MUSE Vol. 2：クリエイターエコノミーに対するAIの真の影響は、Billion Dollar Boyによる103ページのプレミアム業界調査レポートです。このレポートは、Censuswideが実施した英国と米国における4,000人の消費者、1,000人のコンテンツクリエイター、1,000人の上級マーケティング意思決定者を対象とした調査（2025年6月～7月）に基づいています。ジェネレーティブAIがクリエイターコンテンツ、ブランド支出、消費者の信頼をどのように再構築しているかに関する2023～2025年の長期的なデータを提供し、AI Content Stackフレームワーク、バーチャルインフルエンサー、デジタルツイン、ディープフェイク、責任あるイノベーションの原則を網羅しています。マーケター、エージェンシーストラテジスト、クリエイターエコノミーのリーダー向けに設計されており、L'Oréal、Diageo、H&Mのハードなパフォーマンスベンチマークと専門家による解説、ブランドのケーススタディを組み合わせています。
クイックナビゲーション
タグ
スライドを共有
MUSE Vol. 2：クリエイターエコノミーに対するAIの真の影響は、Billion Dollar Boyによる103ページのプレミアム業界調査レポートです。このレポートは、Censuswideが実施した英国と米国における4,000人の消費者、1,000人のコンテンツクリエイター、1,000人の上級マーケティング意思決定者を対象とした調査（2025年6月～7月）に基づいています。ジェネレーティブAIがクリエイターコンテンツ、ブランド支出、消費者の信頼をどのように再構築しているかに関する2023～2025年の長期的なデータを提供し、AI Content Stackフレームワーク、バーチャルインフルエンサー、デジタルツイン、ディープフェイク、責任あるイノベーションの原則を網羅しています。マーケター、エージェンシーストラテジスト、クリエイターエコノミーのリーダー向けに設計されており、L'Oréal、Diageo、H&Mのハードなパフォーマンスベンチマークと専門家による解説、ブランドのケーススタディを組み合わせています。
レイアウト、主要コンテンツ、視覚要素を含む各スライドページの詳細ビュー。
砂漠を背景に紫とオレンジの布をまとった、全画面表示のエディトリアルカバー。レポートのプレミアムなビジュアルアイデンティティを確立。
中央にタイトル、ボリュームラベル、左下にBillion Dollar Boyのロゴブックマークを配置した、全画面写真背景
レポートのすべてのセクション（はじめに、エグゼクティブサマリー、第1章～第4章、結論、用語集、方法論、寄稿者）をページ番号とともに記載した目次。
タイポグラフィの階層を使用した2段構成の目次リストを暗い背景に配置。章タイトルはディスプレイフォント、サブセクションは本文の太さ
はじめにセクションを示す章の区切り。虹色の溝付きガラスの抽象的な写真を全面表示の背景として使用。
大きなピクセル化/タイプライター風のアクセントフォントラベルを中央または固定配置した、全面表示の抽象的な写真背景
生成AIが登場してから2年後の状況を設定し、聴衆が低品質な「AIスロップ」コンテンツに反発していることを指摘。
濃いスレート色の背景に、白い本文テキストを1つの広いカラムで配置。エディトリアルな引用文の処理
ブランドとクリエイターは、信頼性を犠牲にすることなく、責任を持ってAIを拡張できるかどうかという、業界の中心的な課題を提示することで、はじめにを継続。
濃いスレート色の背景、1カラムの本文テキスト、前のページから継続し、一貫したタイポグラフィスタイル
エグゼクティブサマリーセクションを示す章の区切り。抽象的なグラデーションまたは写真画像を全面表示の背景として使用。
ピクセル化/タイプライター風のアクセントフォントセクションラベルを配置した、全面表示の写真または抽象的なグラデーション背景
第1章（GenAIの新たな現実）と第2章（新しいAIコンテンツスタック）の主な調査結果をまとめた、左右に並んだ白いカードの要約。
暗いまたは色のついた背景に、それぞれ章タイトル、アイコン、3～5個の箇条書きの要約ポイントが記載された、2つの等幅の白い丸みを帯びたカード
第3章（クリエイターアイデンティティの未来）と第4章（責任あるイノベーション）の主な調査結果をまとめた、左右に並んだ白いカードの要約。
前のエグゼクティブサマリーの見開きレイアウトを反映した、暗いまたは色のついた背景に、2つの等幅の白い丸みを帯びたカード
第1章の冒頭を飾る全面表示の章の区切り。クリエイターとマーケティングのエコシステムにおけるジェネレーティブAIの進化した役割というテーマを紹介。
大胆な章番号、ディスプレイフォントの章タイトル、下部の章ストリップを配置した、全面表示の写真または抽象的な背景
ジェネレーティブAIが広範な楽観主義と採用の「ハネムーン期」の中でクリエイターエコノミーに初めて参入した2023年のベースライン期間を紹介。
エディトリアルな見出し、小見出し、紹介本文段落を暗い背景に配置。タイムラインまたは年ラベルを視覚的なアンカーとして使用
マーケターの70%がGenAIクリエイターへの支出を増やし、クリエイターの69%がポジティブな破壊を予測し、消費者の60%がAIクリエイターコンテンツを好むという、3つの主要な2023年のデータポイントを、夕日の写真に重ねてドーナツリングとして視覚化。
全面表示の夕日の写真に重ねられた3つの白いドーナツ/リングのパーセンテージチャート。各チャートには、大胆なパーセンテージと短いラベルが付けられています
