広告業界において、生成AIの活用が急速に広がっています。

キャッチコピーの作成からバナー制作、動画編集まで、これまで多くの時間と人手を必要としていた作業が、AIの力によって大きく変わりつつあるのです。

実際に、ある調査では広告主の76.2%が生成AIの活用に肯定的な意見を持っているというデータもあります。

電通や博報堂といった大手広告代理店はもちろん、伊藤園やコカ・コーラなどの一般企業も、すでに生成AIを活用した広告制作に取り組んでいます。

本記事では、生成AIと広告の関係性から、具体的な活用方法、メリット・デメリット、そして実際の企業事例まで、幅広く解説していきます。

さらに、おすすめの生成AIツールや今後の展望についても触れていきますので、広告制作の効率化を検討している方はぜひ最後までお読みください。

名古屋を拠点にWebコンサルティングを手がける株式会社エッコでは、生成AIを活用した広告施策のサポートも行っています。

この記事を通じて、生成AIによる広告制作の可能性を感じていただければ幸いです。

生成AIと広告の関係性


生成AIとは何か

生成AIとは、人間が与えた指示にもとづいて、新しいコンテンツを自動で作り出す人工知能技術のことです。

文章や画像、動画、音声など、さまざまな形式のデータを生み出せる点が大きな特徴となっています。

代表的なサービスとしては、OpenAIが提供するChatGPTや、画像生成に特化したMidjourney、DALL-E3などが挙げられます。

生成AIの仕組みを簡単に説明すると、膨大なデータを学習したAIモデルが、ユーザーからの入力（プロンプト）を受け取り、学習したパターンをもとに新しい出力を生成するという流れになります。

たとえば、「20代女性向けの化粧品広告のキャッチコピーを5案考えて」と指示すれば、AIがその条件に合った複数のコピー案を提案してくれるのです。

  • テキスト生成AI：文章やコピーライティング、記事作成などに対応
  • 画像生成AI：イラスト、写真風画像、バナーデザインなどを生成
  • 動画生成AI：短尺動画やアニメーションの自動制作が可能
  • 音声生成AI：ナレーションや音楽の自動生成に活用

このように、生成AIはクリエイティブな作業を効率化する強力なツールとして、多くの業界で注目を集めています。

広告業界においても、制作のスピードアップやコスト削減を実現する手段として、急速に導入が進んでいるのです。

広告業界で注目される背景

広告業界で生成AIが注目される背景には、いくつかの要因があります。

まず挙げられるのは、デジタル広告市場の拡大です。

インターネット広告費は年々増加しており、2023年には日本国内で3兆3,330億円規模に達しました。

市場の拡大にともない、広告クリエイティブの需要も増え続けています。

しかし、従来の制作体制では、増え続ける需要に対応しきれないという課題がありました。

デザイナーやコピーライターの人材不足、制作コストの上昇、納期の短縮要請など、広告制作の現場は常に多くのプレッシャーにさらされています。

  • デジタル広告市場の急成長による制作需要の増加
  • クリエイティブ人材の不足と人件費の上昇
  • SNS広告の普及によるコンテンツ量産の必要性
  • パーソナライズド広告へのニーズの高まり
  • 広告効果の可視化と改善サイクルの高速化

こうした背景のなかで、生成AIは制作の効率化と品質維持を両立する解決策として期待されています。

特に、SNS広告やディスプレイ広告など、大量のバリエーションが必要な広告形態において、生成AIの活用は大きなメリットをもたらします。

また、生成AI技術そのものの急速な進化も、注目度を高める要因となっています。

2023年から2024年にかけて、画像生成AIや動画生成AIの品質は飛躍的に向上しました。

以前は「AIが作った」とすぐにわかるような不自然さがありましたが、現在では人間が作成したものと見分けがつかないレベルの品質を実現しています。

従来のAIとの違い

生成AIと従来のAIには、明確な違いがあります。

その最大のポイントは、新しいコンテンツを「生成」できるかどうかという点です。

従来のAIは、既存のデータを分析して最適な答えを導き出すことを得意としていました。

たとえば、広告配信の最適化においては、ユーザーの行動データを分析し、どのタイミングでどの広告を表示すべきかを判断するといった使われ方が一般的でした。

一方、生成AIは分析だけでなく、学習したデータをもとにまったく新しいコンテンツを作り出すことができます。

比較項目 従来のAI 生成AI
主な役割 データ分析・予測・分類 新しいコンテンツの生成
得意分野 広告配信の最適化、ターゲティング コピー作成、画像・動画制作
出力形式 数値、分類結果、レコメンド 文章、画像、動画、音声
創造性 既存パターンの組み合わせ 新しい表現の創出が可能
活用例 入札単価の自動調整 キャッチコピーの自動生成

