interface(*1)」は、大脳皮質表面に貼り付けるように配置して脳活動を記録できる柔軟なシート状デバイスだ。 以下、Precision Neuroscience社の公式ページ（リンク）より引用してきた本デバイスの画像である。人間の髪の毛（約0.07～0.08mm）より薄いようで、デバイス、と言うにはあまりにも薄すぎる。 頭蓋骨にわずかな切開を加え挿入できる低侵襲の設計であり、患者の脳に大きな負担をかけない点が特徴となっている。このデバイスについて、米食品医薬品局（FDA）は2025年4月に「30日間体内に留置可能な脳活動マッピング用デバイス」として510(k)承認を与えた(*2)というのが本ニュースである。競合するNeuralinkやビル・ゲイツ氏やジェフ・ベゾス氏が投資するSynchron（シンクロン）といった企業に追いつけ追い越せの状況となった。 (*1) Coritical Interfaceを無理やりわかりやすく和訳すると、脳の表面（大脳皮質）と機械をつなぐ装置。 (*2) 日本で例えるならば、厚労省の認可が降りたと同等の状態。国内販売や臨床使用が正式に可能となる。 次世代BCI開発競争の現在地 Precision社のデバイス承認は、BCI実用化に向けた重要なマイルストーンだ。同社は2023年に開始した臨床試験で、この電極を脳腫瘍手術の患者37名に一時的に装着し、術中の脳機能マッピングに活用する研究を行っていた。今回のFDA承認により、Layer 7電極は最大30日間の設置が正式に認められ、術中モニタリングだけでなく術後も含めた高精細な脳信号データの収集が可能になる。同社はこのデータを蓄積・解析することで、将来的なBCI実用（例えば四肢麻痺患者がロボット義肢を思い通りに動かすためのアルゴリズム開発）に役立てる計画であるとのこと。。創業からわずか4年でアイデア段階から規制当局の承認取得に至ったスピードについて、同社CEOのマイケル・メイガー氏は「我々は自社開発した最先端の皮質電極アレイで4年足らずの間にFDAクリアランスを達成した」（ソース）と述べ、その快挙を強調した。 一方、Neuralink社は従来型とは一線を画す野心的な全脳インターフェースを掲げ、脳内に細い電極チップを数千本単位で挿入するアプローチを追求している。同社の現在地については先日投稿した内容を参照していただきたい。 なお、もう一社の競合であるSynchron社も忘れてはならない。同社は血管内にデバイスを配置する経静脈型のBCIを開発しており、開頭手術を不要にしたアプローチで注目された。2021年にはオーストラリアで世界初の体内埋め込みによるBCI装置「Stentrode（ステントロード）」の臨床試験を成功させた実績がある（ソース）。米国でも治験が進み、初期6名の患者で1年経過時点の有効性を確認したと2024年9月に報告している（ソース）。SynchronはさらにAmazonの音声AIアシスタントAlexaと自社BCIを接続し、患者が頭で考えるだけでスマートホーム機器を操作するデモンストレーションも行っており、これは別途深堀りしたい。こうした大手IT企業との連携例からも、脳埋め込みデバイスが医療のみならず一般テクノロジー分野とも接点を持ち始めていることが窺える。Apple社もまたBCI分野に興味を示し、Synchronへのちょうど昨日その発表がなされたという報道もあった（ソース）。 戦略的示唆：医療チップがもたらす変革と課題 これらの動向から読み取れる最大の示唆は、体内埋め込み型デバイス、BCIの実用化が目前に迫りつつあるという現実だ。特にBCI分野では、「夢物語」と捉えられていた技術が規制当局の承認という公式なハードルを越え始めた点で新たな局面に入った。Precision社の戦略は秀逸だ。いきなり完全な脳マシン制御を目指すのではなく、まずは脳手術支援というニッチだが現実的な用途にフォーカスし、限定的な機能でも早期に市場投入する道筋をつけた。これにより収益を上げつつ大量の神経データを収集し、本命である高度なBCI実現への足掛かりとする作戦である。いわゆるフット・イン・ザ・ドア・テクニックか。巨額の資金を投じて一発勝負の完璧な製品を狙うより、小さくても確実に価値を提供できるデバイスを段階的に承認取得していく方が、結果的に技術の社会実装を早めることが証明されたと言える。これは他の医療機器スタートアップにとっても示唆的で、規制の枠組み内で達成可能な最小要件の製品を見極め、段階的イノベーションを積み重ねる戦略の有効性を示している。 また、NeuralinkやSynchronに見るように、この領域には名だたる起業家や大富豪が参入し、多額の投資が継続している。テスラやSpaceXで知られるマスク氏の存在や、ベゾス氏・ゲイツ氏が支援するSynchronなど、テクノロジー界のビッグネームがこぞって「人間と機械の融合」に賭けている状況であると言える。その背景には、高齢化社会における神経難病の増加や、サイバーインターフェース市場の将来的ポテンシャルへの期待がある。ヘルスケア業界にとっては、これまで交わりの少なかったIT業界・ベンチャーキャピタルとの協働が避けられない時代が来ることを意味する。医療チップは高度に専門的な医療知識と最先端の工学技術の接点に位置するため、異分野の専門家がチームを組む分野横断型な開発体制が今後さらに重要となるだろう。 一方で、課題と「覆すべき常識」も浮かび上がっている。例えば脳へのデバイス埋め込みには感染症リスクや免疫反応など安全面の懸念がつきまとう。しかしPrecision社のように極小の柔軟デバイスを採用し短期間のみ設置する形にすることで、そのリスクを大幅に低減できる可能性が出てきた（ソース）。また、Neuralink社がFDAのブレイクスルー指定を受けた失語症支援（参照）のように、従来は「意思疎通不能」と考えられていたALS患者層にも光明が見えてきた点は、医療者の常識を覆しつつある。体内チップによって、生体信号をこれまで不可能だった方法で読み解き制御できれば、「治らない・治せない」とされてきた症状や障害にも新しいアプローチが生まれる。さらに長期的には、健常者が認知機能を拡張する目的でインプラントを利用する可能性すら議論され始めており、倫理面・社会受容性の課題も孕む。