AIスロップはプロセスの問題

昨年、2つの辞書がこの言葉を定着させました。11月、オーストラリアのMacquarie Dictionaryは「AI slop（AIスロップ）」を今年の言葉に選び、生成AIによって作られた、誤りを含むことが多く、誰も求めていない低品質のコンテンツと定義しました。12月には、米国のWebster's dictionaryの編集者たちが、単に「slop」を選びました。定義は「通常は人工知能によって大量に作られる、低品質のデジタルコンテンツ」です。同社の社長Greg Barlow氏はAP通信にこう語っています。「AIに関しては、ほとんど反抗的な言葉です」。

開発者のSimon Willison氏は、2024年5月に最もシンプルな基準を示しました。「何も考えずに生成され、求めてもいない人に押しつけられたものなら、slopこそぴったりの言葉です」。

企業にとって、この言葉は、顧客がいまや一瞬で下す判断を指しています。私たちの見方では、スロップはツールの性質ではありません。リファレンスもルールもなく、「ノー」と言う人もいないプロセスから出てくるものです。だからこそ、直すことができます。

仕事の現場のスロップ

スロップは、フィードに流れてくる奇妙な動画だけではありません。BetterUp LabsとStanford Social Media Labの研究者たちは、Harvard Business Reviewでオフィス版に名前をつけました。workslop（ワークスロップ）、つまり見た目は良いが中身のない、AIで作られた仕事です。米国のフルタイムのデスクワーカー1'150人を対象にした調査では、40パーセントが前の月にそれを受け取っており、1件の処理に約2時間かかっていました。

マーケティングにも独自の版があります。どの会社のものでもありうる投稿、見慣れたつやのある光をまとった画像、3段落を費やして何も言わない文章。どれも作るのに費用はほとんどかからず、そのつけは読み手が払います。

なぜ生まれるのか

原因として、4つが何度も挙がります。

1つ目はデフォルトです。Anthropicの応用AIチームは昨年11月、自社のモデルが方向づけなしに放っておかれると、なぜ同じ無難なデザインを作り続けるのかを説明しました。モデルは、見てきたものの中で最も確率の高い中心からサンプリングするのです。彼らはこれを分布の収束と呼び、ユーザーはその結果をAIスロップの美学と呼んでいると指摘しています。学術誌Patternsに掲載された研究は、画像でも同じことを見いだしました。研究者たちは画像生成モデルとキャプション生成モデルに100ラウンドにわたって互いの出力を与え合わせ、それを700回繰り返しました。すると、どの試行もいくつかのありきたりなモチーフへと流れ着き、研究者たちはそれを視覚的なエレベーター音楽と呼びました。彼らは、欠けている要素は人間とのやり取りによる修正の圧力だと考えています。

2つ目は、リファレンスの欠如です。プロンプトは説明し、リファレンスは見せます。製品や光の実際の写真がなければ、モデルはその隙間を平均で埋めてしまいます。

3つ目は、ルールの欠如です。モデルは、そのブランドがグラデーションを決して使わないこと、何かを「ソリューション」と呼ばないこと、常に実際の製品を見せることを知りません。そうしたルールが、機械が読む場所に書かれていなければ、機械にとってそれは存在しないのと同じです。

4つ目は、レビューの欠如です。Willison氏は率直にこう述べています。「人工的に生成され、レビューもされていないコンテンツを他人と共有するのは、失礼なことです」。

見分けられなくても、受け手は気づく

今年最も強力な証拠は、IpsosとSyracuse UniversityのNewhouse Schoolが5月に発表したテストです。彼らは3'000人の米国の消費者に20本の広告を見せました。10本はFebreze、H&M、Chewyなどのブランドのために人が作ったもので、残りの10本は同じブリーフから完全にAIで作られ、生成されたままの形で使われたものです。AIの広告を見た人のうち、それがAIで作られたものだと少なくともある程度確信していたのは、わずか25パーセントでした。それでも、人が作った広告は、Ipsosの指標で短期的な販売効果が14パーセント、長期的なブランド効果が17パーセント上回りました。著者たちはこれを一言でまとめています。信じられることと、心を動かすことは同じではない。