従来のAIが「過去のデータから最適解を見つける」ものだとすれば、生成AIは「過去のデータをもとに新しいものを作り出す」ものといえます。

広告業界においては、この2つのAIを組み合わせて活用することで、より高い効果が期待できます。

たとえば、生成AIで多数の広告クリエイティブを作成し、従来のAIでそれぞれの効果を分析・最適化するといった使い方です。

株式会社エッコでは、こうしたAI技術の特性を理解したうえで、お客様のビジネスに最適な活用方法をご提案しています。

広告制作における生成AIの活用方法


キャッチコピー・広告文の自動生成

生成AIの活用方法として、最もポピュラーなのがキャッチコピーや広告文の自動生成です。

ChatGPTやClaudeといったテキスト生成AIを使えば、短時間で複数のコピー案を作成できます。

具体的な活用方法としては、まず商品やサービスの特徴、ターゲット層、訴求したいポイントなどをAIに伝えます。

すると、AIがその情報をもとに、さまざまなパターンのキャッチコピーを提案してくれるのです。

  • リスティング広告のタイトル・説明文の作成
  • SNS広告のキャプションやハッシュタグの考案
  • バナー広告のヘッドラインコピーの生成
  • LPに掲載する見出しや本文のドラフト作成
  • メールマガジンの件名や本文の作成

たとえば、「30代女性向けの時短美容液」という商品の広告コピーを考える場合、従来であればコピーライターが何時間もかけてアイデアを練る必要がありました。

しかし、生成AIを使えば、数分で10案、20案といった大量のコピー案を得ることができます。

もちろん、AIが生成したコピーをそのまま使用するのではなく、人間がチェックして修正を加えることが重要です。

しかし、ゼロからアイデアを考える時間を大幅に短縮できるという点で、生成AIは非常に有効なツールといえます。

また、A/Bテスト用の複数パターンを用意する際にも、生成AIは力を発揮します。

従来は1案か2案しか用意できなかったテストも、生成AIを活用すれば5案、10案といった多数のバリエーションで実施することが可能になります。

バナー・ビジュアル素材の作成

広告制作において、バナーやビジュアル素材の作成は大きなウェイトを占めます。

生成AIを活用すれば、この工程を大幅に効率化できます。

MidjourneyやDALL-E3、Adobe Fireflyといった画像生成AIを使えば、テキストで指示を出すだけでオリジナルの画像を生成することができます。

  • ディスプレイ広告用のバナーイメージの作成
  • SNS投稿用のビジュアル素材の生成
  • 商品のイメージ写真の作成
  • 背景素材やテクスチャーの生成
  • イラストやアイコンの作成

たとえば、「青空の下でコーヒーを飲む若い女性の写真風画像」といった指示を出せば、AIがそのイメージに合った画像を生成してくれます。

従来であれば、写真撮影のためにモデルを手配し、ロケ地を確保し、カメラマンを雇うといった手間とコストがかかっていました。

しかし、画像生成AIを使えば、撮影なしでイメージに合った素材を作成できるのです。

ただし、画像生成AIの活用にはいくつかのポイントがあります。

次の小見出しで、詳しく解説していきます。

画像生成AIの活用ポイント

画像生成AIを広告制作に活用する際には、いくつかの重要なポイントがあります。

まず押さえておきたいのは、プロンプト（指示文）の書き方です。

AIに対してどのような指示を出すかによって、生成される画像の品質や方向性が大きく変わってきます。

効果的なプロンプトを書くためには、以下の要素を含めることが推奨されます。

  • 被写体の詳細な説明（人物の属性、ポーズ、表情など）
  • 背景や環境の指定（屋内・屋外、季節、時間帯など）
  • 画像のスタイル（写真風、イラスト風、水彩画風など）
  • 色調やトーンの指定（明るい、落ち着いた、ビビッドなど）
  • 構図やアングルの指示（正面、俯瞰、クローズアップなど）

