JAMA Netw Open、2025年7月31日オンライン掲載論文。以下は論文抄録の要約。
目的：AI（テキストベースのGenAI）で設計した電子タバコ啓発ソーシャルメディア広告（広告ソース）と、公的保健機関が作成した既存の広告（ソースラベル）とを比較し、（1）知覚されたメッセージの有効性（perceived message effectiveness：PME）、ならびに（2）異なる情報源の表示がPMEとどのように関連しているかを評価すること。
方法：16歳から25歳の個人を対象としたランダム化臨床試験として実施され、2つのソース（参加者内； 25件はAI生成、25件は既存）をランダムな順序で評価した。主要アウトカムと測定指標主要アウトカムであるPMEは、若者を対象とした検証済みのPMEスケールを用いて測定した。このスケールは、2つの効果認識（ベイピング認識と行動意図）と3つの広告認識（注意、情報、説得力）を7点尺度で評価し、効果認識ではスコアが低いほど効果が高く、広告認識ではスコアが高いほど効果が高いことを示す。
結果：614名（平均年齢[標準偏差] 20.5[2.9]歳；女性300名[48.9%]；男性300名[48.9%]；その他14名[2.3%]）が30,700件の観察データを得た。参加者は、4つの実験的に操作されたラベル付け条件（被験者間要因）の1つにランダムに割り当てられた：（1）ソースラベルなし（147人）、（2）AIで作成（158人）、（3）世界保健機関（WHO）で作成（151人）、または（4）AIとWHOで作成（158人）。AI生成広告は、すべての指標において既存の広告と同等以上の効果を示した。AI生成広告は、ベイプを抑制する効果（b＝0.09；95% CI、0.01～0.17）、注目を引く特性（b＝−0.15； 95% CI、−0.26から−0.03）、説得力（b＝−0.18；95% CI、−0.30から−0.07）において、既存の広告よりも高い評価を受けた（すべてのP値は非劣性検定で<.001）。出典表示はPMEスコアと有意な関連を示さなかった（χ2値は0.10から4.19の範囲；すべてP＞.20）。
結論：電子タバコに関する意識向上を目的としたソーシャルメディア広告のランダム化臨床試験において、AI生成で若者が共同設計した広告は、既存の広告と比較して優れた効果評価を達成した。これらの結果は、生成AI技術を公衆衛生キャンペーンに活用する可能性を支持する一方で、AI生成の健康関連資料がますます普及する中で、適切なガバナンス枠組みの必要性を示唆している。
ニュースソース
Erinoso O. Generative(Center for Addiction Medicine, Department of Psychiatry, Massachusetts General Hospital, Boston): Artificial Intelligence for Tobacco Health Promotion. JAMA Netw Open. 2025;8(7):e2514047. doi:10.1001/jamanetworkopen.2025.14047（オープンアクセス）