2025年には、マーケターの77%がAIクリエイターコンテンツに予算を転換する予定であり（2023年の65%から増加）、75%がAIはより費用対効果が高いことに同意していることを、英国/米国の内訳とともに示しています。
大きなパーセンテージの見出し統計、前年比の比較矢印、英国/米国のサブメトリックのコールアウトを記載した、白または明るいカード
「Decoded」のエディトリアルカードでデータを解釈し、AIが実験段階を脱し、マーケターにとって測定可能で確かなビジネス成果をもたらしていると主張しています。
「Decoded」のピクセル化されたタイプライターラベル、アナリストの解説パラグラフ、グラフィックまたはアイコンのアクセントが付いたアクセントカラーのカード
L'Oréalが7人のAIアシストクリエイターを活用してRevitalift Laser Peptide Serumのキャンペーンを制作し、理論と測定可能な実践を結びつけた事例を紹介します。
ブランドロゴ、キャンペーンイメージ、クリエイター数、主要な結果または引用が記載されたダークカード。アクセントフォントで「Theory to Practice」ラベルを表示
AI広告費に関する4つの指標（79％、79％、76％、77％）を示す横棒グラフ。過去12か月と来年の見通しを比較しています。
4つの色付き横棒、パーセンテージラベル、過去と将来の期間の比較ラベルが記載された暗い背景
米国のマーケターの4分の3（71％）と英国のマーケターの約半分（52％）が、AIクリエイターコンテンツに年間100万ドル以上を投資していることを明らかにするDecodedカード。
米国と英国の大胆なパーセンテージ、サポート解説、タイプライタースタイルのラベルが記載されたアクセントカラーの「Decoded」カード
Diageoが34ブランドに対応するバーチャルコンテンツスタジオの構築に27億ポンド/37億ドルの予算を割り当て、開発/制作コストを21％から14％に削減し、10％の目標を達成した事例を紹介します。
Diageoのロゴ、予算額、ブランド数、コスト削減指標の矢印が記載されたダークブランドの事例紹介カード。「Theory to Practice」ラベル
クリエイターの導入が急増しており、ワークロードの軽減が79％から84％に、収益が78％から85％に増加し、87％が過去12か月でAIの出力が増加したと報告しています。
上昇傾向の矢印とドーナツリングまたはバーのビジュアルが付いた、ビフォー/アフターのパーセンテージカード。成長指標と組み合わせた指標
ブランドの期待が変化しており、マーケターの33％が新しいテクノロジーの使用を要求し、51％がAIコンテンツ作成ツールを期待し、31％がイノベーションの欠如を失格の理由として挙げていることを明らかにします。
パーセンテージのコールアウト、短い説明ラベル、および暗いまたはニュートラルな背景のサポートアイコンを備えた3つの指標レイアウト
マーケター/クリエイターの自信（73〜78％がAIのパフォーマンスが向上したと回答）と、消費者の好みが2023年の60％から2025年にはわずか26％に急落したことを対比します。
肯定的なブランド/クリエイターのデータカードと、減少する消費者の統計を対比する分割パネルまたは2列レイアウト。視覚的な緊張感のあるデザイン
消費者のセンチメントの変化を追跡します。ポジティブな破壊者は34％から31％に減少し、ネガティブなセンチメントは18％から32％に増加し、「不確実」は30％から37％に増加しました。
センチメントラベルと色分けされたパーセンテージ変化の注釈が付いた、ドーナツまたは積み上げ棒グラフを使用した3セグメントのビフォー/アフター比較
溝が広がっていることを指摘するDecodedの解説：クリエイターは73％が楽観的（2023年は68％）であるのに対し、マーケターの信頼は70％（75％から低下）に低下し、信頼の溝が広がっていることを示しています。
クリエイターとマーケターの比較統計、前年比の矢印、および説明パラグラフが記載されたアクセント「Decoded」カード
AIコンテンツに関する懸念に対するプラットフォームレベルの対応をレビューします。YouTubeの収益化の更新、PinterestのAIコンテンツラベル、TikTokの自動ラベル付け、MetaのAI情報開示。
ブランドロゴ、短いポリシーの説明、および暗い背景のアイコンバッジを備えた4プラットフォームグリッド
MetaのAIコンテンツ戦略の進化とOpenAI Sora 2のローンチを強調し、AIコンテンツ作成ツールを形成するためのプラットフォーム間の競争激化をフレーム化します。
ブランドロゴ、製品名、および簡単な戦略的コンテキストテキストが記載された2列または並列のプラットフォーム比較カード
コンテンツの質と多様性という2つのテーマを、AIがクリエイターエコノミーに与える影響を測る重要な指標として紹介し、その後に続くオーディエンス別のデータを提示します。
セクションの見出し、2つのフレーズからなる小見出し（「質」/「多様性」）、および短い導入パラグラフがダークな背景に配置された、エディトリアルなイントロレイアウト
消費者が報告した改善点を示す：38%がAIによってコンテンツの質が向上したと回答（2023年の35%から増加）、41%が多様性が向上したと回答（35%から増加）。これらはドーナツリングとして表示されます。
2つのドーナツリングチャートが並んで配置され、前年比のパーセンテージラベル、オーディエンスラベル「消費者」、および最小限のダークな背景が使用されています