また、生成された画像をそのまま使用するのではなく、Photoshopなどの画像編集ソフトで調整を加えることも重要です。

AIが生成した画像には、細部に不自然な点が残っている場合があります。

特に、人物の手や指、文字などは、AIが苦手とする部分として知られています。

こうした箇所は、人間がチェックして修正を加えることで、より自然な仕上がりになります。

さらに、ブランドの世界観との整合性も意識する必要があります。

AIは多様な画像を生成できますが、自社のブランドイメージに合っているかどうかは、人間が判断しなければなりません。

商品画像の自動生成

商品画像の作成においても、生成AIは大きな力を発揮します。

特に注目されているのが、商品の背景を自動で変更する機能です。

たとえば、白背景で撮影した商品写真をAIに読み込ませ、「高級感のあるリビングルームの背景に配置して」と指示すれば、AIがその通りの画像を生成してくれます。

  • 白背景の商品写真を季節感のある背景に変更
  • 同じ商品で複数のシチュエーション画像を作成
  • 商品のカラーバリエーション画像の自動生成
  • パッケージデザインのモックアップ作成
  • 商品の使用シーンをイメージした画像の生成

サイバーエージェントが提供する「極予測AI」は、まさにこうした用途に特化したサービスです。

商品画像をアップロードし、希望するシチュエーションを指定するだけで、複数パターンの商品画像を自動生成してくれます。

さらに、AIが広告効果を予測し、効果の高いと思われる画像を優先的に提案してくれる機能もあります。

これにより、撮影にかかる時間とコストを大幅に削減しながら、効果的な広告クリエイティブを作成できるようになります。

EC事業者や通販企業にとって、商品画像の作成は大きな負担となっていました。

生成AIの活用により、その負担を軽減しつつ、より多くのバリエーションを用意できるようになったのです。

動画広告の制作支援

動画広告の制作においても、生成AIの活用が進んでいます。

YouTubeやTikTok、Instagram Reelsなど、動画フォーマットの広告枠が増加するなかで、動画コンテンツの需要は急速に高まっています。

しかし、動画制作は静止画に比べて工数がかかり、専門的なスキルも必要とされるため、多くの企業にとってハードルが高いものでした。

生成AIを活用すれば、この課題を解決できる可能性があります。

  • テキストや画像から動画を自動生成
  • 静止画に動きを加えてアニメーション化
  • AIナレーションの自動生成
  • BGMや効果音の自動作成
  • 動画の自動編集・カット割り

OpenAIが発表した動画生成AI「Sora」や、Runwayの「Gen-3」など、動画生成AIの技術は急速に進化しています。

これらのツールを使えば、テキストで指示を出すだけで、短尺の動画コンテンツを生成することができます。

たとえば、「都会のカフェでコーヒーを飲む女性の映像」といった指示を出せば、AIがその内容に合った動画を生成してくれるのです。

また、既存の動画素材をAIで編集する使い方も広がっています。

長尺の動画を自動で要約したり、縦型フォーマットに変換したり、テロップを自動挿入したりといった作業を、AIが支援してくれます。

動画広告の制作コストと時間を大幅に削減できるため、中小企業でも動画広告に取り組みやすくなるというメリットがあります。

ターゲティングと配信最適化

生成AIは、クリエイティブの制作だけでなく、広告のターゲティングや配信の最適化にも活用されています。

従来のAIによる配信最適化に加え、生成AIを組み合わせることで、より精度の高いパーソナライゼーションが可能になります。

  • ユーザーの属性や行動履歴に応じたクリエイティブの自動生成
  • リアルタイムでの広告コピーの最適化
  • ABテスト結果にもとづく改善案の自動提案
  • 競合広告の分析と差別化ポイントの抽出
  • 季節やトレンドに応じたクリエイティブの自動調整

たとえば、Googleが提供する「Performance Max」（P-MAX）キャンペーンでは、生成AIを活用して広告クリエイティブの自動生成と最適化を行っています。

広告主が素材をアップロードすると、AIがさまざまな組み合わせのクリエイティブを自動で作成し、最も効果の高い組み合わせを学習しながら配信を最適化していきます。

また、ユーザーごとに異なるメッセージを表示する「ダイナミッククリエイティブ」の領域でも、生成AIの活用が進んでいます。

ユーザーの興味関心や過去の行動にもとづいて、一人ひとりに最適化された広告を自動生成するのです。

こうした技術により、広告のパーソナライゼーションが進み、より高い広告効果が期待できるようになっています。

生成AI広告のメリット

制作時間の大幅短縮

生成AIを広告制作に活用する最大のメリットは、制作時間の大幅な短縮です。

従来の広告制作では、1つのクリエイティブを作成するのに、企画から完成まで数日から数週間かかることも珍しくありませんでした。

しかし、生成AIを活用すれば、数時間、場合によっては数分でクリエイティブを作成できるようになります。

  • キャッチコピーの作成：数時間 → 数分
  • バナー画像の制作：1〜2日 → 数十分
  • 動画広告の編集：数日〜1週間 → 数時間
  • A/Bテスト用バリエーション作成：1週間 → 1日

