AIで広告はどう変わる？広告業界のAI活用事例10選【広告AI特集】

近年、広告業界でAIの活用が広がっています。そこにはどのような背景があるのでしょうか。

1つに、広告費の中心がデジタルへシフトしたことが挙げられます。2024年の日本の総広告費に占めるインターネット広告費の割合は5割に迫る※勢いです。デジタル化が進んだ現代社会では、消費者の行動や価値観はいっそう多様化しています。

※出典：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000130.000121065.html

消費者の多様化により、すべての人に同じ広告を見せるマスメディア的な手法では、従来のような効果が期待できなくなりました。この課題を解決するのが、AIを活用したパーソナライゼーションです。AIは、ウェブサイトでの行動履歴や購買データなどを解析し、「どんな商品やサービスに興味を持っているか」を予測して、個別最適化された広告を配信することで、広告効果の向上を実現しています。

また、ChatGPTをはじめとした生成AIの急速な進化と普及も、AI活用が広がった背景の1つです。生成AIの出現により、クリエイティブ制作のコストが下がり、企画から出稿までのスピードも飛躍的に向上しました。

社会全体に生成AIが浸透するにつれて、広告主の生成AI利用への理解も高まっています。SO Technologiesが2023年に実施した調査では、76.2%の広告主が生成AI利用を肯定的に受け止めています。

出典：SO Technologies株式会社

こうした環境の中、競合他社がAIを活用して広告制作・運用を効率化・最適化しているのを横目に、従来のアナログな手法に頼っていては相対的に不利になりかねません。AI活用は、広告業界の重要な選択肢となりつつあります。

AIによって広告業界はどう変わるのか。ここでは、4つの活用領域とAI活用のメリットについて解説します。

効果的な広告を制作するためには、まず消費者ニーズや競合状況、トレンドを的確に把握して戦略を練らなければなりません。従来、この市場調査・戦略立案には膨大な時間とコストを要していました。

ここでAIが強力な武器となります。AIは、SNSや口コミの感情分析や、膨大なデータを使ったトレンド予測、競合他社の動向分析などの作業を高速で実行可能です。これにより、リサーチ業務のスピードが飛躍的に向上します。

さらに、人手による分析では見逃しがちな潜在的なトレンドや、より高精度な消費者心理の変化を発見でき、より精度の高い戦略立案が可能となります。

AIが大きな変化をもたらしているのは、広告コピーや画像、動画などのクリエイティブ制作の領域も同様です。クリエイターの経験や感性に依存していた制作プロセスが、AIの力によって大きく進化しています。

生成AIの活用により、ターゲットに響くコピーライティングやブランドイメージに合致した画像・動画の自動生成が可能になりました。また、ユーザーの属性や行動データに基づき、リアルタイムに最適な広告素材を自動選択・表示する「動的クリエイティブ最適化（DCO）」のような技術も登場しています。

これにより、制作スピードの大幅向上と制作コスト削減はもちろん、データに基づいた効果の出るクリエイティブを素早く大量に生成でき、広告効果の向上も期待できます。

広告の成果を最大化するためには、広告を「誰に」見せるかを決定するターゲティングが重要です。AIを活用することで、ターゲティングの精度を大きく向上させ、無駄な広告配信を削減できます。

例えば、ウェブサイトの閲覧履歴や購買履歴のような膨大な行動データを分析し、ユーザーの興味関心を高精度で予測します。また、類似ユーザー（Lookalike）モデリング技術により、既存の優良顧客と似た特性を持つ潜在顧客を自動で発見し、新たなターゲット層の開拓も可能です。

最近では、TikTokやInstagramなどのSNSでは興味関心レコメンドの精度がAIによって格段に高まっています。これにより、興味のないユーザーへの無駄な広告配信を削減するとともに、ユーザーにとっても関心のある広告表示により、広告への嫌悪感が減り、ユーザー体験の向上が期待できます。

