こんにちは、スクーティー代表のかけやと申します。
弊社は生成AIを強みとするベトナムオフショア開発・ラボ型開発や、生成AIコンサルティングなどのサービスを提供しており、最近はありがたいことに生成AIと連携したシステム開発のご依頼を数多く頂いています。
広告業界において、日々の業務効率化は重要なテーマです。特に生成AIの技術が進化したことで、クリエイティブ制作やマーケティング運用を効率化する手法が注目を集めています。
生成AIは、広告バナーの作成やクリエイティブコンテンツの自動生成を可能にし、短時間で高品質な広告を生み出す手助けをします。しかし、どのように導入すればよいのか、具体的な事例や活用方法を知らない人も多いのではないでしょうか？
この記事では、生成AIを活用した広告業界での業務効率化の手法や導入事例を紹介し、どのように生産性を向上させるかについて解説します。
本題に入る前に、生成AIとは何か？ChatGPTとは何か？を確認しておきたい方は、下記の記事を御覧ください。
生成AIとは
生成AIとは、生成モデルと呼ばれる機械学習モデルの一種で、学習データに基づいて新しいデータを生成する技術です。この技術は、自然言語処理、画像認識、音声合成、動画生成など、さまざまな分野で利用されています。
例えば、生成AIは、テキストデータから文章を自動生成したり、画像データから新しい画像を生成したり、音声データから新しい音声を作り出すことができます。さらに、生成AIは、入力データをもとに創造的な作品を作り出すことが可能であり、アート、エンターテインメント、広告業界などでも活用が進んでいます。
技術の進化により、生成AIは人間の創造性をサポートし、新たな価値を提供するツールとして注目されています。
生成AIの仕組み
生成AIの仕組みは、深層学習（ディープラーニング）と呼ばれる技術を基盤としています。深層学習では、多層のニューラルネットワークを使って、大量のデータからパターンや特徴を自動的に抽出・学習します。この過程で、生成AIは学習データの中にある隠れた関係や構造を理解し、その特徴に基づいて新しいデータを作成することが可能になります。
例えば、テキスト生成AIは膨大な文章データを学習し、文法や文脈のパターンを理解した上で、新たな文章を自然に生成します。画像生成AIでは、たくさんの画像データから視覚的な特徴を捉え、新しい画像をゼロから描くことができるのです。音声や動画も同様に、音の波形や動きのパターンを学習して、リアルな音声や映像を生成します。
広告業界における生成AIの活用方法
広告クリエイティブの自動生成
生成AIは、広告のキャッチコピー、画像、動画などを自動で生成することができます。これにより、広告制作の時間を大幅に短縮し、より多くのバリエーションを試すことが可能になります。
ターゲティング広告の精度向上
生成AIは、ユーザーの行動データや属性データに基づいて、最適な広告を自動で配信することができます。これにより、広告のクリック率やコンバージョン率を向上させることが期待できます。
顧客とのコミュニケーションの効率化
生成AIは、チャットボットや仮想アシスタントなど、顧客とのコミュニケーションを自動化するツールとして活用することができます。これにより、顧客対応の時間を短縮し、顧客満足度を高めることができます。
生成AI導入のメリット
業務効率化による時間短縮
生成AIは、これまで人間が行っていた多くの作業を自動化できるため、時間短縮に大きく貢献します。これにより、従業員はより創造的な業務に集中できるようになります。
コスト削減
生成AIは、人材コストや制作費などを削減することができます。特に、クリエイティブ制作やデータ分析など、専門知識やスキルが必要な業務において、コスト削減効果が期待できます。
品質向上
生成AIは、大量のデータを学習することで、特定の分野においては人間の創造力やパフォーマンスを超える品質のコンテンツやサービスを生み出すことが可能です。
たとえば、テキスト生成AIは、膨大な文章データを元に、迅速に自然な文章を作成することができ、ニュース記事やブログ、製品の説明文、さらには小説や詩の作成にも活用されています。これにより、人間が手作業で作成するよりも効率的で一貫性のある高品質な文章を生成することが可能です。
生成AI導入の注意点
1つ目は、データの偏りです。
生成AIは、大量のデータを学習することで、新たなコンテンツを作り出しますが、その学習データに偏りが含まれている場合、その偏りを反映した結果が生成される可能性があります。
