本記事では、生成AI×広告に関心のある方向けに、生成AIの基本から広告領域での活用事例までわかりやすくご紹介します。

こんな方におススメ

• 生成AIを広告に活用するメリットを知りたい
• 具体的な活用事例を知りたい
• 生成AIの広告領域への活用を検討している

本記事を読めば、生成AIの基本、メリット、広告領域での具体的な活用事例まで、一気に理解することができますのでぜひ最後までご一読ください。

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そもそも生成AIとは？

生成AIとは、「ジェネレーティブAI(Generative AI)」とも呼ばれ、文章・画像・音声など新たなコンテンツを生成するAIのことを指します。

近年の急速な技術進歩により、簡単な利用方法で、人間が作成したものと同等、あるいはそれ以上の質のコンテンツを自動で生成できるようになったことから、既存のビジネスや業務のあり方を変えていく存在として、大きな注目を集めています。

既に人間の作業をサポートするツールとしての活用が進んでおり、例えば、テキスト生成AIで長文のレポートを要約する、画像生成AIで広告用の独自の画像を作成する等の活用が可能です。

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生成AIを広告領域に活用する７つのメリット

生成AIを広告領域に活用する代表的なメリットとして以下の７つが挙げられます。

• ①ターゲット選定や企画などの業務効率化
• ②AIならではのクリエイティブなアイデアに基づく企画
• ③クリエイティブ作成の効率化・コスト削減
• ④24時間稼働可能でトレンドや消費者動向に即対応
• ⑤量産した広告でのABテストによる最適化
• ⑥ユーザーごとにパーソナライズした広告の実現
• ⑦SNS等で拡散されることによる波及効果

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①ターゲット選定や企画などの業務効率化

生成Aiを活用することで、ターゲット選定や企画の立案などの業務の効率化を図ることができます。

生成AIは企画の叩き台作成の際のアイデア出しや、作成した企画への多様な視点からのフィードバックなどを得意としており、人間と上手く協働することで、広告戦略策定・企画に大きく貢献します。

②AIならではのクリエイティブなアイデアに基づく企画

AIが提案する革新的なクリエイティブアイデアは、従来の人間の発想に基づく広告企画では考えられない新しい広告表現を可能にします。

これにより、ブランドの魅力を際立たせ、消費者の記憶に深く刻まれる広告を制作できます。

③クリエイティブ作成の効率化・コスト削減

画像や動画生成AIを活用することで、コンテンツ生成を効率化しコストを削減できます。

特に多数のコンテンツが必要な場合、AIの高速かつ効率的な生成能力は、費用対効果の高い選択肢となります。

④24時間稼働可能でトレンドや消費者動向に即対応

生成AIは24時間休まず稼働が可能なため、即座にコンテンツを生成でき、タイムリーなイベントやトレンドに対応するのに役立ちます。

これにより、市場の変動に迅速に反応し、トレンドに合った広告キャンペーンを展開できます。

⑤量産した広告でのABテストによる最適化

画像生成AIを利用することで、異なるビジュアルやメッセージの広告を量産し、消費者の反応をリアルタイムにテストすることができます。

このスピード感あるアプローチにより、広告主はどの広告が最も効果的かを迅速に判断し、費用対効果を最適化することが可能です。

⑥ユーザーごとにパーソナライズした広告の実現

生成AIは、個々のユーザーの行動や興味に基づいてパーソナライズされた広告を生成します。

これにより、ターゲット層へのアピールが強化され、より高いエンゲージメントとコンバージョン率を期待できます。

⑦SNS等で拡散されることによる波及効果

生成AIを活用した広告は、その新規性や広告内容のユニークさから、SNSやメディアで拡散されることによる波及効果が期待できます。

生成AIの広告領域での活用は、先進的な取り組みであり、既に活用に取り組む企業はこのバズマーケティング的な副次効果を重視していることも多いです。

生成AIの広告領域での活用事例５選

生成AIの教育現場への活用事例として以下の5つが挙げられます。

• ①伊藤園：生成AIで作成したモデルをテレビCMに起用
• ②パルコ：広告の動画・ナレーション・音楽を全て生成AIで作成
• ③サントリー：生成AIからのアドバイスを活用しユニークなCMを企画
• ④LIFULL：生成AIで作成した1万通りのふわちゃんの画像を広告に起用
• ⑤日本コカ・コーラ：生成AIを活用した消費者参加型の広告を展開

