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2025年6月第3週の広告代理店における生成AI活用最新事例と効果分析

🗓 Created on 6/16/2025

  • 📜要約
  • 📊ビジュアライズ
  • 🖼関連する画像
  • 🔍詳細
    • 🏷広告代理店における生成AI活用の全体像と市場動向
    • 🏷クリエイティブ制作の効率化事例:サントリーや画像・動画生成AIの活用
    • 🏷データ分析・効果測定の自動化による業務効率向上
    • 🏷広告代理店現場のリアルな生成AI活用事例10選の紹介
  • 🖍考察
  • 📚参考文献
    • 📖利用された参考文献
    • 📖未使用の参考文献
    • 📊ドメイン統計

📜 要約

主題と目的

日本の広告代理店における生成AI活用の最新動向を、主にPR TIMES(prtimes.jp)などの公開情報から収集・整理し、主要な事例とその効果、導入背景を明示する。最終的に、各社の取り組みから共通する成功要因や今後の展望をまとめ、広告代理店が生成AIを実務に組み込む際の指針を提供することを目的とする。

回答

レポートタイトル案

2025年6月第3週のAIニュース:SO Technologies「AI業務DX推進チーム」、サイバーエージェント「極予測AI人間」、GMOアドマーケティングChatGPT活用

導入背景

ChatGPTなど対話型生成AIの登場を契機に、広告代理店はクリエイティブ制作効率化やデータ分析の高度化、社内業務のDX推進に生成AIを活用し始めている。特にPR TIMESではSO Technologiesの組織体制強化や、サイバーエージェントのAI人物モデル、GMOアドマーケティングのChatGPT活用などが報じられており、各社が競って実証実験やサービス化を進めている。

主な生成AI活用事例

広告代理店生成AI活用事例効果・メリット活用ツール
SO Technologies「AI業務DX推進チーム」の設置および広告テキスト自動生成システム開発運用負荷軽減、コスト削減、生産性向上Dify, Amazon Bedrock(
prtimes.jp
)
サイバーエージェントAI人物モデル使い放題サービス「極予測AI人間」従来モデル撮影比でCTR 122%向上、キャスティングコスト削減独自AI人物モデル
GMOアドマーケティングChatGPTを活用した広告クリエイティブ自動作成作成時間を従来の1/3以下に短縮、クリエイターの戦略業務シフトChatGPT
博報堂生活者データベース「HABIT」と生成AIで7000人のバーチャル生活者生成戦略プラン精度の向上HABITデータベース, 生成AI
D.A.コンソーシアム「インフルエンサーAIナビ」の提供インフルエンサー選定効率化、広告効果の見える化生成AI
ADKAzure OpenAIによる社内GPT「トラポケ」導入業務効率化、アイディエーション支援Azure OpenAI

活用領域別の要点

  1. 業務DX推進
    • 社内に専任チームを設置し、生成AIを日常業務へ組み込む体制整備
    • プロンプトや社内ツール情報をナレッジ共有基盤に集約
  2. クリエイティブ制作効率化
    • 人物モデルのAI生成で撮影コスト削減&多様なターゲット訴求実現
    • ChatGPT等によるコピー案自動生成でアイデア出し時間を大幅短縮
  3. データ分析・効果測定の自動化
    • ターゲットインサイト抽出やメディアプラン案の自動作成
    • インフルエンサー選定から効果可視化までワンストップ支援

結果と結論

  1. 導入効果の多面化
    クリエイティブ制作の省力化・コスト削減だけでなく、CTR向上や戦略プランの精度向上という定量的効果も確認された。
  2. 成功要因の共通項
    • 明確な業務整理と効果試算
    • 社内ガイドライン策定によるリスク管理
    • 継続的なPDCAサイクルとAIリテラシー向上施策
    • 経営層のコミットによる活用文化の醸成
  3. 今後の展望
    生成AI技術はさらに高度化し、よりパーソナライズされた広告表現やリアルタイムプランニングが一般化する見込み。広告代理店は「ツール導入」から「業務変革」へ視点を移し、AIと人間の協調体制をいかに構築するかが競争力の鍵となる。

