広告にAIを活用するメリットや注意点！企業の活用事例も紹介

近年、企業の広告戦略においてAIが活用されるケースが増えており、生成AIによる広告制作も可能になっています。

しかし、広告の運用や制作にAIを活用する際は、いくつかの注意点もあるため理解が必要です。

そこで本記事では、広告にAIや生成AIを活用するメリット、注意点、企業の活用事例を紹介します。

AI広告とは、人工知能技術を活用して広告運用を自動化・最適化する広告手法です。従来の手動による広告運用とは異なり、AIが膨大なデータを分析し、ユーザーの行動パターンを予測しながら、最適なタイミングで最適な広告を配信します。

特に注目すべきは、AIによるリアルタイムでの広告最適化です。従来の広告運用では、データ分析から施策の実行までに人間の作業や判断が入るためタイムラグが生じていましたが、AI広告では瞬時に対応が可能となります。

例えば、ユーザーの行動データやウェブサイトのコンバージョンデータをリアルタイムで分析し、広告の入札単価や配信頻度を自動調整します。これにより、広告費用対効果（ROAS）の最大化にもつながります。

広告におけるAIの活用は、従来型AIと生成AIで大きく異なる役割を担っています。それぞれの特徴を理解することで、より効果的な広告運用が可能となります。

従来型AIは、主にデータ分析と運用の最適化に力を発揮します。具体的には、ユーザーの検索履歴やウェブサイトでの行動データを分析し、最適なターゲティングを行います。また、リアルタイムでの入札価格の調整や、広告配信時間の最適化なども担当します。

一方、生成AIは広告のクリエイティブ面で革新的な変化をもたらしています。従来は人間が担当していた画像制作、動画編集、コピーライティングなどを自動化することが可能です。例えば、簡単なプロンプト（指示文）を入力するだけで、商品の特徴を活かした魅力的な広告画像や、ターゲット層に響くキャッチコピーを生成できます。

従来型AIと生成AIを組み合わせることで、さらに効果的な広告運用が可能となるでしょう。

広告にAIを活用するメリットは、ビジネスの成長や効率化など大きな価値をもたらします。以下に挙げたメリットを理解し、適切に活用することで、広告活動の質を大きく向上させることができます。

• 広告運用の効率化
•  広告パフォーマンスの向上
• ROI（投資対効果）の最大化
• ターゲティング精度の向上
• ユーザー体験の向上
• 人的リソースの削減
• クリエイティブ制作の効率化

これらのメリットを最大限に活用するためには、自社の課題や目標を明確にし、適切なAIツールを選択することが重要です。また、AIはあくまでもツールであり、それを使いこなす人材の育成も忘れてはいけません。

広告運用の効率化は、AIを活用する最も大きなメリットの一つです。従来の人手による運用と比べ、AIは圧倒的な処理能力と24時間365日の稼働を実現し、広告運用の質を大きく向上させています。

従来の広告運用では、データの分析から施策の実行まで一定の人間の作業や判断が入るためタイムラグが発生していましたが、AIはリアルタイムで広告パフォーマンスを監視し、即座に最適化を行います。例えば、深夜帯でも入札価格の調整や予算配分の見直しを自動的に実施し、常に最適な状態を維持します。

複数プラットフォームの一元管理も、AIならではの強みです。GoogleやYahoo!、SNSなど、異なる広告プラットフォーム間での予算配分を自動で最適化します。各プラットフォームのパフォーマンスデータをリアルタイムで分析し、より効果の高い媒体に予算を重点配分することで、広告効果を最大化できます。

入札管理の自動化も見逃せない利点です。AIは市場動向やユーザーの行動パターンを分析し、最適な入札価格を自動で設定します。これにより、人手では難しかった細かな入札額の調整が可能となり、予算の無駄を最小限に抑えることができます。

キーワード選定においても、AIは威力を発揮します。検索トレンドや競合状況を分析し、費用対効果の高いキーワードを自動で抽出します。さらに、ネガティブキーワードの設定も自動で行い、不要なクリックを防ぎます。

広告パフォーマンスの向上は、AI活用による最も顕著な効果の一つです。従来の広告運用では、人間の経験や勘に頼る部分が大きく、最適化にも時間がかかっていましたが、AIの導入により、データに基づいた精緻な運用が可能となっています。

