ミュンヘンのAIエージェンシーFlovisionが批判にさらされている：メディア評論家のトーマス・クヌーワー氏が、AIインフルエンサーのエマに対する批判をブログで説明した

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公開日: 2024 年 10 月 23 日 / 更新日: 2024 年 10 月 24 日 - 著者: Konrad Wolfenstein

AI の新たな領域: AI アバターや AI インフルエンサーを目指す人には、まだ多くの学習が必要です

新しい AI 領域: AI アバターや意欲的な AI インフルエンサーにはまだ多くの学習が必要 - 画像: Xpert.Digital

🌐✍️ デジタル化の課題: エマに対するクヌーワーの批判

✍️📊 著名なメディア評論家である Thomas Knüwer 氏は、 AI アバター Emma に対する批判を洞察力に富んだブログ投稿観光産業におけるデジタル化の課題に興味があり、クヌーワー氏がドイツ政府観光局 (DZT) を非難している間違いについて詳しく知りたい人は、そこで詳細な情報を見つけることができます。

バーチャルインフルエンサーEmmaは、ミスターテックとしても知られるフロリアン・ヒュブナー氏率いる会社Flovisionヒュブナー氏はドイツの AI シーンではよく知られた人物であり、イノベーターとして名を馳せています。その専門知識にもかかわらず、Emma プロジェクトはかなりの批判にさらされました。

❌📱 AI マーケティングが失敗するとき: エマの事例からの教訓

先週末、GNTBはAIが生成した新しいインフルエンサー、エマに対して憤りの嵐を巻き起こした。強い反応は重要な疑問を引き起こします。なぜプロジェクトは失敗したのか、マーケティング担当者は AI インフルエンサーと協力する際に何を考慮すべきでしょうか?

📌🧐批判と洞察

1. 鍵としての信頼性

バーチャルインフルエンサーにとって最大の課題の 1 つは、信頼できるパーソナリティとストーリーを構築することです。エマは深みのないありきたりなキャラクターとして認識されており、それが彼女の信頼性を損なっていました。消費者がリアルな体験やストーリーをますます重視する世界において、これは重大な欠点です。

2. ターゲットグループの理解

エマをモデル体型の典型的な金髪女性として描いたことは激しく批判された。この表現はドイツに対する既存の偏見を強化し、対象グループの多様な期待やニーズに対する理解の欠如を反映していました。文化的感受性をより深く調査していれば、これを防ぐことができたかもしれません。

3. インタラクションの質

Emma のチャットボット機能もまた懸念事項でした。ユーザーは不適切または不正確な回答を報告し、アバターの信頼性がさらに損なわれました。バーチャルインフルエンサーが成功するには、インタラクションがスムーズであるだけでなく、有益で役に立つことが重要です。

4. 不気味の谷効果

マーケティング担当者が考慮する必要があるもう 1 つの側面は、いわゆる不気味の谷効果です。これは、AI アバターが人間に近いように見えますが、小さな矛盾により怖く見える場合に発生します。 Emma はまさにこの領域に該当し、多くのユーザーの不快感を増大させました。

5. 徹底的なテストが必須

ディスプレイのぼやけや不自然な指などの技術的欠陥は、慎重なテストによって回避できた可能性があります。これらの詳細は小さいように思えるかもしれませんが、アバターの全体的な認識に大きな影響を与えます。

🙌😅 フロリアンからの素晴らしい反応、敬意を表します😊

彼の投稿からのいくつかの抜粋を次に示します。

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🔍💡 現代のマーケティングにおける AI の役割

Emma の事件は、マーケティングにおける AI の使用に伴う課題とリスクを明確に示しています。バーチャルインフルエンサーは、ブランドメッセージを広め、新しい視聴者にリーチするための革新的な方法となり得ます。これらはブランドイメージに対する柔軟性と制御を提供し、24 時間年中無休でアクティブにできます。

ただし、それらを使用するには、技術的な側面と人間の心理の両方についての深い理解が必要です。成功するには、テクノロジーと人間性のバランスを注意深く維持する必要があります。

🌟🚀 バーチャルインフルエンサーの将来性

挫折にもかかわらず、仮想インフルエンサーの使用には有望な見通しがあります。

パーソナライゼーション

テクノロジーの進歩に伴い、仮想インフルエンサーは、個人の好みやニーズに合わせて、ますますパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できるようになります。

