マーケティングのAI活用事例

株式会社ストリートが、森永製菓・ビタブリッドジャパン・オージオの3社向けに、実写スタジオ撮影と生成AI映像を組み合わせたテレビ通販番組（120秒、全国放送）を制作。実写の出演者がモニターに映したAI生成の生活シーンを指し示しながら解説する構成で、AIの弱点であるリアルさを実写パートで補い、境目を目立たせない工夫をした。商品パッケージやロゴは専任の制作チームが合成編集で仕上げる。登場人物は、同意書を締結した自社社員データ由来のデータのみを使用。複数企業の制作を同時進行することで1社あたりのコストを下げた。

実写とAI映像を組み合わせ、AIが苦手なリアルさを実写パートで補う設計にしている。複数企業の制作を同時進行することで1社あたりのコストを下げ、新商品で低コストに挑戦したい企業やテレビ未経験の企業でも参入しやすくした。数値は自社のフル実写制作実績との比較で、第三者検証ではない点に留意。

AZ8(ブランド企業・広告代理店・映像制作チーム・AIクリエイター向けのAIネイティブな動画制作ワークスペース)が、クリエイティブAIエージェント「Zumi」を提供。無限キャンバス上でSeedance、PixVerseなど複数の動画生成AIモデルとプロジェクト情報を統合。Zumiがキャンバス上の情報を踏まえ、対話を通じて素材整理・アイデア検討・タスク計画・制作工程の連携を支援。企画の方向性・表現評価・最終確認は人が担う。検証済みの制作手法を「Skills」として蓄積しチームで再利用。ad:tech tokyo 2026(10/21〜23、東京ミッドタウン・ホール)に10/22・23出展。

広告動画制作で、生成AIモデルを一つのキャンバスに統合し、プロジェクト文脈を理解するエージェントと人が協働する形が示されている。企画判断と最終確認は人に残し、制作手法をSkillsとして再利用する設計。ただし数値は事業者自身のプレスリリースによる実績値で、第三者検証や算定条件(「代表的な事例」の内容)は本文に記載がない。

Deutsche Telekomが2025年6月のUnlimitedキャンペーンでGoogleの動画生成AI「Veo」を使用。視聴者の関心(アフィニティ)別に個別化した広告素材を、横長・縦長の両フォーマットで追加撮影なしに制作(例: 食好き向けに果てしなく長いピザ、音楽好き向けに果てしないレコード店)最終的にVeo生成は150バリエーション。全部は配信せず、予測インパクトで配信分を選別。Veo素材を従来のTV CMとA/Bテストして効果を検証。

セグメント別の素材をAIで量産し、予測インパクトで絞って配信・A/Bで検証する運用により、撮影コストをかけずに個別化広告を実現した。視聴率は業界平均37%に対し56%超、広告想起は3.8ポイント上昇と、画一的な従来型広告を上回った。なおGoogle公式のケーススタディである点に留意。

2026年9月29日、TikTok Marketing Summit 2026(東京・港区)と広告賞「TikTok Ad Awards 2026 Japan」の表彰式が開催された。メルカリが生成AIを活用して広告動画を制作し、着想から1週間足らずで完成させた。この動画は「Greatest Innovative」部門を受賞した。この動画にはTikTokが推すSeedance以外のAIが使われたと記事は書いている。同イベントでTikTok for Business Japanの宮内良輔GMが、Seedance 2.5を基盤に動画の企画・生成・編集を一気通貫で支援できると説明した。

生成AIで広告動画の制作期間を約1週間に圧縮した事例が、広告賞のイノベーション部門で評価された。TikTok側も「制作工数を抑えつつ、よりバリエーションの多いクリエイティブを作れる」と訴求している。ただし再生数や広告効果の数値は記事になく、確認できる成果は制作期間と受賞に限られる。

