JioHotstar、生成 AI コンテンツ部門を新設 — 75 職を採用し『AI 内製』に賭ける

概要

インド最大の動画配信 JioHotstar が、生成 AI（文章や映像を自動で作り出す AI）に特化した新部門を立ち上げ、75 を超える AI 関連職を採用する。米 Variety が独占報道し、運営会社 JioStar の広報も採用計画を認めた。

募集はエンジニア、研究者、デザイナー、プロダクト担当に及ぶ。多くは南部ベンガルールを拠点に、大規模言語モデル（LLM、大量の文章で訓練した AI）の応用や機械学習システム、AI を使った視聴体験の開発を担う。職名には「Visionscaper」「Soundscaper」「Creative Technologist」「Narrative Storytelling Lead」など耳慣れないものが並び、AI と制作を別部署に分けず一体で回す狙いがにじむ。

新部門の対象は、コンテンツ制作・レコメンド（おすすめ表示）・会話型インターフェース・視聴者との対話ツール・生成メディア技術と幅広い。JioHotstar は FY26（2026 年 3 月期）に月間利用者数で平均 4 億 5,100 万人を記録したと報告している。

経緯

この採用は、JioStar が今年に入って進めてきた AI 関連の人事・投資の延長にある。同社はまず、ピクサーや Telltale Games、Genvid Entertainment を渡り歩いた Stephan Bugaj を「生成 AI コンテンツ・技術担当 上級副社長（SVP）」に起用した。AI を組み込んだ制作パイプライン（制作工程の流れ）や、双方向の物語形式の開発を任務とする。

さらに JioHotstar は今年、Google、Flipkart、CRED、ShareChat から、検索・パーソナライズ・広告技術・視聴体験を担う幹部を相次いで採用してきた。会社の方針としても、リライアンスの FY26 年次報告書が、制作・レコメンド・パーソナライズ・現地語化・視聴者エンゲージメントへ AI を統合する計画を明記している（MediaNama が指摘）。

AI 制作の前例もある。2025 年 10 月に公開した『Mahabharat: Ek Dharmayudh』は、同社が「初の完全 AI 生成シリーズ」と呼ぶ作品で、インドの叙事詩を AI 生成の映像と制作手法で短尺化した。初日の視聴は約 650 万回と、同プラットフォームの通常のデビュー初日視聴の 2 倍超に達した。一方、文化的に重い物語を AI で翻案することへの批判も視聴者から出た。

構造解釈：制作工程まるごと AI 化でコンテンツ原価を下げる

今回の動きの核心は、AI を「補助ツール」から「制作ラインそのもの」へ格上げした点にある。JioStar は、脚本・作画・吹替・編集までを AI で手掛ける作品群を計画している。AI 中心の制作工程では、企画・映像生成・後処理を順番にではなく同時並行で走らせられるため、従来のパイプラインより 3〜5 倍速く仕上がると同社は主張する（先述の『Mahabharat』で実証したとする値）。制作中の作品にはテレビシリーズ『Makaraj』、長編映画『Hanuman』、複数の短尺ドラマがあるとされる。

狙いはコンテンツ原価のデフレ化だ。インドは言語が多く、同じ作品を多言語で大量供給する必要がある低 ARPU（利用者一人あたり収入が低い）市場である。人手の制作では割に合わない量と多言語化を、AI 内製なら原価を抑えて満たせる――そういう賭けである。AI による多言語の音声検索や、文脈に応じた広告配信・対話型レコメンドも、この「低コストで大量・多言語」という同じ論理の上にある。

注目すべきは、外部の生成 AI サービスに頼らず自前で技術を抱え込む選択だ。75 職もの内製採用は、AI 制作能力を競争優位の源泉と見なし、他社ツールへの依存を避ける姿勢を示す。コンテンツ企業が制作の中核工程を自社の技術資産として握りにいく構図である。

示唆：低 ARPU 市場で量と原価を両立させる試金石

JioHotstar の賭けは、インドという特殊な市場条件への回答として読める。世界最大級の利用者基盤を持ちながら一人あたりの収入は低い。ここで黒字を狙うには、コンテンツを安く大量に、しかも多言語で供給する仕組みが要る。AI の制作ライン化は、その制約を技術で突破しようとする試みだ。成否は他の低 ARPU 市場（東南アジア・アフリカ等）の配信戦略にも波及しうる。