近年のデジタルマーケティングにおいて、AI（人工知能）の存在感は急速に高まっています。広告の配信運用からクリエイティブの制作まで、多くのプロセスでAIが実用化され、業務のあり方が大きく変わりつつある状況です。
自社の広告業務にもAIを取り入れたいと思う一方で「何から始めればよいかわからない」とお悩みの方も多いことでしょう。本記事では、広告業務におけるAIの種類や導入メリットをはじめ、業務別の活用事例10選についてまで徹底解説します。
記事後半では、AI利用に際して押さえておきたい注意点もまとめました。最後までご覧いただくことで、自社の広告業務でAIを活用する、具体的なイメージを掴んでいただけるはずです。
広告業務で押さえておきたいAIの種類
広告業務において活用されるAIは、その役割や仕組みによって大きく二つのタイプに分けることができます。自社の課題に合ったツールを選択するためにも、まずはそれぞれの特徴について理解しておきましょう。
自動化AI（従来型）
まず一つ目が、AIが登場し始めた頃からメイン用途として使われてきた「自動化AI」です。あらかじめ設定されたルールや過去の膨大なデータを基に、入札や配信ターゲットの調整、レポート生成といった広告運用の自動化を行うAIのことを指します。
人間が手作業で行うと膨大な時間がかかる数値調整や管理業務も、自動化AIを用いることで大幅な効率化が可能です。 例えば、Google広告やMeta広告に標準搭載されている配信最適化のロジックも、この自動化AIに該当します。
以下は、自動化AIが担える広告業務の一例です。
・オークションごとの入札単価をリアルタイムで自動調整
・キャンペーン全体の予算配分を最適化
・月次の運用レポートを自動生成 etc…
日々のルーティンワークを大幅に削減し、運用担当者を強力にサポートしてくれます。
生成AI（クリエイティブ型）
2つ目が、昨今急速に発展している「生成AI」です。生成AIは、テキストの指示（プロンプト）を入力することで、画像や動画、文章といったコンテンツを新しく作り出すことができます。
従来の自動化AIが、既知のデータをもとにした分析・調整を得意としていたのに対し、生成AIは「クリエイティブの制作」を直接担うことができる点に大きな違いがあります。 具体的な用途としては以下の通りです。
・バナー画像の作成
・動画広告のコンテ、台本の考案
・魅力的なキャッチコピーの生成 etc…
近年では、実在しないモデルを生成する「AIタレント」を広告ビジュアルに起用する取り組みも進んでいます。飲料メーカーの伊藤園では、同社の「お～いお茶 カテキン緑茶」でAIタレントを起用した日本初のCMを制作し、大きな話題を呼びました。
アイデア出しから実際の素材制作までを素早く行えるため、制作にかかる時間と費用を大幅に抑えることが可能です。
広告業務でAIを活用するメリット
広告業務にAIを取り入れることで、これまでの業務プロセスに様々な好影響がもたらされます。自社でAIの導入を検討される際には、具体的にどのような恩恵が得られるのかを理解しておくことが大切です。主なメリットを一つずつご紹介していきます。
広告制作時間を大幅に短縮できる
AIをクリエイティブ制作に活用することで、制作にかかる時間の劇的な短縮が期待できます。これはAIの中でも「生成AI」が得意とする分野です。
従来であれば、コピーの作成やデザインのラフ案起こし、画像素材の準備等には、数日～数週間の時間を要することも珍しくありませんでした。 しかし生成AIを活用すれば、指定したテーマに沿った広告テキストやイメージ画像を、わずかな時間で何パターンも作成することが可能です。
担当者は、AIが出力したアイデアや素材をベースに、微調整や仕上げを行うだけで済むようになります。制作にかかるリードタイムを短縮し、タイムリーな情報発信を実現できるようになるでしょう。
広告運用を自動化できる
自動化AIを活用することで、日々の入札調整や予算配分といった運用の管理業務も、ほとんど人の手を介することなく対応可能になります。
自社の運用基準に則ってあらかじめルールを設定しておけば、AIが24時間体制でデータを監視し、最適な設定へと調整を続けてくれます。手動での運用では見逃しかねない細かな変化にも即座に反応するため、人的な設定ミスの防止にもつながるでしょう。
