電通デジタル「∞AI Social」がSNS運用を再発明──エンゲージメント予測とネガティブ判定で“投稿前に勝てる”時代へ

企業の公式アカウント運用は、良質なネタと迅速な判断、そして炎上を避ける安全運転の三拍子が求められます。「∞AI Social（ムゲンAIソーシャル）」の大型アップデートは、この難題を実務の現場で解くために設計されています。新たに搭載されたエンゲージメント反響予測モデルとネガティブリスク判定モデルは、投稿を出す前に勝ち筋と危険箇所を定量で示し、勘と経験に依存しない運用へ舵を切らせます。本稿では、アップデートの全容、仕組み、実務インパクト、他社比較、導入の勘所まで、コンテンツマーケティングの観点で徹底解説いたします。

何が起きたのか：二つのAIが運用を同時に強化

今回のアップデートの核は、エンゲージメント反響予測とネガティブリスク判定という、攻めと守りを両立する二つのAIです。前者は複数の表現案を比較し、どの案が最も反応を生むかを事前に予測します。後者は、投稿文の表現に潜む誤解や批判の芽を早期に検知し、表現微修正の指針を提示します。電通グループが開発した一億人規模の高解像度ペルソナを仮想再現するPeople ModelとSNS専用予測モデルの掛け合わせにより、「そのアカウントらしさ」と「社会全体の受け止め」を同時に読むのが特徴です。短命な話題がめまぐるしく入れ替わる環境では、一つひとつの投稿に確度の高い仮説を込めて素早く検証し、負け筋を早期に畳むことが欠かせません。二つのAIは、こうした「確率を上げるための設計」を日々のオペレーションの基盤に落とし込みます。意思決定が数値に裏付けられることで、現場とマネジメントの目線が揃い、無駄な往復が消えます。

仕組みを直感で理解する：学習データ×People Model×専用予測の三層構造

∞AI Socialは、まず対象アカウントの過去一年以上の投稿と反響を整理し、そのアカウント固有の語彙、テンション、絵文字や句読点の使い方までを統計的に把握します。次に、社会の多様な価値観を反映したPeople Modelが、文面の受け止められ方をセグメントごとに仮想的に推定します。最後に、SNSでの反応を説明するために最適化された専用予測モデルが、複数案の勝ち筋を算出します。三層の掛け算により、ブランドの世界観を壊さずに、受け手の文脈で響く表現を選べるのが最大の強みです。学習段階では、語彙選択、語順、句点、数字表記、絵文字頻度といった特徴量を抽出し、反応はいいね、リポスト、返信、プロフィール遷移、リンククリックなど複数指標を加重で扱います。重要なのは得点の絶対値ではなく、差分と根拠の解釈です。なぜこの語が効いたのか、なぜこの順序で伸びたのかを言語化するほど、次の生成が賢くなります。

従来運用との決定的な違い：後追い最適化から「事前合格」へ

従来の運用では、投稿後の結果を見てから改善点を探すため、学習サイクルは常に後手に回りがちでした。∞AI Socialでは、出稿前に勝率の高い案を選べるため、初速からの獲得効率が上がります。ネガティブリスクの警告によって炎上の火種を早期に潰し、ブランドの安全資本を消費せずに攻められます。制作時間の短縮、承認の迅速化、キャンペーン歩留まりの改善が連鎖的に起こり、危機対応コストや信用毀損の機会損失も圧縮されます。

実務フローの再設計：ブリーフから投稿までの「勝ち筋シナリオ」

成果の最短距離は、ブリーフ段階で仮説の粒度を上げ、生成→比較→修正のループを短く刻むことです。ターゲットの情緒、解消すべき緊張、前提条件、禁止表現の粒度までブリーフに織り込むと初稿の勝率が上がります。People Modelの示唆を踏まえ、反応が割れる表現と確実に刺さる表現を意図的に作り分け、A/B/Cの三択で検証する設計が有効です。承認会議では、予測スコア、期待反応の内訳、想定ネガティブ回避策をセットで示すと意思決定が加速します。

コピーの作り分けの勘所：「誰に」「何を」「どう言うか」を可視化する

対象セグメントの知識水準、関与度、置かれた状況によって、響く要素は変わります。訴求軸をベネフィット、社会性、限定性、参加性に切り分け、それぞれに最適な構文を当てると勝率は跳ね上がります。冒頭三秒で「自分のための投稿だ」と判断させる指名性、次に「続きが気になる」と感じさせる未完性、最後に「押したい理由」を明快に置く決断性を一文に同居させることを目指します。擬態語のリズム、漢字・ひらがな・カタカナの配分、句読点の間合い、文末表現の統一は、ブランド人格を形づくる重要要素です。

ネガティブリスクの見取り図：避けるべき地雷と、攻めの余白

ネガティブは必ずしも悪ではありません。問題は、批判の中身が議論を深める建設的なものか、信頼を削るノイズかです。リスク判定モデルは、差別・偏見の示唆、誤解を生む曖昧さ、過剰な優位性表現、当事者不在の物語化など、炎上の典型パターンを可視化します。指摘を受けた表現をただ弱めるのではなく、解像度を上げて伝える方向に置き換えることが肝要です。「攻めるべき争点」と「越えてはならない境界」をチームで共有し、判断基準を言語化したうえで、スピードと安全を両立させます。

他社ツールとの位置づけ：生成・予測・分析の重心で選び分ける

SNS運用支援は大きく、生成中心、予測中心、分析中心に分かれます。生成中心はアイデア供給と量産性に、予測中心は「どれを出すか」の選定精度に、分析中心はブランドと顧客の声の可視化に強みがあります。∞AI Socialは、アカウント固有の学習とPeople Modelの掛け合わせにより、生成と予測の両輪を実装している点がユニークです。一方で運用成熟度やオペレーションに応じて、軽量な生成アシスタントや強力なリスニング基盤と併用する設計が効く場面もあります。詰まりが「案の量」「選定の精度」「聞く力」のどこにあるかで、投資の優先度は変わります。