プライバシーの保護やサイバーセキュリティ（体内デバイスがハッキングされるリスク）の問題も無視できない。 総じて、医療×テクノロジー領域のインプラント型デバイスは「黎明期から実用化への過渡期」に突入したといえる。BCI開発競争に見るように、小さな成功事例が蓄積され規制当局も前向きな姿勢を示し始めた今、企業各社や研究機関は次なるブレイクスルーに向け一層しのぎを削るだろう。医療従事者は新技術の恩恵を享受する準備を進めつつ、その限界やリスクを正しく評価し患者に提示する役割を担う。技術者・産業界は、安全性と有効性を両立した製品設計とエビデンス創出に努め、医療現場との密な連携が求められる。埋め込み型の医療チップがもたらす新時代の医療、それは単なる治療法の追加ではなく、医療パラダイムそのものの変革である。身体とテクノロジーの融合が現実味を帯びた今、我々はその未来に備えて発想をアップデートすべき時に来ている。

Amazonが2025年5月12日のイベント（Amazo Upfront 2025）で発表した文脈連動型の新しいVideo広告（コンテクスチュアルビデオターゲティング）が、動画視聴と購買をシームレスにつなげる革新を起こしつつある。AIがシーンを解析し、その瞬間に最適な広告を生成・配信する仕組みは、プログラマティック広告の常識を覆す。広告主にとってはブランド訴求と購買促進の両立を可能にし、マーケターは今こそ新しい動画広告戦略を再構築すべき時が来た。 Amazonによる新たなVideo広告フォーマットの発表 2025年5月12日、Amazonは動画ストリーミングサービス「Prime Video」で画期的な広告フォーマットを公開した。まとめると以下の通り。 広告フォーマット 概要 広告主への提供価値 AIコンテクスチュアル・ポーズ広告 動画を一時停止した際に視聴コンテンツの文脈（シーンの雰囲気や映像中の要素）まで加味され、それに沿った内容の広告を表示 視聴体験や感情を阻害しないアプローチ Amazonショッパブル広告 上記広告内で商品詳細、価格、セール情報、レビュー、在庫状況、配送情報などのリアルタイムの情報をアマゾンから直接取り込み、顧客がリモコンを操作するだけで、動画から離れることなく、リアルタイムの購入等の決定をできる 対Amazonで商品を打っている広告主：シームレスな購買体験 対Amazonで商品を打っていない広告主：リードジェネレーション 効果はどうかと言うと、Amazonの発表によればインタラクティブ広告を活用したブランドは非活用時に比べ購入意向が28%向上し、注文数も36%増加したとのことである（ソース）。 先日のこちらの投稿でも述べている通り、Amazonもファネルの垣根を超えた施策を打ってきた。この潮流はいよいよメインストリームになってきていると感じる。 業界への示唆：戦略的インパクトと今後の展望 Amazonの新フォーマットが業界に投げかける示唆は多い。主なポイントは以下の通り： 広告主への影響: 動画広告の役割自体が変わりつつある。従来、ストリーミング広告はテレビCMの延長線上にあり直接的なコンバージョンよりブランド想起などが重視されてきた。しかし今回は動画のリッチな体験とECの即時購買を融合し、視聴から購入までの距離を劇的に縮めている。プログラマティック広告の精緻なターゲティングにコンテンツ文脈と購買データを掛け合わせ、分断されていた「関心」と「購買」を一気通貫で捉えるアプローチだ。Prime Video視聴者のうち88%がAmazon内で購買経験を持つという強み（ソース）を背景に視聴から購入への流れをシームレスに実現しており、このモデルはリテールメディアの力でTV広告市場に攻勢をかけるものとなっている。 競合プレイヤーへの影響: Amazonに続き他の動画プラットフォームや放送事業者も、インタラクティブかつコンテキスト重視の広告フォーマットへより関心が増すかもしれない。実際、Fox傘下の無料配信サービスTubiも類似のインタラクティブ広告技術を発表するなど（ソース）、「視聴体験に溶け込む広告」が業界トレンドになりつつある。NetflixやDisney+などサブスク型プレイヤーも広告事業を強化し始めた今、視聴者体験を損ねない収益源として文脈連動型広告は有力な解となるはずだ。 クリエイティブ開発への影響: 広告制作にも変革が及ぶだろう。これまでは単一の映像クリエイティブを全視聴者に届けていたが、今後はAIによる動的コピー生成やシーン解析が標準となり、「一人ひとり・モーメントごとに最適化された広告」が当たり前になるだろう。マーケターはコンテンツ文脈やユーザー状況に応じてリアルタイムに変化する柔軟なクリエイティブ設計を念頭に置く必要がある。 日本市場への影響: Amazonは2025年中にPrime Videoの広告付きプランを日本を含む各国に展開予定で、これら最新フォーマットも日本に上陸する見通しである。国内でもテレビ番組とECを連携させる試み（視聴中に商品の購入など）は以前からあったが、今回の技術で実現性（というか、切迫感）が飛躍的に高まったと考える。例えば「映画で主演俳優が着用する腕時計を視聴中に購入」といった体験も近い将来実現するかもしれない。プログラマティック技術とAIを駆使したコンテキスト連動型のVideo広告は、体験を損ねず広告効果を最大化する新たな解として日本企業にも大きなヒントを与えるだろう。