毎日の数値確認や微調整に追われる時間が減り、運用担当者が本来注力すべきコア業務に集中できるようになるのが大きなメリットといえます。中長期的な施策立案や分析業務に時間を充てられるようになれば、現状維持にとどまらない広告戦略を展開していけるはずです。
PDCAを高速化できる
広告施策で成果を上げるためには、テストと改善のサイクル、いわゆる「PDCA（Plan・Do・Check・Action）」をどれだけ早く回せるかが重要です。AIを活用することで、このPDCAサイクルのスピードを飛躍的に高めることができます。
| 【制作面】さまざまなパターンのクリエイティブを素早く量産できる（Plan・Do） 【運用面】集計データから問題点や課題を迅速に発見し、改善につなげられる（Check・Action） |
効果検証から次の施策実行までの間隔を短縮できるため、より短い期間で最適な広告表現や配信設定へとたどり着けるようになるでしょう。
工数削減につながる
制作の効率化や運用の自動化、分析の迅速化といった要素が合わさることで、広告業務全体の工数を大きく削減できるのも、AIを活用する大きなメリットです。
特に、以下のようなケースで効果を発揮することでしょう。
・少人数でマーケティング業務を行なっている企業
・事業規模の小さい中小企業
・広告運用に関する知識の浅いチーム etc…
広告運用にかかる一連の作業負担が軽くなれば、業務の過密化を防ぎつつ、より付加価値の高いマーケティング戦略の策定等に時間を割けるようになります。限られたリソースの中でも、最大限の成果を引き出せるようになるでしょう。
人手不足の解消につながる手段を模索している方にとって、AIは非常に強力な選択肢となるはずです。
なお、AIは広告領域以外でも実践活用できるツールです。以下ではAI活用について学べる資料を厳選しています。日々の業務にぜひお役立てください。
広告運用における自動化AIの活用事例
実際の広告運用現場において、AIは「配信精度の向上」や「業務効率化」等、さまざまな面で広く活用されています。ここでは、日常的に取り入れられている代表的なAI活用事例について、詳しく見ていきましょう。
入札最適化
入札最適化は、広告運用の領域で最も広く普及しているAIの活用事例の一つです。検索連動型広告やディスプレイ広告において、AIが過去の配信実績やユーザーの属性データを分析し、成果につながりやすい入札単価へと自動調整してくれます。
代表的な例として、Google広告の「スマート自動入札」が挙げられます。目標とするCPA（顧客獲得単価）やROAS（広告費用対効果）を設定しておくだけで、AIが「オークションごとのコンバージョン発生確率」を予測し、最適な単価で入札してくれるというものです。
参考：YouTube｜How to use Smart Bidding in Google Ads
手動での調整作業が不要になるため、運用の安定化と成果の改善を両立できます。
ターゲティング/配信設定の最適化
「誰に広告を届けるか」というターゲティングや配信設定の判断においても、AIのデータ解析能力が活かされています。
従来のターゲティングでは、年齢・性別・興味関心などのデータを、手動で細かく設定してあげるのが一般的でした。 現在は、過去にコンバージョンしたユーザーの共通点や行動パターン等、あらゆるデータをAIに学習させることで、高精度かつ無駄の少ないターゲティングが可能になっています。
自社商品やサービスに関心を持つ可能性が高い「潜在顧客」は、人間の目で見つけることは簡単ではありません。データの分析を得意とするAIを活用すれば、効率よくアプローチしていけるでしょう。配信設定の失敗による機会損失を防ぎ、効率的な集客を実現できます。
配信/運用の自動化
配信するクリエイティブの選択から予算の配分まで、広告運用のプロセス全体を全自動で実行するAIソリューションも一般的になってきました。広告主が目的や予算、素材を入力しておくと、最も高い成果が出る組み合わせをAIが自動で判断し、運用してくれます。
例えば、Meta広告における「Meta Advantage」などは、その代表的な機能です。具体的には、以下のような広告業務をAIによって自動化します。