クリエイターはより強気です：82%がAIによって質が向上したと回答（74%から増加）、84%が多様性が向上したと回答（74%から増加）。消費者よりも前年比の伸びが大きいです。
クリエイターオーディエンスラベル、より大きなパーセンテージ値、および消費者ページのレイアウトに合わせた前年比の成長アノテーションが使用された2つのドーナツリングチャート
マーケターはわずかな前年比の低下を示しています：76%がAIによって質が向上したと回答（80%から低下）、77%が多様性が向上したと回答（82%から低下）。これは、初期の熱意の後の期待の低下を示唆しています。
マーケターオーディエンスラベルと、消費者およびクリエイターページのレイアウトと一貫性のある、前年比の低下を示す指標が使用された2つのドーナツリングチャート
AIの価値は、より多くのコンテンツを制作することではなく、より豊かな創造性、より優れたアクセシビリティ、およびより多様なストーリーテリングを可能にすることにあると主張する解釈。
アクセントカラーの「解釈」カードと、創造性、アクセシビリティ、ストーリーテリングという3つのサポートするサブポイント、および短い結論の解説パラグラフ
第1章の中心的な発見をまとめる：生成AIは目新しさから必要性に移行しましたが、ブランドは機械の能力と、かけがえのない人間の創造的な本能とのバランスを取る必要があります。
太字の要約見出し、サポートする本文パラグラフ、および章ラベルが使用された、要約カードまたは全幅のステートメント
Katrine Rasmussen（PixelzのCMO）とOmar Karim（クリエイティブテクノロジスト兼AI映画製作者）による、クリエイターエコノミーにおけるAIの影響に関する専門家の引用カードを並べて表示。
円形のポートレートトリミング、スピーカーの名前と役職、引用テキスト、およびブランド/所属ロゴが使用された2つの引用カード
第2章の開始を示す全画面表示の章の区切り。AI生成コンテンツのカテゴリを理解するための新しいフレームワークとして、AIコンテンツスタックの概念を紹介します。
太字の章番号、章のタイトル、および下部の章ストリップが使用された、全画面表示の写真または抽象的なグラデーションの背景
AIによってコンテンツミックスがどのように再構築されているかを説明し、レポートの中心的な分析フレームワークとしてAIコンテンツスタックを紹介することで、第2章を構成します。
セクションの見出し、フレーミングパラグラフ、および導入的なAIコンテンツスタックの図またはラベルが使用された、エディトリアルなイントロ
3つのトップレベルのAIコンテンツカテゴリを定義します：AI主導（完全合成）、AI対応（目に見えるAI）、およびAI支援（目に見えないAI）。それぞれの簡単な説明付き。
カテゴリのタイトル、括弧内のラベル、およびカテゴリごとの説明的なパラグラフがダークな背景に配置された、3列または積み重ねられたカードレイアウト
完全なAIコンテンツスタックのビジュアルを提示します。「意図的な設計」を、5つのコンテンツレイヤーを結び付ける指針となる原則とした、階層化された図。
5つのラベル付きレイヤー、芸術性↔実用性の軸ラベル、および「意図的な設計」の見出し処理が使用された、中央の階層化されたスタック図
5つのスタックレイヤー（実験（アーティスト）、探求（アンプリファイア）、イノベーション（コラボレーター）、応用（アシスタント）、エンジン（エグゼキューター））を、芸術性から実用性までのスペクトルに沿ってマッピングした詳細なテーブル。
レイヤー名、ペルソナラベル、説明列、および芸術性↔実用性の軸インジケーターが使用された5行のテーブル。白い行とクリーンなダークな背景。
ブランドの現在のコンテンツミックスを診断するためのガイダンスを提供します。特に、戦略的なAI投資の優先分野として、イノベーションレイヤーと探求レイヤーに焦点を当てています。
イノベーションレイヤーと探求レイヤーの2つの列の診断カード。ブランドがスタック内の自社の位置を自己評価するための質問または基準が含まれています。
Exploration Layerを「バイブマーケティング」の拠点として説明します。バイブマーケティングとは、ブランドのフィーリングを生み出すために、ハードな製品情報よりも感情、トーン、雰囲気を優先するコンテンツです。
'Exploration Layer'のラベル、バイブマーケティングの定義、雰囲気のある画像やグラデーション処理を施した、シングルフォーカスのエディトリアルページ
3人のクリエイターアカウント（@joooo.ann、@arthur_chance、@officialshanikwa）を、AIを活用した創造的な表現に対するExploration Layerのアプローチの模範として紹介します。
ソーシャルハンドルラベル、プロフィール画像、AIを活用したクリエイティブスタイルの簡単な説明が記載された、3人のクリエイターのグリッド
AIが均質なコンテンツ（'Sea of Sameness'）を大量に供給するにつれて、本物の人間のクリエイターは、品質とオリジナリティの差別化要因として、価値が低下するのではなく、むしろ高まると主張します。
大胆な'Sea of Sameness'のコンセプト、それを裏付ける議論の段落、強いコントラストのデザイン処理を施したエディトリアルステートメントページ