2023年末頃まで「レポートにAIを使うなんて以ての外」とされた風潮が、わずか1年で一変しようとしている。大学生とAIの関係は、禁止すべき“不正ツール”から身につけるべき“必須スキル”へと移行しつつある。その転換を象徴する最新動向と、これから大学生活を送る新入生への示唆とは何か、深堀りをしてみよう。 学生とAI：禁止から活用への転換期 大学教育における生成AIとの付き合い方が、急速に変化している。ChatGPTが公開された直後の2022年末から2023年には、多くの大学で「AI使用禁止」が打ち出され、課題での利用はカンニング扱いされることも少なくなかった。しかし現在では「AIを許すか否か」ではなく「どう活用するか」に議論の重心が移りつつあると指摘されている（ソース）。実際、米OpenAI社によれば、米国の18〜24歳の3分の1以上が既にChatGPTを利用しており、その約25%は学業目的の質問だという（ソース）。これは正直驚きである。学生側は便利さからAIを取り入れ始めており、大学側も従来の一律禁止から方針転換を迫られているのが現状であろう。 この転換の背景には、生成AIの性能向上と教育現場への急速な浸透がある。最新のAIは高度な文章生成だけでなく、長文や論文の要約やコード生成、画像生成、音声読み上げまでこなせてしまう。学生は以下の2つジレンマに悩まされる中、各方面で以降錯誤が続いているのも事実であろう。 「学生がこれらのAIを使えば学習効率は飛躍的に上がるのではないか」という期待 「AIに頼りすぎると考える力が落ちるのでは」という懸念 大手企業も学生のAI活用を後押し 教育現場の模索に呼応するように、テクノロジー大手各社も大学生のAI活用を積極的に後押しする動きを見せている。本ブログ内の記事での再掲にはなるが改めてまとめてみる； 企業名 発表時期 学生向け提供内容 提供期間 OpenAI 2025年4月 ChatGPT Plus（月額20ドル相当）を2か月間無料提供 期末試験シーズン（詳細非公開） Google 2025年4月17日 「Gemini」Pro版、ノートツール、動画生成AI「Veo」など9サービス＋2TBストレージ無償提供 申請期限：2025年6月末利用期限：2026年春まで Anthropic 2025年4月18日 Claude for Education（学習用AI）＋ソクラテス式「ラーニングモード」搭載 大学との提携により順次提供 Microsoft 2025年春 教育機関向けOffice製品にCopilotの統合を発表 順次展開中 学生の実態：活用の利点と潜む課題 では、実際に学生たちはどのようにAIを活用し、何に悩んでいるのか。最新の調査や研究から、その実態をあぶり出してみる。 メリット 多くの学生がChatGPT等の生成AIを「課題のブレインストーミング（発想支援）」「文章の要約・改善」「難解な内容の平易化」に有用だと感じている（ソース）。 世界109か国・23,000人超の大学生を対象にした国際調査でも、約70%がChatGPTを使うのは「面白い」と回答し、4人に1人は「友人に聞くよりChatGPTに尋ねる方が気楽」と感じるという結果（ソース）。 実際に「レポートのネタ出しに行き詰まったときAIにヒントを求める」「難しい教科書の内容をChatGPTに噛み砕いてもらう」といった使い方が定着しつつあるということだろう。 デメリット（課題） 学生調査で「授業でAIツールをまったく使っていない」という学生が43%に上り、その背景には「不正行為と見なされないか不安」「教授の方針が不明確」「大学からの利用ガイドラインがない」といった声がある（ソース）。 実際、学生の51%は何らかの形で大学からAI利用に関する指導を受けてるが、逆に言えば半数近くは指導を受けておらず、教員の52%が自分の科目でAI利用を禁止しているというデータもある（ソース）。 つまり現場でのルール整備が追いつかず、学生は戸惑いながら手探りで使っているのが現状と考えられる。 世界109か国の大学生23,000人以上を対象に実施された調査による「ChatGPTに対する印象」のワードクラウド（文章中に頻繁に登場する単語を、その出現頻度に比例して文字の大きさを変え、視覚的に表現する手法） を紹介する。 引用： ChatGPTに対し「good（良い）」「helpful（役に立つ）」「tool（道具）」といった前向きな語が大きく描かれる一方、「cheat（カンニング）」「lazy（怠惰になる）」など懸念を示す語も小さく見られる。つまり、学生たちは利便性を感じつつ、その限界や倫理面も認識していることがわかる。 将来の展望 55%の学生が「将来のキャリアに生成AIスキルが重要になる」と考えている一方で、自分が十分な訓練を受けていると感じる学生はわずか20%にとどまっていることがわかる（ソース）。技術面のスキルより「対人コミュニケーション能力」などソフトスキル習得を優先する学生が多い現状もあり、AI活用スキル習得はまだ課題意識が高くないとも読み取れる。このギャップをどう埋めるかが今後の教育界の課題となりそうである。 考察：AI時代の学びに求められるもの 以上の動向から浮かび上がるのは、「生成AIとの共存（どのようにうまく使っていくか）」がこれからの大学教育の不可避なテーマになるだろう。かつては「AI＝不正」のレッテルが貼られていたが、主要企業が学生に積極的な利用機会を提供し始めたことで、AIはもはや電卓電子辞書、インターネットと同様、“賢く使う”ことが求められる学習ツールへと変貌しつつあるということである。言い換えれば、AIを使いこなすリテラシーそのものが新たな学習スキルになったのである。AIについて学ぶ時間が教育カリキュラムに組み込まれることもそう遠い未来ではないのではないだろうか。 この流れは従来の教育観に一石を投じている。AIの力で学生の生産性は飛躍的に向上しうる一方、だからこそ「人間にしかできないことは何か」を再定義し、それを伸ばす教育が重要になる。実際、一部の大学ではレポート課題の設計を見直し、AIには解けない創造的な問題設定や、AI使用自体を課題に組み込んでその使い方を評価する試みも始まっている（ソース）。このように学生の考える力や倫理観を鍛えつつAIを活用させる「メタ認知的な仕掛け」が今後鍵を握ると思う。 また、日本の大学に目を移すと対応は様々だが、例えば慶應義塾大学では生成AIの一律禁止はせず、科目ごとに教員裁量で使用可否を決める方針を打ち出している（ソース）。一方で「学生に『生成AIを使うな』と言うのはナンセンスだ」という趣旨の提言（ソース）も出始めており、日本でも「使わせない」から「使い方を教える」へのシフトが始動しつつあるように思える。グローバル企業の動きや海外大学の事例は、日本の教育現場にも少なからず影響を与えるだろう。 要するに、AI時代の大学生には「賢い利用者」になることが求められ、教育側にはそれを支える環境整備と指導方法の革新が求められている。 学生や教育現場への示唆 学生自身がAIリテラシーを身につけることが重要。 