マーケティングのAI活用事例

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。