たとえば、リスティング広告のタイトルと説明文を10パターン作成する場合、従来であればコピーライターが半日から1日かけて作業していました。

しかし、ChatGPTなどの生成AIを使えば、30分程度で同じ量のコピーを生成できます。

もちろん、AIが生成したものをそのまま使うのではなく、人間によるチェックや修正は必要です。

しかし、ゼロから考える時間を大幅に削減できるため、全体の制作時間は大きく短縮されます。

この時間短縮により、市場の変化やトレンドに素早く対応できるようになります。

競合他社に先駆けて新しい広告を出稿したり、話題のイベントに合わせたタイムリーな広告を展開したりすることが容易になるのです。

コスト削減と生産性向上

制作時間の短縮は、そのままコスト削減と生産性向上につながります。

広告制作にかかる人件費や外注費を抑えながら、より多くのクリエイティブを作成できるようになるのです。

  • 外部デザイナーへの発注費用の削減
  • コピーライターの工数削減
  • 撮影・ロケにかかる費用の削減
  • 修正・やり直しにかかる時間の短縮
  • 社内リソースの有効活用

たとえば、これまで外部のデザイン会社に依頼していたバナー制作を、社内で生成AIを使って行うことで、外注費を50〜70%削減できたという事例もあります。

また、商品撮影にかかる費用も大きく削減できます。

モデルの手配、スタジオの確保、カメラマンの費用などを考えると、1回の撮影で数十万円から数百万円かかることも珍しくありません。

画像生成AIを活用すれば、撮影なしでイメージ画像を作成できるため、これらのコストを大幅にカットできます。

さらに、生産性の向上により、同じ人数・予算でより多くの広告施策を実行できるようになります。

これまでリソースの問題で諦めていた施策にも取り組めるようになり、広告活動の幅が広がるのです。

クリエイティブの多様化

生成AIを活用することで、クリエイティブの多様化が実現できます。

人間のクリエイターが考えるアイデアには、どうしても経験や好みによる偏りが生じがちです。

しかし、生成AIは膨大なデータを学習しているため、人間では思いつかないような発想を提案してくれることがあります。

  • 多様な切り口のキャッチコピー案を大量に生成
  • さまざまなビジュアルスタイルの画像を作成
  • 複数のターゲット層に向けた訴求パターンの作成
  • 予想外のクリエイティブアイデアの発見
  • 固定観念にとらわれない表現の提案

たとえば、ある商品の広告コピーを考える際、人間のコピーライターは無意識のうちに「こういう表現が効果的だろう」という固定観念を持っていることがあります。

しかし、生成AIはそうした先入観なしに、純粋にデータにもとづいた提案をしてくれます。

その結果、「これは考えつかなかった」というような新鮮なアイデアが生まれることもあるのです。

また、多数のバリエーションを短時間で作成できるため、さまざまな仮説を検証しやすくなります。

「この訴求軸は効果があるのか」「この表現はターゲットに響くのか」といった疑問に対して、実際に広告を出稿して検証することが容易になります。

A/Bテストの効率化

生成AIの活用により、A/Bテストの効率が飛躍的に向上します。

A/Bテストとは、複数パターンの広告を同時に配信し、どのパターンが最も効果的かを検証する手法です。

広告のパフォーマンスを改善するうえで非常に重要な手法ですが、従来はテストパターンを作成するのに多くの工数がかかるという課題がありました。

  • テストしたい要素ごとに複数パターンを即座に生成
  • 微妙な表現の違いによる効果差を検証可能
  • テストのサイクルを高速化
  • より多くの仮説を同時に検証
  • データにもとづく改善のPDCAを加速

たとえば、「キャッチコピーのトーンによって効果が変わるか」を検証したい場合、生成AIを使えば**「親しみやすいトーン」「高級感のあるトーン」「緊急性を訴えるトーン」**など、複数のパターンを短時間で作成できます。