例えば、特定の文化や性別、地域に関する情報が学習データに不均等に含まれている場合、その偏ったデータに基づいてAIが不公平な出力を生み出すことがあります。したがって、AIが学習するデータの質や、そのデータがどのように偏っているのかを十分に確認し、慎重に取り扱うことが極めて重要です。
AIがバランスの取れた情報にアクセスできるようにすることが、公平で正確な出力を得るための一歩となります。
2つ目は、著作権問題です。
生成AIは既存のデータを参考にして新たなコンテンツを作成しますが、その過程で既存の著作物の一部を無意識に利用する可能性があります。そのため、AIが生成したコンテンツが著作権を侵害していないかどうか、事前に確認することが重要です。
例えば、テキスト、画像、音楽など、あらゆる種類のコンテンツに関して、権利関係を明確にしておかないと、法的なトラブルに発展する恐れがあります。生成AIを活用する際には、その技術が法的な問題を引き起こさないよう、十分な注意を払うことが求められます。
3つ目は、倫理的な問題です。
生成AIは、学習したデータに基づいて情報を生成するため、そのデータが差別的な表現や誤った情報を含んでいる場合、それがそのまま生成される可能性があります。
たとえば、人種、性別、宗教に関する偏見やステレオタイプが含まれたデータを学習した場合、AIがそれを反映した結果を生み出してしまう可能性があります。そのため、AIが倫理的に適切な形で利用されるよう、慎重に検討し、管理することが必要です。社会に悪影響を与えないためにも、生成AIの利用にあたっては、その倫理的な側面をしっかりと考慮することが求められます。
生成AIを導入する際のステップ
目的と課題の明確化
生成AIを導入する目的を明確にし、どのような課題を解決したいのかを具体的に定義します。たとえば、広告制作の効率化、ターゲティング精度の向上、顧客満足度の向上など、具体的な目標設定が重要です。
適切な生成AIツールの選定
数多くの生成AIツールが存在しますが、自社のニーズや目的に合ったツールを選ぶ必要があります。ツール選定の際には、機能、価格、セキュリティ、サポート体制などを考慮する必要があります。
データの準備
生成AIは、学習データの質によって生成されるコンテンツの質が決まります。そのため、自社の業務に最適なデータを収集し、適切な形式に加工する必要があります。
テストと検証
実際に生成AIツールを使って、テストと検証を行います。生成されたコンテンツの品質や効果を評価し、必要に応じてパラメータ調整やツール変更を行います。
運用体制の構築
生成AIを継続的に活用するためには、運用体制を構築する必要があります。担当者を決め、定期的な運用状況の確認や、必要に応じてツールやデータの更新を行います。
広告業界における生成AI導入の具体的なステップ
マーケティングや広告業界におけるAI導入の具体的なステップは、次のように進めることが効果的です。
社内でAIの理解を深めること
AI技術の基礎や具体的な活用方法について社員に周知させることが必要です。社員研修や勉強会、ワークショップを通じて、AIに対する不安や抵抗を軽減し、積極的に活用できる環境を作りましょう。
AIを活用できる具体的なユースケースを見つけること
AIをどのようにマーケティングや広告のプロセスに組み込めば、業務効率化や売上向上に貢献できるかを明確に検討します。例えば、顧客データの分析をAIに任せることで、ターゲティングやパーソナライズド広告の精度向上を目指すといった方法が考えられます。
適切なAIツールの選定
自社のマーケティング目標や業務フローに合ったAIツールを導入することが重要です。ツールの選定には、機能性、コスト、セキュリティ、導入後のサポート体制などを総合的に検討しましょう。例えば、データ分析ツールやチャットボット、コンテンツ生成ツールなど、多様な選択肢があります。
データの整備と活用
AIは学習するためのデータに依存するため、高品質なデータの収集と整理が必要です。顧客の行動データや購入履歴、キャンペーンの成果データなどを集め、AIに適した形式に整えることで、より正確で効果的なマーケティング施策を実現できます。
効果測定とフィードバック
AIを活用したキャンペーンや施策の効果を定量的に測定し、成功例と改善点を明らかにすることが重要です。AI導入の成果を継続的にモニタリングし、マーケティング戦略を柔軟に調整することで、さらなる最適化と効率化が図れます。
