Google Cloud Next 2025 Recap 生成AIモデルとマーケティングでのコンテンツ生成 / Generative AI models and content creation in marketing

Google Cloud Next 2025 Recap in ZOZOのイベントで登壇した際に使用した資料です。

Transcript

1. 生成AIモデルと マーケティングでのコンテンツ生成 株式会社ZOZO
 データ・AIシステム本部 MA部 MA基盤ブロック
 
 齋藤 恭兵 Copyright © ZOZO, Inc. 1
2. © ZOZO, Inc. 株式会社ZOZO データ・AIシステム本部 MA部 MA基盤ブロック 齋藤 恭兵 2020年新卒入社 MA基盤の開発をしています ラスベガスでカメラを紛失。帰国後に見つかり郵送して もらった。 2
3. © ZOZO, Inc. https://zozo.jp/ 3 • ファッションEC • 1,600以上のショップ、9,100以上のブランドの取り扱い • 常時102万点以上の商品アイテム数と毎日平均2,600点以上の新着 商品を掲載（2024年12月末時点） • ブランド古着のファッションゾーン「ZOZOUSED」や コスメ専門モール「ZOZOCOSME」、シューズ専門ゾーン 「ZOZOSHOES」、ラグジュアリー＆デザイナーズゾーン 「ZOZOVILLA」を展開 • 即日配送サービス • ギフトラッピングサービス • ツケ払い など
4. © ZOZO, Inc. 4 本日話すこと • MA部について • 生成AIモデル ◦ 生成AIモデルにおける評価指標 ◦ 発表された生成AIモデル ◦ 生成AIを用いたマーケティング事例 • 今後試したいこと • まとめ
5. © ZOZO, Inc. MA部について 5
6. © ZOZO, Inc. 6 MA部について • ZOZOTOWNでは複数のチャネルを使ってユーザーに訴求 • MA部では以下のチャネルに関わるシステムを開発・運用 ◦ メール ◦ プッシュ通知 ◦ LINE ◦ サイトお知らせ ◦ Web広告
7. © ZOZO, Inc. 7 ZOZO Marketing Platform(ZMP)の開発 • キャンペーン配信を効率的に実施するため社内向けのマーケティングプラットフォーム 
 • 既存システムをZMPでリプレイスする形で進行中 
 • 開発によるメリット
 ◦ 施策担当者だけでのキャンペーン配信の実施 
 ◦ 運用・開発コストの削減
 引用：ZOZO TECH BLOG「マーケティングを加速させろ！ ZOZO Marketing Platform(ZMP)の紹介」 https://techblog.zozo.com/entry/about-zmp
8. © ZOZO, Inc. 8 各チャネルの配信基盤 • 全社で利用可能な各チャネルの配信基盤の開発・運用 ◦ メール ◦ プッシュ通知 ◦ LINE
 引用：ZOZO TECH BLOG「ZOZOTOWNのマーケティングメール配信 を支える技術」 https://techblog.zozo.com/entry/marketing-mail-system-rearchitectu re
9. © ZOZO, Inc. 生成AIモデル 9
10. © ZOZO, Inc. 生成AIモデルにおける評価指標 10
11. © ZOZO, Inc. 11 生成AIモデルにおける評価指標 AIを使った生成物における評価指標 
 ➔ 品質 / 安全性 
 
 品質
 • 生成物の品質
 安全性
 • 生成物を安全に使えること 
 

12. © ZOZO, Inc. 12 生成AIモデルにおける評価指標 品質
 • 生成物の品質
 • 具体的には、プロンプトで指示した通りのスタイルで魅力的な生成物ができること 
 
 品質が低いと？
 ➔ 何度も指示をする手間
 ➔ 時間・料金が増加
 引用：「Accelerate creative media content with gen AI」 https://content-cdn.sessionboard.com/content/tYTwdHVVQBx86D0WLpuQ_BRK2-203.pdf
13. © ZOZO, Inc. 13 生成AIモデルにおける評価指標 安全性
 • 生成物を安全に使えること
 • 具体的には、有害な成果物を生成しない・著作権が保護されている 
 
