マーケティングにおける効果的な AI 利用ポリシーを作成する方法

テクノロジーは芸術と同様に感情を揺さぶり、アイデアや議論を引き起こします。 マーケティングにおける人工知能（AI）の出現も例外ではありません。 何百万人もの企業が、組織内のスピードと俊敏性を高めるために AI の導入に熱心に取り組んでいますが、依然として懐疑的な人もいます。テクノロジー導入サイクルの初期段階ではよくあることです。

実際、このパターンは、クラウド コンピューティングのテクノロジーが未知の領域のように感じられた初期の時代を反映しています。 ほとんどの企業は、データ セキュリティとコンプライアンス要件を懸念し、この画期的なテクノロジーについて確信を持っていませんでした。 移行の複雑さや関連コストを真に理解せずに、時流に飛びついた企業もいます。 しかし今日、クラウド コンピューティングは至る所に普及しています。 リモートワークの促進からエンターテイメントのストリーミングまで、変革を起こす力へと進化しました。

テクノロジーが猛烈なスピードで進歩し、リーダーがビジネスの革新と競争力に対する AI の価値を認識するにつれ、組織全体の AI 使用ポリシーを作成することが非常に重要になっています。 この記事では、明確に定義された社内 AI 使用フレームワークを確立するために時間が重要である理由と、リーダーがそれに考慮すべき重要な要素について説明します。

注:この記事で提供される情報は、正式な法的アドバイスを構成するものではなく、またそれを意図したものでもありません。 続きを読む前に、免責条項を全文お読みください。

組織に AI 使用ポリシーが必要な理由

マーケティング担当者は効率性を高めるためにすでに AI に投資しています。 実際、「State of Social Report 2023」によると、リーダーの 96% が AI と機械学習 (ML) 機能が意思決定プロセスの大幅な改善に役立つと信じていることが示されています。 さらに 93% は、今後 3 年間でカスタマー ケア機能を拡大するために AI への投資を増やすことも目指しています。 AIツールを積極的に導入するブランドは、躊躇するブランドよりも大きなアドバンテージを得る可能性が高い。

AI 導入が急上昇していることを考えると、明確な社内 AI 使用ガイドラインが設定されていない場合にブランドが直面するリスクに対処することも同様に必要です。 これらのリスクを効果的に管理するには、企業の AI 使用ポリシーは次の 3 つの重要な要素を中心とする必要があります。

ベンダーのリスク

AI ベンダーをワークフローに統合する前に、会社の IT チームと法的コンプライアンス チームが徹底的な審査プロセスを実施することが重要です。 これは、ベンダーが厳しい規制を順守し、オープンソース ライセンスを遵守し、テクノロジーを適切に維持することを保証するためです。

Sprout のディレクター兼法務顧問の Michael Rispin が、このテーマについての洞察を提供します。 「企業が AI 機能を搭載していると言うときは、必ず尋ねなければなりません。どうやってそれを実現しているのですか? 基礎層って何ですか？」

AI ベンダーの場合は状況が特殊であるため、利用規約 (T&C) に細心の注意を払うことも重要です。 「AI ベンダーの利用規約だけでなく、ソリューションを強化するために使用しているサードパーティ AI もよく確認する必要があります。なぜなら、両者の利用規約が適用されるからです。 たとえば、Zoom は AI 機能を強化するために OpenAI を使用しています」と彼は付け加えました。

法務チーム、機能マネージャー、IT チーム間の緊密な連携を確保することで、これらのリスクを軽減します。これにより、従業員に適切な AI ツールが選択され、ベンダーが厳密に検査されるようになります。

AI入力のリスク

生成 AI ツールは、コピーライティング、デザイン、さらにはコーディングなどのいくつかの機能を高速化します。 多くの従業員は、より影響力のあるコンテンツを作成したり、より効率的に作業したりするために、共同作業者として無料の AI ツールをすでに使用しています。 しかし、サムスンの従業員が気づいたのが遅すぎたように、知的財産権 (IP) に対する最大の脅威の 1 つは、その結果に気付かずに AI ツールにデータを入力することから生じます。

「彼ら（サムスン）は、その情報に対する主要な法的保護を失ったのかもしれない」と、サムスンの最近のデータ漏洩に関してリスピン氏は言う。 「ChatGPT に何かを入力すると、そのデータが社外に送信されることになります。 そうすることは、技術的にはもはや秘密ではないことを意味し、企業の知的財産権を危険にさらす可能性があります」と彼は警告する。

