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広告業界におけるAI活用完全ガイド|使い方や活用事例・おすすめツール5選もご紹介

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※2024年8月期_指定領域における市場調査 調査機関:日本マーケティングリサーチ機構

  • 「AIを広告運用に活かしたいけど、どこから始めればいいか分からない」
  • 「最近よく聞く生成AIって、実際どんなことができるの?」

そんな疑問をお持ちの方に向けて、本記事では広告業界におけるAIの活用法をわかりやすく解説します。
画像・動画・コピーの自動生成から、SNSやリスティング広告での実践的な応用、さらには企業の活用事例まで幅広くご紹介。目的や用途に合わせて実務に役立つおすすめAIツール5選や、プロの手を借りるメリットについても解説します!

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目次

1. 広告業界におけるAIとは?

リサーチや文書作成、画像生成など日常や業務において非常に便利なツールとして広がりつつあるAI技術。Web広告業界でも、この人工知能技術の活用の幅は急速に拡大しつつあります。
AIを使って広告運用の自動化と最適化を図る手法には、次のようなやり方があります。
たとえば、従来の手作業による広告運用とは異なり、AIによるデータ解析からユーザーの行動を予測して最適な広告を配信。AIによるリアルタイムでの意思決定により、配信タイミングや広告内容を即時に最適化できます。
またユーザーの行動データやコンバージョンデータをもとに、広告の入札価格や配信頻度を自動的に調整することも可能。ムダのない効率的な運用によって広告費を削減し、費用対効果(ROAS)を大幅に向上させることも夢ではありません。広告事業における強力なソリューションとなり得るでしょう。

AIには現在、特定のタスクを自動化することが得意な従来型AIと、独自コンテンツを生み出すことが得意な生成AIがあります。従来型AIはユーザーデータの分析やターゲティング、入札価格や配信時間の調整といった運用面で有効。一方、生成AIは画像や動画の制作、コピーライティングなど、クリエイティブの作成に優れた能力を発揮します。
AIを活用する際は、これらの技術を組み合わせると、運用とクリエイティブ両面でより効果的な広告施策ができるでしょう。

2. AIを活用できる広告形態の主な種類

AI活用が加速するWeb広告ですが、どのようにAIが活用されているのか、4種類の主な広告ごとに解説します。

  • リスティング広告
  • ディスプレイ広告
  • SNS広告
  • 動画広告

それぞれ詳しく見ていきましょう。

2-1. リスティング広告

リスティング広告は、ユーザーが入力した検索キーワードに応じて検索エンジンの検索結果ページに表示されるWeb広告。情報や商品を求める顕在層に向けたアプローチに向いています。
リスティング広告は入札制で、入札価格と広告内容の関連性・ユーザーへの利便性が掲載されるか否かのカギ。AIを活用すれば、そういった分析と判断を効率的に行うことができます。
たとえばコンバージョンに繋がりやすい適切なキーワード選定や、入札単価の最適化を自動化したり、広告文の作成や改善でもAIを活用すれば、クリック率やコンバージョン率アップが期待できるでしょう。

2-2. ディスプレイ広告

ディスプレイ広告とは、Webサイトやアプリ上の広告枠に掲載されるWeb広告の総称。ターゲティング次第で潜在層・顕在層どちらにもアプローチできる認知拡大に有効な手法です。
この広告手法で成果を上げるカギは、ユーザーに響くクリエイティブの制作。ここにAIを活用することで、訴求力の高い広告を効率よく生成できます。イラストや写真など、多様なバリエーションを短時間で生み出すことも可能です。さらに、AIはターゲット層の分類やリターゲティング設定の最適化にも役立てることができ、配信の精度と効果の向上が期待できます。

2-3. SNS広告

InstagramやX(旧Twitter)、LINEといったSNS上に掲載されるWeb広告で、各種投稿の間に自然に表示される仕組みが多く、ユーザーの属性や行動履歴などから詳細にターゲティング設定できる点が特徴。
SNS広告にAIを活用すれば、ターゲットユーザーに合わせたコンテンツの自動生成はもちろん、登録情報や行動履歴に基づくセグメンテーションの実施により精度の高い配信が可能に。
キャンペーン管理やパフォーマンス分析をAIに任せることで、運用負荷も軽減できます。