AIは市場の動向やユーザーの行動パターンをリアルタイムで分析し、最適な入札価格を瞬時に判断します。例えば、競合他社の入札状況や時間帯による反応率の変化を考慮し、最も費用対効果の高い入札価格を自動的に設定します。これにより、無駄な広告費用を抑えながら、高いパフォーマンスを維持することが可能です。

PDCAサイクルの高速化も、パフォーマンス向上に大きく貢献しています。従来は週単位や月単位で行っていた効果検証と改善のサイクルを、AIは日単位、さらには時間単位で実施します。広告の効果をリアルタイムで分析し、即座に改善提案を行うことで、より効果的な施策を素早く展開できます。

ROI（投資対効果）の最大化は、広告運用における最重要課題の一つです。AIの活用により、これまで以上に効率的な予算運用と高い投資効果が実現できるようになっています。

従来の運用では、人間が定期的にデータを確認し、手動で入札価格を調整していましたが、AIは市場の状況やユーザーの反応をリアルタイムで分析し、最適な入札価格を自動的に設定します。これにより、過剰な広告費用の支出を防ぎながら、最大限の効果を引き出すことが可能です。

効果的なターゲティングもROI向上の重要な要素です。AIは膨大なユーザーデータを分析し、購買確率の高いユーザーを特定します。さらに、そのユーザーに最も効果的なタイミングと媒体を選択して広告を配信することで、コストパフォーマンスを最大化します。

ターゲティング精度の向上は、AI広告がもたらす進化の一つです。従来の広告運用では捉えきれなかった複雑な顧客像を、AIは膨大なデータから精緻に分析し、より効果的なターゲティングを実現しています。

ウェブサイトでの滞在時間、クリックの順序、購買までの導線など、様々なデータポイントを統合的に分析することで、より正確な顧客像を描き出すことができます。これにより、従来のデモグラフィック属性だけでは見えてこなかった、真の顧客ニーズや購買意欲を把握することが可能です。

さらに、AIは新たな潜在顧客層の発見にも威力を発揮します。既存顧客のデータパターンを分析することで、類似した特徴を持つ新規顧客層を特定し、効果的なアプローチを行うことができます。これにより、これまで見過ごされていた市場機会を捉えることが可能です。

従来の広告は、多くのユーザーに同じ内容を一律に配信していましたが、AIの活用により、一人ひとりに最適化された広告体験を提供できるようになっています。

特に注目すべきは、AIによるパーソナライズ機能です。ユーザーの閲覧履歴、購買行動、検索キーワードなど、様々なデータポイントを分析し、個々のユーザーの興味関心に合わせた広告を提供します。例えば、スポーツ用品に関心の高いユーザーには、その種目や価格帯に応じた商品を提案するなど、きめ細かな対応が可能となっています。

リアルタイムでのコンテンツ最適化も、ユーザー体験向上に大きく役立っています。AI広告では天候、時間帯、位置情報などのコンテキストデータを活用し、その時々の状況に最適な広告を配信できます。雨天時には傘や雨具の広告を、暑い日には冷たい飲料の広告を表示するなど、ユーザーのニーズに即した提案が可能です。

人的リソースの削減は、AI広告導入による重要な経営効果の一つです。従来の広告運用では多くの人手と時間を要していた作業が、AIによって自動化されることで、より効率的な人材活用が可能となっています。

AIによる自動化の最大の利点は、定型的な運用業務からの解放です。入札管理、予算配分、レポート作成など、これまで人手で行っていた煩雑な作業をAIが24時間体制で実行します。これにより、広告運用担当者は戦略立案やクリエイティブ開発など、より付加価値の高い業務に注力できるようになっています。

さらに、人為的ミスを大幅に減らすことが可能です。入札価格の設定ミスや予算超過など、人手による運用では避けられなかったエラーを、AIによる自動管理システムが防止します。これにより、ミスの修正に費やしていた時間と労力を、より生産的な業務に振り向けることが可能となっています。

クリエイティブ制作の効率化は、生成AIの登場により劇的に進化しています。従来、多くの時間と人的リソースを必要としていた広告クリエイティブの制作が、AIの活用により大幅に効率化されています。