言わずもがなだが、今後「AIを使いこなせること」は文章作成や情報収集の新たな基本スキルになる。例えばレポート執筆で行き詰まったらChatGPTでアイデアをブレストする、難解な論文の要点をAIに要約させる、といった形でまずはツールを試し、自分の学習プロセスに組み込んでみるのが良いだろう。 「AIにできること」と「人にしかできないこと」を常々意識する 例えば事実の羅列や定型的な文章生成はAIが得意だが、独創的な発想や人間らしい洞察はあなたならではの強みである。レポート作成でも、AIには情報収集や素案作りを手伝わせ、最終的な主張やオリジナルな分析は自分で磨きをかけるといった役割分担は徹底するのが良い。 教育機関・教員側は「禁止より教育」を検討すべき。 学生が戸惑わないよう統一したガイドラインを整備し、カリキュラムにAI活用法や倫理を組み込むことが求められるだろう。課題設計も見直し、AIで簡単に解けてしまう課題ばかりにならないように工夫するか、いっそ「AIを使って解くこと」を前提とした課題であったり、結果ではなく、「思考プロセス」そのものを問うような課題もおもしろい。重要なのは、学生が卒業後の社会でAIを正しく使える力を育むこと。

はじめに：アドテクを席巻する生成AI – 現状と本質的課題 2025年5月現在、生成AIはもはや目新しい技術ではなく、広告テクノロジー（アドテク）およびマーケティングテクノロジー（マーテク）の風景を根本から再構築する基盤技術としての地位を確立している。そのパーソナライゼーション、コンテンツ作成、キャンペーン最適化における能力は広く認知され、導入が進んでいるのは言うまでもないだろう。2025年5月6日に発表されたForrester社の2025年の予測では、ビジュアルコンテンツ向け生成AIが主要な新興技術として注目され、没入型でパーソナルな体験を提供し、顧客満足度を向上させるとされている（ソース）。IABの「2025年デジタル広告アウトルック（ソース）」によると、マーケターの42%がメディアプランニングやアクティベーションに生成AIを利用しており、さらに36%がその可能性を模索中。主な用途としては、以下の通り。 データ分析（47%） 市場調査（38%） コピーライティング（32%） 画像生成（22%） これまでの議論は、生成AIがいかに効率性を高め、オペレーションを大規模化し、高度にパーソナライズされた広告体験を提供できるかという点に集中してきた（いわゆる、枠から人へ）。しかし、アルゴリズムによる効率性の追求の先には、より深刻な課題が浮上してきているように感じる。それは、生成AIの力を人間の価値観、オーセンティシティ（*1）、そして真の消費者の信頼を損なうことなく、いかに統合していくかという問題である。生成AIの技術的能力への急速な導入と注目の高まりは、ある種の「人間による監視の欠如」を生み出している可能性があるのではないだろうか。効率性の向上は明確である一方、人間中心の設計が不足することによるブランド認知や消費者信頼への長期的な影響は、多くの関係者がようやく認識し始めたばかりの新興リスクと言えるのでは。つまり、とにかく見た目上の効果は良いんだけど、それって結局意味のある効果だったのか？という点である。本稿では、この十分に議論されていないながらも極めて重要な「人間中心」という至上命題を深掘りし、アドテク業界がAI駆動型（AIドリブン）の世界で持続可能なエンゲージメントとブランドの完全性を確保するために、人間第一のAI戦略の複雑性をいかに乗り越えていくべきかを探ってみる。 (*1): 言い換えると、「広告にまつわる情報が本物かどうか」「信頼できるデータに基づいているかどうか」。 例えば・・・ 広告を見ているユーザーは本当に人間か？（=ボットではない） 広告が表示されたパブリッシャーは本物の媒体か？（=偽サイトではない） 表示やクリックのデータは改ざんされていないか？ 広告主や広告枠の情報に嘘がないか？ という「広告のやりとりが正直に、フェアに行われているかどうか」を問う概念。 アルゴリズムの誘惑：生成AIによる広告クリエイティブとパーソナライゼーションの革新 生成AIは、ダイナミック・クリエイティブ・オプティマイゼーション（DCO）を飛躍的に進化させ、基本的なカスタマイズを超えて、何千もの個別最適化された広告バリエーションをリアルタイムで生成・最適化することを可能にしている。例えば、GoogleのPerformance MaxキャンペーンはAIを活用してクロスチャネル広告を展開し、MetaのAIアルゴリズムは直接的なユーザーデータを収集することなく類似オーディエンスを構築する、国内でいうとサイバーエージェントの極予測シリーズなど。これにより、理論上は前例のないレベルの関連性が実現し、エンゲージメントとROIが向上するとされている。 生成AI広告の新たなフロンティアとして、「感情認識広告（Emotion-Aware Ads）」が、2025年の主要な進展であるとAdBulterは予測している（ソース）。これは、ユーザーの気分を察知し、メッセージやビジュアルをリアルタイムで調整するものである。それは、単に関連性が高いだけでなく、共感的でもある広告を通じて、ユーザーとのエンゲージメントをより深めることに主眼をおいていると考えられる。しかし、そこには複雑な人間の感情をAIが解釈する際の精度に関する重大な倫理的懸念という潜在的な危険が伴うだろう。人間の感情の微妙な文脈を正確に理解する上でのAIの現在の限界は依然として大きいものです。この「感情認識」広告の追求は、技術的には魅力的であるものの、非常にリスクの高い賭けと言える。もし恣意的あるいは不正確と認識されれば、エンゲージメントを深められるという潜在的な利益をはるかに上回る、深刻なユーザーとの信頼関係における損害を引き起こす可能性がある。本物の人間の感情を正確に見抜き、適切に対応するという技術的限界は依然として大きいと見込む。  さらに、より精緻なパーソナライゼーションと感情ターゲティングへの追求は、消費者がすべての広告に対して今まで以上に警戒心を強め、懐疑的になるよう意図せず誘導してしまう可能性があるとも考える。なぜなら「心を読み取られた」という感覚は、より精神的な嫌悪感が強くなるからであると考える。