広告は配信して終わりではなく、その効果を測定・分析し、次の施策に活かすことが欠かせません。AIは、このデータ分析と効果測定のプロセスの効率化・高度化にも有効です。

AIは膨大な広告データを瞬時に処理し、自動レポーティングにより定期的な効果測定レポートを生成します。その内容は単純な数値の集計にとどまらず、因果推定や予測分析により、どのクリエイティブやターゲティングが成果につながったかを特定可能です。

これにより、経験や勘に頼らないデータに基づいた意思決定を実現し、継続的な広告効果の改善サイクルを構築できます。

それでは、先ほど紹介した4つの活用領域ごとに、実際の企業でのAI活用事例10選を見ていきましょう。

【市場調査・戦略立案】

• ADKグループ
• KDDI

【クリエイティブ制作】

• パルコ
• 博報堂DYホールディングス
• LINEヤフー
• サントリー食品インターナショナル

【ターゲティング】

• 楽天スクリーム
• D2C

【データ分析・効果測定】

• サイバーエージェント
• JAPAN AI

ADKグループはファングロース戦略の一環で、生成AIを活用したペルソナ自動生成ツール「エモグラ」を開発しました。ファングロース戦略とは、ADKグループが掲げる、顧客を単なる購入者としてではなく、愛着や応援する感情を持つ「ファン」に育成する戦略のことです。

2008年から継続している関東・関西地区の1万人以上を対象とした「ADK生活者総合調査」のデータと生成AIを連携させ、特許技術によりライフスタイル、消費行動、メディア接触などの多様な生活者データをフル活用します。これにより、ターゲットの実体を捉えたペルソナを迅速に描き出すことで、クライアント企業のマーケティング戦略立案を効率化し、ファングロース実現に貢献しています。

出典：ADKマーケティング・ソリューションズ｜ADKグループ、生成AIを活用したペルソナ作成ツール「エモグラ」を開発

KDDIとBitStarは、生成AIを活用してSNS投稿画像や動画を解析し、企業の商品・サービスと親和性の高いインフルエンサーを提案する技術を共同開発しました。2024年12月から、企業向けインフルエンサーマーケティングサービス「BitStar Match」で提供中です。

同技術では、従来のプロフィール情報に加えて、インフルエンサーの投稿する画像や動画をAIが解析することで、企業はプロモーションの目的やターゲットに応じて、より柔軟に最適なインフルエンサーを選定できるようになります。KDDIグループのau/UQ mobile/povoのプロモーションでは、キャンプやゴルフ、ゲームなど利用シーンに適したインフルエンサーをAIで選定し、幅広いターゲットの理解促進に成功しています。

出典：KDDI｜生成AIで投稿画像や動画を解析、商品・サービスに親和性の高いインフルエンサーを提案する技術を開発

パルコは、2023年の「HAPPY HOLIDAYSキャンペーン」で、クリエイティブのほぼ全てを生成AIで制作した広告を公開しました。実際のモデル撮影は行わず、広告に登場する人物から映像、音楽、ナレーションまで、生成AIで作成されています。

この取り組みでパルコは、AIを単なる業務効率化ツールとしてではなく、クリエイティブの質を追求するパートナーとして活用し、新たな表現を生み出しました。本キャンペーン広告は、デジタル・コンテンツ・オブ・ジ・イヤー’23で「優秀賞」を受賞するなど、最先端の技術を取り入れたチャレンジが高く評価されています。

出典：パルコ｜「HAPPY HOLIDAYS広告」が、AMDアワードで「優秀賞」を受賞

博報堂DYホールディングスは、生成AIを活用した「CM企画＆映像コンテ自動生成ツール」を開発し、社内での実証実験を開始しました。同ツールは、博報堂が持つマーケティング知見と生成AI技術を融合し、CMのアイデア発想から企画資料、映像コンテまで自動生成します。