成果設計：KPIは「速さ×質×安全」の三点測量で置く

アップデートの真価は、投稿単体の反応だけでなく、オペレーション全体の生産性に表れます。工程KPIとして、初稿到達時間、承認確定までの往復回数、テスト本数、ネガティブ指摘件数、回収所要時間を先に整えます。そのうえで、保存率、プロフィール遷移、サイト流入など「次の行動」につながる質指標を追います。安全面では、警告対応率、再発率、学習反映速度をチームKPIとして管理します。単純平均ではなく分布の形に注目し、尾の厚みや勝ち投稿に引っ張られた見かけの改善を見抜く視点が重要です。

導入ステップ：最初の四週間で基盤をつくる

第一週は過去投稿のデータ整備から始めます。期間・指標・タグ定義を合わせ、重複や誤記を掃除します。第二週はブランドボイスのガイドラインとNG辞書の更新に着手し、最新の方針や配慮事項を織り込みます。第三週はブリーフテンプレートの刷新と、生成→比較→修正の小サイクルの訓練。第四週は承認フローの合意形成を簡略化し、予測スコアとリスク判定を意思決定の共通言語にします。導入初期は「誰がどこで判断するか」の線引きが成果を左右します。学習データの品質管理は継続的な仕事であり、タグの統一と外乱要因の除外が「筋の良い学習」を支えます。

ケースで掴む：「勝てる投稿」はこうして生まれる

新商品の先行体験キャンペーンを想定します。初稿では、限定性を前面に押し出す短文、体験価値を語る長文、UGC参加を促す質問形の三案を同時に生成します。予測モデルは、興味の浅い層には短文の限定性が効き、既存ファンには体験価値の膨らみが刺さると示します。一方で質問形の案には、誤解を招きうる語の使用に警告が出ます。修正では紛らわしい語を置き換え、問いの焦点を具体化し、参加手順を明確化します。最終的に短文と長文のハイブリッド構成で出稿し、初速の反応を見てスレッド化で深掘りを追加します。予測と実績の差分は、次の出稿で必ず検証し、再現できる要素と偶然の要素を切り分けます。

リーダーへの提言：「人×AI」の役割設計を今、やり切る

今後の差は、AIを使うか否かではなく、AIをどの役割で使い切るかに生まれます。人は視座を上げ、問いを磨き、ブランドの倫理と世界観を守ることに集中します。AIは大量の案出し、確率の計算、リスクの早期発見を担い、判断材料を一貫供給します。判断基準を言語化し、勝ち筋と地雷原を共有し、学習の反映を儀式化すれば、チームは「速く、深く、安全に」意思決定できます。例外処理の権限を明確化し、緊急時の一手を事前に用意することで、迷いなく前へ進めます。

法務・プライバシー・倫理：信用を資産に変える設計

SNSは信用の上に成り立つコミュニケーションです。法務・広報・現場が早い段階から並走し、表現やデータの境界線を共有することが速度と安全の両立を支えます。生成に利用する情報の出所明確化、引用・権利関係の確認、個人を特定しない仮想化と統計的処理の原則徹底は不可欠です。弱者や少数者の視点を内省的に取り入れ、表現の偏りを検知し続ける態度が、短期の成果と長期の信頼を両立させます。

計測設計と因果の見方：相関を越えて、意思決定に効く指標へ

相関が高いことは心強い材料ですが、意思決定に必要なのは「何を変えれば結果が変わるか」という因果の理解です。同じ画像で文面のみを変える、同じ文面で画像のみを変える、時間帯やハッシュタグの有無を固定するなど、差分検証の習慣を根づかせます。統計的有意性に加え、実務上の意味の大きさを評価し、現場価値の高い改善にリソースを集中させます。

生成のプロンプト設計：ブリーフを一文に圧縮する

良い生成は良いブリーフから生まれます。誰に、どの状況で、何を、どの感情で、どの行動に結びつけたいのかを一文で表現できるまで磨きます。禁止語・推奨語、語尾・語順、長さ、句読点・絵文字の方針を添えると初稿の揺れ幅が狭まり、修正コストが下がります。プロンプトは資産です。キャンペーンごとに磨き、結果と紐づけて管理すれば、立ち上がりは格段に速くなります。

クリエイティブの型：勝ちパターンを明文化して再現する

型は創造性を奪うものではなく、再現性を高める土台です。効いた構文は、冒頭の指名性を担う固有名詞の呼びかけ、数字で示す具体、行動の理由の三点セットです。これに、質問形で余白をつくる、比較で優位性を示す、体験の実況で臨場感を出すといった構文を組み合わせます。成功条件と禁則を実例とともにナレッジ化し、初稿に適用することで勝率は飛躍します。失敗例の収集も同様に重要で、誤解を招いた語や離脱を増やした順序を一次情報として蓄積します。

プラットフォーム別の書法：Xで効くリズム、他チャネルとの連携

Xでは、冒頭に視線を止めるフックの強度が命です。一文目を名詞で締めるリズム、絵文字の打点、固有名詞の配置、数字の見せ方で差がつきます。スレッドの二投目には「未完の問いの答え」を、三投目には「参加の導線」を置くと離脱が減ります。他チャネルとの連携では、Instagramで情緒の深掘り、サイトで機能と価格の説明、ニュースレターで事例展開といった役割分担が有効です。チャネル横断でメッセージの核を揃えつつ、媒体特性に応じて語り口を変えるのが現代の実装です。

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