Matthew Drinkwater氏（London College of Fashion、Fashion Innovation Agency責任者）による、AIが飽和した状況において、人間のクリエイターの視点が依然として不可欠である理由に関する引用を紹介します。
円形のポートレートトリミング、引用テキスト、講演者名、役職、所属機関を記載した、全幅の引用カード
ブランドが現在の位置を特定するのに役立つように、実験 vs. 効率、芸術性 vs. 実用性の軸に沿ってAIコンテンツのアプローチをマッピングする戦略的な2×2マトリックスを示します。
4つのラベル付き象限、軸ラベル、各象限に配置されたコンテンツタイプまたは戦略の例を含む、古典的な2×2象限グリッド
クリエイターの66%が創造的な疲労を経験しており、マーケターの77%とクリエイターの82%が、AIが実際の創造的および運用上のボトルネックを解決することで役立つことに同意していることを明らかにします。
66%の創造的な疲労のコールアウト、2つの対象者の合意統計、暗いカードの背景にある簡単なフレーミング段落を含む、メトリック主導のレイアウト
AIは、より多くのアセット（マーケター82% / クリエイター87%）と、より幅広い概念的な探求（マーケター81% / クリエイター85%）の両方を可能にし、創造的な可能性を広げていることを示します。
「より多くのアセット」と「より幅広いコンセプト」の2つのペアのメトリックカード。それぞれにマーケターとクリエイターの内訳の割合と短い記述子が含まれています。
80%がAIはブランドの個性を強化すると回答し、77〜78%が感情的な共鳴が向上したと報告しており、AIがブランド表現を希薄化するのではなく、深める役割を示しています。
ブランドの個性と感情的な共鳴に関する2つのメトリックカード。パーセンテージのコールアウトと短いラベルの説明が暗い背景に表示されています。
クリエイターの84%とマーケターの80%が、感情的なエンゲージメントを単なるソフトメトリックではなく、直接的なパフォーマンスドライバーとして認識していることを示しています。
大胆な統計の見出し、対象者のラベル、暗い背景またはアクセントの背景にある解釈文をサポートする、2つの対象者のパーセンテージカード
Simon Harwood氏（Billion Dollar Boyのグローバルエフェクティブネスディレクター）による、顔面コーディングの研究が、AIが生成したコンテンツにおける測定可能なパフォーマンスシグナルとしての感情をどのように検証するかを説明する引用を紹介します。
円形のポートレートトリミング、引用、講演者名、役職、BDBの所属を記載した、全幅または目立つ場所に配置された引用カード
消費者のわずか33%がAIクリエイターコンテンツに感情的な共鳴を感じ、わずか26%がそれを好むことがわかりました。これは、ブランドが多額の投資をしているにもかかわらず、消費者は依然として慎重であることを示しています。
33%と26%のドーナツリングまたは統計カードを備えた2メトリックの消費者フォーカスレイアウト。以前のページのブランド側のデータとは対照的です。
「AIの活用時」「AIの過剰利用を避ける」「経験則」「すべてに役立つ」の4つのカテゴリーを概説する実用的なガイダンスページ。ブランドに戦術的な意思決定のフレームワークを提供します。
見出しラベル、箇条書きのガイダンスリスト、カテゴリーごとに異なるアイコンまたはカラーコーディングを使用した、4象限または4カードのグリッド
第2章を要約し、中心となるテーゼを示します。AIはコンテンツの制作を加速させますが、人間の目的と創造的な意図のみがそのコンテンツに意味を与えます。
太字の章の結論の見出し、サポート段落、および第1章の要約スタイルに一致する章ラベル処理を備えた、クリーンな要約カード
第3章の冒頭を飾る全面表示の章の区切り。AIが仮想ペルソナを通じてクリエイター・アイデンティティにどのように挑戦し、再定義しているかの探求を設定します。
大胆な章番号、ディスプレイフォントの章タイトル、および下部の章ストリップを備えた、全面表示の写真または抽象的な背景
Billion Dollar Boy AI Councilを、AIクリエイター・アイデンティティとポリシーに関する洞察が第3章の調査結果に情報を提供する専門家諮問機関として紹介します。
AI Councilの名前が目立つように表示された暗い編集イントロ、Councilの構成の簡単な説明、およびコンテキストのフレーミング段落
3つのAIペルソナ形式（バーチャルインフルエンサー、デジタルツイン、ディープフェイク）を、形式の特性、リスク、メリット、および予測される消費者の反応について比較する構造化された表。
行ヘッダー（形式/リスク/メリット/消費者の反応）、色分けされた列の区別、およびクリーンなタイポグラフィーを備えた、3列の比較表
バーチャルインフルエンサーのサブチャプターを紹介するセクション区切り。抽象的な画像またはファッションエディトリアル画像を使用して、仮想ペルソナのプレミアムで意欲的な性質を示します。
'Virtual Influencers'のディスプレイフォントラベルとピクセル化/タイプライターアクセント処理を備えた、全面表示の写真または様式化された背景
Lil Miquela、Noonoouri、Immaをパイオニアとして参照してバーチャルインフルエンサーの状況を紹介し、Mia ZeluのWimbledonでの登場を画期的な文化的瞬間として強調します。
バーチャルインフルエンサーの画像、名前付きペルソナのコールアウト、Wimbledonイベントの参照、およびコンテキストのフレーミング段落を備えた編集イントロ