2-4. 動画広告

映像コンテンツを用いたWeb広告全般を、動画広告と総称します。
動画広告はテキスト・画像のみの広告に比べて豊富な情報量を含むことから高い訴求力を期待できる一方、制作に手間・コストがかかることがネック。ですが、動画の制作や素材編集の工程にAIを導入することができれば、制作工数を大幅に削減できます。BGMとなる音楽の生成や編集もAIの得意分野です。
配信までのスピードが向上することに加え、ユーザーの行動データ分析にもAIを取り入れれば、ターゲットに向けたタイムリーな広告展開が実現できます。

3. 広告においてAIを活用する7つのメリット

実際、広告業界でAIを導入するとどのようなことが期待できるのでしょうか?
具体的な7つのメリットについて見ていきましょう。

  • ①クリエイティブ制作の効率化
  • ②アイデアの多様化・量産
  • ③ターゲティング精度の向上
  • ④広告運用の自動化・最適化
  • ⑤キャンペーンの高速なテスト・改善
  • ⑥人的・金銭的リソースの最適化
  • ⑦ユーザー体験の向上

一つずつ詳しく解説します。

3-1. メリット①クリエイティブ制作の効率化

生成AIの活用により、広告クリエイティブの制作は驚くほどスピードアップします。
たとえば、これまでデザイナーやクリエイターが数週間かけていた作業も、画像や動画、テキストを自動生成することで、わずか数時間で仕上げることが可能。ターゲットや商品に合わせたビジュアルやコピーをスピーディーに出力することができますし、GAN(敵対的生成ネットワーク)といった技術を使えば、これまでにないような創造的な表現も実現できます。
またAIなら多言語に対応しているので、世界に向けた広告展開もスムーズに展開できます。

3-2. メリット②アイデアの多様化・量産

AIの強みの一つが、制限のない処理能力で膨大なアイデアを生み出せること。このアウトプット能力は、クリエイティブ制作の新たな起点として活用できます。
たとえば、人間では思いつかないような意外性のある独創的な提案も含めて、キャンペーンごとに数百パターンの広告を同時に出力することが可能。
またAIは表現を柔軟に使い分けることも得意なので、過去の成功事例やデータを学習した上で、トレンドを取り入れつつターゲットや掲載メディアに合わせた提案が期待できます。

3-3. メリット③ターゲティング精度の向上

AIならユーザーの行動履歴や検索履歴、購買傾向などさまざまなデータを基に分析を行い、従来の属性情報だけでは捉えきれなかった複雑な行動パターンまで把握でき、深いインサイトの獲得に繋がります。
ユーザーの関心やタイミングに合わせた最適な配信ができるほか、予測モデルを活用して訴求の精度をより高めることが可能。さらにDMP(マーケティング用データを一元管理できるプラットフォーム)を活用すれば、分析の効率もアップします。
似た特徴を持つユーザーをAIが自動で抽出することで、新たな見込み顧客の発見にも繋がります。

3-4. メリット④広告運用の自動化・最適化

入札管理や予算配分にAIを活用すれば、リアルタイムな調整で、常に成果が出やすい状態を維持することができます。
GoogleやYahoo!、SNSなど複数のプラットフォームにまたがる運用も、AIなら最適なバランスを自動で配分。24時間365日稼働し続けるAIならではの働きで、人の判断を待たずに運用の改善が可能です。
広告パフォーマンスを常にチェックし、効果の薄い施策は即座に調整。キーワード選定やネガティブキーワードの設定も自動で行えるため、ムダのない運用を実現します。

3-5. メリット⑤キャンペーンの高速なテスト・改善

大量の広告クリエイティブをすばやく生成できるAIなら、A/Bテストの実施もぐっと手軽になります。
効果の高いパターンを短時間で見つけ出し、すぐに広告を最適化できるのが大きな強み。クリック率やコンバージョン率などの指標をリアルタイムで分析し、表現の精度を高めていけるので、これまで週単位や月単位で行っていたPDCAサイクルを日単位・時間単位で高速に回せるようになります。
さらに過去のテスト結果を学習させれば、次回以降のキャンペーン設計に生かせるところも大きなメリットです。