 安全性が低いと？
 ➔ ビジネスでの利用ができない 
 引用：「Accelerate creative media content with gen AI」 https://content-cdn.sessionboard.com/content/tYTwdHVVQBx86D0WLpuQ_BRK2-203.pdf
14. © ZOZO, Inc. 14 生成AIモデルにおける評価指標 安全性を担保するための技術 
 著作権の免責
 • モデルの学習に著作権に反したデータを利用しない 
 電子透かし
 • 生成された成果物にモデルで生成されたこと示す電子透かし”SynthID”を挿入 
 安全フィルター
 • 有害コンテンツを生成しないように、パラメータ設定が可能 
 引用：「Google Cloud」VertexAI 安全フィルター設定
15. © ZOZO, Inc. 発表された生成AIモデル 15
16. © ZOZO, Inc. 16 発表された生成AIモデル コンテンツ生成
 • Imagen 3 
 • Veo 2
 • Lyria
 • Chirp
 
 天気予報
 • WeatherNext 
 引用：Google Cloud「What’s next with generative AI at Google Cloud」 https://www.youtube.com/watch?v=3UWUaEJy7QE
17. © ZOZO, Inc. 17 Veo 2 • 動画生成モデル
 • 機能
 ◦ Image to Video ◦ Interpolation ◦ Camera Movement Presets ◦ Inpainting & Outpainting 引用：「Accelerate creative media content with gen AI」 https://content-cdn.sessionboard.com/content/tYTwdHVVQBx86D0WLpuQ_BRK2-20
18. © ZOZO, Inc. 18 Veo 2 Image to Video
 • 与えられた画像からプロンプトの指示に従い動画を生成 生成例 プロンプト：「スカイダイビングをする人の自撮り映像」 引用：「Google Cloud」VertexAIでの生成画面 Veo 2で生成した動画
19. © ZOZO, Inc. 19 Veo 2 Interpolation
 • 動画の最初と最後のフレームを与えるとその間を補完した動画を生成 引用：Google Cloud「Accelerate creative media content with gen AI」 https://www.youtube.com/watch?v=a2MZ6kw933c
20. © ZOZO, Inc. 20 Veo 2 Camera Movement Presets
 • 単一画像から指定したカメラアングルやショットの映像を生成 具体例 • 風景写真からドローン視点の映像生成 • カメラを水平方向に移動させる 引用：Google Cloud「Accelerate creative media content with gen AI」 https://www.youtube.com/watch?v=a2MZ6kw933c
21. © ZOZO, Inc. 21 Veo 2 Inpainting&OutPainting
 • 元の動画を崩さずに動画内のオブジェクトの追加・削除を実現 具体例 • Inpainting ◦ ワイヤーアクションの動画からハーネスを取り除く • Outpainting ◦ アスペクト比を変更し、複数のデバイスサイズに対応させる 引用：Google Cloud「Accelerate creative media content with gen AI」 https://www.youtube.com/watch?v=a2MZ6kw933c
22. © ZOZO, Inc. 22 Imagen 3 テキストからの画像生成
 
 具体例
 「白色のTシャツを着た人の画像を生成して」 　　　 「つま先まで 映して」
 Imagen 3で生成した画像
23. © ZOZO, Inc. 23 Lyria • テキストからの楽曲生成
 • 機能
 ◦ 最大３０秒の楽曲生成
 引用：Google Cloud「Accelerate creative media content with gen AI」 https://www.youtube.com/watch?v=a2MZ6kw933c
24. © ZOZO, Inc. 24 Chirp • 音声生成と文字起こし
 • 機能
 ◦ HD Voices
 ▪ 入力されたテキストから相槌などを含む自然な音声を生成 
 ◦ Instant Custom Voice
 ▪ 入力された音声からのカスタム音声の生成 
 ◦ Transcription with Diarization
 ▪ 複数人が話している音声から個人を識別し文字起こし 
 引用：Google Cloud「Accelerate creative media content with gen AI」
25. © ZOZO, Inc. 25 WeatherNext • 天気予報モデル
 • 機能
 ◦ AIを利用した天気予報モデル 
 ◦ 従来の物理モデルベースよりも高速で高い予報精度 
 