フォトリアリスティック、様式化されたヒューマンライク、および高度に様式化された形式のバーチャルインフルエンサーの美学のスペクトルを示し、ブランドが展開できるアプローチの幅を示します。
各美学カテゴリーのサンプル画像と、それぞれの短い説明ラベルが付いた3列のビジュアルショーケース
主要データ：消費者の76％がバーチャルインフルエンサーの推奨を信頼し、68％が購買決定に影響を与えると回答しています。一方、マーケターは彼らが提供するコントロールとスケールに惹かれています。
76％の信頼と68％の購買影響の統計を備えた2つのメトリックデータカード、および「マーケターはコントロールとスケールに惹かれる」という編集サブセクション
強力なメトリックにもかかわらず、クリエイターの62％がバーチャルインフルエンサーからの競争を懸念しており、59％が市場の過飽和を心配しています。ダイナミクスを代替ではなくリミックスとしてフレーミングします。
62％と59％のコールアウトを備えた2つのメトリッククリエイター懸念カード、および編集見出しとしてのフレーミングステートメント「代替ではなく、リミックス」
Lewis Davey（Pixel.aiの共同創設者）からの注目の引用。バーチャルインフルエンサーが創造性とブランドパートナーシップモデルをどのように再定義しているかについての視点を提供します。
円形のポートレートトリミング、プルクオートテキスト、スピーカー名、役職、および会社所属を備えた、全幅の引用カード
Mary Bekhait（CEO YMU）とDanae Mercer（ジャーナリスト＆クリエイター）からの並んだ引用。バーチャルインフルエンサーとクリエイターの信頼性に関する対照的な視点を提供します。
円形のポートレートトリミング、プルクオートテキスト、スピーカー名、および役職/所属を備えた2つの引用カード
バーチャルインフルエンサーKukiを起用したH&Mのキャンペーンでは、広告想起率が11倍に向上、一人当たりのコストが91%削減、以前の動画キャンペーンと比較してコストが38%削減されました。
H&M + Kukiのブランディング、3つの主要KPIのコールアウト、「理論から実践へ」のラベル表示によるブランド事例紹介カード
2つのミニ事例紹介：VogueのAI生成によるGuessモデル（2025年8月）と、SheerLuxeのAIによって強化されたエディターReem。バーチャルペルソナが高級編集およびファッションのコンテキストに参入していることを示しています。
ブランドロゴ、AIペルソナ名、日付、簡単な成果の説明が記載された、2つの並んだミニ事例紹介カード。「理論から実践へ」のラベル
バーチャルインフルエンサーのセクションの結論：彼らはクリエイター文化を拡大し豊かにすることができますが、明確なラベリングと視聴者への透明性のある開示を伴って展開される場合に限ります。
大胆な結論ステートメント、ラベリング/透明性の強調、セクションラベル表示によるまとめカード
デジタルツインのサブチャプターを開くセクション区切り。抽象的またはガラスの屈折のイメージを使用して、AIを活用したクリエイターレプリカの概念を紹介します。
「Digital Twins」のディスプレイフォントラベルとピクセル化/タイプライターのアクセント表示による、全面に広がる抽象的または写真的な背景
デジタルツインを、クリエイターのインフォームドコンセントに基づいて構築および展開された、実際のクリエイターのAI搭載レプリカとして定義し、許可されていないディープフェイクと区別します。
太字の用語、定義段落、および暗い背景での同意を重視したサブポイントを含む編集定義カード
McKinseyは、デジタルツイン市場が2027年までに60%の年平均成長率で735億ドルに達すると予測しています。クリエイターの85%がデジタルツインに前向きであり、52%が燃え尽き症候群を、37%が業界からの離脱を検討しています。
3つの指標のレイアウト：735億ドルの市場予測、85%のクリエイターの受容度、および52%/37%のクリエイターの燃え尽き症候群/離職統計の組み合わせ
Phil Hughes氏（Lewis Silkin / Eleven Advisory / Digital Creator Associationのパートナー）からの、デジタルツインの展開におけるクリエイターの権利を保護するために必要な法的および倫理的枠組みに関する注目の引用。
円形のポートレートトリミング、引用文、講演者名、複数の役職所属を含む、全幅の引用カード
Ash Xu氏（ビデオグラファー兼クリエイター）とJo Burford氏（TikTokの元クリエイター責任者）からの、実践者の視点からのデジタルツインの魅力とリスクに関する並んだ引用。
円形のポートレートトリミング、引用文、講演者名、役職/所属を含む2つの引用カード
消費者データによると、デジタルツインを支持しているのはわずか31%であり、57%はデジタルツインがクリエイターと視聴者の間の信頼を損なうと考えています。
31%と57%のコールアウト、信頼の低下のフレーミング、および簡単な解釈段落を含む、2つの指標の消費者データカード
H&Mは、モデルが自分の肖像の創造的な所有権を保持することを保証しながら、30のモデルデジタルツインを作成し、バーティカル特化型のパイオニアとして道を切り開いています。
H&Mのロゴ、「30モデル」のコールアウト、所有権保持の強調、「パイオニア」のセクションラベルを含むブランドスポットライトカード