それぞれの事例についてわかりやすく紹介していきます。

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①伊藤園：生成AIで作成したモデルをテレビCMに起用

伊藤園は、リニューアル発売した「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ました。

本事例は、AIモデルをテレビCMに起用したことや、AIモデルが本物の人間と見分けのつかないクオリティに仕上がっていることから、SNSでも大きな話題となりました。

また、同社は広告モデルだけでなく、お〜いお茶の新たな商品パッケージデザインの作成にも生成AIを活用しています。

②パルコ：広告の動画・ナレーション・音楽を全て生成AIで作成

パルコは、最先端の画像生成AIを駆使したファッション広告として、「HAPPY HOLIDAYSキャンペーン」広告を制作・公開しました。

この広告では、実際のモデル撮影は行わず人物から背景にいたるまで、プロンプトから構成され、グラフィック・ムービーの他、ナレーション・音楽も全て生成AIにて作成しています。

人間のモデルではなく生成AIが作成したモデルを起用することで、モード感のある新しいファッション広告を実現しています。

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③サントリー：生成AIからのアドバイスを活用しユニークなCMを企画

サントリー食品インターナショナルは、生成AIを企画に活用したwebCM、「GREEN　DA・KA・RA　やさしい麦茶」を公開しました。

キャストとして誰を起用するかや、実際にどのような企画のCMにするかも、生成AIからのアドバイスを参考に決定されているとのことです。

キャストがバレエダンサーとなり高速回転したり、周りでボウリングのピンが踊る中、ダブルピースで「やさしい麦茶」を飲んだりと予想外な展開で、人間には難しい奇想天外な内容が話題を呼んでいます。

④LIFULL：生成AIで作成した1万通りのふわちゃんの画像を広告に起用

LIFULLは、画像生成AIを活用し、1万通りのふわちゃんをモチーフとした画像を作成し、SNSでの広告キャンペーンに活用しました。

このSNS企画に参加すると、ランダムに1枚の画像と、多様な「しなきゃ、なんてない。」と言うテーマに関するメッセージが届きます。　

同社は、この企画を通じて、人々が自分らしい生き方を見つけ、社会の多様性を受け入れるきっかけを提供したいと考えているとのことです。

⑤日本コカ・コーラ：生成AIを活用した消費者参加型の広告を展開

日本コカ・コーラは、広告制作に使用した画像生成AIツール「Create Real Magic」を一般公開しました。

このツールでは、ユーザーがアカウントを作成後、テーマやシーン、スタイルを選ぶことで、クリスマスカードを生成することが可能です。

利用者が生成した画像は、コカ・コーラの屋外広告やSNSで紹介され、消費者参加型の新たな広告の事例として注目を集めています。

生成AI活用を成功させるための５つのポイント

生成AI活用を成功させるために抑えるべきポイントは以下の５つです。

• ①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算
• ②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定
• ③アジャイルアプローチでの開発・導入
• ④システムとルールの両面からのリスク管理
• ⑤研修等での社員のAI活用リテラシーの向上

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算

生成AI活用の成否を分ける最大のポイントは、生成AIを活用する意義の大きな業務に対して活用することに尽きます。　

活用の方針や戦略がないまま活用を進めるのではなく、自社の業務内容・フローをしっかりと棚卸しした上で、どの程度業務効率やアウトプット向上に繋がるかを試算することが重要となります。

②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定

生成AIは全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいたコンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、明確な得意不得意が存在します。

そのため、自社の業務の現状や生成AIの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

生成AIは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

企業が生成AIの活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩や著作権侵害などのリスクへの懸念が挙げられます。