3-6. メリット⑥人的・金銭的リソースの最適化

従来は複数人で対応していた業務も、AIを活用すれば少人数でも効率的に進行できます。限られた予算でもより多くの広告展開ができる点は、特に中小企業にとって大きなメリットではないでしょうか。
たとえば広告クリエイティブの制作にかかる人手や時間は、生成AIを導入することで削減可能。運用にかかる外注費・人件費を最小限に抑えることができます。また入札設定やレポート作成といった定型作業を自動化すれば、人的ミスの防止や修正にかかるコスト削減にも繋がります。

3-7. メリット⑦ユーザー体験の向上

AIを活用することで、ユーザー一人ひとりにマッチした広告を、より簡単に配信できるようになります。
閲覧履歴や購買行動、検索キーワードといったデータに加え、天気・時間帯・位置情報などのコンテキストデータも活用することで的確なパーソナライズが可能に。たとえば雨の日には傘、暑い日には冷たい飲料など、その時々のニーズに応じた製品の訴求を実現できます。こうした個別最適化は不要な広告表示を減らし、ユーザーのストレスを軽減。広告そのものの価値を高め、よりポジティブなものになります。

4. 広告においてAIを活用する2つのデメリット

大きなメリットが複数ある一方で、AIを広告運用に活用するにはデメリットもあります。

  • ①最新トレンドへの対応が難しい
  • ②AIの判断に偏りや誤情報が生じるリスクがある

導入後の失敗やリスクを防ぐためにも、これらのデメリットについて詳細を確認しておきましょう。

4-1. デメリット①最新トレンドへの対応が難しい

コンテンツ制作に便利なAIですが、あくまで過去のデータをもとに広告を作るため、日々変化する最新トレンドには対応しにくい面があります。
トレンドは社会的背景や環境など多角的な要素に影響されますが、AIはその複雑な文脈をしっかり理解することが難しく、特にファッションやポップカルチャーのように直感や独創性が求められる分野では、その"限界感"が目立ちます。
最新の動きを取り入れるには、SNSなどのリアルタイム情報を収集し、人間の手でブラッシュアップする作業が欠かせません。

4-2. デメリット②AIの判断に偏りや誤情報が生じるリスクがある

AIを活用するリスクとして覚えておきたいのが、学習データに偏りがあると、判断に固定観念や差別的表現が混じるリスクが少なくないということ。商品やサービスの説明で事実と異なる情報が生成されることもあります。
こうした誤情報は景品表示法違反や誹謗・中傷など法的トラブルに発展する可能性があり、会社の信頼を損なうことに。AIを信頼しすぎて確認不足が発生しないよう注意が必要です。また、倫理的な観点からのチェックも不可欠です。
さらに、AIの判断過程はブラックボックス化しやすく「なぜその結論に至ったのか」を説明しづらいため、信頼を築くのが難しい面もあります。

5. 企業はどう使っている? 広告業界におけるAIの主な使い方・活用方法

現在の広告業界でAIが活用されているパターンをご紹介します。

  • 画像作成
  • 動画作成
  • 広告文・説明文作成
  • 多言語対応

使い方・活用方法をチェックし、より効果的な導入に繋げてください。
それぞれ具体的に見ていきましょう。

5-1. AIの広告活用①画像作成

生成AIを使えば、高品質な広告用画像を短時間で作成できます。
「こんな画像がほしい」という希望をテキストプロンプト(指示)として入力するだけでOK。構図や背景、雰囲気など細かい指定に対応し、ブランドイメージにぴったり合うよう調整も難しくありません。複数のアングルや表現パターンを一度に生成することもできるので、A/Bテストをすばやく実施できます。
ターゲット層ごとにパーソナライズした画像を大量に作れば、広告の訴求力も大きくアップ!