これにより、真に役立つ、押し付けがましくない広告でさえも不信感をもって迎えられるという、より広範な「広告疲れ」につながるかもしれない。この現象は、倫理的枠組みと透明性を伴わない最大限のパーソナライゼーションへの業界の推進が、広範な「広告疲れ」と高まった不信感によって広告全体の効果を侵食するという逆効果を生む可能性を示唆している。 「人間中心」への回帰：オーセンティシティと信頼の再構築 すでに、多くの消費者がAIを活用した広告に対して否定的な感情を抱いていることが報告されている。CivicScience（2025年5月）の調査によると（ソース）、AIを広告に使用するブランドからの購入を「控える可能性が高い」と回答した消費者は36%に上り、2024年12月の32%から増加している。また、AIを広告に使用するブランドに対して否定的な意見を持つ消費者は40%に達する。また、2024年にニールセンによって行われた調査によれば、消費者はAI生成広告をエンゲージメントが低く、「迷惑」「退屈」「紛らわしい」と感じる傾向があることが示されている（ソース）。しかし、コロンビア・ビジネススクール（2024年）の研究では、AIによって生成されたと 見えない 画像は、クリックスルー率（CTR）において人間が作成した広告を大幅に上回るパフォーマンスを示すことが示唆されている（ソース）。問題は、広告がAIらしいと認識された場合に発生するのである。これは、問題がAIそのものではなく、人工的である、あるいは人間の手が加わっていないという認識であるというニュアンスを浮き彫りにしています。Kantarの2024年メディアリアクションレポートでは、消費者の43%がAI生成広告を信頼していないことが明らかになった（ソース）。この「オーセンティシティ危機」 は、純粋なアルゴリズム最適化から、真のエンゲージメントを優先する戦略への転換に対する敬称なのではないだろうか。 コンプライアンスを超えた倫理的価値観として、透明性、バイアス、説明責任、ディープフェイク、著作権の問題が浮上していることも言うまでもない。 透明性と説明可能性（XAI = Explainable AI、説明可能なAI） 消費者は、自身のデータがどのように使用され、AIがコンテンツをどのように形成しているかについて透明性を求めている。説明可能なAI（XAI）は、AIの意思決定を理解可能にするために登場している。 バイアスの軽減 AIのモデルは、トレーニングデータに存在するバイアスを永続させ、増幅させる可能性がある。AIシステムのバイアス監査・定期的なアップデート不可欠であろう。 説明責任 AIが生成したコンテンツとその影響に対する明確な責任体制が不可欠。FTCは、詐欺に加担するようなAI関連の主張に対して警告を発している（ソース）。  

動画広告市場は急成長する一方で、DSP・SSP・アドサーバーが複雑に絡む“サプライチェーン迷路”がROIと透明性を蝕んできた。2025年5月8日、独立系最大手Magniteが動画アドサーバー「SpringServe」と自社SSPを統合する新プラットフォームを発表（ソース）。日本外では発表がなされていた本プラットフォームであるが、改めて日本でも発表された。これによりCTV在庫99％へ直接アクセスし、手数料を圧縮、読み込み速度も最適化。広告主は無駄な中間コストを排除し、媒体社は在庫管理を一本化して収益最大化を図れる。サードパーティCookie廃止を前に、CTV×リテールメディア統合などパフォーマンス指向が加速する中、Magniteの大胆な統合はサプライチェーン合理化競争の号砲。日本市場でもNetflixやTVerが追随すれば、動画広告取引の常識が書き換わる転換点だ。 背景：動画広告における複雑なサプライチェーン デジタルの動画広告（特にストリーミング/CTV領域）では、広告がユーザーに配信されるまでに複数の仲介技術が介在する（してしまう）。DSPやSSP、広告配信を管理するアドサーバー（多くがGAM, Google Ad Manager）など、それぞれ独立したシステムが連携して初めて広告が表示されるのが現状である。しかし、このプログラマティック広告のサプライチェーンでは、広告費の 約半分 しか媒体社（パブリッシャー）に届かず、15%もの広告費が行方不明 になるという英国での調査結果もある（ソース）。要するに「アドテク税(ad tech tax)」とも呼ばれる手数料（マージン）構造で、多くの費用とデータが仲介層に吸収されているのが現状です。広告の透明性を求める広告主にとって、これは看過できない問題であり、グローバルではサプライチェーンの簡素化・透明化を目指す動きが強まっている。 新動向：SSPとアドサーバーの統合による効率化 こうした中、2025年5月8日に発表された最新の動向として、世界最大級の独立系SSPであるMagnite社が、自社のSSPと動画アドサーバー「SpringServe」を統合した次世代型の動画広告プラットフォームを発表した（ソース）。この統合プラットフォームはCTV/OTT向けに設計されており、従来は別々に運用されていたSSPとアドサーバーを一体化することでバイヤー（広告主側）とストリーミング配信事業者（媒体社側）との間のプロセスを99％削減し、より直接的で効率的な接続を実現するとのこと。さらに同社によれば、DisneyやRoku、Samsungといった主要CTVプレイヤーがこの新プラットフォームのベータ版に参加しており、早ければ2025年夏にも一般提供が開始される見通しであると噂されている（ソース）。 この動きは、単なる製品アップデートであるとは思わないほうが良さそうである。2つのレイヤー（SSPとアドサーバー）を単一化することで、CTVの広告主と媒体社双方にとってより効率的なサプライチェーンを実現できる。従来、動画広告の販売では直販枠（保証型）の管理とオークション型のプログラマティック販売が別システムで行われ、在庫管理やレポーティングも分断されがちであった。統合プラットフォームはそれを一本化することで、「1つのプラットフォームにログインするだけ」で済む利便性と効率性を生み出すということが可能になる。