AI活用で広告効果を最大化 ベネッセとサイバーエージェントが挑んだ新しいクリエイティブ制作
近年、生成AIをはじめとしたAI技術の進化により、広告制作の現場にも大きな変化が起きている。これまで広告クリエイティブは、経験や感覚に頼る部分が多かったが、現在ではAIを活用しながら成果が出る可能性を事前に分析し、制作へ反映する手法が広がり始めている。
そうした中、ベネッセとサイバーエージェントは、AIを活用した広告制作に取り組み、検索数やCVR（コンバージョン率）で大きな成果を上げた。広告制作の新たな可能性として注目を集めている。
AIで広告制作を最適化する時代へ
出典：MarkeZine
サイバーエージェントは、広告クリエイティブの成果をAIによって事前予測しながら制作を進める「極AIお台場スタジオ」を展開している。
この仕組みでは、動画や静止画などの広告素材をAIが分析し、どのクリエイティブがより高い成果につながる可能性があるのかをスコア化。制作段階でその結果を確認しながら改善を重ねることができる。
従来の広告制作では、「実際に配信してみないと成果がわからない」という課題があった。しかしAIを活用することで、制作前から一定の予測を立てられるようになり、効率的なクリエイティブ制作が可能になっている。
制作段階から細かくAIを活用
今回の取り組みでは、広告企画の初期段階からAI分析を導入。複数の撮影案や演出パターンを用意し、それぞれをAIで分析しながら企画を調整していった。
特に特徴的なのは、「完成した素材をAIで判定する」のではなく、シーン単位やカット単位で細かく分析を繰り返した点だ。
各シーンごとにAIスコアを確認しながら、どの表現がターゲットに響くのかを検証。これによって、よりユーザーのニーズに合ったクリエイティブへとブラッシュアップしていったという。
AIは単なる効率化ツールではなく、広告の質を高めるパートナーとして活用されている。
ベネッセ独自のデータを掛け合わせ差別化
AI活用というと、「どの企業も似たような広告になるのではないか」という懸念を持つ人も少なくない。
しかし今回の施策では、ベネッセが保有する過去の広告データや配信実績を組み合わせることで、独自性のあるクリエイティブ制作を実現した。
蓄積された自社データをAI分析に活用することで、一般的なAI生成だけでは得られないブランドらしさやユーザー理解を反映できたという。
つまり、AIだけに任せるのではなく、自社が持つマーケティング資産やナレッジと掛け合わせることが重要になる。
AI活用が進む時代では、「どんなデータを持っているか」「どう活用するか」が企業ごとの差別化につながると言えそうだ。
バーチャルプロダクションで制作効率も向上
今回の広告制作では、バーチャルプロダクション技術も活用された。
巨大なLEDウォールを背景として利用し、リアルな映像空間を演出することで、ロケ撮影を行わずに多彩なシーンを再現。さらに、高精細なLED照明を組み合わせることで、自然な色彩表現も可能になった。
この手法によって、
- ロケ地選定の工数削減
- 移動コストの削減
- 天候リスクの回避
- 撮影から編集までの時間短縮
など、多くのメリットが生まれた。
編集室も同施設内に併設されているため、撮影後すぐに編集作業へ移行できる点も特徴だ。AI分析と制作環境を一体化することで、広告制作のスピードと精度を同時に高めている。
検索数160％増、CVR115％増の成果
今回の施策では、具体的な成果も大きく向上した。
主な成果としては以下の通り。
- 検索数が160％増加
- 資料請求CVRが115％増加
- 検索単価が120％改善
特に注目されたのが、検索数の大幅増加だ。
デジタル広告は一般的に「獲得施策」に強い一方、認知拡大や潜在層へのアプローチはテレビCMの方が有利だと考えられてきた。
しかし今回の取り組みでは、多様なニーズに合わせたクリエイティブを大量に展開することで、デジタル広告でも広範囲へのリーチが可能であることが示された。
従来は人的リソースの制約から、多数のパターンを制作することは現実的ではなかった。しかしAIを活用することで、多様なターゲットに合わせた広告制作が実現しつつある。
「テレビCM中心」の常識が変わる可能性
これまで大規模な認知獲得にはテレビCMが不可欠とされてきた。
一方で、デジタル広告はターゲティング精度に優れるものの、マスリーチには限界があると考えられていた。
しかしAIを活用してユーザーごとに最適化されたクリエイティブを大量生成・配信できるようになれば、その前提も変わる可能性がある。
ターゲットごとに細かく最適化された広告を複数展開することで、テレビCMに匹敵するリーチ効果をデジタル上でも生み出せる可能性が見えてきた。
広告業界では現在、AIによるクリエイティブ制作支援が急速に広がっているが、今回の事例は“実際に成果へつながったケース”として大きな注目を集めている。
AI時代の広告制作に求められるもの
AI活用が進む中で重要になるのは、「AIに任せること」ではなく、「AIをどう活用するか」という視点だ。
今回の事例でも、成果につながった背景には、
- 自社データの活用
- 細かなターゲット分析
- クリエイティブ改善の高速化
- 制作環境の効率化
といった複数の要素が組み合わされていた。
AIは万能ではないが、マーケティング戦略やユーザー理解と掛け合わせることで、大きな成果を生み出せる可能性がある。
今後は広告業界だけでなく、さまざまなマーケティング領域でAI活用がさらに進んでいくと考えられる。企業ごとのデータ資産やブランド戦略をどうAIに反映していくかが、競争力を左右する重要なポイントになりそうだ。