5-2. AIの広告活用②動画作成

撮影や編集にかかるリソースを大幅に節約できるのもAIの魅力。従来の制作ならコストと時間がかかる動画コンテンツも、手軽に作成できるようになります。
多様なニーズに応える動画を、静止画やテキストから生成可能。視聴者の属性や興味に合わせてカスタマイズされた動画を自動で作成することで、広告の効果が高まります。
特にSNS向けの短尺動画制作では、AIならではのスピードと柔軟性が大きな強みになるでしょう。

5-3. AIの広告活用③広告文・説明文の作成

AIなら、人間の発想ではなかなか思いつかないような独自の表現やキャッチコピーも自動で提案可能です。
過去の広告データを学習するため効果的な表現を再現しやすく、広告成果の向上に貢献。コピーライターの作業時間を短縮しながら、質の高いメッセージを発信しやすくなります。
また、ターゲットの年齢や性別、興味に合わせ、異なるトーンの広告文を短時間で複数作成できる点も魅力です。

5-4. AIの広告活用④多言語対応

一つの広告クリエイティブから、複数言語に対応した広告を自動で作ることができます。
機械翻訳とは異なり、各言語の背景にある文化や表現の特徴まで配慮した内容が反映されるため、より自然で伝わりやすい表現となるところがポイント。地域ごとの消費者特性に合わせ、ビジュアルやメッセージを自動で調整することも可能です。
AIがあれば多言語展開の時間やコストを抑え、グローバルマーケティングを効率的に進めることができます。

6. 広告業界でAIを活用する際の注意点・向き合い方

広告運用に便利なAIですが、まだまだ発展途中。万能ではありませんから、活用する上で注意しておきたいこと、忘れずにいたい考え方があります。
主には以下のとおり。

  • 使う側にAIリテラシーが必要
  • 著作権・知的財産権への配慮
  • 生成結果の品質と透明性の確保が必須

これらが欠けてしまうと、企業としての信頼を損なうことになりかねません。AIを導入する際には周知しておきましょう。

6-1. 使う側にAIリテラシーが必要

AIを効果的に活用するには、広告担当者がAIの仕組みや特性をしっかり理解していることが大切。知識を持った人材による運用は必須だと言えるでしょう。
「クライアントの機密情報や個人情報をAIに入力しない」など各自が基本的なセキュリティ意識を持つことはもちろん、日々更新される情報を学びAIリテラシーを高める時間は、ぜひ企業側が積極的に設けましょう。
特に法的リスクを避けるためには、社内教育や外部講師を招いた研修、オンライン講座などが効果的です。

6-2. 著作権・知的財産権への配慮

AIは既存のデータから学習してアウトプットを行います。ここから考えられるリスクが、著作物が含まれた学習データから生成された結果が、他社(他人)の知的財産権を侵害していると判断されるケース。特に肖像権や著作権のある画像を無断で商用利用すると、大きな法的トラブルに発展する可能性が高く、社会的信頼を損なう事態になりかねません。
トラブルを防ぐには、利用するAIツールの規約やライセンスを必ず確認し、リスクのある活用法を避けることが大切。また生成されたコンテンツがこれまで発表された作品に依拠していないか、しっかりチェックする体制が必要です。

6-3. 生成結果の品質と透明性の確保が必須

オリジナリティのある表現ができたとしても、情報が正確でなくては意味がありません。「AIが作り出すコンテンツには偏りや誤った情報が混じることもある」と認識し、必ず人の目で内容・表現をチェックしましょう。最終的な品質管理という役割を人間が担う体制を整えることで、責任の所在も明確になります。
また、もし誤った内容を発信してしまった場合に「なぜその広告が配信されたのか」を説明できるようプロセスの透明性を確保しておくこと、迅速に修正できる運用フローを構築しておくことも重要です。

7. 広告業界でAIを活用した具体的な事例3選

広告の製作・運用にAIを活用し、成功を収めている事例をご紹介します。

  • 電通デジタル|生成AIによる広告クリエイティブを最適化
  • 博報堂|感情・視線データを活用した広告開発
  • 伊藤園|AIタレント起用によるCM制作の最適化