プラットフォームの対応をレビューします：TikTok Symphony Digital Avatars、Calvin Chen氏によるデジタルツインを使用したDouyinでの15時間の放送、およびMetaの著名人AIアカウントを廃止する決定。
ロゴ、イベントの説明、および結果のメモを含む3つのプラットフォームストーリーカード。「プラットフォームの対応」セクションヘッダー
デジタルツインが透明性のある開示なしで使用された場合、視聴者を欺くリスクに焦点を当てた2番目のAsh Xu氏の引用。努力と誠実さをコア原則としています。
円形のポートレートトリミング、引用文、講演者名、およびクリエイターの役職を含む、全幅の単一引用カード
Katrine Rasmussen (PixelzのCMO)とZoe Clapp (YouTube Creative Studioの創業者兼元MD)による、デジタルツインのガバナンスとクリエイターのエンパワーメントに関する並列の引用。
円形のポートレート、引用テキスト、発言者名、役職/所属が記載された2つの引用カード
デジタルツインのセクションをまとめたもので、3つの行動原則（ゆっくり進める、オーディエンスを教育する、デジタルツインプログラムを拡大する前に、すべてのAI生成コンテンツに明確なラベルを付ける）が記載されています。
「ゆっくり進める/教育する/ラベルを付ける」という行動原則、セクションラベル、および短い締めくくりのステートメントが記載された3点のまとめカード
Deepfakesのサブチャプターの開始を示すセクション区切り。このトピックの深刻かつ複雑な性質を示すために、ストレートな抽象的な画像または暗い写真画像を使用しています。
全面に暗いまたはストレートな写真の背景、「Deepfakes」のディスプレイフォントラベル、およびピクセル化/タイプライターのアクセント処理
Deepfakesを、クリエイターエコノミーにおけるイノベーションが責任を上回る最も明確な象徴として捉え、その後に続く証拠とポリシーに関する議論を設定します。
大胆な概念的な見出し、フレーミングパラグラフ、および暗い背景に強いタイポグラフィデザインが施されたエディトリアルイントロカード
データによると、マーケターの44％とクリエイターの54％がDeepfakesを広範囲に及ぶ増大する課題と見なしており、両グループとも業界の信頼を損なうものとして認識しています。
44％のマーケターと54％のクリエイターのコールアウト、信頼の低下のフレーミング、および短いサポートパラグラフが記載された2つのオーディエンスデータカード
消費者の65％がDeepfakesは信頼を損なうと回答しています。クリエイターの58％は、自分の肖像、声、およびアイデンティティを法的に著作権で保護したいと考えています。これは、IP保護のガイドラインと倫理的フレームワークの緊急の必要性を強調しています。
65％の消費者の信頼低下のコールアウト、58％の肖像著作権の要求、および4つの行動の必須事項（IPの保護、ガイドラインの構築、チームのトレーニング、倫理の実施）が記載された警告トーンのレイアウト
現実世界のDeepfakeによる被害事例を文書化しています。テイラー・スウィフト、セレーナ・ゴメス、ジョー・ローガン、イーロン・マスクのなりすまし、およびクリエイターのアリエル・ローレ・スカインドの肖像を使用した偽のInstagram広告。
名前が記載された個人、プラットフォームのコンテキスト、および被害の種類をリストした事件カード。「理論から実践へ」のラベルはアクセントフォントで表示
Deepfakeの脅威に対する主要なプラットフォームの対応として、YouTubeのAI肖像検出システムの拡張について説明し、体系的な保護インフラストラクチャの始まりを示しています。
YouTubeのロゴ、肖像検出システムの説明、拡張範囲、および「プラットフォームの対応」セクションヘッダーが記載されたプラットフォームスポットライトカード
Deepfakesのセクションを、主要な原則（AI自体はリスクではなく、それを使用する方法に関する無責任な人間の選択が真の被害の原因である）で締めくくります。
大胆なリフレーミングの見出し（「AIはリスクではなく、その使用方法がリスクである」）、サポートパラグラフ、およびセクションラベルが記載されたまとめカード
第4章を開始する全面の章区切り。クリエイターエコノミーにおける持続可能なAIの導入のためのフレームワークとして、責任あるイノベーションのテーマを紹介します。
大胆な章番号、章タイトル、および下部の章ストリップが記載された全面の写真または抽象的な背景
ブランド、クリエイター、およびプラットフォームが、堅牢なガバナンスと信頼構築の実践から得られる自信を持ってAIの導入をどのように拡張できるかという、章の包括的なテーマを紹介します。
大胆なテーマの見出し、フレーミングパラグラフ、および章のコンテキストサブヘッダーが記載されたエディトリアルイントロカード
消費者（48％）、クリエイター（52％）、およびマーケター（55％）全体で信頼の指標が低下しており、AIコンテンツを識別できる消費者は45％未満、クリエイターの60％が規制違反を認めています。
パーセンテージのコールアウトが記載された3つのオーディエンスの信頼低下カード、および2つの追加の警告統計（45％の識別ギャップと60％の規制違反）が二次的な指標として記載
Decodedのエディトリアルカードは、信頼のギャップに関するデータを業界への警鐘として捉え、信頼の回復は選択肢ではなく、商業的な必須事項であると主張しています。
