AIが感情を読み取るようになると、コンテンツはどう変化するのか？

堀 宏史

最近は、生成AIだけでなく、センサリングにもAIが広く活用されています。
その中でも、人間の感情を分析するテクノロジーにも注目が集まっています。

こちらは、音声や表情などから、人間の感情を分類してくれるテクノロジーですが、すでにかなりの精度になっている模様。

その他にも、同様なサービスは数多くスタートしています。

それでは、こうしたAIの感情を読み取るテクノロジーが普及していくと、コンテンツ自体はどう変化していくのでしょうか？

特に顔認識や音声解析は、コンテンツ業界をはじめ、さまざまな分野に影響を与える可能性を秘めています。
映画や音楽、文学に至るまで、これらのテクノロジーはキャスティングの決定や感情の調整、感情表現の評価などに影響を与えることができます。

映画業界では、キャスティングにも影響を与えそうです。
キャスティングディレクターが、顔認識ソフトを使って俳優の感情を分析し、役柄に合っているかどうかを判断することができます。

また、実際映画を撮影しているときでさえ、そのシーンの感情的な影響を測定して、それに応じてデレクションの修正を行うこともできるでしょう。
これまでは、監督の裁量だった「はい、このシーンはOK!」の権限も、AIに移っていくのでしょうか？

音楽業界でも、楽曲が与える感情の動きをAIが読み取ることができるようになります。
リスナーの感情を読み取ることで、理論的には、より感情を揺さぶる楽曲を制作することができます。また、ライブでも、観客の反応を見ながらリアルタイムに感情を変化させることができます。

文学の分野でも、言語処理ソフトウェアを用いて、文学アナリストが作品の感情的なトーンを分析し、読者に与える影響を判断することができます。

実際には、こうしたユーザーの反応を予測するシステムはすでに実用化されていて、Netflixなどの企業はデータを活用したコンテンツ制作を進めています。

しかし、こうしたデータドリブンでターゲットオリエンテッドな作り方が、本当に革新的な感動を生むコンテンツを生み出せるのかについては、議論が必要でしょう。

また、AIによる感情読み取り技術は、コンテンツ産業以外にも、医療、教育、ビジネスなどの分野でも応用されています。

医療分野では、顔認識ソフトウェアが精神疾患の診断や患者の健康状態を把握するのに役立ちます。
教育分野では、音声解析により、教師が生徒の感情を理解し、それに応じた指導ができるようになります。
ビジネスでは、顧客満足度を測定し、感情的な反応に基づいて改善するためにこれらの技術を使用することができます。

感情の動きをデータで可視化しつつも、ある部分では意識的にそれを無視して自分のエゴに向き合う、そんなバランス感覚も大事になってくるのかな、と感じています。

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