ダイバーシティとインクルージョン

企業には、さまざまな文化やアイデンティティを表す、より多様なアバターを作成する機会があります。

インタラクティブな体験

拡張現実 (AR) と仮想現実 (VR) を使用することで、仮想インフルエンサーは従来のメディアをはるかに超えた没入型体験を作成できます。

データに基づいた意思決定

バーチャルインフルエンサーは貴重なデータを収集し、マーケティング戦略を継続的に最適化および調整できます。

📈🔧 世界中のマーケターにとって貴重な教訓

エマの事件は、世界中のマーケティング担当者にとって貴重な教訓となります。 AI テクノロジーはエキサイティングな可能性をもたらしますが、その使用を成功させるには慎重な計画と実装が必要です。バーチャルインフルエンサーの成功には、信頼性、ターゲットグループの理解、技術的卓越性が不可欠です。

変化し続けるデジタル環境において、企業は失敗から学び、継続的に適応していく姿勢が求められます。これが、マーケティングにおける AI の可能性を最大限に活用し、ターゲットグループと持続可能な関係を構築できる唯一の方法です。

に適し：

AI マーケティングでは何を考慮する必要がありますか?重要な側面と戦略 – 不可欠な要素としての信頼性と個性

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🚀 マーケティングの世界における AI の導入: ドイツの例

GNTB、旅行先ドイツ向けに AI インフルエンサーを発表 – 画像: GNTB/Flovision

🌍 マーケティングの世界への AI の導入は、長年にわたって大きな前進として歓迎されてきました。企業は人工知能 (AI) を使用することで、効率を向上させるだけでなく、パーソナライズされたエクスペリエンスを作成し、新しいターゲットグループに対応したいと考えています。ドイツ政府観光局 (GNTB) の例がように、AI の使用は必ずしもスムーズに進むわけではありません。最近、AI によって生成されたエマという名前のインフルエンサーが導入されました。革新的なキャンペーンになるはずだったものが大失敗に終わった。しかし、正確には何が問題だったのでしょうか?マーケターはこの事件からどのような教訓を学べるのでしょうか?

💬 エマ論争: 分析

GNTB のバーチャルインフルエンサーであるエマは、ドイツの観光産業に革命を起こし、特にデジタルに精通した若いターゲットグループにアピールするはずでした。これは、ドイツの AI インフルエンサーである Florian Hübner 氏が率いる Flowvision エージェンシーによって開発されました。ヒュブナー氏は「ミスター・ヒュブナー」というペンネームで知られている。 Tech」は、人工知能とデジタルイノベーションの分野の専門家です。それにもかかわらず、エマの紹介は決してスムーズではありませんでした。

先週末、エマの登場はソーシャルメディア上で大騒ぎを巻き起こした。メディア専門家のトーマス・クヌーワーなどの批評家は、エマとその背後にあるキャンペーンをブログで分析し、このマーケティング施策がなぜこれほど壊滅的に失敗したかを明らかにした。 Knüwer 氏の分析により、AI 製品としての Emma に影響を与えるだけでなく、観光産業のデジタル化における根本的な欠陥も明らかにする、より深刻な問題が明らかになりました。

🔍 エラーの詳細

1. 信頼性と信頼性: すべてのインフルエンサーにとって必須事項

エマに生じた最大の問題の 1 つは、彼女が本物であることが欠如していることでした。バーチャルインフルエンサーは新しい現象ではありません。日本やアメリカなどの国では、何年にもわたって数百万人のフォロワーを獲得した成功例があります。彼らの成功の鍵は、よく考えられた、信頼できる人格にあります。人々の共感を呼ぶには、キャラクターには独自のストーリー、明確なキャラクター、そしてわかりやすい動機が必要です。

一方、エマは一面的で表面的に見えました。ソーシャルメディア上での彼らの存在は、ターゲットグループの実際のニーズとはほとんど関係のない標準化された回答に限定されていました。さらに、彼女の性格と外見は、モデル体型の金髪女性の典型的な表現のように見えました。時代遅れでありきたりなイメージです。多くのユーザーは、エマがドイツを発見するための新しく革新的な方法を示すのではなく、ドイツとその観光産業に対する偏見を助長するものであると批判を表明した。

2. ターゲットグループを理解する: ターゲットグループは誰ですか?