TikTok運用代行の株式会社ノックデザイン(SNS支援ブランド「ニチヨウビ」)が、自社運用のTikTokアカウント40件を対象に集計。2026年3月1日〜8月31日に、AIを活用して作成した台本で投稿した動画1,920本が対象。各動画の累計再生数を2026年10月6日時点(いずれも投稿30日以上経過)で集計し、1万回以上の本数と割合を算出。AIに任せる工程はリサーチ・分析、構成の叩き台づくり、要約・転用、企画の壁打ち、言葉や法律表現の確認の5つ。人が担う工程はアカウント初期設計、現場の一次情報の収集、演者の話し言葉への変換の3つ。

AI活用台本1,920本のうち640本(33.3%)が1万回再生に届いた一方、約3本に2本は届いていない。自社調査で第三者検証はなく、人が書いた台本との比較もないため、AIが再生数を押し上げたとは言えない。再生数に広告配信分を含む場合がある。AI台本の歩留まりと、AIと人の工程分担の実例として参考になる。

貝印のマーケティング部が、新商品のコンセプト検証にユニーリサーチのAIインタビューをトライアル導入。AIエージェントが音声で質問し、回答者の発言を受けて理由や背景まで掘り下げる。対象者募集、インタビュー、レポート自動生成までを一気通貫で実施した。

従来は調査会社への依頼で稟議書作成や会場招集が必要だったが、担当者2名が他業務の合間に完結できた。対人では話しにくいテーマでも率直な回答が出たほか、想定より高い価格帯への需要という意外な結果も得られた。レポート・グラフ・CSVはそのまま社内共有できる。ただし数値は提供ベンダーによる公表で、比較条件の詳細は示されていない。

広告業界メディアAdweekが選ぶ2026年のテックスタック賞で、生成AIによる広告クリエイティブの成果が紹介された。広告配信基盤のSmartlyは、Asicsの商品画像7,000枚超を4分で処理してデザイナー100日分の作業を省き、Spotifyの広告を3,000通りに現地化して追加コンバージョン3万5,000件を得た。Farfetchにも、AIで作ったライフスタイル画像を導入している。MNTNのQuickFrame AIはテレビCMを約12分で作り、同社自身も従来なら7万5,000ドル超・6週間かかる9本の広告バリエーションを1日で制作した。Typefaceは、Fortune 500の顧客がコンテンツ制作量を採用増なしで10倍にしたと説明している。

生成AIは、広告バリエーションの大量生産と地域ごとの現地化で効果が出やすい。1本あたりの制作時間と費用が下がり、テレビCMに初めて出稿する広告主も参入しやすくなる。数値はベンダーと企業の自己申告である。

ヒルトンはShuttlerockおよびMetaと組み、手持ちの写真をAIで動画化する旅行広告を制作した。これにより700施設分の再撮影費用を省けた。ユニリーバは社内のAIスタジオで、オーラルケアブランドCloseupの素材を10セットアップ・100点超、3日間で作った。小規模ブランドのKoiaはCostco発売向けのAI制作コンテンツで通常のInstagramリールの約6.4倍のオーガニック再生を得た。Goodwipesは既存撮影の写真をAIで加工し、静止画のAI人物は使うがAI生成の出演者は使っていない。

新規撮影をせず既存素材を動画化・加工する使い方が、到達・予約の改善と制作費削減の両方につながっている。ユニリーバの「完了率・CTR 2倍」は同社の自己申告で、比較基準は示されていない。

全社的なAI活用の機運づくりを目的に、複数部署からユースケースを集めて対象業務を選定した。Webニュースや購読中の調査リポートを生成AIに読み込ませ、日々の市場動向リポート作成を自動化するテーマでPoCを開始し、いくつかのニュースサイトと調査リポートを対象に要約・分析のプロトタイプを構築した。参加した担当者からは、数時間かかっていた情報収集とリポート作成が30分程度になった、海外競合ベンダーの新製品ニュースをAIが見つけてくれた、との評価が出て、結果報告会では「月間50時間以上の工数削減効果あり」と報告された。