AI 生成コンテンツに関連するリスクと明確に定義された使用例について従業員を教育することは、この問題の軽減に役立ちます。 さらに、組織全体の業務効率を確実に向上させます。

AI出力のリスク

入力リスクと同様に、AI ツールからの出力も、正確性や盗作を確認せずに使用すると、深刻な脅威となります。

この問題をより深く理解するには、生成事前トレーニング モデル (GPT) を利用した AI ツールの仕組みを詳しく調べることが重要です。 これらのツールは、書籍、論文、アートワークなどの公開されているインターネット コンテンツで頻繁にトレーニングされる大規模言語モデル (LLM) に依存しています。 場合によっては、これは彼らがダークウェブ上の独自データまたは潜在的に違法なソースにアクセスしたことを意味します。

これらの AI モデルは、毎日消費する膨大な量のデータのパターンを分析することによってコンテンツを学習および生成するため、その出力は完全にオリジナルではない可能性が高くなります。 盗作の検出を怠ると、ブランドの評判に大きなリスクが生じ、従業員がそのデータを使用した場合には法的結果にもつながります。

実際、一般公開されていないにもかかわらず、彼女の本の概要を取り込んで提供したとして、サラ・シルバーマン氏が ChatGPT に対して起こした訴訟が進行中です。 ジョージ・R・R・マーティンやジョン・グリシャムといった他の著名な作家も、著作権侵害を理由に親会社のOpenAIを訴えている。 これらの事例と将来の影響を考慮して、米国連邦取引委員会は企業に対し、不正な手段で収集された AI データの削除を強制するという前例を作りました。

ChatGPT のような生成 AI のもう 1 つの大きな問題は、古いデータを使用するため、出力が不正確になることです。 AI を使用して研究している分野に最近変更があった場合、新しいデータを組み込む時間がなかったため、ツールがその情報を見逃してしまう可能性が高くなります。 これらのモデルは新しい情報を学習するのに時間がかかるため、新しく追加された情報を見落とす可能性があります。 これは、完全に不正確なものよりも検出が困難です。

これらの課題に対処するには、生成 AI の使用時に盗作と精度チェックが必要なシナリオを指定する社内 AI 使用フレームワークを用意する必要があります。 このアプローチは、AI の使用を拡大し、大規模な組織にも統合する場合に特に役立ちます。

すべての革新的なものと同様に、リスクが存在します。 しかし、思慮深く意図的なアプローチにより、安全に航行することができます。

マーケティングリーダーがAI利用ポリシーで主張すべきこと

AI ツールが進化し、より直感的になるにつれて、包括的な AI 使用ポリシーにより、全体的な説明責任と責任が確保されます。 米連邦取引委員会（FTC）でさえ、AIベンダーに対し、機能を過度に約束するのを防ぐために倫理的なマーケティングを実践するよう警告するなど、一切の発言をしていない。

リーダーは今こそ、自社の技術スタックに AI を戦略的に統合するための基礎的なフレームワークを開始するときです。 ここでは、考慮すべきいくつかの実際的な要素を示します。

説明責任とガバナンス

企業の AI 使用ポリシーでは、社内の AI ガバナンスと説明責任を任された個人またはチームの役割と責任を明確に説明する必要があります。 責任には、AI システムがすべてのライセンスに準拠し、意図された目的を達成していることを確認するための定期的な監査の実装が含まれる必要があります。 また、ポリシーを頻繁に見直して、適用される可能性のある法律や法律など、業界の新たな展開の最新情報を入手することも重要です。

AI ポリシーは、個人情報、機密情報、または専有情報を AI ツールに入力するリスクについて説明し、従業員を教育するためのガイドとしても機能する必要があります。 また、AI 出力をそのまま公開すること、複雑なトピックについてのアドバイスを AI に依存すること、AI 出力の盗作がないか十分にレビューしないことなど、AI 出力を不適切に使用するリスクについても議論する必要があります。

計画的な実装

データ プライバシーと著作権のリスクを軽減する賢い方法は、組織全体に AI ツールを段階的に導入することです。 Rispin 氏は次のように述べています。「AI の使用方法については、より意図的に、より慎重になる必要があります。 実際に展開するときは、限られた方法で定期的に実行し、何をしようとしているのかを観察する必要があります。」 制御された環境で AI を段階的に実装すると、使用状況を監視し、問題を積極的に管理できるようになり、後でより広範な規模でよりスムーズに実装できるようになります。