・広告配置箇所の選定、改善（Advantage+ 配置）
・広告を配信するユーザーの選定・範囲拡大（Advantage+ オーディエンス）
・成果をもとにしたクリエイティブの調整（Advantage+ クリエイティブ） etc…
運用にかかる工数を大幅に削減しつつ、配信パフォーマンスを高めることができる優れた仕組みといえます。予算が限られている企業や、広告運用の経験が少ない担当者は、特に恩恵が感じられるでしょう。
広告制作における生成AIの活用事例
広告クリエイティブ制作のプロセスにおいても、AIはアイデア出しから素材作成、分析に至るまで、多様な場面で使われています。制作業務の効率化を図るうえで「どうAIが活用されているのか」を知っておくことは重要です。
具体的な活用例を7つご紹介しますので、自社に適用できそうなものがあるかチェックしてみてください。
市場分析/競合分析
広告の企画段階で行う市場調査や、競合他社の分析業務において、AIを活用するケースが増えています。
調査を行うにあたっては、Web上に存在する膨大なテキスト情報や口コミ、競合の広告表現などをまとめる作業が欠かせません。人間が手作業で情報収集・分析を行うと多大な労力がかかりますが、AIを使えば要点をまとめた分析結果をスムーズに取得することが可能です。
膨大な情報の中から、共通する傾向や課題を短時間で抽出できるのがAIの強みといえます。客観的なデータに基づいて市場環境の把握が行えるため、広告表現の方向性を決めるうえで大いに役立つことでしょう。
ペルソナ/ターゲットの選定
広告のメッセージを届ける対象である「ペルソナ（理想の顧客像）」の策定においても、AIの分析支援が役に立ちます。自社商材の特徴やターゲットの基本情報をAIに入力すれば、想定される悩みやライフスタイル、購買動機などを具体的に言語化することが可能です。
例えばGoogle広告では、AIを用いた以下2種類のターゲティング設定で、ユーザーへの効果的なリーチを実現しています。
・オーディエンスターゲティング ・コンテンツターゲティング 指定したURLや、キーワードに関連するコンテンツ経由でリーチできる設定。広告を「どこに」掲載するかをターゲティングしたいときに利用する 参考：Google広告 |
自社の担当者だけでは思いつかなかったような潜在的なニーズやターゲット層の視点を、AIとの対話を通して発見できるケースも少なくありません。明確で解像度の高いペルソナを設定できるため、ターゲットの心に響く広告メッセージの作成がスムーズになります。
広告コピーの作成
広告のキャッチコピーや説明文の作成は、生成AIが得意とする代表的な領域です。以下のような情報を指定することで、AIが多様な切り口のテキスト案を自動で生成してくれます。
・訴求したいポイント
・商品の強み
・ターゲット層
・文字数の制限 etc…
親しみやすいトーンからビジネス向けの厳格なトーンまで、指示次第でさまざまな文体に対応できる点も魅力です。出揃ったコピー案の中から良質なフレーズを組み合わせたり、人間の手で仕上げの調整を行ったりすることで、高品質な広告文を効率よく作成できるでしょう。
動画用の台本作成
近年需要が高まっている動画広告の制作においても、動画の構成案や台本の作成といった領域でAIが活用されています。
動画広告を最後まで見てもらうためには、起承転結を意識した構成や、離脱を防ぐための冒頭フックの施策等、種々の工夫が欠かせません。AIはこれらの提案も行なってくれるため、動画制作の経験が浅い担当者でもスムーズに進められるでしょう。
構成案づくりの時間を削減することで、実際の動画編集作業にリソースを集中させることができます。クリエイティブの品質向上にも寄与するはずです。
バナー/画像などのクリエイティブ作成
画像生成AI技術の発展により、テキストで指示を出すだけで広告用のバナー画像やイラストも簡単に作成できるようになりました。商品イメージに合った背景や、特定のシチュエーションを描写した画像等、必要なものをその場で生成し、調達することが可能です。
フランスの出版社「Bescherelle（ベシュレル）」では、文法ミスのあるプロンプトで生成された歪んだAI画像をあえて広告ビジュアルに使用し、正しい言語表現の重要性を訴求するユニークなキャンペーンを実施しました。 以下の画像は生成された画像の一例です。