クヌーワー氏や他の多くの観察者が強調したもう一つの批判点は、実際の標的グループに対する理解の欠如であった。 GNTB は、デジタルに精通した若い人々に特にアピールするために Emma を作成しましたが、彼女のステレオタイプな外観と一次元的なコミュニケーションは、この目標に反するものでした。ソーシャルメディアを多用する世代は、多様性、信頼性、フォローしている人物との深い対話を重視します。

一方、エマは実際の連絡先を提供しませんでした。彼らの答えは表面的なものであったり、不正確であったりすることが多く、コミュニケーションはターゲットグループとの実際のやり取りや会話を可能にするというよりは、一方通行のように見えました。

3. 技術的欠陥: 不気味の谷が襲うとき

もう 1 つの重大なエラーは技術的な性質のものでした。「不気味の谷」という用語は、人間に似た人物やアバターが、完全ではないものの、ほとんど人間のように見える場合に、不気味であると認識される現象を指します。ここはまさにエマが落ちた場所です。彼女のアニメーションと外観は、現実的であると考えられるほど正確ではありませんでしたが、純粋に仮想キャラクターとして受け入れられるほど様式化されていませんでした。彼女の動きがぼやけており、手などの詳細が欠如しているため、多くのユーザーにとって魅力的というよりも怖く見えました。

このような技術的な欠陥は、徹底的なテストと細部への注意を払えば回避できたはずです。しかし、プロジェクトの市場投入を急いでいたため、この段階に十分な時間が費やされなかったようです。

4. チャットボットの弱点: インタラクションが不十分であるとユーザーが怖がってしまう

否定的な反応に寄与したもう 1 つの点は、Emma のチャットボット機能が貧弱だったことです。バーチャルインフルエンサーはコンテンツを提示するだけでなく、フォロワーと交流できる必要があります。しかし、エマのチャットボットは不正確または不適切な回答を提供することが多く、彼女の信頼性はさらに損なわれました。ユーザーがパーソナライズされた迅速な応答を期待している現在、これは重大な間違いです。

エマをプラットフォームに乗せて標準的な答えを与えるだけでは十分ではありませんでした。今日の人々は、個々の質問やニーズに対応する、カスタマイズされたコミュニケーションを期待しています。しかし、エマが失敗したのはまさにここです。彼らのチャットボットは、より複雑な質問に意味のある応答をすることができず、回避的な答えや完全に不正確な答えを返すことがよくありました。このため、多くのユーザーはこれを真剣に受け止めず、キャンペーン全体が失敗だったと考えるようになりました。

📚 マーケターへの教訓: エマの事件から何を学べるでしょうか?

エマの事例は、キャンペーンを確実に成功させるために AI インフルエンサーを開発する際にさまざまな要素に注意を払うことがいかに重要であるかを明確に示しています。マーケティング担当者がこの事件から学べる重要な教訓は次のとおりです。

1. 視聴者の徹底した理解が不可欠

AI 支援キャンペーンを開始する前に、ターゲットグループが誰で、どのようにアプローチできるかを明確にする必要があります。固定観念に頼ったり、表面的な傾向に従うだけでは十分ではありません。むしろ、ターゲットグループのニーズ、興味、価値観を理解し、AI ペルソナの開発に統合する必要があります。信頼と共感を得るには、多様性、信頼性、明確なストーリーテリングが不可欠です。

2. 技術的な完璧さは必須です

不気味の谷現象は、バーチャルインフルエンサーの分野における中途半端な製品が裏目に出ることが多いことを示しています。技術的に洗練され、視覚的に魅力的なフィギュアだけが、ユーザーの間で必要な受け入れを見つけることができます。これには、顔の表情、動き、インタラクションのオプションなど、あらゆる細部に注意を払うことが含まれます。

3. 対話が鍵

バーチャルインフルエンサーは、コミュニティとの交流によって成長します。ユーザーのクエリに不適切または不正確に応答する悪質なチャットボットは、信頼性を大きく傷つけます。ここでは、単純な質問に答えるだけでなく、より複雑な対話にも応答できる、人工知能に基づく高品質のチャットボットに投資することが重要です。

4. 発売前の徹底したテスト

AI キャンペーンを開始する前に、広範なテストを実行する必要があります。これは技術的な側面だけでなく、この数字に対するターゲットグループの反応にも影響します。テストグループ、パイロットプロジェクト、フィードバックループを使用して、初期段階で弱点を特定し、修正する必要があります。

⚡ バーチャルインフルエンサーは間違いなく資産となり得る

Emma の事例は、信頼性、ターゲットグループの理解、技術的な完成度などの基本的な側面が無視されると、AI を活用したマーケティングキャンペーンがいかに早く失敗する可能性があるかを明確に示しています。バーチャルインフルエンサーは間違いなく現代のマーケティングを強化するものですが、成功はその導入の質にかかっています。したがって、マーケティング担当者はエマの惨状から教訓を学び、AI プロジェクトが最初から徹底的に検討され、テストされ、ターゲットグループのニーズに合わせて調整されるようにする必要があります。