ポッドキャスティングは数十億ドル規模の主要産業として台頭しており、米国だけでも今年の広告収入は20億ドルに達すると予想されており、この数字は2024年までに倍増する見込みです。これを背景に、この分野の大手企業はポッドキャスティングの武器を強化しており、Spotifyは最近、ポッドキャストの測定と分析を専門とする2つの企業に約8,500万ドルを投じ、Acastは最近、広告主に詳細なデータ分析を提供する「ポッドキャスト版IMDb」であるPodchaserを2,700万ドルで買収しました。
しかし、大手プラットフォームがポッドキャストの利益をめぐってしのぎを削る一方で、ポッドキャストという媒体をクリエイターと消費者の両方にとってより有益なものにするための独自のアイデアを持った小規模なプラットフォームが次々と登場している。
その1つがスイスのスタートアップ企業Snipdだ。同社はAIを使ってコンテンツを書き起こし、メモアプリと同期し、書籍スタイルの「章」を自動生成し、今週からTikTokスタイルのパーソナライズされたフィードでポッドキャストのハイライトを配信するポッドキャストアプリを開発している。
検索と購読を超えて
他のいわゆる「ポッドキャッチャー」アプリと同様に、Snipdはユーザーが興味のあるポッドキャストを検索して登録することで機能します。犯罪実話から歴史、スポーツまで、あらゆるジャンルが対象となります。しかし、Snipdは、エピソードの内容を分析し、リスナーがキュレーションを行い、重要な詳細の核心に迫れるよう支援する点で、単なるポッドキャッチャーアプリの域をはるかに超える存在を目指しています。
たとえば、Snipd では、各エピソードを独自のタイトルを持つナビゲート可能なセグメントに分割する「チャプター」を作成できるほか、番組全体のトランスクリプトを生成することもできます。
さらに、ユーザーはエピソードを聴きながら手動で「スニップ」を作成し、お気に入りの瞬間を保存したり、各クリップにメモを追加したりすることができます。
今週AndroidとiOSで利用可能になったSnipdの最新リリースでは、同社はTikTokの精神を体現し、多数のポッドキャストから最も記憶に残ると思われる瞬間を自動的に抽出し、いわばハイライト動画のような形でユーザーに提供しています。そして、各クリップにAIが生成した見出しを付け、ユーザーが上下にスクロールして操作できるフィード形式で表示します。
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そこから、リスナーは各クリップを自分のライブラリに保存したり、Snipd が提供した短いセグメントの内容が気に入った場合は、ポッドキャストの完全なエピソードに直接ジャンプしたりすることができます。
注目すべきは、アプリの最新アップデートで、ユーザーがお気に入りのトピック（「歴史」や「音楽」など）を選択するよう求められるようになったことです。Snipdはこれらのトピックに基づいて、エピソードのハイライトを生成します。つまり、エピソードフィードはユーザーのポッドキャスト登録情報だけに基づいているのではなく、ユーザーが選択したトピックやその他の「シグナル」に基づいて、Snipdがユーザーが興味を持ちそうなコンテンツも取得しているということです。
「アルゴリズムの目的は、ユーザーが興味を持つコンテンツを提示することです。そのために、様々なシグナルを活用しています」と、Snipdの共同創業者であるケビン・スミス氏はTechCrunchに説明した。「ユーザーが特定の番組を購読しているかどうかは重要なシグナルであり、表示されるコンテンツの多くはユーザーの購読情報に基づいています。しかし、ユーザーが視聴した番組、ハイライトした番組、保存した番組、他のユーザーの間で現在トレンドになっている番組など、他にも重要なシグナルは数多くあります。」
これは、新しくて役立つポッドキャストを見つけたい人にとっては前向きな動きと捉えられるかもしれませんが、自分が登録したコンテンツだけを見たいユーザーにとっては不満の種となるかもしれません。しかし、Snipdは最終的に、リスナーがハイライトフィードに表示されるコンテンツをより細かく制御できるようにする予定です。具体的には、登録していないポッドキャストのクリップをフィルタリングする機能も含まれるでしょう。