現場の評価も削減時間も良好だったが、本格導入の検討を始めた途端、PoCで見過ごされていた3つの根本的な壁が現れ、本番システムに組み込まれず塩漬けになった。筆者(野村総合研究所)はこれを「PoC止まりで実証実験の成功がゴールになっている」落とし穴の実例として紹介し、戦略的なAIアーキテクチャーの欠如が根にあると位置づけている。3つの壁の詳細(壁1は「ビジネスインパクトの壁」)は会員限定部分にあり、確認できていない。

静止画広告のPSDファイルをアップロードし、アニメーションパターンを選ぶだけで動画広告を自動生成するサービス。Adobe Firefly ServicesのPhotoshop API(レイヤーレンダリング機能)でPSDのレイヤー構造を生かし、商品画像・ロゴ・コピーを元デザインのままアニメーション化する。動画編集ソフトでの作業は不要になる。

従来の動画生成AIは背景のみの動きに限られ、コピーやロゴは静止したままだった点を、レイヤー構造の活用で解消している。専門デザイン人材への依存を減らし、A/Bテスト用のクリエイティブ・バリエーションを低コストで作れる。既存の静止画資産(PSD)を起点にするため、導入時の制作フロー変更が小さい。工数削減の数値は同社事例での自己申告。

明治のプロテインブランド「ザバス」が、新商品のWeb動画広告の制作に生成AIを取り入れた。制作コストは従来のおよそ3分の1に収まり、浮いた分で広告配信費を予算内で最大化した。本文には「実在の人物を静止画で撮影、炎上リスク回避」という小見出しがあり、AI広告への否定的な反応を意識した制作設計が取材の主題になっている。

AI広告には否定的な印象を持つ消費者が多く炎上例もあるが、制作費の圧縮と配信費への振り替えで成果を狙う動きが出ている。削減額の内訳や炎上回避の具体策は有料部分にあり、当サイトでは確認できていない(確認できたのはリード文と一部見出しまで)。

株式会社ストリートは、生成AIを軸にした「AI Creative Team」を発足し、テレビ通販CM制作の企画から検証までを一気通貫で請け負う体制を作った。家電量販店ノジマのスマホ買取CMでは、ターゲット層別に最適化した3パターンを同時に制作し、実写素材と生成AIの組み合わせにより制作費を約90%削減、制作期間を半分に短縮したと公表している。

ターゲット層ごとに複数パターンのCMを同時制作するには本来、企画・撮影・編集の工数が層の数だけ膨らむが、生成AIで実写素材を組み合わせる手法により、この「パターン数×工数」の壁を崩せる可能性がある事例。ただし数値は制作会社自身の公表値であり、第三者による検証やクライアント側の反響効果は明らかでない点は割り引いて読む必要がある。

neko punch株式会社が、ポイント獲得アプリ「FREECASH」(Almedia Japan)向けの広告クリエイティブ制作で、企画から納品までを生成AI中心の統合ワークフローとして構築した。2026年1月20日から8月13日までの7か月間で26案件を受託し、月130点以上の動画・静止画バナーを継続納品している。クライアント側の確認は要件共有・台本承認・受け取りの3回・合計約1時間に圧縮され、初稿は最短3営業日、完成までは5〜7営業日で仕上げる体制を実現した。訴求の切り口を3〜4通り設計し、尺とアスペクト比の組み合わせで展開する量産方式を採用している。

広告代理店・制作会社にとって、生成AIで企画〜納品の工程を統合すれば、クライアント側の確認負担を1時間程度まで削減しつつ、月100点超の量産体制を構築できる可能性を示す事例。中小企業が広告クリエイティブ制作を外注・内製化する際、確認プロセスの簡素化(3回・1時間)が受注側の生産性と発注側の負担軽減を両立する設計指針になりうる。

株式会社スムージースタジオは、企画・構成からビジュアル制作、動画生成、モーショングラフィックス、編集までを生成AIと従来の映像制作技術を組み合わせて手がける体制で、公開済みの映像制作実績が累計30本を超えたと発表した。制作領域はWeb広告にとどまらず、ショートドラマ・WebCM・イベント映像へ広がっている。