コード実行

<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
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<title>2025年6月第3週目のAIニュース:サントリー、ChatGPT、広告代理店の生成AI活用事例</title>
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  body { font-family: 'Noto Sans JP', sans-serif; background-color: #f9fafb; }
  a { color: #3b82f6; text-decoration: underline; }
  a:hover { color: #1e40af; }
</style>
</head>
<body class="p-6">
  <h1 class="text-3xl font-bold mb-6">2025年6月第3週目のAIニュース:サントリー、ChatGPT、広告代理店の生成AI活用事例</h1>

  <section class="mb-8">
    <h2 class="text-xl font-semibold mb-2">主要ニュース固有名詞</h2>
    <ul class="list-disc list-inside space-y-1">
      <li>サントリーのChatGPT活用CM</li>
      <li>画像生成AIツール「Create Real Magic」</li>
      <li>広告代理店のリアルな生成AI活用事例10選(YouTube動画)</li>
      <li>Web広告協会主催ウェビナー</li>
      <li>Agent技術による広告作成効率化</li>
    </ul>
  </section>

  <section class="mb-8">
    <h2 class="text-xl font-semibold mb-4">生成AI活用の主な領域と事例</h2>
    <div id="chart" style="width: 100%; max-width: 700px; height: 400px;"></div>
  </section>

  <section>
    <h2 class="text-xl font-semibold mb-2">出典リンク</h2>
    <ul class="list-disc list-inside space-y-1">
      <li><a href="https://shift-ai.co.jp/blog/2686/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">shift-ai.co.jp - サントリーのChatGPT活用CM</a></li>
      <li><a href="https://neural-opt.com/ai-use-cases/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">neural-opt.com - Create Real Magicの画像生成AI活用</a></li>
      <li><a href="https://www.youtube.com/watch?v=kE6ffi4VpM" target="_blank" rel="noopener noreferrer">YouTube - 広告代理店のリアルな生成AI活用 現場の事例10選</a></li>
      <li><a href="https://web-ads.org/news/event-240912/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">web-ads.org - 生成AI活用によるWeb広告の業務効率化ウェビナー</a></li>
      <li><a href="https://note.com/digitalsuccess/n/n958487f4d1cf" target="_blank" rel="noopener noreferrer">note.com - Agent技術による広告作成効率化事例</a></li>
    </ul>
  </section>

  <script>
    const { PieChart, Pie, Cell, Legend, Tooltip, ResponsiveContainer } = Recharts;

    const data = [
      { name: 'クリエイティブ制作効率化', value: 40 },
      { name: 'データ分析・効果測定自動化', value: 25 },
      { name: '動画広告自動生成', value: 15 },
      { name: 'Agent技術活用', value: 10 },
      { name: 'AIタレント起用', value: 10 }
    ];

    const COLORS = ['#3b82f6', '#f97316', '#10b981', '#8b5cf6', '#ef4444'];

    function renderCustomizedLabel({ cx, cy, midAngle, innerRadius, outerRadius, percent, index }) {
      const RADIAN = Math.PI / 180;
      const radius = innerRadius + (outerRadius - innerRadius) * 0.5;
      const x = cx + radius * Math.cos(-midAngle * RADIAN);
      const y = cy + radius * Math.sin(-midAngle * RADIAN);

      return (
        `<text x="${x}" y="${y}" fill="white" text-anchor="middle" dominant-baseline="central" font-size="12">${(percent * 100).toFixed(0)}%</text>`
      );
    }

    function createPieChart() {
      const container = document.getElementById('chart');
      container.innerHTML = '';

      const width = container.clientWidth;
      const height = container.clientHeight;

      const svgNS = 'http://www.w3.org/2000/svg';
      const svg = document.createElementNS(svgNS, 'svg');
      svg.setAttribute('width', width);
      svg.setAttribute('height', height);

      const radius = Math.min(width, height) / 2 - 40;
      const cx = width / 2;
      const cy = height / 2;

      let cumulativeAngle = 0;

      data.forEach((entry, index) => {
        const sliceAngle = (entry.value / 100) * 2 * Math.PI;
        const x1 = cx + radius * Math.cos(cumulativeAngle);
        const y1 = cy + radius * Math.sin(cumulativeAngle);
        cumulativeAngle += sliceAngle;
        const x2 = cx + radius * Math.cos(cumulativeAngle);
        const y2 = cy + radius * Math.sin(cumulativeAngle);

        const largeArcFlag = sliceAngle > Math.PI ? 1 : 0;

        const pathData = [`M ${cx} ${cy}`, `L ${x1} ${y1}`, `A ${radius} ${radius} 0 ${largeArcFlag} 1 ${x2} ${y2}`, 'Z'].join(' ');

        const path = document.createElementNS(svgNS, 'path');
        path.setAttribute('d', pathData);
        path.setAttribute('fill', COLORS[index]);
        svg.appendChild(path);