AI ツールは、カスタマー エクスペリエンスや製品マーケティングなど、組織を超えたチームにとって不可欠なブランドに関する洞察も提供するため、これは特に重要です。 AI を戦略的に導入することで、障害により効果的に対処しながら、その効率をこれらの多機能チームに安全に拡張することができます。

明確なユースケース

社内の AI 使用ポリシーでは、使用が承認されたすべてのライセンス付き AI ツールをリストする必要があります。 具体的なユースケースを挙げて、使用目的と範囲を明確に定義します。 たとえば、どのタスクが低リスクまたは高リスクで、どのタスクを完全に避けるべきかの例を文書化します。

ブランドに損害を与える可能性が低い低リスクのタスクは、生成 AI を使用してより魅力的な投稿やキャプションを作成するソーシャル メディア チームに似ているかもしれません。 または、カスタマー サービス チームが AI 支援コピーを使用して、よりパーソナライズされた応答を実現します。

同様に、AI 使用ポリシーでは、法的またはマーケティングに関するアドバイスの提供、顧客とのコミュニケーション、製品プレゼンテーション、機密情報を含むマーケティング資産の作成など、生成型 AI の使用を制限すべき高リスクの例を指定する必要があります。

「クライアント チームやエンジニアリング チームなど、外部に共有できない情報を扱う仕事をしている人々にこのサービスを展開することについては、よく考えてください。 しかし、何もしないだけですべてを行うべきではありません。 マーケティング チーム、さらには法務チームやサクセス チームも、基本的に多くのバックオフィス機能を担っており、ChatGPT などの AI ツールを使用することで生産性を向上させることができるため、これは無駄です」と Rispin 氏は説明します。

知的財産権

生成 AI の能力の増大と複雑なコンテンツを迅速に作成する必要性を考慮すると、企業の AI 使用ポリシーは知的財産権への脅威に明確に対処する必要があります。 レポートや発明などの外部向け資料の開発に生成 AI を使用すると、その資産が著作権や特許を取得できない可能性があるため、これは非常に重要です。

「貴重な業界レポートを 3 年連続で発行し、4 年目に生成 AI を使用してレポートを作成すると決めたとします。 このようなシナリオでは、その新しいレポートは人間の大きな関与なしに作成されているため、そのレポートについて著作権を所有する範囲はありません。 同じことが、AI によって生成されたアートやソフトウェア コードにも当てはまります」と Rispin 氏は述べています。

もう 1 つの考慮事項は、企業を管理者、従業員をユーザーとしてエンタープライズ レベルの生成 AI アカウントを使用することです。 これにより、企業は重要なプライバシーと情報共有設定を管理できるようになり、法的リスクが軽減されます。 たとえば、ChatGPT との特定の種類の情報共有を無効にすると、貴重な知的財産権が失われるリスクが軽減されます。

開示内容

同様に、AI 使用ポリシーでは、マーケティング担当者が AI で生成されたコンテンツを使用していることを外部の視聴者に明らかにする必要があります。 欧州委員会は、これが生成型 AI の責任ある倫理的な使用の非常に重要な側面であると考えています。 米国では、2023 年 AI 開示法法案によりこの要件がさらに強化され、AI からの出力には免責事項を含める必要があると定められています。 この法律は FTC に強制執行を課します。

Instagram などのソーシャル メディア プラットフォームは、ラベルや透かしを通じて AI によって生成されたコンテンツをユーザーに通知する方法をすでに実装しています。 Google の生成 AI ツール Imagen も、SynthID を使用して AI が生成したコピーと画像に電子透かしを埋め込むようになりました。 この技術は透かしを画像ピクセルに直接埋め込み、識別のために検出可能ですが、人間の目では知覚できないようにします。 つまり、フィルターを追加したり色を変更したりしても、ラベルを変更することはできません。

AIを戦略的かつ安全に統合する

マーケティングにおける AI の導入が進んでいることは否定できません。また、明確に定義されたガイドラインがない場合に生じる潜在的なリスクやブランド安全性の懸念も否定できません。 これらの実践的なヒントを使用して、AI ツールの利点を戦略的かつ安全に活用して、よりスマートなワークフローとインテリジェントな意思決定を可能にする効果的な AI 使用ポリシーを構築します。

世界中のマーケティング リーダーが AI と ML にアプローチしてビジネスへの影響を促進する方法について詳しく学びます。

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