生成AI映像制作は単体の目新しさで終わらせず、既存の映像制作技術と組み合わせて「実案件で継続的に実績を積む」ことで、広告主から見た信頼性と発注領域の拡大（単発CM→ドラマ・イベント演出まで）につながる好例。中小の制作会社でも生成AIを段階的に実績化することで新領域への展開余地がある。

動画広告分析Pro(DPro)のAPI・AIエージェント・広告媒体APIを三位一体で連携し、「分析→判断・最適化→実行」の3フェーズを常時循環させてSNS広告運用を完全自動化。パフォーマンス低下を検知するとAIエージェントがクリエイティブ差し替え案・ターゲティング調整案・入札戦略変更案を自動生成し、媒体APIで即座に配信設定へ反映する。

クリエイティブそのものの生成品質より、AIが低下兆候を検知して自動で差し替え続ける「24時間循環の運用ループ」に成果の源泉がある。深夜・休日など人手が及ばない時間帯の機会損失を埋めたことが単日ROAS 1400%につながったとされ、生成AIの価値を制作コストでなく運用速度・稼働率で測れる事例。

実際の広告配信データをもとに、広告グループごとにAIタレントの人物表現(顔・背景・衣装・ポーズ等)の生成を重ね、ターゲットに最適なAIタレントを選定・自動生成してクリエイティブに起用。静止画・動画・紙媒体など多様な広告形式に展開している。

起用して終わりにせず、実配信データに基づいてAIタレントの表現自体を生成し直す運用にしている点が、単発の画像生成活用と異なる。

Lidlフランスが広告代理店Marcel Worldwide（Publicis傘下）と組み、Briaの独自ビジュアル生成AIモデルを使った「Lidlize」アプリを公開した。ユーザーが物体名を入力するだけで、プロンプトエンジニアリング不要でLidlブランドカラー(赤・青・黄)にラッピングされたビジュアルを生成できる仕組み。OpenAIモデルでプロンプトの意味理解を行い、spaCyで不適切な内容を制限する構成。

生成AIを広告素材の内製量産ではなくユーザー参加型の生成体験として公開すると、生成物自体がUGCとして拡散する。画像生成を2秒(従来8秒から短縮)まで高速化したことがピーク時のリクエスト集中を支えた。

サイバーエージェントは自社開発のクリエイティブ生成AIプラットフォーム「AI SCREAM」(複数の商用利用可能な生成AIモデルを統合し静止画・動画・音声の生成/編集/制作に対応)を、まず自社の広告・メディア・ゲーム事業と「AIクリエイティブBPO事業」での顧客企業支援に活用してきた。2026年8月からはこれを企業向けに直接提供開始し、あわせてBPO事業の専門チームが各社の品質基準や組織体制に応じた制作フローの設計から運用定着までを伴走支援する体制にした。プロンプトを含む利用履歴を全保存する統制環境も備える。

内製ツールを社内利用にとどめず、専門チームが伴走する「AIクリエイティブBPO事業」の基盤として顧客企業支援に転用したうえで、担当者自身が直接使えるツールとしても外販するという二段構えの展開が特徴。日常的なクリエイティブ制作はAI SCREAMに、ブランドに関わる重要な制作は専門家に、と役割を分ける体制を敷いている。

サイバーエージェント子会社Cyber AI Productionsが運営する「極AIお台場スタジオ」は、LEDウォール(インカメラVFX)とバーチャルプロダクション技術に、独自の効果予測AI「極予測AI」を組み合わせ、広告効果を予測しながら撮影する。背景素材はMidjourney/Stable Diffusion等の生成AIやUnreal Engine製3DCGを組み合わせて量産し、撮影前には独自開発のデジタルツイン「VLS(Virtual LED Studio)」でアングルや照明を事前シミュレーションすることで、少人数(基本5人、最小2人)体制でも1日に複数シチュエーションの撮影をこなしている。