また、視聴質データを分析し、注目を集めた広告の特徴を抽出してクリエイティブに反映させることで、データに基づいた提案が可能です。これにより、従来は手作業で行っていたCM制作時間を大幅に削減し、業務効率の向上を目指しています。

出典：PR TIMES｜博報堂ＤＹホールディングス、REVISIOの広告視聴質データを活用した生成AIによる「CM企画＆映像（Vコン）自動生成ツール」を開発、社内PoCを開始

LINEヤフーは、2024年3月、「Yahoo!広告 検索広告」において、生成AIを活用し広告タイトルや説明文を自動生成・提案する機能の提供を開始しました。広告主が広告管理ツールに最終リンク先URLを入力するだけで、生成AIがウェブサイトの情報を解析し、関連性の高いタイトルや説明文を作成します。

システムが複数の提案を組み合わせて検索クエリやデバイスに最適な広告を自動表示することで、ユーザーの検索に最適化された効果的な広告配信を実現しています。従来は広告主が手動でタイトルや説明文を作成する必要がありましたが、本機能により確認と調整のみで効率的な広告作成が可能になりました。

出典：LINEヤフー｜Yahoo!広告 検索広告、広告文を生成AIが提案する機能の提供開始

サントリー食品インターナショナルは、人気炭酸飲料「C.C.レモン」のブランド強化を目的に、生成AIを活用した擬人化キャラクター制作プロジェクトを実施しました。スタッフの顔写真をもとにAIでキャラクターの顔を生成し、髪型や衣装は「C.C.レモン」のボトルデザインを参考にAIで作成しています。

音声や動きも実際の人間のデータをもとにAIで生成し、セリフは文章生成AIを用いて作成されました。制作の舞台裏も公開し、AIと人間のコラボレーションによる新たなブランドコミュニケーションの可能性を示しています。

出典：サントリー｜生成系AIを用いて「C.C.レモン 擬人化キャラクター」を制作！「C.C.レモン」がしゃべり、動き出す！

楽天スクリームは、AIによる行動パターン分析技術を活用した運用型の広告プロダクト「RMP - SQREEM Ads」を提供しています。同プロダクトでは、楽天会員の消費行動分析データとオンライン上のオープンデータをAIで分析し、ユーザーの趣向と関連する行動パターンを導き出して配信セグメントを生成しています。

従来のオープンデータのみを活用した広告プロダクトに楽天会員の消費行動データが加わることで、AIによる行動パターン分析の幅が広がり、より精度の高いユーザー・インサイトの分析が可能となりました。これにより、ユーザーの趣向により近い広告配信によるユーザー体験のさらなる向上を図っています。

出典：楽天｜楽天スクリーム、AIによる行動パターン分析技術を用いた運用型の新広告プロダクト「RMP - SQREEM Ads」を提供開始

D2CはNTTドコモの保有データと独自AIエンジン「docomo Sense」の拡張機能を活用した「クレジットカード発行予測ターゲティング」を提供しています。同ソリューションは、ドコモが保有するアプリダウンロードログやアンケートデータをもとに、クレジットカードとの親和性や発行率が高いと予測されるユーザーをAIで抽出します。

クレジットカード発行への関心度により上位・中位・下位に分け、各層に最適化した広告配信を実施することで、発行数約3倍、発行単価約30％削減を実現しました。自社顧客データを使わず既存顧客を擬似的に再現できるため、効率的な施策実行とカード会員数拡大が可能となっています。

出典：PR TIMES｜ドコモデータとドコモ独自のAIエンジンを掛け合わせたクレジットカード事業者様向け広告ソリューション「カード発行予測ターゲティング」実績資料を公開

サイバーエージェントは、広告主企業向けに専属AIアシスタント「シーエーアシスタント」を開発し、提供を開始しました。シーエーアシスタントでは、最大90媒体以上の広告配信実績と外部計測ツールのデータを紐づけ、AIとの自然対話で広告効果の実績レポートを最短5分で設計・作成・出力可能です。

