AIと伝統メディア：ハリウッドと出版業界は生成AIを実際どう使っているのか

AIと伝統メディアをめぐる見出しは、たいてい両極端に振れる。大手スタジオやパブリッシャーはまもなく淘汰される、という論調か、逆に彼らは動きが鈍すぎてこの波に本気で乗ることなどできない、という論調のどちらかだ。しかし実際に記録されている事実は、そのどちらとも一致しない。よく文書化されたいくつかの大型契約を見ると、もっと具体的で興味深い物語が浮かび上がる――大手映画スタジオやニュース出版社は、生成AIツールを既存のワークフローの特定の段階に組み込んでおり、最初のターゲットは制作や報道の「地味な部分」であって、クリエイティブの核心部分ではないのだ。二つの業界、二つの具体的な事例――どちらも各社自身の発表や独立系メディアの報道によって裏付けが取れる。

ハリウッド：Lionsgate、自社カタログでモデルを訓練

2024年9月、LionsgateとAI動画企業Runwayは、両社が「前例のない」取り組みだと表現する提携を発表した。RunwayはLionsgateが権利を保有する映画・テレビ番組ライブラリだけを使って学習させた、専用のAIモデルを構築するという内容で、一般的にウェブから収集された動画データではない点がポイントだった。Lionsgateの副会長Michael Burnsはその狙いを率直にこう語っている――「私たちはAIを、現在の業務を拡張し、強化し、補完するための優れたツールだと捉えている」。一方、Runwayの共同創業者兼CEOであるCristóbal Valenzuelaは、自社側の狙いをこう位置づけた――「アーティスト、クリエイター、そしてスタジオに、ワークフローを拡張し、物語を語る新しい方法を実現するための、最良かつ最強のツールを提供すること」。当初のユースケースは、あえて地味なものに絞られていた。プリプロダクションの企画立案とポストプロダクションの一部――カメラが回る前、あるいは最終カットが確定するずっと前に、スタジオがビジュアライゼーションと試行錯誤にお金をかける段階だ。

この提携は静的なものにとどまらなかった。2026年6月、LionsgateはRunwayに出資し、両社は提携を拡大して、Lionsgateの既存フランチャイズを活用した新しい短編エピソード型コンテンツを共同開発するプログラムへと発展させた。報道では、John Wick、The Hunger Games、Sawといった作品がその候補として挙がっている。今回、Valenzuelaは違う調子でこう語った――「AIに最も本気で取り組んでいるスタジオは、それをコスト削減のツールではなく、クリエイティブなリソースとして捉えている、というのが一貫した実感だ」。Lionsgateはその後、Chief AI Officer(最高AI責任者)を任命した最初の大手スタジオとなり、この種の取り組みを支えるための社内基盤を構築してきた。注目すべきは、変わらなかった部分だ――このモデルはライセンスを取得した、自社が権利を持つ素材だけで学習されており、両社は一貫して、その出力は人間のクリエイティブな判断を経由するものであって、それを迂回するものではない、と説明し続けている。

もうひとつ、規模ははるかに大きいが、成功事例ではなく警鐘として位置づけられる別の契約がある。2025年12月、DisneyとOpenAIは、Disneyがキャラクターを短編AI動画生成ツールSoraにライセンス供与する初の大手スタジオとなる、3年契約案を発表した。対象はDisney、Marvel、Pixar、Star Warsの200を超えるキャラクターで、俳優本人の肖像や声は明示的に除外され、Disney+では厳選されたファン制作のSora動画のみをホストする予定だった。Disneyはさらに、OpenAIへの10億ドルの出資と、Disney+を含む幅広い用途でOpenAIのモデルを活用する計画も約束していた。しかし、これらはいずれも実現しなかった。契約は正式に締結されることはなく、資金のやり取りも一切発生しなかった――2026年3月、OpenAIは高い計算コスト、利用者エンゲージメントの低下、著作権をめぐる圧力の高まりを理由に、Soraをサービス終了すると発表し、その直接的な結果としてDisneyは提携を白紙撤回した。これはLionsgateの事例に対する有用な対比になっている――どれほど注目されたスタジオとAIの提携であっても、土台となる製品そのものが姿を消せば、それを乗り越えて生き残れるとは限らないのだ。

出版業界：英国地方紙チェーンのAI支援記者

出版業界で最も分かりやすい事例は、チャットボットが調査報道を書く、というようなものではない。日常的でリスクの低い記事の作り方を再編した、英国の地方紙グループの話だ。英国第2位の地方出版社であり、200を超える地方紙タイトルを抱えるNewsquestは、News Creatorという社内ツールを構築し、それに合わせて「AI支援記者」という特定の職種を新設した。2026年時点で、Newsquestは編集部全体でこの役割を30人以上配置しており、同社はこのワークフローを通じて月間およそ9,000本の記事を制作していると発表している。

重要なのは、この見出しの数字そのものより、その仕組みだ。AI支援記者は、モデルに記事をゼロから創作させるわけではない。プレスリリース、議会からのお知らせ、地域のイベント情報、確認済みのイベント詳細といった、裏付けの取れた原資料を与え、ツールはその入力内容から構成の整った記事草稿を作成する。そのあと人間が草稿を確認し、文脈や地域固有の情報を加えたうえで公開する。Newsquest自身、そしてこの取り組みを取材した業界メディアも、その狙いを明確に説明している――プレスリリースの書き直し、イベント情報、行政手続き絡みの地方記事といった、これまで記者の時間を食いつぶしていた割に報道としての価値がさほど高くなかった、日常業務のバックログを解消することだ。それによって、編集部の残りのメンバーは、実際に人間が必要な取材――戸別訪問、情報源の開拓、他では読めない独自の地域報道――に時間を割けるようになる。これは編集プロセスのごく狭い、特定の一部分にすぎない――編集部を置き換えるものではなく、訓練を受けたジャーナリストが時間をどこに使うかという配分を変えるものだ。

両業界に共通するパターン

これらの事例を並べてみると、一貫した形が見えてくる。どの企業も、汎用的なAIツールを買ってきて、業務全体にそのまま当てはめたわけではない。Lionsgateは自社が権利を持つコンテンツでモデルを学習させ、まずプリプロダクションとポストプロダクションという、完成されたパフォーマンスから最も遠い、企画色の強い段階に適用した。頓挫したDisneyのSora契約案でさえ、同じ発想に沿ったものだった――提案の範囲は、特定の製品における特定のIPに絞られ、明確な制限が設けられており、無制限な譲渡ではなかった――それでもなお、土台となる製品が消えてしまえば生き残れなかった。Newsquestは、AIが裏付けの取れた事実から草稿を作り、人間が公開前の最終工程として残る、というワークフローを構築した。いずれのケースでも、人間によるレビューやクリエイティブな意思決定の層はそのまま残されている――変化したのは、その層の手前にある機械的で反復的な作業の量だ。

「AIがハリウッドを乗っ取る」や「ロボットが記者に取って代わる」といった話に比べれば、地味な物語だ。しかしこれこそが、プレスリリース、投資家向け発表、そしてPress GazetteやNieman Labといった、Newsquestの取り組みを2年以上追い続けてきた独立系業界メディアの報道――つまり公の記録によって、実際に裏付けられている話なのだ。伝統的なメディア企業は、無謀だから動きが速いわけでも、遅れているから立ち止まっているわけでもない。価値あるIPと守るべき評判を抱えた、リスクを避ける大企業がやりがちなことをしているにすぎない――ミスのコストが最も低いパイプラインの部分から生成AIツールを試し、実際の制作や編集の基準に照らして有効性が証明されてから、そこを起点に拡張していく、というやり方だ。