#コンテンツ生成 のAIニュース
17件の記事
新ウェブサイトの3分の1がAI生成であるという研究結果
スタンフォード大学など研究者チームは、2022年以降に作成されたウェブサイトの3分の1がAI生成であることを発見した。この結果は、インターネットアーカイブのデータを用いた研究論文「AI生成テキストがインターネットに与える影響」で報告されている。
ByteDance、Seedance 2.0を100カ国以上で展開、米国は対象外
ByteDanceはAI動画モデル「Seedance 2.0」を100カ国以上で展開したが、米国は対象外となった。これはハリウッドスタジオとの著作権問題が原因とみられる。
Spotifyの2025年Wrappedアーカイブの内側：大規模なAIナラティブとプライバシーのトレードオフ
Spotifyのエンジニアリングチームが、3億5000万人のユーザー向けに14億件のパーソナライズされたレポートを生成した「Wrapped Archive」を開発した。このシステムは、言語モデルを使用して主要な聴取日を特定し、ナラティブを作成している。企業がナラティブ要約を提供するにつれ、ユーザーのプライバシーとデータ追跡に関する懸念が残り、洞察とプライバシーのバランスが求められている。
ニューヨーク・タイムズ、既存の書評をAIツールでコピーしたフリーランス記者を解雇
ニューヨーク・タイムズは、AIツールを使用して既存の書評をコピーしたフリーランス記者を解雇した。AIツールはジャーナリズムを加速させるが、使い方を誤ると文章の盗用や引用の捏造などの問題を引き起こす。
Netflixが動画から物体を消去し物理効果を再現するAIフレームワーク「VOID」をオープンソース化
Netflixが、動画から物体を削除し、その物体が残した物理的影響（影や反射など）を自動的に調整・再現するAIフレームワーク「VOID」をオープンソースとして公開した。
ウィキペディア、記事執筆におけるAIの使用を規制
ウィキペディアが、AI生成コンテンツの品質問題に対処するため、記事執筆におけるAIの使用を制限する方針を導入した。
Google、権利を有するデータで学習したAI音楽生成モデル「Lyria 3 Pro」を発表
GoogleがAI音楽生成モデル「Lyria 3 Pro」を発表した。同モデルは最大3分間の楽曲を生成でき、権利を有するデータで学習している点が特徴で、著作権問題を抱える競合他社と差別化している。
Lyria 3 Pro：構造認識により長いトラックを作成可能に
GoogleはLyria 3 Proを発表し、構造認識機能により長い音楽トラックの生成を可能にした。また、Lyriaをより多くのGoogle製品やプラットフォームに導入する。
ポッドキャスト：あなたのZoom会議を密かにポッドキャスト化する企業
WebinarTV社がZoom会議を無断録音し、AIを活用したポッドキャストに変換しているという報道がある。
AI「俳優」ティリー・ノーウッドが私が今まで聞いた中で最悪の曲を発表
AI俳優のティリー・ノーウッドが、AI俳優たちに向けて、人間性を疑う批判者にもかかわらず前進するよう促す曲を発表した。
Grammarlyの「専門家レビュー」は実際の専門家を欠いている
Grammarlyが追加した新機能は、偉大な作家や思想家、一部の技術ジャーナリストの助けを借りてユーザーの文章を改善すると謳っている。
AxiosがAIを活用して高影響力の地域ジャーナリズムを実現する方法
AxiosのCOOであるAllison Murphyは、同社がAIを活用して地域記者を支援し、ニュースルームのワークフローを効率化し、大規模で高影響力の地域ジャーナリズムを提供していると説明している。
なぜ私たちはLLM記事に嫌悪感を抱くのか
著者は、大量のLLM（大規模言語モデル）記事が氾濫する状況に嫌悪感を抱き、自らの執筆経験を振り返りながら、AI技術の活用と人間の創造性のバランスについて考察している。
多元主義：誰もあなたのAIによる駄文を読みたがらない（2026年3月2日）
著者は、AIが生成した低品質なコンテンツ（「AI slop」）を公開する行為を批判し、そのようなコンテンツは読者に価値を提供せず、公開するならば非公開で行うべきだと主張している。
多元的：自分自身を脱プラットフォーム化せよ（2026年2月23日）
著作権侵害は最小限の娯楽費であると指摘し、強制仲裁やロボット技術など多様な話題を扱う記事。
プロンプトだけでは平凡なAIライティングは救えない
AIライティングの品質向上には、プロンプトよりも素材の質・モデルの性能・レビュー能力の3要素が重要である。
AIらしさを消すためのプロンプトは間違いだ、方向性が誤っている
著者は、AIの出力からAIらしさを除去するためのプロンプトは根本的に誤ったアプローチだと主張する。代わりに、ユーザーの好みやスタイルを記録した「レシピ」をAIに与え、継続的に更新することで、より個性的で正確な文章生成が可能になると提案している。