AIと書籍出版: 使用例

Ulysses PressとPerfect BoundのCEOであるKeith Riegertは、2024年5月のPublishers Weekly U.S. Book Showで発表しましたが、出版業界内でのAIの使用例について最も包括的な概要を提供しました。Perfect Boundはこの報告書のスポンサーであり、その声明を支持します。彼は「出版プロフェッショナルとして、今すぐAIを使い始めるための20の実用的な方法」を提供しています。

彼のプレゼンテーション、Getting Started with AI は Perfect Bound のウェブサイト から閲覧およびダウンロードできます。

このセクションのタイトルは Ethan Mollick のニュースレター から借用しています—改善する必要はありません。Mollick はペンシルベニア大学ウォートン・スクールの教授 で、起業家精神とイノベーションを研究しています。彼のニュースレター は、私が頻繁におすすめするもので、冷静で爽やか、そして独自の洞察に満ちています。

Mollick が解説者としての資格を持つ理由の一つは、彼が利害関係を持たないことです。彼はAIを売り込む必要もなければ、それを批判する必要もありません。ただ、教育、文化、執筆、出版に対するAIの多くの影響を探求することに専念しています。そして彼は優れた明快なライターです。

Mollick のニュースレターのアーカイブを閲覧すると、彼がAIに注目し始めたのは2022年12月からであることがわかります。それまでは彼の専門分野ではなく、多くの人と同様に、AIは彼の日常業務に突如として現れ、彼はそれから目を離せなくなりました。

この投稿で彼の洞察は、出版業界のプロフェッショナルとしての私たちの関心に最も近いものです。「AIは、私たちが本と関わる方法を変えるかもしれない」と彼は尋ねます。

その質問に答えるために、Mollick は「本を保持するのに十分なメモリを持つAIと、自分の本を十分に知っている著者の両方が必要だ」と述べています。Mollick は彼のいくつかのタイトルの一つ（具体的には明示されていませんが、チャットからは* The Unicorn’s Shadow: Combating the Dangerous Myths that Hold Back Startups, Founders, and Investors* であることが明らかです）をテストします。この本はAmazonで好意的にレビューされていますが、現在のベストセラーではありません。

Mollick はAIが著者、出版者、読者にとっての潜在的な価値のさまざまな側面を検討し、「読者および編集者としてのAI」や「実用的な用途: 教師への支援」を含んでいます。彼はLLM—大規模言語モデル—ChatGPTではなく—に本を要約させます。それはMollick の満足のいく結果を出します。

次にさらに難しい課題：「本の中の隠喩の例を挙げてください」。隠喩は「比喩的な言語の使用を明確なマーカーなしで見つけるため、人間の読者にとっても挑戦的である」と彼は指摘します（直喩とは異なり、「のような」や「as」がありません）。彼の記録によると結果は「印象的ですが、若干の誤りがあります」。

LLM は編集者としては成功しません：この分野での失敗は、「現在のAIの状態について明らかになっていることを示している」とMollick は述べています：もしあなたが非常に優れたライターまたは編集者であれば、現在のAIよりも優れています…」

それにもかかわらず、「AIは、少なくともテキストの文脈と意味を理解しているかのような外観を持っている」とMollick は信じています。その結果、「AIの結果として本と私たちの関係が変わる可能性がある」と彼は考えています。

私もそう思います。

本の自動組版ソフトウェアは少なくとも1970年代から存在しています。1980年代半ば、私は Donald Knuth の TeX に基づく PageOne というソフトウェアプロジェクトを監督しました。このソフトウェアは数分で本を組版できました。SGML は1969年に導入されたドキュメント標準に基づいて 同時期に登場しました。それは1996年に導入されたXMLに大部分が引き継がれました。これらの堅牢なマークアップ言語は、自動化のための堅固な構造を作り出します。

デスクトップ出版は、QuarkXPressやAdobe InDesign、Adobe Illustrator、そしてAdobe Photoshopに対して、もう一度オートメーションの波をもたらしました。出版ワークフローは様々なプログラムやシステムで管理できます。

注目すべき組織としてCoko Foundationがあります。彼らは、学術出版プラットフォームのKotahiや書籍制作のためのKettyを含む、オープンソースの制作および出版管理ツールを提供しており、AIアシスタントを含む機能を持っています。Kotahi AI PDF Designerは、「PDFデザインをシンプルでインタラクティブなプロセスに変える」としています。

InDesignのワークフローにAIを取り入れる初期の取り組みがいくつかあります。2024年4月、AdobeはText to Image機能を発表しました。第三者はAdobeを先取りしているかもしれません。インドの革新的なプリプレスおよび制作ベンダーであるHurix DigitalやIntegraは、制作にAIを活用する取り組みでAdobeを凌駕しています。

「手っ取り早い成果」は明らかです。Chat AIに製品説明やプレスリリースの手伝いを頼むことができます。キーワードを提案させることもできます。これは簡単にこなせます。しかし、多くの出版プロフェッショナルも同じことを少しの汗をかくだけでできます。

Keith Riegertの事例（上記リンク参照）には、タイトルのブレインストーミング、デジタルマーケティングレポートの作成、Google Sheetsでのデジタルマーケティングキャンペーンのトラッカー作成の提案が含まれています。

Shimmrソフトウェア（上記参照）は、これからの自動マーケティングの形を示唆しています。

メタデータは本の発見可能性の核心です。この言葉を聞き飽きているでしょう。主に「メタデータ」がほとんどの非技術者にとって捉えどころのないものだからです。「それは本の基本情報、タイトル、説明、価格、主題カテゴリ、そんなものです」と言えば、人々は安堵します。それなら安心できるからです。しかし、それだけではありません。

実際にはメタデータには本の詳細情報以上のものがあります。この小さな本ではとてもカバーしきれません。私はこのトピックについて共著で本を書きました。IngramはMetadata Essentials、優れた短編を出版しています。ここで言いますが、これが最後ではありません：著者と出版社がメタデータを軽視するのは危険です。

AIはメタデータ生成を助けることができます。例えば、自費出版ベンダーのPublishDriveは、「AI-Powered Book Metadata Generator」を提供しており、書籍のタイトル、概要、Amazonカテゴリ、BISACカテゴリ、キーワードに対するAIの推奨を提供します。

前述のVeristageのInsightは、説明文、キーワード、BISACカテゴリを生成し、ターゲットオーディエンスを定義することができます。

組織のディレクターであるGraham Bell氏は、「（技術を巡る論争に対する反応の一つは）AIの使用を断念するか、AIによって作成された製品の取引を避けることです。より現実的な選択肢は、AIが使用された場合に取引先や読者に透明性を持たせることです。そして、一部の再販業者がAIベースのコンテンツを自社プラットフォームから制限または禁止しているため、信頼できる出版社が生成AI技術を使用してコンテンツを作成した製品を強調することが重要です」と述べています。

Bell氏は、出版社がメタデータで指定する方法を次のように説明しています。

• AIの寄稿者
• オーディオブックにおけるAIベースの声

… さらに、デジタル製品のメタデータで、出版社が研究以外の目的でのテキスト・データマイニング（TDM）を明示的に拒否する方法もあります。商業目的または非研究目的のTDMをカバーする別のライセンスを指定する方法もあります。

通常、ONIXで指定された内容はサプライチェーンの下流で発見されないことが多いですが、少なくとも最善の努力がされています。