警鐘を促すフレーミング、信頼回復の必須事項のステートメント、タイプライターラベル付きのアクセント「Decoded」カード
明確で一貫して施行される規制こそが、AIクリエイターのエコシステム全体で、オーディエンスに安心感を与え、信頼を再構築するための主要なメカニズムであると主張しています。
大胆な規制に関するテーゼ、それを裏付ける段落、規制状況の紹介見出しを伴うエディトリアルステートメントページ
米国の機関（FTC、BBB、CARU、SAG-AFTRA、米国著作権局、FCC）と英国のフレームワーク（Online Safety Act 2023、Ofcom、プラットフォームポリシー）を網羅する現在の規制フレームワークの構造化された表。
機関名、ポリシーの説明、範囲の注釈付きの2列の米国/英国規制表。クリーンなダーク表形式レイアウト
重要なガバナンスのギャップを特定します。55～53～52%がIP侵害の懸念を報告しており、十分な保護が存在すると考えているのはマーケターの57%に対し、クリエイターは45%に過ぎず、58%が自分の顔、声、アイデンティティを著作権で保護したいと考えています。
3つのオーディエンス統計のIP侵害トライアングル、マーケターとクリエイターの保護ギャップのコールアウト、および58%の肖像権著作権要求を備えたマルチメトリックレイアウト
Decodedカードは、肖像権保護のギャップに対処する超党派の法律である米国のNo Fakes Actに焦点を当て、AIによって生成されたレプリカに対する最初の連邦保護を提供します。
No Fakes Actの名前、超党派ラベル、法律の説明、および米国固有のコンテキストを含むアクセント「Decoded」カード
Mary Bekhait（CEO YMU）とKelsey Farish（メディア弁護士）による、クリエイターの権利、IPガバナンス、およびAIクリエイターコンテンツにおける規制改革の緊急性に関する並列の引用。
円形のポートレートトリミング、引用テキスト、講演者名、および役職/所属を含む2つの引用カード
2025年9月のSora 2の発売と、プラットフォームのモデレーションの現実的なストレステストとしてのJake Paul AIカメオビデオのバイラルな洪水（980万、510万、1540万、および370万回の再生回数）をカバーする事例研究。
2部構成の事例研究カード：Sora 2の発売の詳細と、4つの再生回数コールアウトを含むJake Paulのカメオメトリクス。「理論から実践へ」ラベル
IPの不正使用、オーディエンスの欺瞞、創造的な同質性、無意識の偏見、および規制の遅れという5つのカテゴリを網羅する構造化されたリスクマトリックス。それぞれについて、影響の説明と軽減策のメモが含まれています。
カテゴリ名、影響の説明、および軽減策の列を含む5行のリスク表。暗い背景にクリーンな交互行デザイン
クリエイターの権利フレームワークの3つの柱を概説します。それは、自分の肖像とデータを制御する権利、AIによって生成された作品の共同所有、およびすべてのパートナーシップで保持される創造的な主体性です。
大胆な権利用語、定義段落、「クリエイターの権利」セクションラベルの処理を含む3つの柱のレイアウト
明確なラベリング、AIの透明性、信頼性のベンチマーク、明示的な同意フレームワーク、およびすべての利害関係者に対するIP教育という、信頼回復のための5つの実行可能な原則を提示します。
大胆な原則タイトル、短いアクションの説明、「信頼の回復」セクションヘッダーを含む5つの原則カードのグリッドまたはリスト
レポートの包括的なテーゼである第4章を締めくくります。創造性はAIによって拡大できるはずであり、またそうすべきですが、その拡大をどのように追求するかについては、信頼がすべての決定を主導する必要があります。
大胆な締めくくりのテーゼの見出し、裏付けとなる段落、および以前の要約ページと一致する章ラベルを含むクリーンな要約カード
結論を示すフルブリードのセクション区切り。レポートの最終的な統合を示すために、エレガントな抽象的な画像または写真画像を使用します。
ピクセル化/タイプライターアクセント処理で「結論」表示フォントラベルが付いたフルブリードの写真または抽象的なグラデーション背景
レポートのAIに関する3部構成の行動規範フレームワークを提供します。AIを意図的に使用し、責任感を持って使用し、目立つように独自性を持って使用します。
大胆なルールタイトル（意図的/責任感/独自性）、定義段落、「行動規範」マスターヘッダーを備えた3ルールカードレイアウト
用語集を開くセクションディバイダー。クリーンなタイポグラフィーまたは抽象的なデザインを使用して、読者を分析から参考資料に移行させます。
ピクセル化/タイプライターアクセント処理された「用語集」表示フォントラベル付きのフルブリードまたは暗い背景
3つの基礎となる用語（生成AI、AIペルソナ、バーチャルインフルエンサー）の明確でアクセスしやすい定義を提供し、技術者ではない読者に共通の語彙を提供します。
大胆な用語ヘッダー、定義段落、クリーンな白黒タイポグラフィーを備えた3つの用語の用語集レイアウト
デジタルツインとディープフェイクの定義で用語集を完成させ、経営幹部の読者がレポートの最も技術的に複雑で法的に機密性の高い概念を理解できるようにします。
大胆な用語ヘッダー、定義段落、同意/危害の区別が強調表示された2つの用語の用語集レイアウト
調査方法論について説明します。Censuswideの調査は、ESOMARの原則を遵守し、2025年6月から7月にかけて、英国と米国の4,000人の消費者、1,000人のコンテンツクリエイター、および1,000人の上級マーケティング意思決定者を対象に実施されました。