まさに煩雑だったCTV広告取引のインフラにメスを入れる革新的アプローチと言える。昨今The Trade Deskの方で打ち出しているOpenPathに追随するような動きにも見られる。 なぜ重要か：透明性・収益性の向上と業界全体への影響 この統合のメリットは、広告主・媒体社の双方にとって極めて大きなものがあると考えられる。 広告主（マーケター・代理店）側：サプライチェーンの短縮による透明性の向上とプレミアム在庫への直接アクセスが可能になることで不透明な「中抜き」コストを削減できる 実際、米大手代理店GroupMの責任者は「Magniteの統合プラットフォームによりストリーミングTV市場の透明性と一貫性が飛躍的に増す。サプライパスの可視性が高まり、プレミアム在庫をスケールで活用できることで、より迅速で賢明な購買判断が可能になり、最終的にクライアントの成果向上につながる」と評価している（ソース）。意味のある支出、を増やすことができるわけである。 媒体社（パブリッシャー）側：ワークフローの劇的な効率化と収益最大化を可能にする。 従来、直接販売とプログラマティック販売を別々に管理していたために発生していた在庫の機会損失や設定ミスが、統合により最小化される。また、複数システム間の重複や競合が減ることで、広告読み込みの高速化や在庫の最適配分（優先順位制御）がより効率化てきるだろう。 例えば米Warner Bros. Discovery社の担当者も、本プラットフォームによる「広告読み込み速度の向上とリアルタイムペーシング（配信速度調整）の実現」に期待を寄せているという話もある（ソース）。 さらに、この潮流は業界全体の構造変化（とりわけCTV/OTTで）を示唆しているともいえる。 CTV/OTT分野では旧来型の「アドサーバーとSSPを分離する」という前提を見直す動きが広がる可能性があるのではないだろうか。Magniteの本発表は「ストリーミングにおいて従来別々だった技術層の分離は時代遅れであり、シームレスな視聴体験と収益最大化には統合されたテクノロジーが必要だ」という認識を示すものであると考えられる。従来の常識では、健全な競争や機能分担のためにシステムを分けるのが当たり前だった。しかし、ことCTVのように媒体社側の集約が進んだ領域では、効率性とデータ活用を優先して統合する方が理にかなうケースも増えている。実際、米国ではNetflixやDisney+をはじめ大手が台頭し、CTV在庫の供給元は数百社程度と通常のバナー広告よりはるかに集中している（ソース）。このような環境下では、「一社で完結するパイプライン」の方が広告主にとっても信頼性が高いと捉えられており、サプライチェーンが不要な中間業者を排除する圧力が強まっている。 境界の溶解とプラットフォーム間競争 このトレンドの本質として見逃せないのは、広告取引の境界線が溶け始めている点です。SSPが従来の守備範囲を越えてバイヤー直接取引に踏み出す一方で、DSP側も媒体社との直接接続を試みている。例えば先述の通りThe Trade Deskは「OpenPath」と呼ばれる仕組みで一部のプレミアム媒体社と直結し、SSPを介さずに広告枠を買い付ける動きを見せた（いわばDSPがSSPをすっ飛ばす戦略です）。一方、Magniteの「ClearLine」のようにSSPがDSPを介さず広告主と直接取引する枠組みも登場している（ソース）。これらはいずれも、広告主と媒体社を直接つなげて中間手数料を省こうという発想で共通する。言い換えれば、かつて明確に分かれていた「広告主（マーケター・代理店）側」と「媒体社（パブリッシャー）側」のプラットフォームの役割が次第にオーバーラップし始めている。 この変化は、プラットフォーム間の競争環境にも影響を与えるだろう。統合が進めば、各プレイヤーは自社の提供価値を再定義する必要に迫られる。独立系DSPは高機能なターゲティングや識別子データによる価値提供を強化しなければ、単に手数料の高い仲介業者とみなされるリスクがあるし、SSPも、単なる在庫仲介だけでなく、データ管理や収益分析など包括的なソリューション提供者へと進化を求められる。Magniteのように統合路線を進める企業が現れた背景には、広告主・媒体社双方から「もっと効率的で透明性の高い仕組みを」という強い要望があったことは想像に難くない。 透明性の確保と最新テクノロジー活用 このような動きから日本でデジタルマーケティングに関わる人々は何を学び取るべきか。 日本においても動画視聴のOTTシフトは確実に進んでおり、広告業界もその潮流に追随している。国内の動画広告市場では、YouTubeやNetflix（広告付きプラン開始）、Amazon Prime Video Ads、ABEMA、TVerなど多様なプラットフォームが存在感を増している。現時点で米国ほどCTV広告のプログラマティック取引は盛んではないにせよ、近い将来、同様の課題（透明性や手数料の問題）に直面する可能性は高い。 言わずもがなだが、日本でも広告主は広告費の使途に一層敏感になっており、運用型広告における無駄を省きたいというニーズが高まっている。実際、2020年には公正取引委員会がデジタル広告市場の実態調査を行い、不透明な取引慣行への言及をしているという事実もある（※例えば複数の事業者間手数料の開示要求など：ソース）。こうした文脈で、グローバルで起きているサプライチェーン統合の流れは日本市場でも注視すべきトピックであることは間違いない。日本の媒体社やアドテク企業も、今後は在庫管理と収益最大化のためにアドサーバーとSSPの連携を強化したり、一部統合したりする動きが出てくるかもしれない。 広告主側としても、自社の動画広告がどのような経路でどこに配信されているのか把握し、可能な限りシンプルで透明性の高い取引チャネルを選ぶことが重要であるす。例えば主要な動画媒体と直接的なプライベートマーケットプレイス(PMP)取引を組む、あるいは信頼できるパートナーに一元運用を委ねるなど、無駄の少ない方法を検討すべきだろう。また、海外で登場している新しいプラットフォーム（例えばMagniteのSpringServe、TTDのOpenPath）の事例を研究し、日本国内で同様のサービスや仕組みが利用可能になった際にはいち早くテストしてみる姿勢も大切である。動画広告における技術スタックの進化は、グローバル・日本を問わず広告効果とROIの向上に直結する可能性があるため、その恩恵を逃さないようにすることが求められる。 検討すべきアクションプラン 広告主（マーケター・代理店）側：自社の広告が配信されるまでのプロセス（入口～出口）を可視化し、不要な仲介や重複コストがないかの精査を一度でも良いからしてみる。それが測定できるプラットフォームを使ってみる。可能であればPMPや直接取引など中間レイヤーを減らす購入経路を検討する。 媒体社（パブリッシャー）側：自社に配信されている広告が一体どの経路から誰が買っているのかの健康診断・取捨選択を検討する。

