文：古川裕也

今年夏から秋にかけて、なんだかたくさん審査をした。

　6月中旬：カンヌライオンズ・Creative Data部門
　6月下旬：クリオ賞 フィルム部門審査員長
　9月上旬：D&AD Impact・Humanitarian Aid部門
　9月中旬：ACC賞 フィルム部門審査員長

グローバルが3つ。国内がひとつ。
フィルムが2つ。ソーシャル・イシューがひとつ。イノヴェーションがひとつ。
審査員長ふたつ。ふつうの審査員ふたつ。

審査員とは遣唐使のようなものなので、審査の内容をできる範囲でシェアしようかと。よく海外審査報告会やレポートのようなものがあるけれど、時間と文字数の関係もあってか、どうしても表層的になりがちで、なかなか本質に立ち至らない。それは、報告を聴く側ではなく、遣唐使側に責任がある。

重要なのは歴史的流れ、それも表現レベルとインダストリー・レベルの。それと、アワード自体が抱えている問題。どちらも、俯瞰しないとわからない。

それぞれのアワードの話と全体の話も少し。

1 Cannes Lions Creative Data部門

カンヌ本体とは切り離して、innovation lionsができたのが4年前。ショートリストに残ると、審査員の前でプレゼンして質問を受ける。その模様はライブで見ることができる。「スター誕生」方式というか「マネーの虎」方式というか。

ちらっと見た感じでは、けっこうシビアな質問が多く、立ち往生してるプレゼンターも見かける。アイデアやテクノロジーに関することはみんな適切に答えられるのだけれど、ビジネスとして成功するかという点に関しては、みんな可愛くつまってしまう。

10人くらいの審査員の中にひとりかふたりそちらのスペシャリストが潜んでいるのだ。実は、ここがinnovation lionsのミソ。サービスであれ、プロダクトであれ、プラットフォームであれ、クリエーティブ・アイデア自体はここでは入口に過ぎず、その世界をよくすると称するアイデアが、実現可能か、事業として成立するか、応用可能で発展性があるかが評価される。

正直、あまりはっきりしたグランプリが今まで出なかったが、今年、GoogleのAlfa-Goが満票で受賞したことで、「世界を変える可能性のある広告以外のアイデア」というカテゴリーの意味がはじめて明快になった。

その中の一部門として昨年できたのが、Creative Data部門。去年はグランプリが出なかったことからもわかるとおり、どういう役割のどういうカテゴリーだか、まだ誰にもわからない。審査委員長は、「この審査で、creative dataというカテゴリーを確立したい」と意気込んでいた。

カンヌではふつう、カテゴリー誕生から3〜5年、象徴的で強いグランプリが出現して、やっとその定義が実体的に確定される。今年のAlfa-Goがそれにあたる。Creative Dataは、Sound of HondaとBritish Airwaysを確認してからこさえたカテゴリーなので、この２つを超える仕事が現れてやっとその意義と意味が確定されることになる。

どの審査員も、半ば無意識にこの2本をバーに設定していることが議論していてよくわかった。

カンヌ事務局から直接メールが来たのが、4月。これは例外的に遅い。チタニウムなどは前年に直接オファーがある。データはシロートなので他の誰かを推薦しようとしたのだが、そうもいかず。トラディショナル出身を誰か入れようとして、みんなに断られたのだと思われる。ま、勉強だと思って参加することにしました。

審査員の構成を見ると、R/GAのデータ・サイエンス部門のトップとか、ニールセンのトップとか、独立系データ・メディア・エージェンシー、データ・マーケティング・コンサルタントのCEOなど。フィルムやチタニウムとはまるで違う。エージェンシーと言えるのは半分くらいだ。

データ系の人は暑苦しくなく、審査は上品に進んだ。グランプリ候補は2本にしぼられたが、そこから決定まで2時間近く議論が続いた。

「The Next Rembrandt」 V.S.「The Field Trip to Mars」

どちらも、今年を代表する仕事。レンブラントの過去作品をすべてデータ化。そこからDeep learningによって微細な傾向を学習して、「レンブラントの新作」という作品にするのが、前者。要は、データが画を描いたのだ。

クライアントはINGダイレクトという銀行。トンプソン・アムステルダム、マイクロソフト、オランダ政府との共同プロジェクト。目的はおそらく、オランダのブランディングだと思われる。日本代表がマリオであるごとく、オランダ代表はレンブラントなのである。ビジネスに関与するルートではなく、アートに関与することがイコールFor Goodになるところが、ヨーロッパ的だ。

後者のクライアントは、ロッキード社。あのロッキードである。いつの間にかこんなに感じのいいキャンペーンをやる会社になっていたのだ。目的は子供たちに科学に興味を持たせること。スクールバスに乗ったとたんに、VRの力で窓外が火星の風景に見えるというアイデア。

ここには「科学に興味をもち科学者になろうとする子供が増えると世界はよくなる」という明快な哲学がある。その分、僕などには、広告的につかまえやすい。ブランド・フィロソフィーのシェアをVRという手段で果たすということなので。

レンブラントがやや優勢だったが、最後に現れる「データによるレンブラントの新作」なるものが、どうしてもぴんとこなかった。まあ確かにレンブラント風ではあるけれど、ちっともわくわくしないのだ。

僕は構造的に広告的な分、どんな形であれ、クリエーティブ・アウトプットがよくないと身体が反応しない。結果、火星びいきになっていた。議論が拮抗している中、R/GAの副社長でデータ・サイエンスのトップが、決定的発言をした。

「クリエーティブ・データという意味では、レンブラント。使われてるテクノロジーがディープ・ラーニング。だって、火星はVRだもん。クリエーティブである限りもちろんアウトプットが大事なんだけれど、データは、プロセスだからね」。

これは今までのカンヌのカテゴリーでは、ほぼ聞かない発言である。データのような手段の方が、アウトプットよりも重要視されるというのは。けれど、クリエーティブ・データということからすると、確かに説得力がある。

要は、テクノロジーを駆使した仕事は、プロセスと方法にアイデアと魅力が潜んでいるのである。新しい道具が誕生して間もないこともあるのか、どうも、そこがくるらしいのである。

http://openroad-project.com/

このカテゴリーでは、トヨタの「Open road project」もとても意義深い受賞作だった。i-roadという新しいプロダクトの課題を、広告ではなく、マーケティング・データを収集・活用してサービスを開発・事業化まで持って行ったという仕事である。

ここには、エージェンシー・クリエーティブの新しい方向性が示されている。種目が事業開発であるところ、方法がデータによるものであるところ、クライアント課題解決が同時に社会課題解決になっているところ。なにより重要だと思われるのは、初期段階からクライアントとのco-creationだったことだ。

日本の代理店でもビジネス・デザインへの期待が高まって久しい。が、ほぼ成果ゼロ。いくつかある理由のひとつは、広告と同じように、エージェンシーがプレゼンしてクライアントが受けるというシステムのままだからだと思われる。それでは、ふつう先に進まない。広告と違って、定型化されていない種目だからだ。なにより、この種目に関してクライアントから僕たちはそれほど信頼されてない。

トヨタのこの仕事は、エージェンシーの未来を見せているという意味では、レンブラントやマーズよりも大きな意味を持っていると思う。

データという新しい武器を駆使したクリエーティブという種目は、まだ始まったばかりだ。動画配信では、ネットフリックスという優れたモデルがすでに出現した。エージェンシー・ワークでも、プロセスとアウトプット両方が圧倒的な仕事が、やがて現れるだろう。