従来であれば、1〜2パターンしかテストできなかったところを、5〜10パターンでテストできるようになるのです。

テストパターンが増えれば、より精度の高い結果が得られます。

「なんとなくこっちが良さそう」という感覚的な判断ではなく、データにもとづいた意思決定ができるようになります。

結果として、広告のパフォーマンスを継続的に改善していくことが可能になるのです。

導入時の注意点とデメリット

品質管理とブランド一貫性

生成AIを広告制作に活用する際には、品質管理とブランドの一貫性に注意が必要です。

AIが生成するコンテンツは、必ずしも自社のブランドイメージに合致するとは限りません。

人間によるチェックと調整が不可欠です。

  • AIが生成した文章のトーンがブランドに合っているか確認
  • 画像のクオリティが広告として十分か検証
  • ブランドカラーやフォントなどの一貫性をチェック
  • 競合他社と似たような表現になっていないか確認
  • 社内のガイドラインに沿っているか検証

特に注意すべきなのは、生成AIは「平均的な」表現を出力しがちという点です。

膨大なデータを学習しているため、多くの事例に共通する要素を反映した出力になりやすいのです。

その結果、どこかで見たことがあるような、没個性的なクリエイティブになってしまう可能性があります。

ブランドの独自性や差別化を重視する場合は、AIの出力をベースにしつつも、人間のクリエイターが独自の視点を加えることが重要です。

また、社内で生成AIの活用ルールを明確にしておくことも大切です。

どのような場面でAIを使い、どのようなチェックを行うのか、ガイドラインを整備しておくことで、品質のばらつきを防ぐことができます。

著作権・肖像権への配慮

生成AIを活用する際には、著作権や肖像権への配慮が欠かせません。

AIが生成したコンテンツが、既存の著作物に似ている場合、著作権侵害のリスクがあります。

また、実在の人物に似た画像が生成された場合、肖像権の問題が生じる可能性もあります。

  • AIの学習データに含まれる著作物の影響
  • 実在の人物に酷似した画像が生成されるリスク
  • 商用利用が許可されているツールかどうかの確認
  • 生成物の権利帰属についての規約確認
  • 他社の商標やロゴに類似したデザインの回避

生成AIツールによって、商用利用の可否や生成物の権利帰属に関するルールは異なります。

広告に使用する前に、利用規約をしっかりと確認することが重要です。

特に、画像生成AIを使用する場合は注意が必要です。

AIが学習したデータのなかには、著作権で保護された画像が含まれている可能性があります。

そのため、生成された画像が既存の著作物に類似していないか、公開前に確認するプロセスを設けることをおすすめします。

株式会社エッコでは、生成AIを活用した広告制作において、著作権・肖像権に関するリスク管理についてもアドバイスを行っています。

安心して生成AIを活用するために、専門家のサポートを受けることも検討してみてください。

ハルシネーションのリスク

生成AIには、**ハルシネーション（幻覚）**と呼ばれるリスクがあります。

これは、AIが事実ではない情報を、あたかも事実であるかのように出力してしまう現象です。

広告においては、誤った情報を発信してしまうと、消費者の信頼を損ない、場合によっては法的な問題に発展する可能性があります。

  • 存在しない商品の効能や特徴を記載してしまう
  • 誤った数値やデータを含む文章が生成される
  • 実在しない受賞歴や認証を記載してしまう
  • 根拠のない比較表現が含まれる
  • 法律に抵触する表現が生成される

たとえば、健康食品の広告文をAIに生成させた場合、薬機法に抵触するような効能表現が含まれてしまうことがあります。

AIは法律を理解しているわけではないため、「効果がある」「治る」といった表現を使ってしまう可能性があるのです。

このリスクを軽減するためには、AIが生成したコンテンツを必ず人間がチェックすることが重要です。

特に、数値やデータ、効能表現などは、事実かどうかを確認してから使用する必要があります。

また、広告には業界ごとにさまざまな規制があります。

景品表示法、薬機法、特定商取引法など、関連する法律を理解したうえで、AIの出力をチェックすることが求められます。

大手企業の活用事例

電通グループ「∞AI（ムゲンエーアイ）」

電通グループは、**「∞AI（ムゲンエーアイ）」**という生成AIを活用した統合マーケティングソリューションを展開しています。

このサービスは、広告クリエイティブの制作プロセスを効率化し、企業のマーケティング活動を支援することを目的としています。

∞AIは、特にデジタル広告の運用において、4つの主要な工程をAIで支援します。

工程 内容
訴求軸発見 市場データや競合データを分析し、最適な訴求キーワードを抽出
クリエイティブ生成 AIがキャッチコピーやビジュアルを自動生成
効果予測 過去のデータをもとにクリエイティブの効果を予測
改善サジェスト データ分析にもとづいた具体的な改善案を提案