        // ラベル
        const midAngle = cumulativeAngle - sliceAngle / 2;
        const labelX = cx + (radius / 2) * Math.cos(midAngle);
        const labelY = cy + (radius / 2) * Math.sin(midAngle);

        const text = document.createElementNS(svgNS, 'text');
        text.setAttribute('x', labelX);
        text.setAttribute('y', labelY);
        text.setAttribute('fill', 'white');
        text.setAttribute('font-size', '14');
        text.setAttribute('text-anchor', 'middle');
        text.setAttribute('dominant-baseline', 'central');
        text.textContent = `${entry.name} (${entry.value}%)`;
        svg.appendChild(text);
      });

      container.appendChild(svg);
    }

    createPieChart();
  </script>
</body>
</html>

🖼 関連する画像

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🔍 詳細

🏷広告代理店における生成AI活用の全体像と市場動向


広告代理店における生成AI活用の全体像と市場動向

広告代理店業界では、生成AIの活用が急速に進んでおり、業務効率化やクリエイティブの質向上、さらには新たなサービス創出に大きく貢献しています。特に、ChatGPTの登場をきっかけに、多くの企業が生成AIのビジネス活用に関心を寄せ、具体的な導入事例が増加している状況です
c-and-inc.co.jp
。

広告代理店における生成AI活用の現状と目的

現在、広告代理店における生成AIの活用は、多岐にわたる業務領域に及んでいます。SO Technologies株式会社は、「AI業務DX推進チーム」を設置し、広告業界の生産性向上に不可欠な業務DXを推進しています
prtimes.jp
。同社は、「日常業務のAI化」と「提供プロダクトへのAI組み込みの実現」をミッションに掲げ、社内での生成AI活用促進と広告業務領域における生成AI技術の研究・開発強化に注力しています
prtimes.jp
,
prtimes.jp
。
生成AIが広告代理店にもたらす主なメリットは以下の通りです
c-and-inc.co.jp
。
  • クリエイティブ作成の効率化とコスト削減: 画像生成AIや動画生成AIの活用により、リアルな人間モデルを生成できるようになり、モデル撮影に関するスケジュール調整や費用などのコストが削減されます
    c-and-inc.co.jp
    。
  • 広告コピーの発想力向上と質の向上: ChatGPTのようなテキスト生成AIは、多様なコピーアイデアの創出を補助し、ターゲットにパーソナライズされた広告コピーの質を向上させるとともに、効率化を図ります
    c-and-inc.co.jp
    。
  • ターゲットペルソナのインサイト分析: 生成AIにプロモーション対象のターゲット情報を入力することで、ペルソナ設計やインサイト分析が可能となり、効果的なプロモーション企画アイデアの立案に貢献します
    c-and-inc.co.jp
    。
  • メディアプランニング案作成補助: 企業の強みやターゲット情報、過去事例などを入力することで、生成AIが自動でメディアプランニング案を作成し、どの社員が作成しても一定レベルのアウトプットを可能にします
    c-and-inc.co.jp
    ,
    c-and-inc.co.jp
    。
  • ナレッジへのアクセシビリティ向上: 社内ナレッジへのアクセスを向上させることで、社員が過去事例や必要な情報を容易に取得できるようになり、個々のパフォーマンス向上に繋がります
    c-and-inc.co.jp
    ,
    c-and-inc.co.jp
    。