また、Snipd の新しいフィードは、新しくリリースされたポッドキャストのエピソード、特に過去 2 週間にリリースされたものに重点を置いていることも強調しておく価値があります。将来的には、Snipd が関連性があり興味深いと判断した古いコンテンツを提案するという点で、YouTube に似たアプローチを採用する予定です。
新しい TikTok 風のハイライト フィード以外にも、Snipd ユーザーは、エピソードの最新度に関わらず、メインの購読リストにある各エピソードの AI 駆動型ハイライトに引き続きアクセスできます。
このアプリは、番組の購読者数などの基準に基づいて、人気のポッドキャストのハイライトを自動生成します。また、新しいポッドキャストや人気のないポッドキャストの場合は、ユーザーが手動でSnipdに「リクエスト」することで、ハイライト、チャプター、トランスクリプトなど、約20分以内にすべて提供してもらえます。
AIの活用
しかし、Snipdは「ハイライト」にどのコンテンツを表示するかを判断する際に、具体的に何を重視しているのでしょうか？どのセグメントが他のセグメントよりも価値があるかをどのようにして判断するのでしょうか？スミス氏によると、重要なのはユーザーがこれまでエピソードにどのように関わってきたかということです。つまり、どのタイプのコンテンツが最も関心を集めているかを分析し、そのデータをAIトレーニングの仕組みにフィードバックするのです。
「当社のAIは、過去のエピソードの内容を分析し、ユーザーがどの部分を最も強調表示し、どの部分を強調表示しなかったかを比較することで学習します」とスミス氏は述べた。「エピソードの中で最も洞察力に富んだ部分はユーザーによって頻繁に強調表示されますが、それほど興味深くない部分はスキップされたり強調表示されたりしないことがよくあります。当社のAIは、会話の実際の内容に基づいてこれらの部分を特定し、新しいエピソードでそれらを推奨できるようになりました。」
スミス氏は、Snipd では主に AI モデルを社内で作成しており、特に言語モデルについては、テキストと言語についてすでに多くのことを理解できる GPT-3 に似た大規模な事前トレーニング済みモデルから始めていると付け加えた。
「その後、これらのモデルを非常に具体的なユースケースに合わせて微調整します」とスミス氏は述べた。「他のモデルは、完全にゼロからトレーニングします。そして、ユーザーからのフィードバック信号を活用して、時間をかけてモデルを改善していきます。」
スミス氏によると、同社の初期調査では、ユーザーはハイライトを使ってどのエピソードを聴きたいかを決めているようだ。つまり、興味を引くものを見つけるまで様々なクリップを閲覧し、それから全編を視聴するのだ。結局のところ、問題は選択肢の多さにある。Netflixが加入者の視聴習慣に基づいて新しい番組を「おすすめ」し、メインメニュー画面に番組のプレビューを表示するのと同様に、Snipdはリスナーがポッドキャストのノイズを選別できるように支援しようとしている。
「当社のユーザーは、特に『レックス・フリードマン・ポッドキャスト』や『ティム・フェリス・ショー』のように情報量の多い番組では、100以上の番組を購読していることもあります」とスミス氏は述べた。「これらのエピソードは最大5時間に及びます。そのため、リスナーが最も興味のある部分を見つけるのに非常に時間がかかります。」
知識を解き放つ
ある調査によると、リスナーの 74% が「何か新しいことを学ぶ」ためにポッドキャストを聞いているのに対し、主な動機として「娯楽を楽しむ」と答えた人は 71%、「リラックスする」と答えた人は 51% でした。
だからこそ、Snipd は自らに課した使命は、ポッドキャストで「知識を解き放つ」ことなのです。
「私たちが解決しようとしている主な課題は、ポッドキャストから知識を得ることです」とスミス氏は説明した。「ポッドキャストで知識を得るまでのユーザージャーニー全体を検討し、改善に取り組んでいます。最適なコンテンツの発見から視聴、ユーザーが覚えておきたい知識の保存、そして友人との共有まで、あらゆるプロセスです。」
