動画の下書きまでAIが秒数付きで指摘し、応募者と下書きの確認をAIと人で分担

bibin様は、インフルエンサーの案件運営で、応募者と下書きを1人ずつ目で確かめる作業に手間をかけていました。当社はアプリを作り直し、AIが先に見て人が決める確認の流れを、約2年半かけて段階的に組み込みました。

プロジェクト概要

業種	インフルエンサーPRの運営代行
対象業務	インフルエンサー案件アプリの運営と投稿の確認
提供形態	アプリの刷新と継続開発
主な技術	React Native、Ruby on Rails、生成AI

インフルエンサーへの案件紹介アプリは、他社が作ったLINE上のアプリでした。不具合を直しても別の不具合が出て、機能も足しにくい状態でした。

運営の確認作業も重いままでした。応募者のSNSは1人ずつ目で見て、指摘も1人ずつ連絡していました。下書きは画像や動画を1件ずつ確かめ、動画は直してほしい場面の秒数を手で書き込んでいました。

アプリと管理画面を作り直し、その上にAIの確認を足しました。

動画の確認は、これまで人が最初から最後まで見るしかない作業でした。AIが動画をそのまま読み込み、決められた場面が映っているかなど案件ごとの確認項目に沿って、指摘を秒数付きで返します。運営は指摘された秒数から見直せます。

応募者と下書きの確認では、全員の判定をAIに任せる形を採りませんでした。明らかに合う人と合わない人をAIが振り分け、判断が分かれる人だけを人が見ます。1人ずつ画面を開いて送る操作もやめ、一覧でまとめて確認して返信する形にしました。

薬機法の指摘をその場で差し戻す形も、途中で見直しました。運営の確認と合わせて、インフルエンサーへの指摘が2回に分かれるためです。提出は先に受け取り、指摘を運営の一覧にまとめて1回で返す形に変えました。

作り直したアプリには、着手から約2年半、途切れずに機能を足し続けています。

応募者と、動画を含む下書きのAI確認は、実案件のデータで確かめてから本番に出し、今も案件の運営に使われています。インフルエンサーへの指摘は、運営の確認と同じ1回で返せるようになりました。

AIの指摘は、利用者を止める場所より、人が確認してまとめて返す流れの中に置くほうが運用に乗ると感じています。

AIに渡す基準も、言葉で説明できる観点に絞るほうが合わせやすくなります。たとえば「世界観の一貫性」のような抽象的な観点は、点数が高く出やすいので外しました。

人が1件ずつ目で確かめている業務は、動画の確認も含めてAIに任せられるようになっています。AIが振り分ける部分と人が決める部分を先に分けると、進めやすくなります。