7-1. 電通デジタル|生成AIによる広告クリエイティブを最適化

電通グループでは生成AI「∞AI(ムゲンエーアイ)」を導入し、デジタル広告のクリエイティブ制作と改善を効率化しています。
「∞AI」とは、市場データや競合分析を活用して効果的な訴求軸を見つけ出し、キャッチコピーやビジュアルを自動生成する電通デジタルのマーケティング支援ツール。効果予測から改善案の提示までAIが行い、クリック率やコンバージョン率を向上させています。
また「ADVANCED CREATIVE MAKER」など複数のAIモジュールを組み合わせ、顧客企業の課題に応じたカスタマイズ広告制作ツールを提供。動画広告やメルマガ制作など活用範囲を広げています。

7-2. 博報堂|感情・視線データを活用した広告開発

博報堂は独自の研究組織「Creative Technology Lab beat」で、生成AIを活用した革新的なシステムを複数開発しています。
中でも「H-AI EYE TRACKER」は人の視線の動きをAIでシミュレーションし、視認性の高い広告制作を実現するツール。さらに、顧客の表情をリアルタイムで認識し最適な広告を自動表示する「Face Targeting AD」という配信システムも開発しました。
感情や視線データを基に広告効果を予測することで改善サイクルの自動化を図り、AIアニメーションや効果予測技術により、制作・配信コスト削減と質の向上を両立しています。

7-3. 伊藤園|AIタレントによるCM制作の最適化

伊藤園は「お~いお茶 カテキン緑茶」のCMでAIタレントを起用し、リアルな表情や動作を高精度で再現したことで話題になりました。
AIタレントの採用により、スケジュール調整や撮影費を大幅に削減しつつ、高品質な映像制作を実現。実在の人物と見分けがつかないクオリティで、最新の「食事の脂肪をスルー」編では日常のワンシーンを通じて商品の機能性を効果的に伝達しています。
これは撮影時間・コスト削減だけでなく、広告の印象強化にもつながる革新的な取り組みと言えるでしょう。

8. 広告業界で活用できる「おすすめAIツール」5選

Web広告の制作・運用フローで活用できる、おすすめのAIツールをご紹介!

  • ChatGPT|自然な広告コピー生成に強みあり
  • Adobe Sensei|パーソナライズされた広告制作に最適
  • Adnator|成果重視のバナーデザイン生成におすすめ
  • 極予測AI|効果予測に基づいた広告制作を実現
  • Canva|誰でも簡単にAIで広告デザインが可能

それぞれの特徴や強みについて解説します。

8-1. ChatGPT|自然な広告コピー生成に強みあり

生成AIとして知名度の高いChatGPTは、広告コピー制作におすすめのAIです。
広告キャンペーン用のキャッチコピーや商品紹介の文章を短時間で作り出せる点が便利。特に自然なメッセージの生成に強みがあり、ターゲット層に合わせて作り分ければ訴求力がグッとアップします。
過去の広告事例を参考に、マーケティングに合った文脈を組み立てられるのもChatGPTの魅力。実際にサントリーなどの大手企業でのCM制作に活用されており、その効果に注目が集まっています。

⇒ ChatGPT

8-2. Adobe Sensei|パーソナライズされた広告制作に最適

Adobe Senseiは、広告制作を効率化したい方におすすめのAIツールです。
Adobe Experience Cloudとの連携により、顧客データを分析して最適な広告を自動で作り出せる点が強み。バナー画像の背景削除や色補正も自動でできるので、クリアで魅力的なビジュアル制作がスムーズに進みます。
さらに、編集履歴から学習し続けることで広告デザインの精度もどんどんアップ。デザインやコンテンツの制作工程を大幅に効率化することで、少人数のチームでも質の高い広告制作が可能になります。

⇒ Adobe Sensei

8-3. Adnator|成果重視의 バナーデザイン生成におすすめ

Adnatorは、広告バナーの作成に特化したAIツールです。
ジャンル別に数十種類のデザインから選べ、キャッチコピーを入力するだけで複数のパターンを短時間で作成。A/Bテストにも対応していて、広告効果を最大化しやすいのが強みです。
専門知識がなくても手軽に高品質なデザインが作れる点、成果が出やすいバナーを自動生成してくれる点が大きな魅力。今後、外部プラットフォームとの連携や効果測定機能の追加が予定されています。