LEDウォール+生成AI背景+効果予測AIを組み合わせることで、広告クリエイティブの「量産」と「効果検証」を撮影段階から同時に行える体制を作った点が特徴。VLSによる事前シミュレーションと内製化されたバーチャルプロダクションチームが、少人数・短時間での大量制作を可能にしている。

KDDI・Recursive・Supershipの3社共同開発(2025年1月31日発表)。KDDIのブランドガイドライン「au VISUAL IDENTITY」に準拠したバナー広告を半自動生成し、過去の広告配信実績(ファーストパーティデータ)を基にしたKPI予測モデルでCTRの高いクリエイティブ案を自動選別するシステム。利用者はバナーサイズ・ブランド種別・素材画像プロンプトを入力するだけで、ブランド管理知識がなくてもガイドライン準拠の案を作れる。KDDI社内でβ版を試験導入し検証。

写真規定の4つの付加価値軸(CLEAN/FRIENDLY/PLAYFUL/ADVANCED)から1つ選ぶだけでブランドイメージを自動反映させ、判断負荷を削減。数十種の生成案からKPI予測モデルで良質な案を絞り込み、実際の提示は6案に収めることで選択疲れを防ぎつつ、担当者の経験差によらない均質な判断を実現している。データドリブンな自動選別により属人化を解消する設計。

博報堂プロダクツが生成AIによるビジュアル制作の専門チーム「AIクラフトスタジオ」を発足し、ディレクター・ビデオグラファー・レタッチャーなど既存職種にAIスキルを掛け合わせた新職種「ジェネレーター」を新設した。発足記念のコンセプトムービーでは人物の一貫性を保つため画像約10,000回・動画約1,000回の生成を重ねた。別案件では人種×シチュエーションの組み合わせを600種類生成し、最終的に3ビジュアルへ絞り込んでいる。

生成AI制作の実態は「大量に出してから絞る」物量作業で、1本の高品質ムービーの裏に画像1万回・動画1千回の反復がある。効率化というより、生成物を選別し手作業で最終調整する目利き人材(ジェネレーター)を職種として置いたことが要点。既存 japan #594 が同スタジオの立ち上げに言及しているが、そちらは3社横断の業界動向記事で、本エントリは制作実態のインタビュー。

サイバーエージェントAI事業本部が、敵対的生成ネットワークで架空の人物モデルを大量生成し、効果予測AI「極予測AI」でターゲットに合うモデルを選別・育成する「極予測AI人間」を運営。既存の成功報酬プラン利用者向けに、老若男女のAI人物モデルを無制限に使えるプランを追加した。実写モデルの起用にかかる時間と費用を抑えつつ、広告クリエイティブで使える人物表現の幅を広げる狙い。

AI生成の人物モデルは撮影コストの代替にとどまらず、実写モデルを使ったクリエイティブより高いCTRを記録した事例が出ている。ただし数値は提供元の自社発表で、第三者検証ではない。

ベネッセホールディングスがサイバーエージェントと協業し、沖縄に「沖縄AIクリエイティブセンター」を設立。サイバーエージェントがベネッセ専用のAI(「極予測AI」等を活用)を開発し、教育分野の体験教材・チラシ・動画などの制作ノウハウをデータベース化して蓄積する体制を構築した。デザイナーが豊富な首都圏ではなく制作工程を簡略化した沖縄に拠点を置き、最終的な品質向上工程は東京の経験豊富なチームが担当する分業体制とした。専任スタッフ3人・兼任スタッフ20人で稼働（参加希望者は約50人）。

AIツールを単体導入するのではなく、外部パートナー(サイバーエージェント)と協業して制作プロセス全体をDXし、属人化していたクリエイティブ制作を「個別化×QCD向上」で標準化した事例。地方拠点(沖縄)への制作機能移管と、品質確定工程は都心の熟練チームに残す役割分担により、コスト構造そのものを変えている点が単なる効率化ツール導入と異なる。