このように、AIの導入は段階的に進めることで、マーケティングや広告活動における革新を生み出し、競争力を強化することができます。
広告業界における生成AI導入事例
Coca-Colaの「Create Real Magic」キャンペーン
このキャンペーンでは、生成AIを活用して、ユーザーがCoca-Colaのブランド資産やロゴ、ビジュアル要素を使ってオリジナルのアート作品を制作できる機能を提供しています。
ユーザーは、自分の創造力を駆使して、Coca-Cola独自のデザインやテーマに基づいたアートを作成し、さらにその作品を共有することも可能です。これは、ブランドと消費者の間のインタラクションを促進し、消費者がクリエイティブなプロセスに参加することでブランドへのエンゲージメントが向上する施策です。
AIの力で、ユーザーがCoca-Colaのアイデンティティを個人的な表現として再構築し、参加型のマーケティングキャンペーンとして大きな成功を収めています。
DuolingoのAI学習機能
この機能では、生成AIがユーザーの学習進捗をリアルタイムで分析し、個々の学習者に最も適した練習問題を自動で生成しています。AIは、学習者の得意な分野や苦手なポイントを理解し、その情報をもとにカスタマイズされた学習体験を提供します。これにより、ユーザーはより効率的に言語スキルを向上させることができ、学習のモチベーションを保つことができます。
また、生成AIはユーザーの反応に基づいて難易度を調整し、学習内容が常に適切でチャレンジングなものになるようにサポートしています。この高度なパーソナライゼーションは、Duolingoの成功を支える大きな要因の一つとなっており、学習者が自分のペースで進められる柔軟な学習環境を実現しています。
弊社では、ChatGPTや生成AIをどのように業務活用できるかをまとめた『広告業界ですぐに使える！ChatGPTや生成AIの業務活用術』を無料ダウンロード』という資料を作成しています。無料でダウンロードできますので、ぜひご活用ください！
『広告業界ですぐに使える！ChatGPTや生成AIの業務活用術』を無料ダウンロード
生成AI導入で実現する広告業界の未来
生成AIは、広告業界のあり方を大きく変え、新たな可能性を切り開く力を持っています。
顧客体験のパーソナライズ化
生成AIは、顧客の行動履歴や嗜好を分析し、個々の顧客に最適な広告やコンテンツを生成することができます。これにより、顧客はよりパーソナルな体験を得ることができ、ブランドとのエンゲージメントが深まります。
クリエイティブ制作の民主化
従来、クリエイティブ制作は専門性の高いデザイナーやコピーライターに頼らざるを得ませんでした。しかし、生成AIの登場により、誰でも簡単に高品質な広告コンテンツを作成できるようになります。これにより、より多くのアイデアが生まれ、広告業界全体の創造性を活性化させることが期待されます。
広告効果の可視化と最適化
生成AIは、広告キャンペーンの効果をリアルタイムで分析し、最適化することができます。これにより、広告費の無駄を削減し、より効果的に予算を配分することが可能になります。
弊社の事例
弊社でも広告業界向けの生成AIソリューションを数多く提供しています。ここではいくつか紹介したいと思います。
大手デジタルマーケティング企業向けAI文書検索
弊社の「セキュアGAI」をカスタマイズし、就業規則や提案書などの社内で蓄積されたドキュメントをAIチャットで探すことができる仕組みを構築しました。
ほかにも、外部クラウドサービスとの連携、画像生成・解析、Code Interpreter機能など、この企業の運用に合わせた機能を実装しています。
LPコンテンツ自動生成
LPのコンテンツの一部をLLMで自動生成し、CVRを最適化する仕組みを構築しました。
動画コンテンツ企画自動生成
動画コンテンツ制作のクライアントさんで、このクライアントさんに蓄積されている「勝ちパターン」を生成AIが理解し、案件概要を入力すると、そのパターンに沿って企画を自動生成する仕組みを構築しました。
まとめ
生成AIは、広告業界の業務効率化、顧客体験の向上、そして新たなビジネスモデルの創出に貢献する可能性を秘めています。積極的に生成AIを活用することで、広告業界全体が進化し、より創造性豊かな未来を創造することができるでしょう。