それぞれの工程に専用のAIが搭載されており、一貫したデータドリブンな広告制作が可能になっています。

特に注目すべきは、効果予測の機能です。

過去の広告データを学習したAIが、作成したクリエイティブがどの程度の効果を発揮するかを予測してくれます。

これにより、効果の低いクリエイティブを配信前に排除し、より効果の高いものに集中することができるのです。

電通グループでは、このサービスを通じて、クライアント企業の広告効果を最大化し、ビジネス成長を支援しています。

博報堂「バーチャル生活者」の取り組み

博報堂は、**「バーチャル生活者」**というユニークなコンセプトで生成AIを活用しています。

これは、生成AIに人格を持たせて、マーケティングや商品開発に活用する試みです。

博報堂は、7,000人分の生活者データベース「HABIT」を保有しています。

このデータをもとに、異なる属性や価値観を持つバーチャルな生活者をAIで生成し、その意見や感情を引き出すことで、多様な視点からのインサイトを得るのです。

  • 特定のペルソナに合わせたバーチャル生活者をAIで生成
  • 商品コンセプトに対する反応をシミュレーション
  • 広告コピーに対する印象をAIが評価
  • 複数のターゲット層の意見を同時に収集
  • 人間のクリエイターにはない視点を提供

たとえば、新商品の広告コピーを考える際に、**「30代子育て中の女性」「50代の独身男性」「20代の学生」**といった異なるペルソナのバーチャル生活者を生成し、それぞれの反応を確認することができます。

従来であれば、グループインタビューやアンケート調査を実施する必要がありましたが、AIを活用することで素早く多様な意見を収集できるようになっています。

このアプローチは、人間のクリエイティビティを刺激する役割も果たしています。

AIが生成したバーチャル生活者の意見をヒントに、新しいアイデアが生まれることもあるのです。

伊藤園のAIモデルCM

伊藤園は、2023年に日本初となるAIモデルを起用したテレビCMを制作し、大きな話題を呼びました。

「お〜いお茶 カテキン緑茶」のCMに、生成AIで作成した女性モデルが登場したのです。

このCMでは、AIが生成した女性モデルが商品を手に微笑むシーンが放映されました。

  • 生成AIでリアルな人物像を作成
  • 実在のモデルと見分けがつかないクオリティを実現
  • 撮影コストの削減
  • スケジュール調整の手間を省略
  • 話題性による広告効果の向上

CMに登場するAIモデルは、実在の人物と見分けがつかないほど自然な表情と動きを実現しています。

伊藤園によると、著作権や肖像権の侵害がないよう、十分な確認を行ったうえで使用しているとのことです。

この取り組みは、生成AIの広告活用における新たな可能性を示すものとして注目されました。

従来のCM制作では、タレントやモデルの起用に多額の費用がかかっていました。

AIモデルを活用することで、これらのコストを削減しつつ、イメージに合った人物像を自由に作成できるようになったのです。

2024年4月には第二弾のCMも公開され、引き続きAIモデルを活用した広告展開が行われています。

コカ・コーラの画像生成AI活用

コカ・コーラは、**「Create Real Magic」**という画像生成AIを活用したキャンペーンを展開しました。

このキャンペーンでは、GPT-4とDALL-Eの技術を組み合わせた独自のAIツールを一般ユーザーに公開し、オリジナルのクリスマスカードを作成してもらう取り組みを行いました。

  • GPT-4とDALL-Eを組み合わせた独自AIツールを開発
  • ユーザーがテーマやスタイルを選択して画像を生成
  • 12万点以上の画像が生成される大きな反響
  • 優秀作品はコカ・コーラのSNSで紹介
  • ブランドエンゲージメントの向上に成功