サイバーエージェントは28モデル(Nano Banana Pro、Imagen、Veo、GPT-5等)を統合したAIクリエイティブ基盤「AI SCREAM」を2024年2月から社内提供し、2026年3月11日に実績を公表。同時期に博報堂プロダクツ「AI Craft Studio」(2025年10月28日開始、2030年売上目標100億円)、電通「AI For Growth Creative Lines」(2026年4月17日開始、電通デジタル等4社連携)も相次いで立ち上がり、広告代理店大手3社が生成AIをクリエイティブ制作のプラットフォームとして内製・外販化する動きが進行している。

広告制作の生成AI活用は個別ツール利用の段階を超え、代理店各社が自社基盤(プラットフォーム)として囲い込み、外販・BPO化する競争フェーズに入っている。著者はこの動きを「汎用LLMがPhotoshopの『入口』を奪う」流れと並行する構造変化と位置づけている。

AIで生成したバーチャルモデルを提供する「AIモデル」社（東京、谷口大季CEO、元インターグルーブから2020年分社）が、三越伊勢丹・しまむら・ライトオンなど約100社（うち7割がアパレル事業者）にEC・広告用の商品着用画像制作を提供。プロンプトベースの汎用画像生成AIではなく自社開発モデルを使い、生成したバーチャルヒューマンには追加学習をせず、スタッフによるスクリーニングと類似度チェックで著作権・肖像権リスクを回避している。

実際のモデル撮影をAI生成モデルに置き換えることで、あるスーツブランドの着せ替え実験では平均成約率が4倍、受注単価が50%増になったと実証された。撮影〜納品期間は最大50%短縮、コストは最大70%削減。指示通りに動きにくい子供服モデルや点数が少ない下着モデルなど、通常の撮影が難しい商材ほど代替効果が大きく、下着モデル上位10社のうち半数が既に導入している。

オプトが独自ワード開発手法「DRメソッド」に専用AIエージェント「DR Agent」を実装。マルチエージェントが潜在層のインサイトを捉えた多角的なワード候補を網羅的に高速生成し、効果予測AIが「生活者の反応率が高いワード」を厳選する自律協調型のワークフロー。

広告代理店の企画業務（ワード開発)にマルチエージェント構成のAIを実装し、生成→効果予測による選別まで自動化することで、人間のプランナーは高付加価値業務（統合型マーケティング設計など）に集中させるという役割分担モデル。

テレビ朝日コンテンツ編成局の「AIクリエイティブスタジオ」（2026年4月発足）とAI modelの共同制作。30秒CMのうち映像部分を全編生成AIで制作し、テロップ・音声・ナレーションは非生成AI（ナレーションは同局アナウンサー）。ロケーション手配・撮影・キャスティングを前提としない制作フローを採った。

放送局が内製のAI専門チームを立ち上げてから4か月弱で、全国放送のCM映像を実制作するところまで到達している。同局が放送現場で積んだAI活用の実績を、広告クリエイティブへ横に広げた形。

サイバーエージェントとデジタルインファクトが共同で、大手広告主企業100社のデジタル広告出稿担当者を対象に2025年6月にWebアンケート調査を実施。クリエイティブ制作物の増減、生成AIの活用状況・用途、3年後の予測を調査した。

広告主企業の54%が既に生成AIをクリエイティブ制作に活用しており、未活用企業でも78.3%が今後の活用を希望している。用途はアイデア出し(84.4%)やテキスト生成(68.8%)が中心で、画像・イラスト生成も51.6%に達する。3年後には動画広告の58%、バナー広告の50%がAI主体で制作されると予測されており、広告クリエイティブ制作の主要工程がAIへ移行しつつある実態が定量的に裏付けられた。

株式会社ニジュウロクド(26℃ inc.)が自社開発のAI映像制作ソリューション「DIRECT FILM」を用い、ニールメッド株式会社の鼻洗浄器「サイナス・リンス」の受験生応援キャンペーンCMとして、全編AI生成映像による地上波テレビCMを制作・放映した。