生成AIでは、適切なテキストプロンプトを入力するだけで、商品イメージに合った高品質な画像や動画を短時間で生成できます。これにより、様々なバリエーションのクリエイティブを迅速に制作することが可能です。

また、A/Bテストの実施も容易になっています。複数のクリエイティブバリエーションを同時に生成し、それぞれの効果を測定することで、最も効果的な広告表現を見つけ出すことができます。このプロセスが自動化されることで、クリエイティブの改善サイクルが大幅に短縮されています。

生成AIは、コピーライティングの分野でも威力を発揮しています。ターゲット層や商品特性に合わせた広告コピーを、複数のバリエーションで生成することが可能です。これにより、クリエイティブチームは、より戦略的な企画立案や創造的な業務に注力できるようになっています。

広告制作における生成AIの活用は、クリエイティブ制作の在り方を大きく変革しています。従来の広告制作プロセスでは、企画から制作まで多くの時間と人的リソースが必要でしたが、生成AIの導入により、より効率的で創造的な制作が可能となっています。

ただし、生成AIの活用には適切なガイドラインと品質管理が不可欠です。ブランドの一貫性を保ちながら、法的・倫理的な問題を避けるため、人間による監督と調整は依然として重要です。

今後は、生成AI技術のさらなる進化により、より高度な広告制作が可能になると予想されます。特に、インタラクティブコンテンツの生成や、リアルタイムでのクリエイティブ最適化など、新しい可能性が広がっています。

従来の制作プロセスでは、デザイナーやカメラマンによる撮影、編集作業に多くの時間とコストを要していましたが、生成AIの活用により制作効率が飛躍的に向上しています。

生成AIによる画像・動画制作の特徴は、シンプルなテキストプロンプトの入力だけで、高品質なビジュアルを生成できる点です。例えば、「20代女性がカフェでスマートフォンを操作している」といった指示を入力するだけで、広告に使用可能な画像が数秒で生成されます。さらに、背景色や構図、雰囲気などの詳細な指定も可能で、ブランドイメージに合わせた細かな調整も実現できます。

また、一度のプロンプト入力で、異なる表現やアングルの画像を複数生成できるものもあるため、A/Bテストの実施が容易になります。これにより、どのようなビジュアルが最も効果的かを短期間で検証することが可能です。

また、ターゲット層に応じたパーソナライズド広告の制作も効率化されています。年齢層や性別、興味関心に合わせて、それぞれに最適化されたビジュアルを大量に生成することで、より効果的な広告配信ができるでしょう。

動画制作においても、生成AIの活用範囲は広がっています。静止画からの動画生成や、簡単な動画編集、テキストからの動画生成など、様々な制作ニーズに対応可能です。特に、ソーシャルメディア向けの短尺動画制作では、その効果を発揮しています。

従来のコピーライティングでは、クリエイターの経験や直感に頼る部分が大きく、また制作に多くの時間を要していましたが、生成AIの活用により、より効率的で効果的な制作プロセスが可能となっています。

生成AIでは膨大なデータ学習に基づき、人間のクリエイターが思いつかないような斬新な表現や、ターゲット層の心理に響くキャッチコピーを、短時間で複数提案することができます。例えば、同じ商品でも、年齢層や性別、興味関心に応じて異なるトーンやアプローチの文案を、一度に生成することが可能です。

また、生成AIは過去の広告効果データも学習しているため、より効果的な表現パターンを見出すことができます。クリック率やコンバージョン率の高かった広告文案の特徴を分析し、新しい文案作成に活かすことで、パフォーマンスの向上が期待できます。

多言語対応とグローバル展開は、生成AIの活用により大きく効率化が進んでいる領域です。従来のグローバルマーケティングでは、各言語での広告制作やローカライズに多大な時間とコストを要していましたが、生成AIの導入により、迅速かつ効率的な多言語展開が可能となっています。

生成AIの特筆すべき機能は、同時多言語コンテンツ生成です。一つの広告クリエイティブから、複数言語版を同時に生成することができます。これは単なる機械翻訳とは異なり、各言語圏の文化的背景や言語表現の特徴を考慮した、自然な広告コンテンツを生成できる点が特徴です。