最新のアプリアップデート以前、Snipdは主に、ユーザーが見つけた特定の豆知識をハイライトして保存し、後で再び見返せるようにすることに重点を置いていました。そのため、このアプリはヘッドフォンに対応しており、例えばジョギング中などはヘッドフォンのボタンをトリプルクリックするだけで、タイトル、要約、トランスクリプトが自動生成されたクリップを作成・保存できます。また、ポッドキャストがドライバーの間で人気であることから、Snipdは最近AppleのCarPlayにも対応し、運転中にポッドキャストのハイライトを作成できるようになりました。
Snipdは、「知識を解き放つ」というミッションを他の方法でも実現しています。例えば、ポッドキャストのセグメントやトランスクリプトを読みたい場合は、Snipdを「後で読む」サービス「Readwise」やメモアプリ「Notion」と連携・同期させることができます。さらに、SnipdのコンテンツをObsidian、Logseq、Bear、Markdownに手動でエクスポートすることも可能です。
お金を見せて
チューリッヒを拠点とするSnipdは、共同創業者3名と従業員2名を含む5名で構成されている。アプリの最初のバージョンは昨年8月にリリースされ、その後数ヶ月で、スイスのアーリーステージベンチャーキャピタル（VC）Wingman Venturesや、Square、Pinterest、Wishといった数十億ドル規模の企業に投資してきた米国VCのAcequia Capitalなどから、70万ドルのプレシードラウンドの資金調達を「申込超過」した。スミス氏によると、Snipdは「そう遠くない将来」にシードラウンドの資金調達を計画しているという。
これらすべてから、財務に関するかなり重要な疑問が浮かび上がります。Snipdは一体どうやって収益を上げているのでしょうか？簡単に答えると、Snipdはまだ収益を上げていません…しかし、将来的には他の類似のポッドキャストアプリと同様に、フリーミアムのビジネスモデルを採用する予定なので、広告やプロモーションコンテンツでサポートされる基本的な無料版と、AIを活用した機能の一部が有料版になる可能性が考えられます。
これはまた、Apple、Spotify、Acast、Pocket Castsといった既に確立された（そして資金力のある）既存企業が参入する市場で、Snipdがどれほど容易に成功できるのかという疑問も生じさせます。SnipdのAIを活用した機能は確かに優れていますが、Snipdが十分なユーザーベースを獲得し、大きなビジネスを構築できるかどうかは不明です。さらに、機械学習と人間によるキュレーションを融合させ、パーソナライズされたポッドキャストのおすすめを提供するポッドキャスト発見アプリ「Moonbeam」など、既に類似の企業が存在します。また、AirrやFathom.fmも、リスナーがポッドキャストをより深く理解できるよう支援する点で似ており、発見を促したり、最も興味のある部分を抽出できるようにしたりしています。
実のところ、Snipdは買収、あるいは買収による人材確保の過程にある可能性があります。例えばSpotifyはすでに自社オリジナルポッドキャストのトランスクリプトを提供しており、ポッドキャストに特化したスタートアップに数百万ドルを投じることは珍しくありません。Amazonも最近、ポッドキャストのトランスクリプトサービスを開始しました。
競争の激しいこの業界では、大手ポッドキャスト事業者が付加価値をつけて競合他社との差別化を図る新たな方法を模索し続けることは明らかであり、加入者が「知識を解き放つ」のを支援することも、まさにそのためのもうひとつの方法となり得る。
「私たちはポッドキャストを世界最大級の知識基盤の一つと捉えており、知識を求めるコミュニティに焦点を当てています」とスミス氏は述べた。「競合他社はポッドキャストを最初から最後まで聴く音楽のように扱っていますが、私たちはポッドキャストを知識豊富な瞬間の連続として捉えています。」