表明された態度も、同じ方向を指しています。The Harris Pollが4AsおよびInfillionと6月に行った調査では、消費者の73パーセントが、AIで作られたと疑われる広告は信頼しにくくなると答え、63パーセントが、AI生成広告を使うブランドからは買いにくくなると答えました。

広告検証企業DoubleVerifyの委託により22の市場の消費者22'000人を対象に行われ、7月に発表された世界調査は、重要なニュアンスを加えています。42パーセントは、低品質で不気味なAI広告はブランドへの印象を損なうと答えた一方で、40パーセントは、洗練されたプロフェッショナルなAI広告を好意的に受け止めていました。同社の最高経営責任者Mark Zagorski氏は、こうまとめています。「エンゲージメントを決めるのは、AIそのものではありません。出力の質です」。

プラットフォームは押し返している

プラットフォームは、容認からルールへと移りました。YouTubeの最高経営責任者Neal Mohan氏は2026年の書簡で、AIスロップへの対処に1つの節を割き、YouTubeはスパムやクリックベイトに対して使っている仕組みを基盤に、低品質で繰り返しの多いコンテンツの拡散を減らす取り組みを進めていると述べました。TechCrunchによれば、YouTubeは7月、もはや広告収入を得られないものを明示しました。ありきたりで、繰り返しが多く、テンプレートに基づく動画、苦痛を与えるために作られたコンテンツ、そして健康や金融といったデリケートな話題を論じるAIペルソナです。

Pinterestは2025年10月、AI画像が積み重なりやすいカテゴリー、つまり美容、アート、ファッション、インテリアで、AI画像の表示を減らせる設定を追加しました。Deezerは7月、完全にAIで生成された楽曲が、6月のピーク時には毎日届けられる新曲全体の半分を超えたものの、再生数に占める割合は1〜3パーセントにすぎなかったと発表しました。同社はそれらを、アルゴリズムによるおすすめや編集部のプレイリストから外しています。

方向は、どこでも同じです。AIで作ることは許される。手間をかけずに大量に作れば、順位を下げられる。

私たちの締め出し方

私たちは毎日、AIで画像、映像、投稿をつくっているので、この問題には実務で答えを出さなければなりませんでした。原因ごとに、1つずつ手順を用意しています。

固定されたスタイル。Reelでは、すべてのスタイルを実際のリファレンスから構築し、光、レンズ、セットを写真家が選ぶように選び、クライアントが承認するまでテストします。すべての画像とクリップがそのレシピに従うので、100枚目の画像も1枚目と同じに見えます。

頭脳の中のブランドルール。Studioは、ブランドのDNA、声、ポジショニング、コピーのルールを一度とらえて固定します。Twinは、会社のルールと書き方をそのAIの頭脳に保持するので、すべてのアシスタントは推測するのではなく、その範囲内で働きます。

アイデアと選択には人を置き、何かが外に出る前にはレビューを。Reelでは、何かをつくる前にアイデア、リファレンス、スタイルを合意し、クライアントが目にする前にすべての結果を確認し、使われる画像とクリップはすべて人が選びます。Tempoでは、すべてのアイデアを予約投稿の前にテストし、すべての投稿を人が承認します。

私たちは、AIにできる限り多くの仕事をつくり、確認し、速めてほしいと考えています。アイデア、選択、そして外に出るものへの責任は人の手に残します。品質が決まり、名前がかかっているのはそこだからです。

企業にできること

4つの原因から始めましょう。誇りに思える実際の写真を20枚集め、リファレンスとして使いましょう。ブランドルールを、あらゆるツールが読める場所に書き出しましょう。色、使う言葉と決して使わない言葉、製品が常にどう見えなければならないか。選ぶ人を決め、その人に、機械がつくるものの大半に「ノー」と言う権利を与えましょう。生成するツールと公開の間に、毎回必ずレビューを置きましょう。

スロップは、つくるのは安くても、それで知られるようになると高くつきます。解決策はAIを減らすことではありません。その周りに、より多くの判断を置くことです。