また、各地域の文化的特性や消費者嗜好に合わせたコンテンツの自動調整も可能です。例えば、同じ商品でも、アジア圏向けと欧米圏向けで異なるアプローチやビジュアル表現を自動的に生成することができます。これにより、より効果的なローカライズドマーケティングが実現できるでしょう。

広告運用・制作にAIを活用する際は、いくつかの重要な注意点に留意する必要があります。AIの効果的な活用には、以下のリスクを理解し、適切な対策を講じることが不可欠です。

• データの偏りによるバイアス
• データプライバシーと倫理的な問題
• 生成AIによる誤情報の生成リスク
• 著作権と知的財産権の問題

これらの課題に対処するためには、適切な品質管理体制の構築が不可欠です。AIの出力結果を人間が適切にチェックし、必要な修正を加える体制を整えることが重要になります。

また、AIと人間のクリエイターが協働できる環境を整備し、それぞれの強みを活かした制作プロセスを確立することも必要です。

データの偏りによるバイアスは、AI広告における重要な課題の一つです。生成AIは学習データに基づいて判断を行うため、そのデータに含まれる偏見や固定観念が、広告のメッセージやクリエイティブに影響を与える可能性があります。

特に注意すべきは、AIが特定の属性や行動パターンを過度に重視してしまう傾向です。例えば、過去の購買データに基づいて広告を最適化する際、特定の所得層や年齢層が優先され、他のグループが広告から実質的に排除されてしまうことがあります。これは、公平性の観点から問題となるだけでなく、潜在的な顧客機会の損失にもつながります。

また、AIの意思決定プロセスの不透明性も大きな課題です。なぜその広告が特定のユーザーに表示されたのか、どのような基準で広告の最適化が行われているのかが、ブラックボックス化されやすい傾向にあります。これは、広告主にとっても、消費者にとっても望ましくない状況を生み出す可能性があります。

データプライバシーと倫理的な問題は、AI広告の運用において最も慎重な対応が求められる課題です。デジタル社会の進展に伴い、個人情報保護に対する消費者の意識は年々高まっており、企業には適切なデータ管理と透明性の高い運用が求められています。

特に注意が必要なのは、各国で強化される個人情報保護規制への対応です。EUのGDPR、カリフォルニア州のCCPA、そして日本の個人情報保護法など、グローバルでの規制強化が進んでいます。これらの規制に違反した場合、高額な制裁金が課される可能性があるだけでなく、企業の信頼性にも大きな影響を与えかねません。

AIによるデータ収集と利用には、特別な配慮が必要です。例えば、クッキーを使用したトラッキングや行動ターゲティングでは、ユーザーからの明示的な同意取得が必要となります。また、収集したデータの使用目的を明確に説明し、ユーザーが自身のデータをコントロールできる仕組みを提供することも重要です。

透明性の確保も重要な課題です。AIによる意思決定プロセスは時としてブラックボックス化しやすく、なぜその広告が表示されたのか、どのようなデータに基づいて判断されたのかを説明することが難しい場合があります。このため、AIの判断プロセスを可能な限り透明化し、必要に応じて説明できる体制を整えることが求められます。

また、倫理的な配慮も不可欠です。例えば、センシティブな個人情報（健康状態、政治的信条、宗教など）に基づくターゲティングは、たとえ技術的に可能であっても、倫理的な観点から避けるべきケースがあります。

生成AIによる誤情報の生成、いわゆる「ハルシネーション」は、広告活用において重大なリスクとなっています。生成AIは時として、事実に基づかない情報や誤解を招く内容を、もっともらしい形で生成することがあり、これが広告メッセージの信頼性を損なう可能性があります。

特に注意が必要なのは、生成AIが作成する製品説明や性能表示です。例えば、商品の機能や効果について、実際以上の効果を謳ってしまったり、存在しない機能を記載したりすることがあります。このような誤情報は、景品表示法違反などの法的問題にも発展する可能性があります。

