# チャプター1 炎上は、何気ない投稿が火種になるんですね。 ゆげとるのマーケティングの極秘本日は、炎上はAIを使って防ぐというテーマでお送りします。 あなたは、自分の会社や商品がSNSでどんな風に語られているか、把握していますでしょうか。 あの商品、前より質が落ちたとか、あの店の接客ひどかったな、こうした書き込みは、会社に直接届く苦情とは違って、気づかないうちに広まってしまうことがあります。 今は、たった一つの投稿が多くの人に共有され、企業の信用を揺るがす時代でもあるんですよね。 とはいえ、中小企業では、広報担当者が一日中SNSを見張っているわけにもいきません。 そこで今日は、生成AIに炎上の予防をしてもらう二つの方法をご紹介します。 一つは、自社に向けられた批判や不満を早めに発見すること。 もう一つは、自社の発信そのものが、炎上の原因にならないか、投稿前に点検してもらうことですね。 まず一つ目、自社名や商品名がSNSでどう言及されているかを調べる方法です。 例えば、食品メーカーだとしますよね。自社の新商品について、味はいいけど容器が開けにくい、という投稿があったと。 別の人は、原材料が変わったんじゃないか、と書いている。 さらに、問い合わせたのに返事がない、という声が投稿されていたと。でも、あなたもまだ気づいてない。 一つ一つはまだ大問題ではないんですが、同じ不満が増えているなら、何か改善すべき課題の兆候かもしれませんよね。 こういう声を早い段階で把握したいわけです。 そこで使えるのが、X、旧ツイッターの投稿を検索するのが得意な、生成AIのグロックです。 例えば、こういうプロンプトで指示します。 過去1週間のXの公開投稿から、当社名と商品名に関する言及を調べて下さい。 好意的な意見と否定的な意見に分けて、否定的な意見は対応の優先度が高い順に並べて下さい。 元の投稿のリンクも付けて下さい。 見つからない場合は、その旨を報告して下さい。 これなら、ただ投稿を集めるだけではなく、目を通すべき情報を整理してもらいますよね。 会社名だけでなく、商品名の略称や間違えられやすい表記も検索後に加えると、拾える声が増えるかもしれません。 名前がよくある単語と重なる会社なら、別の会社の投稿を取り違えていないかを確認することも必要ですね。 さらに、グロックには、決まった日時に仕事を実行する自動化の機能もあります。 例えば、毎週月曜日の朝、自社に関する投稿を調べて報告するように設定しておくことができます。 そうすれば、担当者が思い出した時に検索するというのではなくて、定期的に評判を確認する習慣を作れるわけですね。 今ご紹介したのは、主にXの投稿を調べる方法ですが、 インスタやフェイスブック、スレッズを同じように全部調べるには、最近サービスを始めたMUSEが向いています。 MUSEはエージェントっぽいんですよね。毎週でも毎日でも実行をスケジュール化してチェックしてもらえるわけですね。 気になる書き込みは、AIの要約だけで判断せず、元の投稿を開いて前後の文脈も確認した方がいいんですよね。 また否定的な意見が一つ見つかっただけで、これ炎上かと騒ぐのも考えものですよね。 大切なのは、内容が事実なのか、同じ指摘が他でも繰り返されているのか、拡散しているのかを見極めることですよね。 さて二つ目は、企業自身が投稿する前のチェックに使うということですね。 企業のSNS投稿は、中の人が読むと何の問題もないように見えても、受け手によっては違う意味に取られてしまうこともあるわけです。 例えば、飲食店の中の人が、女性でもぺろりと完食できるボリュームですと投稿したとしますよね。 お店としては、食べやすい量ですよと伝えたいだけなんですが、人によっては、女性は少食だと決めつけているのかと、違和感を持つかもしれませんよね。 また、この商品を使っていない人は、時代遅れと書けば、商品を褒めるつもりが、お客さんを見下しているように響くこともあります。 そこで、投稿する前に文章をAIに読ませるわけですね。 プロンプトとしてはこんな感じですね。 これは、当社のSNS投稿案です。 誤解を招く表現、反感を買いそうな言い回し、差別的と受け取られる可能性、事実と異なる断定、古代な表現があれば指摘して下さい。 危険度の高い順に並べ、元の文字数を大きく変えずに、言い換え案も出して下さいと。 AIは硬いですから、コンプライアンスもきっちり守りますよね。 こうして確認すれば、自分たちでは気づきにくい問題点を、別の視点から洗い出してもらうことができるんですね。 これは、SNSだけでなく、広告コピーとかね、キャンペーンの告知文、プレスリリース文にも使えますよね。 ただし、あまりにも無難になってしまいますと、投稿に対する反応も薄くなってしまうんですよね。 コピーライターの観点から言いますと、広告は、何も言っていないような無難な言葉が一番効果がないですから、大胆な表現やユーモアが、お客さんの心を動かすわけです。 そして、世の中の企業アカウントというものは、それが行き過ぎてしまって、炎上するわけですよね。 だから、AIは良いストッパーになってくれるとも言えますし、AIの指摘は、必ず直すべき命令ではないとも言えますよね。 こう受け取る人もいるのか、という客観的な判断材料として使って、最終的にどの言葉で発信するかは、人間が決めるということですよね。 さて、実際に批判的な投稿を見つけたら、どうすればいいかという対策です。 まず、反射的に反論しないこと、投稿が事実かどうかを確かめることが先決ですね。 誤解であれば、何が誤解を生んだのかを考える。 こちらに落ち度があれば、必要な対応を検討する。 AIに、謝罪すべきか、説明すべきか、個別に連絡すべきか、それぞれの利点とリスクを整理して、と相談するのも一つの方法ですね。 ただ、AIの謝罪文をそのまんま投稿するのは、あまりお勧めじゃないんですね。 判断を間違えれば、かえって事態を大きくすることもあります。 事実確認と対応の決定は、責任を持つ人間が行うべきですね。 そして最後にもう一つだけ、SNSでの自社への言及に目を配ることは、マーケティングでいうソーシャルリスニングにも通じます。 お客さんの本音や不満は、商品開発やサービス改善にも活かせます。 つまり、炎上対策という守りの活動が、前向きなマーケティング施策につながることもあるんですよね。 炎上対策は、批判を封じ込めることではないんですよね。 小さな違和感や不満を見逃さず、問題が大きくなる前に対応することですね。 そして企業が発信するときには、一度だけ立ち止まり、受け取る側からどう見えるか読まれるかということを考える。 この2つの仕事をAIに手伝ってもらう。大掛かりな組織的な監視体制とか、システムを導入しなくても、まずはここから始めてみてはいかがでしょうか。 最後まで聞いていただきありがとうございます。ぜひチャンネルのフォロー、いいねを押していただきますと嬉しいです。