リテールメディア広告が次フェーズへ？GoogleはCostcoなどの購買データをYouTube動画広告と統合、TubiはAmazon DSPと連携しCTVでも実売上シグナルを活用。販促とブランド訴求を一気通貫で最適化する“フルファネル”戦略が現実化し、ROI測定とプライバシー配慮も進化。リテールメディア×動画の融合トレンドを解説。購買シグナルで視聴者を絞り、CTVでも即時の売上計測が可能。上位ファネルと下位ファネルを横断し、広告費の無駄を削減、LTV最大化を狙える。日本市場でも楽天・Yahoo!や地上波局のFAST参入で同様の統合が加速するか。 近年急成長しているリテールメディア分野で、新たな潮流が加速している。2025年5月初旬、米Googleは自社の広告プラットフォーム上でリテールメディアのデータを動画広告（YouTube）に統合活用する取り組みを発表した（ソース）。これは、小売事業者が持つ購買データや顧客データをオンライン動画広告のターゲティングや計測に活かすもので、従来「販促・下位ファネル」の文脈で語られてきたリテールメディアと、「プレミアム動画」という上位ファネル寄りのチャネルとの融合を象徴する動きであると考える。各国の広告主がリテールメディアネットワークに投入する予算は増え続けており、米国では2027年にその市場規模が850億ドルを超える見通しとも報じられている。今回のGoogleの発表は、この巨大市場で培われた購買データを従来とは異なるチャネルで活用し、フルファネルで統合的なマーケティング効果を狙う試みだといえる。 GoogleによるリテールメディアデータのYouTube統合 Googleが5月上旬の業界イベント「NewFronts」で発表したのは、同社のDSPである「Display & Video 360（DV360）」において、Costco（コストコ）やIntuit、Regal Cinemas、ユナイテッド航空など複数企業のリテールメディアネットワークと提携し、取得したデータをYouTube動画広告のキャンペーンに活用できるようにする新プログラムである。これにより、小売企業側は自社の持つ購買データを活用してもなお他社（競合）に生データを渡すことなく、YouTube上で自分たちの製品に興味がある顕在・潜在の両消費者にリーチできるメリットがある。一方、広告主（ブランド側）にとっては、小売現場における消費者の購買行動データを動画広告のターゲティングや効果測定に組み込むことで、より的確かつシンプルなキャンペーン運用が可能になると期待される。実際Googleは「ブランド広告とショッパーマーケティング（販促）キャンペーンをシームレスに一体化できるツールになる」と本取り組みの利点を強調している。つまり広告主は、これまで分断されがちだった認知目的の広告と購買誘導目的の広告を、同一プラットフォーム上で統合的に展開できるようになるというわけだ。 今回パートナーとして名を連ねた企業には、Costcoのような小売業だけでなく金融（Intuit）や航空（ユナイテッド航空）といった異業種も含まれている点は注目に値する。これらの企業は自社顧客基盤を活用した広告事業（いわゆるリテールメディア）を展開しており、Googleはそのデータを取り込む形でプログラムを開始する。このように、リテールメディアネットワークの概念自体が従来の「小売業者」に留まらず広がってきていることも、業界の変化を象徴している。 リテールメディアとCTVの融合が業界のトレンドに Googleの試みは目新しいが、これと軌を一にする業界全体のトレンドも確認できる。例えばFox傘下の動画配信サービスTubiは、自社の広告在庫をAmazonのDSPと接続し、Amazonが持つ小売データやオーディエンス情報と連携させるパートナーシップを発表した。この提携により、Tubiのストリーミング動画広告枠においてAmazonの持つ購買インサイトやオーディエンスデータを活用した高度なターゲティングが可能となる。実際、Amazon側の担当者は「双方のシグナル（データ）をマッチさせ、Amazonのオーディエンス洞察とTubiのコンテンツを組み合わせることで、キャンペーン目標に合致した一段上の知見を提供できる」と述べており、CTV（コネクテッドTV）領域にパフォーマンス広告の知見を持ち込む意図が伺える。これはまさにGoogleの目指す方向と一致しており、リテールメディアと動画ストリーミング広告の融合が業界全体の潮流となりつつあることを裏付けている。 さらに、この潮流は数年前から兆しがあった。小売大手のWalmartは2024年にテレビメーカーのVizioを買収し、自社広告事業（Walmart Connect）のCTV/ストリーミング強化を図った（ソース）。AmazonがFire TVというハードウェアと膨大なユーザーデータで広告主から支持を集めている状況に対抗し、Walmartもテレビのスクリーンをリテールメディアの延長線上に位置付けた動きと考えられる。実際、業界専門メディアも「成熟したリテールメディアネットワーク各社はCTVやストリーミングを次の競争フロンティアと捉えている」と指摘しており、リテールメディアの収益源が従来のサイト内検索連動広告やバナー広告といった下位ファネル中心から、より上位ファネルの動画・CTV領域へと拡大しつつあることがわかる。 以上のように、リテールメディアと他媒体の垣根が低くなり、データドリブンな広告キャンペーンをあらゆる接点で融合させる動きが加速している。 