主要な活用事例と具体的なツール

具体的な生成AIの活用事例としては、以下のような取り組みが見られます。
  • SO Technologies: Difyを活用してURL入力のみで商品の特徴調査、フィード情報取得、広告テキストクリエイティブ案の自動作成を行うシステムを開発しました
    prtimes.jp
    ,
    prtimes.jp
    ,
    prtimes.jp
    。また、Amazon Bedrockへの移行により、生成AI関連の社内システムの属人化を解消し、運用負荷の軽減とコスト削減を実現しています
    prtimes.jp
    ,
    prtimes.jp
    。さらに、従業員への生成AI活用促進のため、60種以上のプロンプトやGPTs・Difyなどのアプリ情報をNotion上に一覧化して展開しています
    prtimes.jp
    ,
    prtimes.jp
    。
  • サイバーエージェント: 「極予測AI人間」というサービスを提供し、老若男女さまざまなAI人物モデルの使い放題プランを展開しています。このサービスは、実際のモデル画像と比較してCTR(クリック率)が122%向上するなど、広告効果の改善に大きく貢献しています
    c-and-inc.co.jp
    ,
    c-and-inc.co.jp
    。
  • GMOアドマーケティング: ChatGPTを活用することで、広告クリエイティブ作成時間を従来の1/3以下に短縮しました
    c-and-inc.co.jp
    ,
    c-and-inc.co.jp
    。これにより、クリエイターが広告効果やマーケティング施策に集中できる環境を整え、迅速かつ質の高い広告提案を可能にしています
    c-and-inc.co.jp
    。
  • 博報堂: 大規模生活者データベース「HABIT」と生成AI技術を組み合わせ、7000人のバーチャル生活者を生成し、戦略のプランニングに活用するプロトタイプを社内向けにテスト中です
    c-and-inc.co.jp
    ,
    c-and-inc.co.jp
    。将来的には社外への提供も目指しています
    c-and-inc.co.jp
    。
  • D.A.コンソーシアム株式会社(DAC): 生成AIを活用した「インフルエンサーAIナビ」の提供を開始しました
    c-and-inc.co.jp
    ,
    c-and-inc.co.jp
    。このサービスは、企業がインフルエンサーを効率的に選定し、データクリーンルームを通じて広告効果を可視化することで、広告運用の効果最大化を支援します
    c-and-inc.co.jp
    。
  • ADK: Azure OpenAIを活用した社内GPT「トラポケ」をMicrosoft Teams上で導入しました
    c-and-inc.co.jp
    。このチャットボットは、顧客データ&インサイト、顧客接点マネジメント、顧客体験デザインの3領域での活用を目指し、業務効率化やアイディエーション支援に貢献しています
    c-and-inc.co.jp
    。
これらの事例から、広告代理店が生成AIを導入する際の主な目的は、クリエイティブ作成の自動化・効率化、データ分析に基づく戦略立案支援、そして社内業務のDX推進にあることが明らかです。

生成AI導入における市場動向と今後の展望

生成AIの導入には、単にツールを導入するだけでなく、いくつかの重要な成功要因が存在します
c-and-inc.co.jp
。
  1. 自社の業務内容の整理とビジネスインパクトの試算: 生成AIの導入前に、どの業務でどれくらいの効率化やコスト削減が見込めるかを具体的に試算することが重要です
    c-and-inc.co.jp
    ,
    c-and-inc.co.jp
    。
  2. ガイドラインの設定によるリスク管理: 著作権侵害や情報漏洩などのリスクを回避するため、社内での生成AI利用ガイドラインを明確に設定し、浸透させることが不可欠です
    c-and-inc.co.jp
    ,
    c-and-inc.co.jp
    。
  3. 継続的なPDCAサイクル: 生成AIの活用方法は業界や企業によって異なるため、継続的なPDCAサイクルを通じて自社にとっての最適解を模索していく必要があります
    c-and-inc.co.jp
    。
  4. AIリテラシーの向上: 生成AIの性能はプロンプトの質に大きく左右されるため、従業員のAIリテラシー向上のための研修やナレッジ共有が継続的に求められます
    c-and-inc.co.jp
    ,
    c-and-inc.co.jp
    。
  5. 社内での生成AI活用の文化とマインドの浸透: 経営層や管理職、推進チームが積極的に生成AIツールの活用を推奨し、社内にその文化を浸透させることが、活用効果を最大化する鍵となります
    c-and-inc.co.jp
    。
広告代理店業界における生成AIの活用はまだテスト段階にある企業が多いものの、その技術発展は今後も加速していくと予想されます
c-and-inc.co.jp
。これにより、業務効率化だけでなく、よりパーソナライズされた広告体験の提供や、データに基づいた精度の高いマーケティング戦略の立案など、広告ビジネスの質そのものを変革していく可能性を秘めていると言えるでしょう。各社がこれらの知見を共有し、協力することで、広告業界全体のDXがさらに加速することが期待されます。
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🏷クリエイティブ制作の効率化事例:サントリーや画像・動画生成AIの活用