また、生成AIは時として、競合他社に関する誤った情報を含む広告文を生成することがあります。これは意図せず誹謗中傷となり、法的トラブルに発展するリスクもあります。

生成AIを活用した広告制作において、著作権と知的財産権の問題は特に慎重な対応が求められる課題です。生成AIが作成したコンテンツの権利関係は法的にグレーな部分が多く、企業は適切なリスク管理を行う必要があります。

特に注意すべきは、生成AIが既存の著作物を参考に作成したコンテンツです。学習データに含まれる著作物の権利処理が不十分な場合、生成されたコンテンツが著作権侵害となるリスクがあります。例えば、特定のアーティストのスタイルを模倣した画像や、既存の広告コピーに類似した文章が生成された場合、法的な問題に発展する可能性があります。

また、生成AIが作成したコンテンツを商用利用する際の権利関係も明確にする必要があります。各AIツールの利用規約や商用利用に関するライセンス条件を十分に確認し、必要な権利処理を行うことが重要です。特に、複数のAIツールを組み合わせて使用する場合は、それぞれの利用規約との整合性を確認する必要があります。

広告にAIを活用している企業事例は、年々増加しており、その活用方法も多様化しています。広告におけるAI活用事例を学ぶことは、自社の広告戦略の効果向上や競争力維持において重要です。

ここでは、以下の企業事例を紹介します。

• サントリー食品インターナショナル株式会社
• 株式会社伊藤園
• 株式会社パルコ
• 株式会社電通デジタル
• 株式会社ADKマーケティング・ソリューションズ

これらの事例は、AIが広告制作の効率化だけでなく、クリエイティブの可能性を大きく広げる可能性を示しています。

重要なのは、AIの特性を理解し、自社のブランド価値や目的に合わせて適切に活用することです。

2023年6月より公開された「GREEN DA・KA・RA やさしい麦茶」の新CMでは、ChatGPTを活用して制作された企画が話題となりました。

AIを「宣伝部AI部長」として位置づけ、企画立案から積極的に活用した点です。ChatGPTに「やさしい麦茶」の商品特徴である「発芽大麦」を訴求するCM企画の立案を依頼したところ、「逆さまの世界」というユニークな企画が生まれました。これは、発芽大麦が上向きに成長することから着想を得た、斬新なアイデアとなっています。

CMでは、声優の白井悠介さんが逆立ちをしながら踊るという、従来の飲料CMでは見られない演出が採用されました。さらに、空を跳ぶシーンや、逆さまの世界で商品を飲むシーンなど、独創的な表現が随所に盛り込まれています。

このCMの特徴は、AIが提案した企画を人間のクリエイターが巧みに具現化した点にあります。AIのアイデアを基に、プロのクリエイターが演出や表現を練り上げることで、商品特徴を印象的に伝える広告表現が実現されました。

参考：サントリー「ChatGPTで「やさしい麦茶」宣伝部の"AI部長"が誕生！ 声優・白井悠介さんが逆立ちして踊って空を跳ぶ！！ とんでもない新CM「やさしい麦茶、発芽大麦入りました。」篇公開」

株式会社伊藤園は、生成AIを活用した広告展開で業界に新しい潮流を生み出しています。2023年から「お〜いお茶 カテキン緑茶」のテレビCMに生成AIで作成したモデルを起用し、その革新的なアプローチが注目を集めています。

特に2024年4月から放映開始となる新作TV-CM「食事の脂肪をスルー」篇では、生成AIで制作したモデルを活用し、商品の機能性をユニークに表現しています。CMでは、「食事の脂肪の吸収を抑える」という商品特徴を、AIモデルが演じる女性の日常生活シーンを通じて分かりやすく伝えています。

このAIモデルの特徴は、人間と見分けがつかないほどの高いクオリティにあります。自然な表情や動きを実現し、視聴者に違和感を与えることなく商品メッセージを伝えることに成功しています。また、AIモデルの起用により、撮影時間やコストの削減も実現しています。

参考：伊藤園「AIタレントを起用した「お～いお茶 カテキン緑茶」のTV-CM第二弾！新作TV-CM「食事の脂肪をスルー」篇を、4月4日（木）より放映開始」

2023年の冬季ホリデーシーズンに展開した「HAPPY HOLIDAYSキャンペーン」で、生成AIを活用した革新的な広告制作を実現し、業界に大きな影響を与えました。この取り組みは、デジタルメディア協会（AMD）主催の「デジタル・コンテンツ・オブ・ジ・イヤー'23」において優秀賞を受賞し、その革新性が高く評価されています。