従来のように撮影用のスタジオを手配したり、有料のストックフォト素材を何時間も探したりする手間を削減できます。自社の世界観に合わせた素材を低コストで用意できるため、クリエイティブ制作の自由度が大きく広がることでしょう。
ABテスト用のクリエイティブ作成
広告成果を高めるためのABテストでは、複数パターンのクリエイティブを用意する必要があります。手作業で多数のテストパターンを作成すると膨大な工数がかかりますが、AIを使えば一瞬でバリエーションを用意することが可能です。
・掲載画像、素材
・コピーの色味、フォント
・素材のレイアウト
・言葉遣い etc…
上記のようなポイントを少しずつ変更していくことで、ABテストに活用できるクリエイティブを短時間で作成できます。
広告代理店大手の株式会社電通でも、AIを活用したマーケティングソリューション「∞AI（ムゲンエーアイ）」で広告クリエイティブを自動生成することで、ABテストの高速化を実現しています。
AIの活用により、検証に必要なバナー制作コストを大幅に抑えつつ、ABテストを頻繁に実施して成果改善を図るサイクルが整うはずです。
レポート分析と要約
広告配信後に抽出されるパフォーマンスデータをAIに読み込ませ、結果の要約や改善点のアドバイスを出力させる活用法も効果的です。人間には一見何ともない数値でも、AIが分析することで思いもよらない課題が見つかることも大いにあります。
・CPA（コンバージョン単価）がわずかに変動している
・CTR（クリック率）が高いのに成果につながっていない
・クリエイティブによって成果の良し悪しに差がある etc…
数値の集計やレポート作成にかかる時間を削減できるだけでなく、データ分析に慣れていない担当者でも要点を把握しやすくなるのが魅力です。分析結果を素早く社内で共有し、次の改善アクションへと迅速に繋げられるようになるでしょう。
AIを広告に活用した企業の成功事例
今やAIは「使うかどうか」ではなく「どう活かすか」のフェーズに移行しています。実際にAIを広告業務へ取り入れ、大きな成果や話題性を獲得している企業も少なくありません。
ここではいくつかの事例を取り上げつつ、具体的な取り組み内容と、そこから得られた成果について見ていきましょう。
サントリー｜CMにChatGPTを活用
出典：サントリー食品インターナショナル株式会社（サントリー）
サントリー食品インターナショナル株式会社は、2023年6月「GREEN DA・KA・RA やさしい麦茶」のリニューアルにあたり、サントリーとして初めてChatGPTを活用したWEB CMを制作しました。
商品リニューアルの魅力を伝える新しい表現方法として、ChatGPTとの対話から誕生した架空の「やさしい麦茶宣伝部のAI部長」というキャラクターに、CMの企画指揮を委ねています。
起用された声優の白井悠介氏が突然バレエダンサーになって高速回転したり、空からキウイフルーツが降ってきたりと、人間ではなかなか思いつかないような突飛でユニークな展開が次々と巻き起こるCMに仕上がっています。
従来の枠にとらわれないAIならではの発想を活かすことで、大きな話題性と消費者からの親しみやすさを生み出した、斬新なAI活用事例です。
パルコ｜生成AIを使ったクリエイティブ
出典：株式会社パルコ
株式会社パルコは、2023年冬のファッション広告「PARCO HAPPY HOLIDAYS 2023」において、画像生成AIを中心とする最新技術を駆使して独自のクリエイティブを制作しました。
実際のモデル撮影やロケは一切行わず、人物や背景のグラフィックをはじめ、映像・ナレーション・音楽のすべてをAIで作成しています。 トップレベルのAIクリエイターと協業しつつ、パルコが長年培ってきた「クリエイティブの質」を徹底的に追求した姿勢が高く評価されました。
結果として、デジタルメディア協会主催の「第29回 AMDアワード」において、年間コンテンツ賞「優秀賞」を受賞する等の結果を残しています。制作工数の削減にとどまらない、新しい広告表現の可能性を示した事例です。
サイバーエージェント｜AIを導入で制作効率を向上
株式会社サイバーエージェントは、インターネット広告の制作から運用に至る全工程に最先端のAI技術を導入し、制作効率を従来の5倍以上に向上させています。