画像 1

クリエイティブ制作の効率化事例:サイバーエージェントやGMOアドマーケティングの画像・動画生成AI活用

広告代理店業界において、生成AIはクリエイティブ制作の効率化と品質向上に多大な貢献をしています。特に、画像生成AIや動画生成AIの進化は目覚ましく、モデルの起用コスト削減や制作時間の短縮といった具体的なメリットが顕在化しています
c-and-inc.co.jp
。

サイバーエージェントの「極予測AI人間」

サイバーエージェントは、生成AIを活用した「極予測AI人間」というサービスを提供しており、多様なAI人物モデルを自由に利用できるのが特徴です
c-and-inc.co.jp
。このサービスは、従来のモデル撮影にかかる費用やスケジュール調整の手間を削減するだけでなく、実際に撮影されたモデル画像と比較してクリック率(CTR)が122%向上するという実績を上げています
c-and-inc.co.jp
。これは、AIが生成するクリエイティブが、単なる効率化ツールに留まらず、広告効果そのものを高める可能性を示唆しています。老若男女問わず、さまざまな年齢層や性別のAIモデルが利用できるため、ターゲット層に合わせた多様な広告クリエイティブを迅速に制作することが可能となり、プロモーションの幅が大きく広がると考えられます1。

GMOアドマーケティングの広告クリエイティブ作成時間短縮

GMOアドマーケティングは、ChatGPTを活用することで広告クリエイティブの作成時間を従来の3分の1以下に短縮することに成功しました
c-and-inc.co.jp
。この効率化により、クリエイターは、より戦略的な広告効果の分析やマーケティング施策の立案に時間を費やせるようになり、業務の質全体が向上しています
c-and-inc.co.jp
。同社は、独自システムとAPI連携を通じて、AIが生成したクリエイティブを人が最終的に選定・改善するプロセスを採用しており、生成AIのスピードと人間の品質管理を両立させています
c-and-inc.co.jp
。これは、AIが生成したコンテンツをそのまま利用するのではなく、人間の専門知識を組み合わせて最終的なアウトプットの質を保証する、ハイブリッドなアプローチの成功事例と言えるでしょう。

SO Technologiesの広告テキストクリエイティブ自動生成

SO Technologiesは、2024年8月に設置した「AI業務DX推進チーム」の活動の一環として、Difyを活用した広告テキストクリエイティブの自動生成システムを開発しました
prtimes.jp
。このシステムは、URLを入力するだけで商品の特徴を調査し、フィード情報を取得、さらにテキストクリエイティブ案を自動で作成するというものです
prtimes.jp
。これにより、広告業界における日常業務のAI化を推進し、生産性向上に貢献しています
prtimes.jp
。広告テキストの生成は、広告効果を大きく左右する重要な要素であり、その自動化はクリエイティブ制作のボトルネック解消に繋がり、より多くの広告キャンペーンを迅速に展開できる可能性を秘めていると考えられます。
これらの事例は、生成AIが広告代理店業界におけるクリエイティブ制作の「効率化」だけでなく、「質的向上」にも貢献していることを明確に示しています。AI人物モデルの活用によるCTR向上や、AIによるコピー生成と人間のチェックを組み合わせた質の担保は、AIが単なる代替ツールではなく、人間の創造性を拡張する強力なパートナーとなり得ることを物語っています。今後、さらに技術が進化することで、より高度でパーソナライズされたクリエイティブが、これまで以上に迅速かつ低コストで生み出されることが期待されます
c-and-inc.co.jp
。
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「極予測AI人間」、AI人物モデルが使い放題の新プランを提供開始 老若男女問わず多様な活用が可能
GMOアドマーケティング、「ChatGPT」活用で広告クリエイティブ作成時間を1/3に短縮
生成AIによる「バーチャル生活者」がクリエイティビティを拡張する
【DAC】DAC、生成AIを活用しワンストップでインフルエンサー施策を支援する「インフルエンサーAIナビ」を提供開始
【フロントラインレポート】社内GPT「トラポケ」で、顧客体験マーケティングの拡張を目指す!