⇒ Adnator

8-4. 極予測AI|効果予測に基づいた広告制作を実現

極予測AIは、サイバーエージェントが開発したAIツールです。
数百種類のデザイン案から効果的なバナーを自動生成し、短期間で高精度なクリエイティブ制作が可能。単なるバナー作成にとどまらず、過去の広告データを分析して効果予測を行い、最適なデザインを選定してくれます。
極予測AIを活用すれば広告の効果検証を効率的に進められ、ターゲットに合わせたパフォーマンス改善を実現。制作時間とコストを大幅に削減しつつ、コンバージョン率の最大化を支援してくれるツールです。

⇒ 極予測AI

8-5. Canva|誰でも簡単にAIで広告デザインが可能

Canvaは、初心者でも直感的に操作できるデザインツール。AI生成と手動編集の両方に対応しています。
無料テンプレートや素材が豊富に揃っており、SNS投稿やチラシ、動画など幅広い広告デザインを素早く作成することが可能。AI機能を活用すれば画像や文章を自動で生成でき、スピードとクオリティを両立できます。さらにProプランでは背景削除やクラウドストレージなど、商用利用に便利な機能も用意されていて、誰でも簡単に効果的な広告を制作できます。

⇒ Canva

9. AI技術を最大限に活かすための「環境づくり」

AIツールは非常に便利ですが、前述の通り「最新トレンドへの対応」や「誤情報の発生」といった課題も残っています。AIを導入して終わりにするのではなく、以下の2点を意識した体制づくりが、成功のカギとなります。

  • 「人」による最終確認と判断
    AIが生成したクリエイティブや運用方針が、自社のブランドイメージや最新の市場環境に合致しているか、最終的には人間の目でチェックする工程が欠かせません。
  • 「データ」の透明性と正確性の確保
    AIは与えられたデータを基に最適化を行います。そのため、基となる計測データに乖離や重複があると、AIが誤った判断を下してしまいます。常に「正しいデータ」がAIに供給されているか、モニタリングできる環境が必要です。

これらを意識することで、AIのリスクを最小限に抑えつつ、その恩恵を最大限に享受できるようになります。

10. AI運用の成果を左右するのは「データの正確性」

今回の記事では、AIを活用した広告運用の具体的な手法やメリット、注意点について解説しました。AIは膨大なデータを学習し、リアルタイムで最適化を行う強力なパートナーです。

しかし、AIがその真価を発揮するためには、学習元となる「コンバージョンデータ」が正確であることが絶対条件です。

近年、ITPなどのサードパーティCookie規制の影響により、広告媒体の管理画面だけでは正確なコンバージョン(CV)計測が困難になっています。実際の成果と計測データに乖離が生じている状態でAIを運用すると、AIが「間違ったデータ」を学習してしまい、本来成果に繋がらない施策を強化してしまうといったリスクも否定できません。

広告効果測定ツール「アドエビス」なら、独自の計測技術(1st Party Cookie対応)によって、Cookie規制の影響を最小限に抑えた精度の高いデータ計測が可能です。

各媒体の重複コンバージョンを排除し、現実に即した「正しい成果」を可視化することで、AIによる自動入札や最適化の精度をさらに高めることができます。さらに、直接的な成果だけでなく、AIでは捉えきれない「間接効果」も含めた統合的な分析も可能になります。

最新のAI技術を最大限に活かし、広告パフォーマンスを最大化させたい方は、ぜひアドエビスの活用をご検討ください。詳細な資料は、以下のリンクからダウンロードいただけます。

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監修者

株式会社イルグルム
イルグルムは、データとテクノロジーで企業のマーケティング活動を支援するマーケティングテクノロジーカンパニーです。主力サービス「アドエビス」は広告効果測定ツール売上シェアNo.1を誇り、創業以来の理念「Impact On The World」の実現に向けて挑戦を続けています。

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