はじめに：AIとポッドキャスト業界の現状
オンラインポッドキャスト録音プラットフォームRiversideが、Spotifyの「Wrapped」に似た年末レビュー機能「Rewind」を発表しました。このAIを活用した新機能は、ポッドキャスター向けにパーソナライズされた3種類の動画を生成します。筆者はこのAI駆動の「Rewind」を気に入っているものの、同時に複雑な感情を抱いていると述べています。
Riverside「Rewind」のユニークな機能
「Rewind」は、録音時間やエピソード数といった統計データではなく、よりパーソナルな要素を抽出します。例えば、15秒の動画では、ポッドキャストの共同ホストとの笑い声が連続するコラージュが作成されます。また、もう一つの動画では、対話の中で頻繁に登場する口癖「うーん（umm）」のスーパーカットが生成されます。
最も興味深いのは、AIが生成したトランスクリプトをスキャンし、最も頻繁に発言された単語（「and」や「the」のような一般的な単語を除く）を見つけ出す機能です。筆者のポッドキャストでは「book」が最多単語だったとのこと。これは、購読者限定の「ブッククラブ」録音や、共同ホストが出版を控えている本の宣伝に起因すると分析されています。
AI機能への期待と課題
「Rewind」の動画は確かに面白く、ポッドキャスター間で共有されることで連帯感を生む効果もあります。しかし、筆者はこれらの動画が、クリエイティブツールがAI機能で飽和しつつある現状を象徴しているとも指摘しています。
AIは「うーん」や無音部分の編集、アクセシビリティ向上のための文字起こしなど、一部のタスクを自動化し効率化する可能性を秘めています。しかし、ポッドキャスト制作自体はそれほど機械的なものではありません。AIは音声や動画を物語るためにどのように操作すべきかという編集上の判断を下すことができないのです。人間のような、 tangentialな会話が面白いのか、それとも退屈だからカットすべきなのかを見極める能力は、AIにはありません。
AIニュース生成の危険性：Washington Postの事例
最近の事例として、Washington PostがAI生成のパーソナライズされたニュースポッドキャストの導入を試みましたが、これは高名な失敗に終わりました。AIポッドキャストは、架空の引用や事実誤認を発言し、ニュース組織として存在を脅かす危険性を示しました。Semaforの報告によると、Washington Postの内部テストでは、AIポッドキャストの68%から84%が同社の基準を満たさなかったとされています。
この失敗は、大規模言語モデル（LLM）の働き方に対する根本的な誤解を示唆しています。LLMは、プロンプトに対して統計的に最も可能性の高い出力を提供するように設計されており、それが常に真実であるとは限りません。特に速報性のあるニュースにおいては、その傾向が顕著になります。
結論：AIとの賢い共存のために
Riversideの「Rewind」は、楽しい年末のプロダクトとして素晴らしい出来栄えですが、同時にAIがポッドキャストを含むあらゆる産業に浸透していることへのリマインダーでもあります。AIブームの只中において、企業が新技術を試行錯誤する中で、私たちはAIが本当に役立つ場面と、単なる「無益なゴミ（useless slop）」となる場面を見極める能力が求められています。
元記事: https://techcrunch.com/2025/12/15/i-hate-that-i-love-riversides-ai-driven-rewind-for-podcasters/