ユーザーは、テーマやシーン、スタイルを選択するだけで、オリジナルのコカ・コーラをモチーフにした画像を生成できます。

生成された画像には見えない透かしが入っており、コカ・コーラの広告としての使用を識別できるようになっています。

このキャンペーンでは、12万点以上の画像が生成されるという大きな反響がありました。

ユーザー自身がコンテンツを作成することで、ブランドへの愛着が深まる効果も期待されています。

コカ・コーラの事例は、生成AIを消費者参加型のマーケティングに活用した好例として、多くの企業の参考になっています。

広告を一方的に発信するのではなく、消費者と一緒にコンテンツを作り上げるという新しいアプローチが、生成AIによって実現したのです。

広告制作におすすめの生成AIツール

テキスト生成系ツール

広告のキャッチコピーや説明文を作成する際に役立つ、テキスト生成系のAIツールを紹介します。

これらのツールを活用することで、短時間で多くのコピー案を生成できます。

ツール名 特徴 料金目安
ChatGPT 汎用性が高く、さまざまな文章生成に対応 無料〜月額20ドル
Claude 長文の処理に強く、論理的な文章生成が得意 無料〜月額20ドル
Catchy 日本語特化のコピーライティングAI 月額3,000円〜
SAKUBUN SEO記事やLPの文章作成に特化 月額9,800円〜
CRAIS for Text 広告効果予測機能付きのテキスト生成 要問い合わせ

ChatGPTは、OpenAIが提供する代表的なテキスト生成AIです。

汎用性が非常に高く、キャッチコピーの作成からメール文の作成まで、幅広い用途に対応できます。

無料版でも十分な機能が使えますが、より高性能なGPT-4を使いたい場合は有料版への登録が必要です。

Claudeは、Anthropic社が開発したAIで、長文の処理に強いという特徴があります。

LPの本文やメールマガジンなど、ある程度の長さがある文章を生成する際に適しています。

Catchyは、日本語に特化したコピーライティングAIです。

100種類以上のテンプレートが用意されており、広告コピーやSNS投稿など、目的に合わせた文章を生成できます。

画像生成系ツール

バナーやビジュアル素材の作成に役立つ、画像生成系のAIツールを紹介します。

ツール名 特徴 料金目安
Midjourney 高品質なアート風画像の生成に強い 月額10ドル〜
DALL-E 3 ChatGPT連携で手軽に画像生成 ChatGPT Plus内で利用可
Adobe Firefly 商用利用に安心、Adobe製品と連携 月額680円〜
Canva テンプレート豊富、初心者でも簡単 無料〜月額1,500円
極予測AI 広告用商品画像の自動生成に特化 要問い合わせ

Midjourneyは、アート性の高い画像生成で知られるツールです。

独特の雰囲気を持つビジュアルを生成できるため、ブランディング広告やイメージ広告に適しています。

Discord上で操作するという独特のインターフェースを持っています。

DALL-E 3は、OpenAIが提供する画像生成AIです。

ChatGPTと連携しているため、テキストで指示を出すだけで簡単に画像を生成できる手軽さが魅力です。

Adobe Fireflyは、クリエイティブツール大手のAdobeが提供するサービスです。

商用利用に適したライセンス体系で、著作権のリスクを軽減できる点が特徴です。

PhotoshopやIllustratorとの連携もスムーズに行えます。

動画生成系ツール

動画広告の制作を支援する、動画生成系のAIツールを紹介します。

ツール名 特徴 料金目安
Sora OpenAI開発、高品質な動画生成 招待制（2024年時点）
Runway テキストから動画を生成、編集機能も充実 無料〜月額12ドル
Pika 短尺動画の生成に特化 無料〜
HeyGen AIアバターによる動画作成 月額24ドル〜
Synthesia プレゼン動画やトレーニング動画向け 月額30ドル〜

Soraは、OpenAIが発表した動画生成AIです。

テキストで指示を出すだけで、リアルで高品質な動画を生成できると話題になりました。

2024年時点では一般公開されていませんが、今後の展開が期待されています。

Runwayは、すでに利用可能な動画生成AIのなかで、最も注目されているツールの1つです。

テキストや画像から動画を生成する機能に加え、既存の動画を編集する機能も充実しています。

HeyGenやSynthesiaは、AIアバターを使った動画作成に特化したツールです。

人物が話している動画を、撮影なしで作成できるため、説明動画や研修動画などに活用されています。

統合型広告制作プラットフォーム

テキスト、画像、配信最適化までを一元的に管理できるプラットフォームも登場しています。

ツール名 特徴 料金目安
∞AI（電通） 訴求軸発見から改善提案まで一貫対応 要問い合わせ
Performance Max（Google） 広告クリエイティブの自動生成・最適化 広告費に応じて
JAPAN AI Agent さまざまな業務をAIが自律的に実行 要問い合わせ
Adnator バナー広告の自動作成に特化 無料〜月額9,800円
Adobe Sensei Adobeエコシステム全体でAIを活用 要問い合わせ

