SupershipとRecursive、広告クリエイティブ生成AIでブランド一貫性と効率改善へ
デジタルマーケティング支援・データソリューションを手掛ける Supership（サプシップ）は、AI（人工知能）を活用した広告クリエイティブ生成システムを開発し、KDDIとともにβ版テストを完了したと発表した。これにより、広告業務における制作・管理工数の大幅削減やブランドイメージの一貫性担保が期待されている。新システムはAIによる生成と運用データの活用を組み合わせることで、従来の広告クリエイティブ制作プロセスの課題に対処することを狙いとしている。
画像引用：Web担当者Forum
広告クリエイティブ制作における共通課題とAI導入の背景
属人的なプロセスが抱えていた課題
デジタル広告のクリエイティブ設計と配信は、これまで多くのブランドで属人的な作業になりがちだった。画像やコピーの方向性はデザイナーやプランナーの経験に依存しがちで、ときにブランドガイドラインから逸脱してしまうリスクもある。さらに、出稿後の配信実績データ（ファーストパーティデータ）をクリエイティブの評価や改善に十分活かせていないという課題も露呈している。
こうした事情は、ブランドごとの一貫したイメージ管理 と 制作効率の向上 を阻む要因となってきた。特に複数キャンペーンや広告フォーマットに対応する必要がある大企業では、仕様に合わせたクリエイティブ設計が重層的になり、工数や経験依存の判断が増加している。Supershipではこの点を業界共通の課題と位置づけ、解決策としてAIシステムの開発を進めた。
AIによる制作補助とデータ分析の融合
新システムは、生成AIによる広告素材の案出 と 既存の配信データをもとにした効果予測・選別 を両立させる点が特徴だ。プラットフォーム側の制約やブランドガイドラインを組み込むことで、AIが単にバナーやコピーを作るだけでなく、ターゲット像や配信実績に最適化されたクリエイティブ案を提供する仕組みとなっている。
また、制作したクリエイティブ案の効果をデータ側で評価する機能も搭載される見込みで、これが従来の経験値頼みの選別プロセスに変革をもたらす可能性を秘めている。AIによる試行錯誤と効果分析の融合は、今後の広告運用で重要な役割を果たすと見られている。
KDDIにおけるβ版テストとその成果
導入先としてのKDDI
Supershipは、β版の導入先として通信大手の KDDI を選び、デジタルマーケティング部門で運用テストを実施した。テストの主目的は、ブランドイメージの一貫性担保と制作工数の縮減 であり、KDDI側でも実務的な検証を行った。
KDDIグループは、独自のブランドガイドラインや「au VISUAL IDENTITY」と呼ばれるデザイン基準を保有している。このような厳格なルールをAIがどこまで遵守できるかが、今回の評価ポイントだった。AIはブランド管理ルールを反映した画像生成と、その結果の選別を試行し、一定の成果が確認されたという。
画像引用：Web担当者Forum
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工数削減と改善点の評価
テスト結果では、制作に関連する工数がおよそ50%削減されたとしている。これは、デザイン案の提示や選別作業がAI支援により効率化されたことを示しており、従来のプロセスを部分的に置き換えることができる可能性を示唆している。
一方でテストでは、完全な自動化ではなく人間側のチェックや調整が不可欠であることも明らかになった。ブランド戦略やクリエイティブの細部は、引き続き人間が最終判断する必要性が残る点は、今後の改善課題として挙げられている。
今後の展望と広告制作の変革
普及と課題
AIを広告制作に取り入れる動きはここ数年で加速しているが、配信効果とブランドの整合性を両立させる例はまだ限定的だ。SupershipとRecursive のシステムは、AI生成とデータ分析の組み合わせによる新たなワークフロー となっており、これが広告業務の標準化や効率化のひとつのモデルとなる可能性がある。
ただし、AIが生成したクリエイティブの法的側面や倫理への配慮、データ保護といった点は今後の業界共通の論点でもある。画像やコピーを生成する過程でのデータ利用の透明性と、AIが出力する情報の品質担保は、引き続きマーケター側の関心事項とされている。これらは広告制作の自動化が進む中でも重要な対応領域となる。
広告制作の新たな潮流
AI導入によって、広告クリエイティブ制作は大きな転換期を迎えている。従来は専門的なスキルに依存していた作業が、定量データとAIの判断によって補完されることで、意思決定のスピードや反復的な改善サイクルが加速する可能性がある。
特に今後は、AIが提案した複数のクリエイティブ候補をマーケターが評価・統合し、最適な配信戦略につなげるハイブリッドなワークフローが主流になるとみられる。このような流れは大規模企業だけでなく、中小企業の広告活動にも波及する可能性があり、広告制作の民主化へ寄与するとの指摘も出ている。
SupershipとRecursiveが進める広告クリエイティブ生成AIは、単なる効率化ツールにとどまらず、デジタル広告の発想と実行プロセスを再定義する試み と評価されている。広告制作におけるAI利活用の方向性は、今後さらに多様な展開を迎えるだろう。