考察 これらの動きが示すのは、マーケティングにおける「ファネル」の垣根がなくなっているという大きな潮流である。従来、認知目的のブランド広告と購買直前の販促施策は分けて考えられ、広告出稿も別々のチャネル・指標で最適化されるのが常識だった。しかし、Googleは今回のNewFrontsにおいて「マーケティングファネルの時代は終わった」とまで宣言し、消費者行動は「ストリーミング視聴、スクロール（ソーシャル閲覧）、検索、ショッピング」が同時並行的に進行する重層的なものだと位置付けた（ソース）。まさにこの認識が根底にあるからこそ、購買データを持つリテールメディアとリーチ規模の大きい動画プラットフォームを結び付け、一体化したマーケティング施策を実現しようとしているのではなかろうか。 広告主にとっては、もはや「上位ファネルvs下位ファネル」と予算や組織を縦割りにするのではなく、フルファネルで統合効果を最大化する戦略が求められる。リテールメディアの持つ購買データは、店内やECサイト上だけで完結させるには惜しいほど価値が高く、それを他のメディア（動画やCTV、さらには従来型マス広告など）でも活用することで、広告の投資対効果（ROI）をより明確にし、無駄の少ない配分が可能になる。小売業者側も、自社のデータとメディアを囲い込む発想から、他社プラットフォームとうまく連携しデータの収益化機会を拡大していく発想への転換点に差しかかっていると言えよう。 各ステークホルダーの取りうるアクション TO広告主（ブランド側）: 上記潮流を踏まえ、広告主はブランド広告と販促広告の統合設計を本格的に検討すべきである。例えば、日本においてもEC事業者や小売チェーンが持つ購買データを活用し、動画広告やCTV広告と連動させたキャンペーンを試行する価値は大きい。自社のマーケティング組織も従来のブランド担当とトレード担当の連携を深め、共通KPIで評価する体制へ移行することが望ましい。 TO小売事業者（リテーラー）: 小売企業は、自社のリテールメディアネットワークを自社サイトやアプリの枠を超えて拡張する戦略を検討すべきだ。他メディア企業やプラットフォーマーとの提携（例：動画配信事業者とのデータ共有、DSP連携）や、技術投資による広告商品開発（例：店頭デジタルサイネージとオンライン動画広告の連携など）によって、広告主に提供できる価値を高められる。 TO業界全体: リテールメディアと他チャネルの融合が進むほど、統一的な計測指標（参考）やプライバシー配慮など業界横断の課題も重要性を増す。広告主はオンラインとオフライン、サイト内とサイト外を横断した効果測定フレームを構築し、重複や漏れのない アトリビューション設計を行う必要がある。また、小売企業とプラットフォーム間でデータを連携する際は、個人情報を保護しつつ安全に活用するクリーンルーム技術などの活用も不可欠だ。業界団体による標準化の動きにも注目しつつ、データドリブンマーケティングのエコシステムを各社が協調して築いていくことが求められる。 以

個人的に病気の早期発見が気になっているので、それをテクノロジーでなんとかできないのかとまとめてみた。 軽度認知障害（MCI）とは 概要 総務省が公表しているこちらのドキュメントを要約する。 物忘れが増えるが日常生活はほぼ自立 家族が「あれ？」と気づく程度 主症状：記憶・注意・計画力の低下 例：70歳の田中さん、歯医者の予約を何度も確認 原因：アルツハイマー前段階、脳血管障害など 進行：3分の1改善、3分の1維持、残りが認知症へ 予防：有酸素運動、地中海食、社会交流、短い昼寝 対策：血圧・糖尿管理、脳を刺激する趣味 いわゆる「認知症」との違いは？ 加齢による”もの忘れ” MCI（軽度認知障害） 認知症 原因 脳の生理的な老化 脳の神経細胞の変性や脱落、脳血管の障害 脳の神経細胞の変性や脱落、脳血管の障害 もの忘れ 体験したことの一部分を忘れる（ヒントがあれば思い出す） 体験したことの一部分を忘れる（ヒントがあれば思い出すことが多い） 中等度の認知症では体験したことをまるごと忘れる 症状の進行 あまり進行しない 認知症に進行する場合もあれば、健常に戻る場合もある だんだん進行する 判断力 低下しない 少し低下する 低下する 自覚 忘れっぽいことを自覚している もの忘れの自覚はあることが多い 忘れたことの自覚が薄れる 日常生活 支障はない 支障はあるが、何らかの工夫や支援があれば自立できる 中等度の認知症では支障があり、自立できない 引用： MCI早期発見の光明 元ネタ：こちら 軽度認知障害（MCI）の早期発見は、進行予防や新治療への対応に極めて重要だ（もちろん、本件に限ったことではないが）。米国では2025年4月29日、Alzheimer’s Drug Discovery Foundation（ADDF）がAI搭載のデジタル認知評価ツール「MoCA Solo」に出資すると発表した。MoCA Soloは従来のペン＆ペーパー式「モントリオール認知テスト（MoCA = Montreal Cognitive Assessment）」をタブレット端末で再現し、AI音声アバターの案内で最小限の監督下で検査が完結する仕組みだ。MoCA Soloの最大の狙いは、MCIスクリーニングを専門医以外の一次医療レベルで手軽に実施可能にすることである。 ADDFによれば、近年承認されたアルツハイマー病治療薬（「ドナネマブAZBT（製品名：キスンラ）」や「レカネマブ（製品名：レケンビ）」）の成功を受け、バイオマーカー検査と認知機能検査を組み合わせる「包括的診断」が必須になっている。血液バイオマーカーの普及が見込まれる中、MoCA Soloのような標準化・自動化されたデジタル認知テストは患者の認知状態を補完的に評価し、MCIの段階で専門医に紹介すべき対象を選別できるという。グリッドゲーツ財団のニランジャン・ボース氏も「新薬が登場する今、信頼性の高い初期検出ツールが必要だ。MoCAテストのデジタル化は一次医療機関の医師に早期発見を促し、専門医紹介のボトルネックを減らす」と指摘している。MoCAテスト自体は感度90％（*1）・特異度87％（*2）でMCIを検出し得る高精度ツールとして評価されていて、その自動版が全国展開すれば検査体制の門戸が大きく広がる。