調査の詳細、サンプルサイズ、地域、日付範囲、およびESOMARコンプライアンスステートメントを含むクリーンな方法論ページ
AI Council（Ash Xu、Jo Burford、Katrine Rasmussen、Kelsey Farish、Lewis Davey、Mary Bekhait、Matthew Drinkwater、Omar Karim、Phil Hughes、Zoe Clapp）およびBillion Dollar Boyの調査チーム全体に謝意を表します。
2つのセクションの貢献者ページ：名前と役職が記載されたAI Councilメンバーグリッド、およびBecky Owen CMO、Simon Harwood、Thomas Waltersなどを含むBillion Dollar Boyチームリスト
Billion Dollar Boyの連絡先の詳細（mail@billiondollarboy.com、Instagram、およびLinkedInのリンク）が記載された最後のページ。読者がエージェンシーと直接やり取りできます。
BDBのロゴ、メールアドレス、ソーシャルメディアのアイコン、およびブランドカラーの背景にある簡単な行動喚起の段落を含むクリーンな最後のページ
このスライドと基礎となるプレゼンテーションコンテンツに関する一般的な質問。
MUSE Vol. 2は、ジェネレーティブAIがクリエイターコンテンツ、キャンペーン投資、2025年の消費者の信頼をどのように再構築しているかについて、信頼できるデータに基づいた洞察を必要とするCMO、上級ブランドマーケター、エージェンシーストラテジスト、クリエイターエコノミーリーダー、コンテンツクリエイター、AI/イノベーションディレクター向けに設計されています。
このレポートは、ESOMARの調査原則に従って実施された、英国と米国の4,000人の消費者、1,000人のコンテンツクリエイター、1,000人の上級マーケティング意思決定者を対象とした2025年6月～7月に実施されたCensuswideの調査に基づいています。特記されている場合、前年の比較のために、元のMUSE Vol. 1調査からの2023年のデータが含まれています。
はい。このプレゼンテーションテンプレートは、独自の調査レポート、エージェンシーのプレゼン資料、または戦略プレゼンテーションのために、そのプレミアムな編集デザインを適用したいチームのために、まさに2Slidesギャラリーで入手できます。フルブリードの写真カバー、ドーナツリングのデータ視覚化、白い丸みを帯びたコンテンツカード、ピクセル化されたアクセントタイポグラフィーなどのデザインシステムは、独自のブランドカラー、データ、コピーでカスタマイズできます。
このレポートでは、3つの異なるAIペルソナ形式を分析しています。バーチャルインフルエンサー（Lil MiquelaやNoonoouriなどの完全に合成されたAI生成ペルソナ）、デジタルツイン（インフォームドコンセントに基づいて構築された実際のクリエイターのAI搭載レプリカ）、ディープフェイク（許可なしに使用される不正または有害なAI生成の肖像）です。各形式について、そのリスク、メリット、および現在の消費者の反応を検証します。
レポートの第4章と結論では、明確なラベリング、AIの透明性、信頼性ベンチマーク、明示的な同意、IP教育という5つの原則からなる信頼回復フレームワークと、3つのエンゲージメントルール（意図的に（創造的な目的を持って）、責任を持って（倫理的および法的保護の範囲内で）、明確に（均質化するのではなく差別化するために）AIを使用する）の概要を示しています。これらの原則を優先するブランドは、聴衆を疎外することなくAIを拡大するのに有利な立場にあります。
はい。すべての定量データは、英国と米国両方の国で代表的なサンプルを使用した二重市場調査から得られています。78％の英国対76％の米国の予算転換統計、またはマーケターの投資レベルの分割（年間100万ドル以上を投資する52％の英国対71％の米国）など、市場間で統計的に有意な差がある場合、レポートでは地域計画の目的で両方の数値を個別に提示します。
AI Content Stackは、第2章で紹介された独自のフレームワークであり、AI支援コンテンツを、芸術性から実用性までのスペクトルに沿って配置された5つの戦略的レイヤー（実験的（アーティスト）、探求（アンプ）、イノベーション（コラボレーター）、応用（アシスタント）、エンジン（エグゼキューター））に分類します。このフレームワークは、ブランドとエージェンシーが現在のコンテンツミックスを診断し、AIが最大の価値を付加する場所を特定し、ボリューム主導の自動化にデフォルト設定するのではなく、意図的な創造的な選択を行うのに役立ちます。
Create Your Own Slides
Turn your ideas into professional presentations in seconds with 2slides AI.
プロフェッショナルなデザインを参照し、スタイルを選択し、完璧なテキストレンダリングでスライドを生成。Nano Banana搭載—今すぐプレゼンテーションの作成を始めましょう。
Your AI Agent for slides. Save time, shine faster with intelligent presentation creation.
© 2026 2slides. All rights reserved.