私たちが絶えず情報を求める中で、検索ツールや利用行動は変化しています。現在、従来の検索エンジンに統合されたAIは、キーワード照合アルゴリズムでは実現できないもの、すなわち、個人に合わせた対話型で反復的な体験を提供しています。
しかし、エンターテインメント分野においては、ChatGPTやGeminiのような人気のある生成AIチャットボットと同等のサービスを提供できるプロバイダーはほとんど存在しない。その理由は、企業向けにライセンス供与されている大規模言語モデル（LLM1）が、外部の実世界の知識源に基づいていないためである。
AIの急速な普及に伴い、自社のビジネスケースにLLMを活用しようとする企業の間で、期待との乖離が生じています。しかし、エンタープライズ向けLLMがその能力を最大限に発揮し、次世代のコンテンツ体験を提供するためには、信頼性の高い業界固有のデータへのアクセスが不可欠です。
コンテンツ発見の分野において、人々はすでにAIに大きな期待を寄せている。
分断化されたテレビ業界におけるコンテンツ発見の課題解決
LLMは、テレビ視聴体験に新たな機能と大きな可能性をもたらします。例えば、検索機能が飛躍的に向上し、視聴者は従来の検索では到底及ばないほど高度な質問を投げかけることができるようになります。また、LLMは映画やエピソードの説明文を動的に書き換えたり補足したりすることで、個々のユーザーにとってより時事的な内容に、さらには地域的な関連性を高めた内容に調整することも可能です。
特定の業界においては、トレーニングや基礎知識の習得に必要なデータは、一般のインターネット上で入手できるものよりもはるかに深いものが必要です。エンターテインメント業界では、技術の進歩に後押しされ、消費者の期待が高まっています。OTTや有料テレビへの支出に関する業界の予測2を踏まえると、コンテンツプロバイダーは自社の価値提案をきめ細かく調整する強い動機を持っています。
アメリカ人の26％が「見たい番組は決まっているのに、どうしても見つからない」と答えている現状3において、AIはその解決に役立つ可能性を秘めています。しかし、この分野では、人気のあるチャットボットでさえ苦戦しています。 例えば、コンテンツ発見におけるチャットボットの利用に関する2025年のVeed Analyticsの調査によると、テスト対象となったチャットボット4の回答のうち、特定の番組がどこで見られるかを正しく特定できたのは3分の2に過ぎなかった。さらに、ユーザー視点から見ればさらに不満な点として、番組タイトルへのディープリンクを提供できたのはわずか31％にとどまった。
コンテンツ発見機能の向上という観点から見ると、LLMは従来のデータベースや基本的な検索機能に比べて、以下の3つの大きな利点を提供します：
- 大幅に強化されたセマンティック検索機能
- 網羅的で統一されたコンテンツカタログ
- 強力なランキングおよび並べ替え機能
今日のコンテンツ環境は、個々のプラットフォームやサービス内であっても、従来の検索機能では対応しきれないほど広大です。コンテンツの検索や発見にジェネレーティブAIを導入すれば、ユーザー体験に劇的な変化をもたらし、コンテンツの過剰供給や断片化がテレビ視聴の全体的な楽しみを損なっている現状において、視聴者の不満を大幅に軽減する可能性を秘めています。ただし、それは正確な検索結果が得られる場合に限られます。
さらに詳しい情報については、当社の AI時代のテレビ検索と発見 レポートをダウンロードしてください。
備考
- LLMは学習したパターンに基づいてコンテンツを生成する生成AIの一種である。
- PwCの予測によると、OTT（オーバー・ザ・トップ）サービスおよび有料テレビへの消費者支出は、2029年に3,185億ドルに達する見込みである。
- 2025年Gracenote ストリーミング利用者調査。
- ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity
AIはコンテンツの発見を向上させることができるが、人々がそれを信頼しなければ意味がない
ジェネレーティブAIには、人々が求めているコンテンツと結びつける力がありますが、信頼の構築は大きな障壁となっています。