Large Language Models in Media & Entertainment | Databricks Blogの翻訳です。

本書は抄訳であり内容の正確性を保証するものではありません。正確な内容に関しては原文を参照ください。

メディア & エンターテイメント業界は、データを中心とした変革の真っ只中におり、お客様を全ての体験の中心に据えようとしています。すべてのサイズのすべての企業は、大規模な1対1体験を支援する次世代の破壊的イノベーションを提供するクエストの中にいます。特にある技術はこのゲームを根本的に変革するパワーを持っています。それが大規模言語モデル(LLM)です。LLMはユニークなコンテンツを生成する能力を持つだけでなく、複雑な情報を深く理解し、人間のようなインタラクションを模する能力の有しています。この記事では、現実世界のインパクトをもたらし、新たな収益のストリームを解放するためにメディア、エンターテイメント業界のデータ、AIリーダーが実現できる3つの主要な領域、パーソナライゼーション、マネタイゼーション、コンテンツ生成の領域におけるLLMの革新的ポテンシャルを探索します。

パーソナライゼーションの再定義

パーソナライゼーションは、どの場所、いつでも、いかなるチャネルでよりスマートな体験を提供するため、メディア & エンターテイメントのリーダーの成功には欠かせないものとなっています。LLMはリアルタイムかつ非常に適切な体験で聴衆を魅了する、高度にパーソナライズされた体験を提供するための革新的なアプローチを提供します。例えば、ストリーミングメディアを例に取りましょう。LLMで強化された会話型のインタフェースによって、コンテンツプラットフォームは自然言語のプロンプトを通じてユーザーにエンゲージすることができ、よりパーソナライズされたレコメンデーション、インテリジェントな検索機能、リアルタイムで行えるテーラーメードのコンテンツ発見を実現します。ユーザーの嗜好、挙動、文脈のヒントを理解することで、LLMはユーザーが今後も戻ってくるように、よりスマートで没入感のあるメデイア体験を提供できるよう企業を支援します。

また、LLMはお客様がカスタマーサービスやサポートとエンゲージする方法を変革させる際に重要な役割を担います。AIでガイドされたインタラクションを通じて、顧客の問い合わせをより効率的に解決するために、LLMはコールセンターのエージェントをアシストすることができます。これは、顧客満足度を改善し、対応平均時間を削減し、膨大なコストを要する人間によるサービスからよりセルフサービスなものへと移行しようとしている通信会社の大きなフォーカスエリアとなっています。オープン/未解決の問題を分析し、以前のやり取りから洞察を導き出すことで、LLMは顧客満足度を高めるための適切な情報と推奨事項でエージェントを支援することができます。カスタマーサポートプロセスを円滑にするこの能力は、オペレーションの効率性を改善するだけではなく、顧客のロイヤリティも強化します。

インテリジェントなコンテンツの生成とキュレーション

メディア & エンターテイメントにおいては、コンテンツは重力の中心に存在し、文字通りそれらの組織が顧客に売るものとなります。魅力的なコンテンツを作成し、キュレーションすることは、面白い瞬間を自分たちのより広範なコンテンツ作成戦略に取り込むために、コンテンツの作成者は社会的なシグナルのようなより多くのデータを活用するため、非常に多くの変更を体験することになります。そして、LLMはコンテンツを作成、キュレーションするためにデータとAIを活用する企業のアプローチを根本的に書き換える能力を有しています。例えば、LLMは興味深いヘッドラインの生成、魅力的なコピーの記述、コンテンツ品質に対するリアルタイムのフィードバックすら行うことが可能です。メディア企業は、コンテンツ作成プロセスを円滑にし、編集ワークフローを改善し、全体的なコンテンツの品質を改善し、すべてのピースが意図した聴衆に響くようにします。

さらに、LLMはコンテンツのキュレーション、提案システムの自動化に長けています。ユーザーの嗜好、消費パターン、ソーシャルメディアのシグナルを分析することで、LLMはインテリジェントにパーソナライズされたコンテンツのプレイリスト、ニュースのダイジェスト、設られたレコメンデーションをキュレーションすることができます。これは、ユーザー満足度を改善するだけでなく、ユーザーの維持やロイヤリティを改善し、継続的なエンゲージメントやマネタイゼーションの可能性を高めます。

強化されたエンゲージメントとマネタイゼーション

コンテンツが王だとすれば、エンゲージメントは王国です。LLMはメディア & エンターテイメント企業がインタラクティブな体験を実現できるようにするだけでなく、既存の体験も強化します。例えば、LLMによって強化されたインタラクティブなストーリーテリングは参照者をパーソナライズされ、没入感のあるジャーニーに誘い、彼らの選択や嗜好がナラティブを形成します。ゲーミング、バーチャルリアリティ、スポーツ、インタラクティブな広告であろうとも、LLMはユーザーエンゲージメントやマネタイゼーションに対する新たな収益の扉を開きます。

さらに、LLMはターゲットされた広告やマネタイゼーションの大きな機会をもたらします。膨大な量のユーザーデータを分析することで、LLMは正確な広告ターゲティングやコンテンツのレコメンデーションを伝える洞察を生成することができます。このレベルのパーソナライゼーションは、広告キャンペーンの効果を高め、より高いエンゲージメントを実現し、収益を最大化します。さらに、LLMは顧客の挙動、市場のトレンド、競争優位性のダイナミクスを分析することで、メディア企業による値付けの戦略の最適化を支援することができ、個々の嗜好と予算と協調するターゲティングされたサブスクリプションプランを提供することができます。

始めるには

これらの例は、LLMがこの業界で価値を解放することができる数多くある領域の一部です。いつもと同じように、ビジネスが解き放つのは、企業がこの技術を競合との差別化を図るために、どのようにこの技術をオーケストレーションするのかに依存します。ここで、LLMに対するオープンソースのアプローチが、企業が自身のデータと知的財産のコントロールを維持できるようにすることで価値創生に至る持続性のあるパスを提供し、業界固有の文脈やユースケースにモデルを最適化する柔軟性を提供し、関連ビジネスの成果でスケールするそれらの機能を提供するためのアーキテクチャを設計を可能にします。

詳細を知りたいですか？メディア & エンターテイメント向けレイクハウスに関しては我々のサイトを訪問してください。あるいはウェビナーBuild Your Own Large Language Model Like Dollyでどのようにご自身でLLMを活用できるのかについて学んでください。

詳細はLakehouse for Media & Entertainmentをご覧ください。

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