近年、ChatGPTやClaudeをはじめとする大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）の急速な進化は、SNSや動画プラットフォームのエコシステムに革命をもたらしています。特に、TikTokやInstagram Reels、YouTube Shortsといった短尺動画SNSでは、LLMがコンテンツ生成、推薦システム、ユーザーエンゲージメントなど、あらゆる面で変革をもたらしています。
本記事では、海外での最新動向や研究事例を紹介しながら、LLMがもたらす未来像と課題、日本における応用の可能性を多角的に解説します。マーケターやクリエイターが今知っておくべき「AIとSNSの現在地」を整理する指針となるでしょう。
目次：
1. 動画コンテンツの生成と自動化：創造性の補助者としてのLLM
従来、動画コンテンツの制作には膨大な時間と労力がかかっていましたが、LLMの導入により、そのプロセスが劇的に効率化されています。例えば、Meta社は生成AIを用いてReelsの自動編集機能やキャプション生成機能を実装。これによりエンゲージメントや滞在時間が大幅に増加しました。
また、近年注目を集める「VideoBLIP」などのAIプロジェクトでは、動画内容を視覚と言語の両面から理解し、要約や内容説明を自動生成できるようになっています。これは以下のような活用が可能です：
• 自動ナレーション原稿の生成
• ショート動画のトピック分類とタグ付け
• 視聴者の属性に応じたカスタマイズ字幕の展開
特に日本では、YouTubeやTikTokで活躍する中小規模クリエイターが限られたリソースで差別化を図る手段としてLLMを活用するケースが増えており、AIが“第二の編集者”として定着し始めていると言えるでしょう。
2. レコメンド最適化とフィルターバブル：アルゴリズムに潜む課題
LLMは、ユーザーの行動履歴、コメント、視聴傾向などを複合的に分析し、極めて高度なパーソナライズ推薦を実現します。NetflixやTikTokでは、視聴時間とスクロール動作の組み合わせから、数秒単位で興味関心を把握し、即座に内容を変化させるようなリアルタイム最適化も行われています。
しかし、この便利さの裏で問題視されているのがフィルターバブルやエコーチェンバー効果です。2025年の国際会議で報告された研究では、LLMを組み込んだレコメンドAIが、ユーザーの信条に一致するコンテンツばかりを提示し、結果として「情報の偏り」が助長される傾向が明らかになっています。
こうした偏りに対しては、以下のような技術的対策が試みられています：
• 冷スタート戦略：データが少ない新規ユーザーにも多様な動画を提示
• 推薦の多様性スコア：特定ジャンルへの過剰集中を防ぐ指標の導入
• 人間のキュレーターとのハイブリッド運用：AIだけに頼らないコンテンツ提示
マーケティングの現場では、「AIの精度＝正解」ではないという視点が、より重要になるでしょう。
- フィルターバブル：
インターネット上でユーザーが興味・関心のある情報ばかりがアルゴリズムによって優先的に表示され、反対意見や多様な視点に触れる機会が減ってしまう現象 - エコーチェンバー：
自分と同じ意見や価値観を持つ人々の間で情報が繰り返し共有・強化される状態 - 冷スタート戦略（Cold Start Strategy）：
主にレコメンデーションシステムや機械学習モデル、特にSNSやECサイトなどのプラットフォームで新規ユーザーや新規アイテムが追加された際に、十分なデータがない状態でも適切な推薦やサービス提供を行うための戦略
3. LLMの悪用リスク：情報操作と信頼性の揺らぎ
生成AIの能力が高まる一方で、情報操作や影響工作に対する警戒も強まっています。特に選挙や国際情勢に関連するSNS上の会話において、LLMがフェイクニュースや偽装コメントの大量生成に使われた事例も報告されています。日本でも、LLMを活用したSNS戦略は着実に広がっています。たとえば、DeNAではLLMによる投稿文章の自動生成、プロモーション用キャッチコピーの多言語展開などを実施し、人的リソースを削減しながらもユーザー接点を最大化する取り組みが評価されています。
また、マーケティング支援企業の間では、「LLMによるインフルエンサー選定」や「動画広告文の自動最適化」なども活発化しており、日本の企業文化に合ったAI活用モデルの構築が進められています。
ただし、日本におけるLLM活用には以下のような固有の課題も残されています：
• 日本語特有の文脈理解の難しさ
• 生成結果における文化的・倫理的誤り
• 消費者保護と透明性に関する法整備の遅れ
こうした点を踏まえると、日本でもLLMガイドラインの整備やAIリテラシー教育の普及が、企業や教育機関にとってますます重要となるでしょう。
4. LLMによるユーザー支援：プライバシーと福祉の観点から
LLMはまた、ユーザーの安全性や心理的ケアといった観点でも活用が進んでいます。例えば、ジョージア工科大学の研究では、SNS投稿からプライバシーリスクの高い表現（住所、学校名、顔写真など）を検出・改変するAIモデルが開発されました。
さらに、SNSを利用する若年層やメンタルヘルスに課題を抱えるユーザーに対して、LLMを活用したチャットボット型支援ツールの導入も進行中です。これにより、次のような社会的恩恵が期待されています：
• 24時間対応の相談エージェントの提供
• ネガティブ投稿の分析とカウンセリングリソースへの誘導
• 誹謗中傷の自動モデレーション支援
SNSが単なる「発信の場」から「個人を守る場」へと進化する鍵を、LLMが握っているとも言えるでしょう。
5. 日本におけるLLM活用の展望と課題
日本でも、LLMを活用したSNS戦略は着実に広がっています。たとえば、DeNAではLLMによる投稿文章の自動生成、プロモーション用キャッチコピーの多言語展開などを実施し、人的リソースを削減しながらもユーザー接点を最大化する取り組みが評価されています。
また、マーケティング支援企業の間では、「LLMによるインフルエンサー選定」や「動画広告文の自動最適化」なども活発化しており、日本の企業文化に合ったAI活用モデルの構築が進められています。
ただし、日本におけるLLM活用には以下のような固有の課題も残されています：
• 日本語特有の文脈理解の難しさ
• 生成結果における文化的・倫理的誤り
• 消費者保護と透明性に関する法整備の遅れ
こうした点を踏まえると、日本でもLLMガイドラインの整備やAIリテラシー教育の普及が、企業や教育機関にとってますます重要となるでしょう。
結論：LLMは動画SNSの新基盤、その活用には「責任ある設計」が不可欠
LLMは、動画SNSにおける制作・配信・支援の全プロセスを変革し、クリエイターやマーケターに新しい可能性をもたらしています。特に、コンテンツの大量生成やパーソナライズ、プライバシー保護といった領域では、その恩恵は計り知れません。
一方で、情報の偏り、フェイクの拡散、倫理的なリスクといった新たな問題も浮上しています。AIに「何をさせるか」だけでなく、「どのように責任を持って使うか」が今後ますます問われる時代です。
動画SNSの未来を切り拓く鍵は、LLMをどれだけ賢く、倫理的に活用できるかにかかっています。日本の企業やクリエイターも、世界の潮流を意識しながら、この波をどう乗りこなしていくかが問われているのです。
「動画マーケティング協会」は、動画制作に関する同業種のお悩み解決のための組織です。
「動画制作、マーケティングに関係する人と繋がりたい！」
「業界の最新トレンドに触れたい！」
「業界の管理体制が知りたい！」
「営業を強化したい！」
こんなお悩みを抱える皆さんはぜひ動画マーケティング協会へ！
▶動画マーケティングについての情報はこちら！
https://vma.or.jp/join