Excel形式での自動レポート生成、AIによるコメント・グラフ作成機能、標準プロンプト集を標準装備し、生成AI経験がなくても高度な分析データを24時間365日いつでも作成できます。今後はさらに機能を拡充し、広告効果最大化をサポートしていく予定です。

出典：サイバーエージェント｜AIが広告効果を可視化し、簡易分析を実施する「シーエーアシスタント」 広告主の担当者専属AIアシスタントとして、広告主企業向けに提供開始

JAPAN AIは、自律型AIエージェント「広告レポートエージェント」の提供を開始しました。広告レポートエージェントは、広告プラットフォームから出力されるデータを自動で分析・グラフ化し、考察コメントを含むPowerPoint形式のレポートを自動生成します。

BigQueryとの連携により柔軟なデータ抽出が可能で、従来手作業で行っていたデータ集計・グラフ作成・考察作業の自動化が可能です。これにより、広告運用担当者の作業時間を大幅に削減し、戦略立案や顧客折衝などのより付加価値の高い業務に集中できるようになります。

出典：ジーニー｜ジーニーのグループ会社 JAPAN AIがAIエージェント「広告レポートエージェント」の提供を開始

ここまで見てきたように、AIは広告業界に大きな影響を与えていますが、その変化はまだ始まったばかりです。AI広告は、表現や体験のあり方そのものを大きく変える可能性を秘めています。その一方で、技術の進歩とともに、新たな課題や注意すべき点も浮上しています。

最後に、AI広告の将来性と、AI活用にあたって注意すべき点を見ていきましょう。

AI x 広告の分野は、今後さらなる進化が期待されます。

まず、より高度なパーソナライズの実現が考えられます。AIがユーザー一人ひとりの状況や感情までをリアルタイムで汲み取り、その瞬間に最も響くメッセージを届ける、究極の「個客」対応が可能になるでしょう。最近では「デジタルヒューマン（バーチャルヒューマン）」という技術も登場しています。

また、クリエイティブの自動生成も加速します。テキストや画像だけでなく、ユーザーの好みに合わせた動画広告が瞬時に生成されるなど、制作プロセスはさらに効率化・高度化していくと考えられます。

さらに、AIの活用領域は、メタバースやAR/VR、音声アシスタント、といった新しい体験型広告にも拡張していくでしょう。仮想空間での没入感のある広告体験や、日常会話の中での自然な商品提案など、広告はより生活に溶け込んだ形で進化していくと予測されます。

AI x 広告は多くの可能性を秘めている一方で、注意すべき点もあります。

まず、パーソナライズの源泉となるデータプライバシーの問題です。大量の個人データを収集・分析するため、規制や消費者の拒否反応への対応は避けて通れません。ユーザーの同意取得やデータ利用の透明性確保が求められます。

次に、AIによる差別や偏見のリスクです。AIは学習データの偏りを反映してしまうため、特定の属性を持つユーザーに不利益な広告が配信される恐れがあります。多様性を考慮したデータセットの使用や、人間による倫理的なチェックが必要です。

さらに、クリエイティブの同質化も懸念されます。同じAI技術を使えば似たような表現になりがちです。AIを補完ツールとして活用し、人間ならではの独創性や戦略的な視点を加えることが求められます。

AI広告は決して万能ではありません。その力を最大限に活かすためには、適切なルール整備と人間によるコントロールのもとで運用することが、健全な発展に不可欠です。

いかがでしたか？本記事では、広告業界におけるAI活用の現状と将来性を解説してきました。

AIはすでに、市場調査から効果測定まで、広告業界の幅広い業務で効率化と精度向上を実現し、多くの成果を上げています。ただし、AI活用にはデータプライバシー・偏見への配慮や、表現の均一化などの課題も存在します。

AIを有効活用しながらも、人間の創造性と判断力を組み合わせることで、より効果的で倫理的な広告戦略が実現可能です。ルール整備と責任ある運用のもとで、AI広告の可能性はさらに広がっていくでしょう。