コカ・コーラAI冬CMが再炎上、視聴者の違和感と課題を解説、透明性の評価と今後のAI活用課題を整理する。
ホリデー商戦が始まると同時に、コカ・コーラが公開したAI生成のCMが今年もSNSで話題になっています。雪景色の中を赤いトラックが走るというおなじみのシーンなのですが、「またAIか」「去年と同じでガッカリした」という声がネット上に溢れました。たしかに映像は丁寧に作られているように見えるのに、どこか気持ちが離れてしまう。その違和感の理由を探ったところ、視聴者の積もった疲労感と、ブランド側の姿勢に対する苛立ちが見えてきました。
CMで描かれるストーリーは、トラックが雪道を進み、森の動物が目覚めて集まってくるという王道の展開です。しかし細部をじっと見ると、AI特有の質感がどうしても気になります。動物たちの毛並みは前方だけが細かく描写され、奥側になると急にぼやけたように見えます。驚いた表情の口の開き方もどこか誇張されていて、視聴者は「あ、AIで作ったんだな」と意識させられてしまうのです。人の手で修正すれば自然に見える部分が置き去りになったことで、せっかくの雪景色もどこか無機質に感じられました。
この1年間で、AIを使った広告は一気に増えました。チャットボットは当たり前になり、SNSのタイムラインにもAI生成の画像や動画が次々と流れてきます。視聴者はAIコンテンツを避けられない環境に置かれ、ブランド側がどんな反応を引き出したいのか疑心暗鬼になっています。コカ・コーラは2024年にも同じテーマでAIを導入して炎上しましたが、今回は特に大きな工夫も見せずに再チャレンジした印象が強く、「学んでいない」と厳しい評価を受ける結果になりました。
今回のCMでは、冒頭でAI技術を使用したことが明確に示されました。コンテンツの真偽が分かりづらくなっている今、こうしたラベル表示は視聴者の安心感につながります。生成AIを活用すること自体は悪ではなく、正直に伝える姿勢があれば、多くの人はまず冷静に受け止めてくれます。コカ・コーラがこのポイントを押さえたことは素直に評価したいところです。
ただし透明性だけでは、反発を抑えるには不十分でした。AIが作り出した動物の違和感や、演出の淡泊さが改善されていないため、「せっかく開示しているのに作品としての魅力が足りない」という指摘が続出しました。少しでも人の手でブラッシュアップしていれば、「AIに任せきりではない」というメッセージを届けられたかもしれません。技術を使うことよりも、それをどう仕上げたのかが問われていると感じます。
AIの強みはスピードと量産性ですが、微妙な質感や感情を捉えるのはまだ人間の方が得意です。マーケティング現場でAIを活用するなら、どこまでをAIに任せ、どこからをクリエイターが調整するのか、役割分担を決めなおす必要があります。最終チェックを人が担当し、視聴者目線で違和感をそぎ落としていくことで、効率とクオリティを両立させられるはずです。
視聴者はAIに対して「使っていい範囲」と「やめてほしい領域」を心の中で決めています。リアルな動物の表情や人間らしさが求められるシーンでは、まだ人の手が欠かせません。逆に、情報整理やデータ可視化のような分野ならAIの活用は歓迎されやすいでしょう。今回の騒動によって、一部の人はPepsiのクランベリーフィズソーダなど別ブランドに目を向けました。自社のファンが離れないよう、AI活用のラインを探る作業が欠かせません。
コカ・コーラのホリデーCMは、映像の出来栄えそのものよりも、ブランドと視聴者の温度差を浮き彫りにしました。AIだから炎上したわけではなく、AIをどう見せるか、どこまで手を入れるかを考え抜かなかった姿勢が批判を呼んだのだと思います。透明性を守るだけでなく、丁寧な仕上げと共感を得られるストーリーがあって初めて、視聴者はAI活用を受け入れてくれるはずです。今年のホリデーシーズン、私たちが選ぶドリンクはコーラではないかもしれませんが、この騒動がAIと向き合うきっかけになることを期待しています。
2026年1月20日、ChatGPTが大学入学共通テストで9科目満点、15科目の得点率97%という驚異的な結果を出しました。これは単なるAIの性能向上の話ではなく、教育のあり方、学びの本質、そして「知識」の価値そのものを問い直す出来事です。本記事では、この衝撃的な結果を多角的に分析し、AI時代における教育の未来、人間にしかできない学びとは何か、そしてAI駆動開発の視点から見た「知識」と「創造性」の関係について深く掘り下げていきます。
GPT-5の開発が最終段階に入っている。推論能力の大幅向上、マルチモーダル機能の強化、そして開発効率55%改善の実績。業界関係者が語る次世代AIの衝撃的な性能とは。2025年最新情報を独自取材で解説する。
OpenAIが発表した最新調査によると、ChatGPT Enterpriseユーザーが1日に削減できている時間は平均40〜60分程度だという。一方で、フロンティアユーザー(上位5%)は1日約2時間の時間削減を実現している。この数字の背後には、職種による格差、利用方法の違い、そして生産性向上の光と影が隠れている。本記事では、ChatGPTによる労働時間削減の現実、職種による効果の違い、そして見落とされがちな課題について解説します。