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されている生成AIを活用させた場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、入力するデータが学習されないようなシステム構築や使用範囲・機密情報の取扱等の運用ルールの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での社員のAI活用リテラシーの向上

生成AIの特徴として、AIとの対話によってアウトプットを引き出すことが求められるため、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されることが挙げられます。

そのため、生成AIのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、すなわちAIリテラシーを向上させることが不可欠です。

研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員が生成AIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が必要となります。

企業が生成AI活用を進めるための４ステップ

企業が生成AI活用を進めるための流れとして、以下の４つのステップがあげられます。

＜Step1：活用方針の検討＞

• 最新の市場動向のキャッチアップ
• 自社の活用可能性の整理
• 生成AIの活用目的・ゴールの設定

＜Step2：利用環境構築＞

• セキュリティ・データ管理体制の強化
• ガイドライン・マニュアルの策定
• 社員向けのAIリテラシー研修
• 社内業務での試験運用

＜Step3：試験開発・運用(PoC)＞

• PoCを行うユースケースの検討
• 要件定義・プロトタイプ開発
• 運用と評価

＜Step4：本開発＞

• 本開発を行うユースケースの検討
• 要件定義・本開発
• 運用と評価
• 活用方針・内容の継続的なカイゼン

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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Step1：活用方針の検討

1つ目のステップは、自社として生成AIをどのように活用していくかの大方針の検討です。

生成AIは社内業務効率化や顧客体験の向上、新規事業創出など様々な目的で活用が可能だからこそ、自社の課題にマッチした目的とユースケースで活用することが、投資対効果を大きく左右します。

最新の技術や競合の動向をキャッチアップした上で、自社の活用可能性の幅出し・整理を行います。その上で、生成AIをどのような領域で、どの程度ダイナミックに活用していくかの目的やゴールを初期的に設定しましょう。

Step2：利用環境構築

2つ目のステップは、生成AIを安全かつ効率的に活用できる、社内のシステムやルールなどの利用環境の構築です。

企業が生成AI活用に踏み切れない理由として、機密情報漏洩などのセキュリティリスクの懸念が挙げられますが、適切なシステム設計・データ管理やガイドラインの策定などを行うことで、それらのリスクに対処しながら、業務効率化に繋げることが可能です。

社員に対し、生成AIをリサーチや文書作成などの日常的な業務に安心して活用できる環境を提供することで、自社のどのような業務と生成AIの相性が良いのかという現場からの示唆を得ることができ、プロトタイプ・本開発の企画への重要なインプットとなります。

Step3：試験開発・運用(PoC)

3つ目のステップは、自社にマッチするユースケースの検証に向けた、プロトタイプの開発と運用です。

顧客対応支援や社内のナレッジ検索、新機能・サービスの実装などの生成AIの幅広いユースケースの中から、自社の経営課題解決にマッチするいくつかのユースケースに絞り込み、プロトタイプを開発し、実際の業務で運用します。

PoCを実施することで、コストを抑えながら生成AI活用のインパクトを検証しつつ、見えてきた改善点から本開発の精度を高めることが可能です。

Step4：本開発と運用

4つ目のステップは、本格的な生成AIを活用したシステムの開発と運用、継続的なカイゼンです。

自社独自のデータ基盤の構築・連携や活用シーンに特化したアウトプット精度の改善などを実施し、自社の目的達成に特化した生成AIシステムを開発します。

PoCの結果を踏まえ、本開発を行うユースケースや活用範囲を決定することで、生成AI活用の費用対効果を最大化することが可能です。

また、開発しっぱなしで終わるのではなく、本開発したシステムを運用し上がった成果や改善点、技術進化などを踏まえて、活用方法や内容を継続的にカイゼンしていくことが重要です。

このプロセスを通じ、生成AI活用のポテンシャルを最大限に発揮することで、業務生産性や顧客への提供価値の観点から、大きな競争優位性を構築することに繋がります。