このキャンペーンの最大の特徴は、広告制作のあらゆる要素に生成AIを活用した点です。従来の広告制作で一般的な実際のモデル撮影を行わず、人物や背景、グラフィック、ムービー、ナレーション、音楽に至るまで、すべてを生成AIで制作するという画期的なアプローチを採用しました。

受賞理由として特に高く評価されたのは、生成AIを単なる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た点です。現在の広告業界では、生成AIを大量生産のツールとして使用する傾向がありますが、パルコは人とAIの共創により、より高度な表現を追求しました。

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

株式会社電通デジタルは、AI技術を活用した次世代マーケティングサービスの提供を開始し、特に運用型広告の最適化において革新的なアプローチを実現しています。その中核となるのが、運用型広告の改善を支援するアプリケーション「∞AI Ads」です。

このサービスの特徴は、広告運用における複雑な業務プロセスをAIによって効率化し、より戦略的な意思決定をサポートする点にあります。従来、広告運用担当者が手作業で行っていた入札管理や予算配分、クリエイティブの最適化などを、AIが自動的に分析・実行することで、運用効率の大幅な向上を実現しています。

特筆すべきは、AIによる広告運用の自動最適化機能です。リアルタイムでユーザーの行動データを分析し、最適な入札価格の設定や、ターゲティングの調整を自動的に行います。これにより、広告効果の最大化とコスト効率の向上を同時に実現しています。

参考：電通「AI活用で企業の次世代マーケティング活動を統合的に支援する4つのサービスを提供開始」

株式会社ADKマーケティング・ソリューションズは、感情認識AIを活用した広告調査プラットフォーム「DAIVID」の日本市場への導入を実現し、動画広告の最適化における革新的なアプローチを展開しています。

特筆すべきは、動画広告における視聴者の感情分析に焦点を当てた点です。従来の「認知」指標だけでなく、SNS時代に重要となる「感情の喚起」や「共感」「シェア」といった要素を、AIを用いて詳細に分析することを可能にしました。

DAIVIDは、顔の表情分析やアイトラッキング、機械学習などの先進技術を組み合わせ、広告視聴時の消費者の感情反応を精密に測定します。この技術により、動画広告の各シーンがどのような感情を喚起するのか、またその反応がポジティブかネガティブかを判断することができます。

さらに、このプラットフォームは単なる感情分析にとどまらず、検索意向、口コミ意向、購入意向なども包括的に分析します。また、どのようなターゲット層が高い反応を示すのかを特定し、SNSにおけるターゲティングの最適化にも活用できます。

参考：ADKマーケティング・ソリューションズ「ADKマーケティング・ソリューションズ、AIによる広告調査プラットフォーム「DAIVID」を活用するサービスの日本初進出をサポート」

広告における生成AIの可能性は、マーケティングの未来を大きく変革する可能性を秘めています。

特に注目すべきは、生成AIによるリアルタイムのコンテンツ最適化です。ユーザーの行動データや興味関心をリアルタイムで分析し、その瞬間に最適化された広告を自動生成することが可能となりました。これにより、従来の静的な広告から、ユーザーの状況や文脈に応じて動的に変化する広告へと進化しています。

また、生成AIとAR/VR技術の融合は、広告体験に新たな次元をもたらしています。ユーザーの嗜好や行動履歴に基づいて、バーチャル空間内でインタラクティブな広告体験を提供することが可能となり、より深い商品理解とブランドとの関係構築を実現できるようになるでしょう。

さらに、生成AIのトレンド対応力も特筆すべき点です。SNSでのトレンドやニュース、季節イベントなどをリアルタイムで分析し、即座に関連性の高い広告コンテンツを生成することで、より時宜を得た効果的なマーケティングが可能となっています。

今後は、生成AIの技術進化により、より高度なパーソナライズ化と自動最適化が実現すると予想されます。特に、プライバシーに配慮しながら個々のユーザーに最適化された広告体験を提供する技術の発展が期待されています。