AI生成映像が実験段階を超え、審査基準の厳しい地上波テレビCMという媒体で正式採用された事例。従来工程比での制作コスト削減率を自社算出値として開示している。

音楽生成AI企業Amadeus Codeが、広告・映像制作向けの新モデル「FUJIYAMA-1R」（基盤技術FUJIYAMA AI SOUND®️）を発表。学習データは自社が権利を有する音源のみを採用し、生成履歴を完全記録する「権利保証書」を付帯。映像制作会社J社との3ヶ月間のパイロット契約を実施し、コスト・納期を定量比較して公式プレスリリースで公表した。

「AI音楽で権利がクリーンか」という広告業界の懸念に対し、権利保証書という制度的裏付けと削減率の数値を組み合わせて訴求した企業公式発表。根拠は映像制作会社J社との単一パイロット事例のみで、他社への横展開実績は本文に記載がない点は留意。

Google広告の自動入札(機械学習)導入。手動入札+完全一致から、自動入札+完全一致・部分一致の併用運用に切替え、機械学習による入札単価自動調整を活用

Google広告の機械学習型自動入札は、キーワードマッチタイプ(完全一致/部分一致)の併用と組み合わせることで、費用対効果を落とさずにコンバージョン数を大幅増加させられる。ただし機械学習の安定化には2〜3週間のデータ蓄積、安定配信には約3ヶ月を要する点が実務上のポイント。

富士フイルムがスマートフォン普及でデジタルカメラ市場が縮小する中でも売上を伸ばしていた要因を明確化するため、ヴァリューズの「NautsHub」を導入。アンケート調査・Web行動ログ分析・生成AIによるチャットインタビューの3段階でユーザー調査を実施し、対面のようなリアルな回答を多サンプルで収集。3年間の伴走支援を経て、調査結果を新タグライン「愛おしさという哲学。」策定など社内マーケティング戦略の礎に落とし込んだ。

生成AIを使った自動インタビュー(NautsHub)は、従来のアンケートやWeb行動ログだけでは拾えない「対面レベルのリアルな定性データ」を多サンプルで収集できる点が価値。マーケティング戦略(タグライン策定含む)の根拠として、AI調査ツール+伴走支援(3年)の組み合わせが機能した事例。

生成AIで健康食品事業の定性調査(デプスインタビュー)のレポート制作を効率化。従来2週間かかっていたレポート制作をAI活用で1営業日にまで短縮し、浮いた時間でデプスインタビューを従来の約2倍の回数実施。担当は経営企画本部兼ヘルスケア事業部の田口貴寛氏。

記事は2024-12-26公開・有料会員限定のためAIツール名等の全詳細は非公開だが、無料部分でmethod_summaryの中核数値(2週間→1営業日、インタビュー約2倍)は一致確認できた。市場調査(定性調査)へのAI活用というマーケ関連事例として妥当。

メルカリは2023年5月に生成AI/LLM専任チームを発足し、屋外広告(OOH)向け動画コンテンツなど広告クリエイティブ制作に生成AIを活用。執行役員・石川佑樹氏が公開した全47ページの資料「生成AIによるプロダクトと生産性向上の舞台裏」で、制作工数が3分の1になった事例を紹介。社内向けChatGPT利用率も1年で230%増加。

大手企業(メルカリ)が生成AIを広告クリエイティブ制作(OOH動画等)に組み込み、工数を1/3に削減した具体的な社内資料公開事例。マーケティング/クリエイティブ制作の生成AI活用ベンチマークとして有用。

電通デジタルが開発したAIによるLP自動分析・改善提案ツール「∞AI LP」。LPの分析から改善案作成をAIが支援し、最短10分で改善案を9案出力できる。同社は2022年12月に関連ツール「∞AI Ads」(訴求軸発見AI/自動クリエイティブ生成AI/効果予測AI/改善サジェストAI の4AI構成)も開発しており、LP制作における「制作工程の複雑さ」「担当者に求められる専門性の高さ」という2つの壁の解消を狙う。