 ZOZOではコーデ予報やキャンペーン配信で天気データを利用
 
 　
 引用：ZOZO TECH BLOG「WEARの「コーデ予報」を支える観測地点特定アルゴリズム」 https://techblog.zozo.com/entry/wear-coordinate-forecast-location-algorithm
26. © ZOZO, Inc. 生成AIを用いた マーケティング事例 26
27. © ZOZO, Inc. 27 生成AIを用いたマーケティングにおける事例 Googleの生成AIを活用したコンテンツ作成ツールについ ての他社事例
 
 自社ブランドの情報についてどのように 組み込む？
 ➔ RAG（Retrieval Augmented Generation）を活用 
 
 RAGを使った理由
 • モデルのトレーニングが不要になり費用と時間を削減 
 • 任意のタイミングでデータを取り込める 
 
 引用：Google Cloud「Accelerate creative media content with gen AI」 https://www.youtube.com/watch?v=a2MZ6kw933c
28. © ZOZO, Inc. 28 生成AIを用いたマーケティングにおける事例 Googleの生成AIを活用したコンテンツ作成ツールについて紹介 
 
 コンテンツ作成ツールを導入した結果... 
 
 
 • 作成にかかる時間が8週間から8時間に短縮 
 • スキルによらず価値を生み出せるように 

29. © ZOZO, Inc. 今後試したいこと 29
30. © ZOZO, Inc. 30 ZOZOでのコンテンツ生成における生成AIの活用 現在、生成AIの活用について検討中...
31. © ZOZO, Inc. 31 今後試したいこと 周期的・一時的なキャンペーンへの活用 服やファッションアイテムにはトレンド（流行）が存在 例 • 服のスタイル ◦ きれいめ・モード系・カジュアル・ナチュラル.... • サングラスの形 ◦ ウェリントン・スクエア・ティアドロップ... • 季節に依存するアイテム ◦ 半袖長袖・靴... 時間の経過とともに変わってしまうもの、一時的なものの コンテンツ生成に有効と感じた
32. © ZOZO, Inc. 32 今後試したいこと 周期的・一時的なキャンペーンの例 • お役立ち情報 • 豆知識 生成AIでキャンペーンの文章・画像をトレンドに合わせて変えることが可能
33. © ZOZO, Inc. 33 今後試したいこと 画像以外のコンテンツを活用したキャンペーン配信 現状 ➔ MAで配信しているコンテンツは画像とテキストのみ Veo 2を利用した動画などより視覚的なコンテンツ作成が可能
34. © ZOZO, Inc. 34 今後試したいこと 画像以外のコンテンツを活用したキャンペーン配信 Veo 2を使った生成 • ケース：「ワンピースの着用イメージ」 • プロンプト：「コーディネート例を示す動画を作成して。白いワンピースで背景は横浜の町並み、 ワンピースの丈はマキシ丈」 Veo 2で作成した動画
35. © ZOZO, Inc. 35 今後試したいこと 画像以外のコンテンツを活用したキャンペーン配信 Veo 2を使った生成 • ケース：「商品の詳細」 • プロンプト：「商品の紹介動画を作成して。ティアドロップ型のサングラスを手に取るシーンをク ローズアップするように撮影した動画。」 Veo 2で作成した動画
36. © ZOZO, Inc. 36 今後試したいこと 高度なパーソナライズ配信 現状 ➔ ユーザーごとに最適なチャネルや配信時間で配信 ➔ 一方で、キャンペーンごとのデザイン、文章、件名等のテンプレートは同じ ユーザーごとに異なるデザインを自動生成し配信
37. © ZOZO, Inc. 37 今後試したいこと 高度なパーソナライズ配信 ユーザー・キャンペーンごとのデータを蓄積 • 例：ユーザー×キャンペーン情報（デザイン・件名等）×効果（CTR等） RAGの活用 • 例：ZOZOの独自フォントやデザインルールを組み込む
38. © ZOZO, Inc. 38 まとめ • 最新の生成AIモデルにより様々なアウトプットが得られるように • マーケティングにおけるコンテンツ生成の作成コストが大きく短縮 • ユーザーに対して魅力的なコンテンツの提供