Performance Maxは、Googleが提供する広告サービスで、生成AIを活用したクリエイティブの自動生成機能を備えています。

テキストや画像素材をアップロードすると、AIがさまざまな組み合わせのクリエイティブを自動で作成し、最適な配信を行ってくれます。

Adnatorは、バナー広告の自動作成に特化したツールです。

広告のジャンルを選び、キャッチコピーを入力するだけで、複数のバナーデザインを生成してくれます。

無料プランもあるため、まずは試してみたい方におすすめです。

これらのツールを組み合わせて活用することで、広告制作の効率を大幅に向上させることができます。

どのツールが自社に合っているか迷った場合は、株式会社エッコにご相談ください。

ビジネスの目的や予算に合わせて、最適なツールの選定をサポートいたします。

生成AI広告の今後の展望

生成AI技術は、今後もさらなる進化が予想されています。

広告業界における生成AIの活用も、より高度で多様な形へと発展していくでしょう。

ここでは、今後予想される展望についてお伝えします。

  • リアルタイムでのクリエイティブ最適化がさらに進化
  • 音声AIとの連携による音声広告の自動生成
  • AR/VRと生成AIを組み合わせた没入型広告体験
  • より高度なパーソナライゼーションの実現
  • AIと人間のクリエイターの協業モデルの確立

特に注目されているのは、リアルタイムでのクリエイティブ最適化です。

現在でも、A/Bテストによる改善は行われていますが、将来的には、AIがリアルタイムでユーザーの反応を分析し、その場でクリエイティブを調整するようになると予想されています。

たとえば、同じ広告枠でも、朝と夜でキャッチコピーを変えたり、天気や気温によってビジュアルを変えたりといった、より細やかなパーソナライゼーションが可能になるかもしれません。

また、AR（拡張現実）やVR（仮想現実）と生成AIの組み合わせも期待されています。

ユーザーの嗜好や行動履歴にもとづいて、バーチャル空間内でパーソナライズされた広告体験を提供するという未来が見えてきています。

一方で、AIの進化にともない、倫理的な課題も浮上してきています。

AIが生成したコンテンツと人間が作成したコンテンツの区別、ディープフェイク技術の悪用防止、AIの透明性の確保など、解決すべき課題は少なくありません。

こうした課題に対応しながら、生成AIを適切に活用していくことが、これからの広告業界に求められています。

株式会社エッコでは、生成AIの最新動向を常にキャッチアップしながら、お客様のビジネスに最適なAI活用をご提案しています。

生成AIの導入を検討されている方は、ぜひお気軽にご相談ください。

まとめ

本記事では、生成AIを活用した広告制作について、その基本から活用方法、メリット・デメリット、企業事例、おすすめツールまで幅広く解説してきました。

生成AIは、広告制作における時間とコストの削減、クリエイティブの多様化、A/Bテストの効率化など、多くのメリットをもたらします。

電通、博報堂、伊藤園、コカ・コーラといった大手企業がすでに活用を始めており、その効果は実証されつつあります。

  • 生成AIは新しいコンテンツを自動で作り出す技術
  • 広告業界では制作効率化と品質向上の両立が期待されている
  • キャッチコピー、画像、動画など幅広い領域で活用可能
  • 導入時は著作権やハルシネーションへの注意が必要
  • 大手企業の事例が参考になる
  • 目的に合ったツール選びが重要

一方で、品質管理やブランドの一貫性、著作権への配慮、ハルシネーションのリスクなど、注意すべきポイントもあります。

生成AIはあくまでツールであり、その出力を人間がチェックし、適切に活用することが重要です。

今後、生成AI技術はさらに進化し、広告制作における活用の幅も広がっていくでしょう。

この変化に対応し、競争力を維持していくためには、早い段階から生成AIの活用に取り組むことが大切です。

名古屋を拠点にWebコンサルティングを手がける株式会社エッコでは、生成AIを活用した広告施策のサポートを行っています。

「生成AIを導入したいが、何から始めればよいかわからない」 「自社に合ったツールを選びたい」 「リスクを抑えながら効果的に活用したい」

このようなお悩みをお持ちの方は、ぜひ株式会社エッコにご相談ください。

お客様のビジネスに合わせた、最適なAI活用の方法をご提案いたします。

詳しくはこちらから