この成果を支えているのが、同社が開発・運用する「極予測シリーズ」です。自社データを活かした独自のLLM（大規模言語モデル）により、効果的な広告テキストや画像を予測・自動生成する仕組みを構築しています。
さらに「AIタレント」の自動生成や広告審査の自動化（審査AI）等、大量のクリエイティブを迅速に制作・運用するための体制を実現しています。昨今のインターネット広告のスピード感に適応すべく、AI活用により次世代のクリエイティブ制作を可能にした先進的な事例です。
AIでクリエイティブ制作を効率化！広告担当者におすすめのAI導入スタートパックを紹介
広告業務におけるAI活用の重要性を理解しつつも「具体的にどのツールを選定すればいいかわからない」「SNSや動画のコンテンツ制作にまで手が回らない」とお困りの方も多いことでしょう。
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広告業務でAIを使用するときの注意点
AIは非常に利便性の高いツールですが、広告の実務で運用していくにあたっては、考慮すべき注意点も存在します。予期せぬトラブルを防ぎ、安全に成果を出すためにも、ここで紹介するポイントを確認してみてください。
情報漏えい・著作権への配慮が必要
AIツールを利用する際、最も気を付けるべきなのは「セキュリティ面」と「法的なリスク」です。
無料版の生成AI等は、入力したデータがそのままAIの再学習に利用される設定になっているケースがあり、社外秘の情報や顧客データが意図せず漏えいする恐れがあります。また、AIの生成物が既存の他社コンテンツや著作物と酷似してしまうリスクにも配慮しなければなりません。
・入力データが学習に利用されない、法人向けのプランを選ぶ
・生成物に著作権侵害の恐れがないか、人間の目で確認する運用フローを整える
AIをビジネスで利用する際は、上記のような点を特に強く意識づけるようにしましょう。
出力結果は学習データの品質に左右される
AIが出力する回答やクリエイティブの精度は、そのAIが学習しているデータの質や量に直接影響を受けます。学習データに偏りがあったり情報が古かったりすると、AIが事実とは異なる情報をもっともらしく出力してしまう「ハルシネーション（幻覚）」が起こり得ます。
そのため、AIが作成した広告文の事実関係や数値データについては、必ず担当者が一次情報と照らし合わせて確認（ファクトチェック）を行うことが不可欠です。AIの回答を盲信せず、最終的な品質確認の判断は人間が行うのを忘れないようにしてください。
クリエイティブの独自性が弱くなることがある
生成AIは膨大なデータを解析し、その「平均値」や「よくあるパターン」を抽出してアウトプットを作成する傾向があります。制作がAIに頼り切りになってしまうと、無難なデザインになったり、他社と似通ったりすることで、自社ならではの独自性が薄れてしまいかねません。
競合他社との差別化を図り、ユーザーの感情を動かす広告を作るためには、AIが出力したものをそのまま使うのでは不十分です。AIの生成物をたたき台にして、人間の発想やブランド独自のストーリーを付け加える作業が大切だといえます。
AIの「処理スピード」と人間の「創造力」を組み合わせていくことが、成果の出るクリエイティブ制作の鍵となるでしょう。
まとめ
AIを活用することで、これまで多大な時間とコストを要していた広告業務の各プロセスを、大幅に効率化できます。入札の最適化やクリエイティブの量産など、AIの強みを活かせる領域を増やすことで、少人数でも広告パフォーマンスの最大化を目指せるでしょう 。
一方で、セキュリティ対策や著作権への配慮、ファクトチェックといった人間の判断による管理体制も欠かせません。AIを完璧な自動化ツールとして捉えるのではなく、あくまで補助的なパートナーとして、上手く協働していく姿勢が大切です。
まずは自社が抱える課題に合わせて、小さな作業プロセスからAIの導入を試してみてはいかがでしょうか。AI技術を上手く使いこなし、広告運用とクリエイティブ制作を効率化する体制を構築していきましょう。
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