大手代理店が自社開発AIツールでLP分析→改善案生成→A/Bテスト運用までを自動化し、専門性の壁を下げつつ量産と効果を両立させた事例。「約50時間短縮」という時間短縮効果はWebFetch本文からは確認できなかったため、amountからは除外した(要出典注意)。

AIエージェント開発プラットフォーム「FUKURO AI STUDIO」で、既存バナーのブラッシュアップ機能により画像・テキスト素材をAI生成・組み替えし、わずか1分で約100本のバナーを量産。さらにセプテーニ開発のCTR予測AI「Odd-AI」を実装し、生成したバナーの広告効果をAIで予測・ランク付けして出力する仕組みを構築。

クリエイティブ制作(生成)とパフォーマンス予測(選別)をAIで両方自動化することで、広告運用の「量産→効果測定→改善」サイクルを高速化するB2B AI活用事例

AIマーケティングOS「Pencil」でミラノ・パリ・ハックニー・アムステルダム・クロイツベルクの6都市×3ペルソナ向けに文化を反映したビジュアルプロンプトを設計し、13以上のテンプレートを1:1/4:5/16:9/9:16の複数アスペクト比に展開、Meta/YouTube/Shorts/CRM/ECOMの各チャネル向けクリエイティブを撮影なしで量産

JPMorgan ChaseはPersadoの機械学習ベースのメッセージ最適化AIを用いて、パーソナルバンキング・住宅ローン・資産運用・デジタル広告のマーケティングコピーを生成。2016年の初期パイロットで人間ライター作の広告(クリック率上昇50-200%)に対しAI生成コピーは最大450%のクリック率上昇を記録し、結果を受けて5年間の全社導入契約を締結した。

AI生成コピーが定量比較(クリック率)で人間ライターを明確に上回った実例として、企業が長期契約に踏み切った点が示唆的。パイロット→数値検証→全社導入という意思決定プロセスがマーケAI活用のロールモデルになる。

電通デジタルがゴルフダイジェスト・オンライン(GDO)のブラックフライデー向けバナー広告で、静的な背景をAmazon Nova Reel(動画生成AI)で動的な背景に置き換え。作業はプロンプト指示のみで作業時間はわずか5分。結果、コンバージョン率8倍・CPA73%削減を達成。自社ツール「∞AI Ads」全体では2024年に100社以上へ導入され、コンバージョン率を平均154%改善したと発表。

静的バナーの背景だけを動画生成AIで置換するという最小限の変更で、作業時間5分という低コストのままCVR8倍・CPA73%減という大幅な広告効果改善を達成した点。全面刷新でなく「一部だけ動的化」する省力アプローチがROIを最大化する好例。

Google の「目標来店コンバージョン単価」機能（機械学習ベースの自動入札）を導入し、来店データを機械学習でリアルタイム処理して入札単価を自動調整。デバイス種別・OS・サイト内容・店舗までの距離・言語等を考慮したモデルを広告主ごとに構築、データ蓄積で継続的に精度向上。

大手小売のO2Oマーケティングで、広告入札という定型最適化業務をAI(機械学習)に委ねることで、人手運用比+36%という具体的なCVR改善を実現した実例。マーケの「配信最適化」領域でのAI活用として説得力のあるビジネス事例。

効果予測AIが新規バナー案と配信中の最高効果クリエイティブを競わせ、予測値で上回った案だけを納品するクリエイティブ制作支援システム「極予測AI」を、サントリーウエルネスの健康食品(DHA&EPA+セサミンEX等)のYahoo Display Ads運用型広告に導入。

配信中の最高効果クリエイティブを常にベンチマークとして新案と競わせる「予測に基づくA/Bテスト自動化」により、少ない試行回数でCVR改善を実証できることを示す事例。マーケ担当が「予測スコアを見ながら制作する」という制作プロセス自体をAIが変えた点が特徴的。