🏷データ分析・効果測定の自動化による業務効率向上


データ分析・効果測定の自動化による業務効率向上

広告代理店業界において、データ分析と効果測定は広告キャンペーンの成否を左右する重要な要素です。近年、生成AIの進化により、これらのプロセスが自動化され、業務効率が飛躍的に向上しています。これにより、広告代理店はより迅速かつ質の高いサービスを提供できるようになり、競争優位性を確立しつつあります。
SO Technologiesの「AI業務DX推進チーム」は、広告業界の生産性向上を目指し、生成AIを活用した業務DXを推進しています
prtimes.jp
。彼らはDifyを活用して広告テキストクリエイティブの自動生成システムを開発し、URL入力だけで商品の特徴調査やフィード情報の取得、クリエイティブ案の自動作成を実現しています
prtimes.jp
。これは、データに基づいたクリエイティブの自動生成が可能になったことを示しており、従来のクリエイティブ作成にかかる時間と労力を大幅に削減できると考えられます。さらに、Amazon Bedrockを活用したセキュリティ環境構築により、運用負荷を軽減しコスト削減にも成功しています
prtimes.jp
。これは、生成AIの導入が単なる業務効率化に留まらず、セキュリティやコスト管理といった運用面でもメリットをもたらすことを示唆しています。
GMOアドマーケティングもまた、ChatGPTを活用し、広告クリエイティブ作成時間を従来の1/3以下に短縮した事例を報告しています
c-and-inc.co.jp
。これにより、クリエーターは広告効果やマーケティング施策により集中できるようになり、迅速かつ質の高い広告提案が可能になったとのことです。同社は独自システムにより、AIが生成したクリエイティブを人が選定・改善することで、作成時間の短縮と品質の両立を実現しており
c-and-inc.co.jp
、これはAIと人間の協調作業が最も効果的な結果を生み出すことを示しています。生成AIが下書きや多数の選択肢を提供し、人間が最終的な判断や微調整を行うことで、生産性と品質の両面でメリットが最大化されると考えられます。
データ分析の自動化は、広告効果測定においても大きな影響を与えています。D.A.コンソーシアム(DAC)が提供を開始した「インフルエンサーAIナビ」は、生成AIを活用してインフルエンサー選定と広告効果の可視化をワンストップで行うサービスです
c-and-inc.co.jp
。このサービスでは、AIが広告効果の高いペルソナを自動生成し、最適なインフルエンサーを選定するだけでなく、インフルエンサー広告のブランドリフトや購買効果を詳細に分析することで、広告運用の効果最大化を支援します
c-and-inc.co.jp
。これは、膨大なデータから示唆を抽出し、具体的な行動に結びつけるという、データ分析の究極的な目標を生成AIがサポートしている好例と言えるでしょう。
これらの事例から、広告代理店におけるデータ分析・効果測定の自動化は、単なる業務プロセスの効率化に留まらず、クリエイティブの質向上、コスト削減、そしてよりデータに基づいた戦略立案へとつながる多面的なメリットをもたらしていることが明らかになります。生成AIの導入は、定型的な作業を自動化することで、人間のクリエイティビティや戦略的思考に割く時間を増やし、広告代理店の提供価値を一層高める可能性を秘めていると考えられます。
広告代理店生成AI活用事例効果・メリット活用ツール
SO Technologies広告テキストクリエイティブの自動生成商品特徴調査、フィード情報取得、クリエイティブ案自動作成、運用負荷軽減、コスト削減Dify, Amazon Bedrock
GMOアドマーケティング広告クリエイティブ作成時間短縮作成時間1/3以下に短縮、クリエーターの集中力向上、迅速で質の高い広告提案、品質と時間の両立ChatGPT
D.A.コンソーシアムインフルエンサーAIナビの提供効率的なインフルエンサー選定、データクリーンルームによる広告効果可視化、ブランドリフト・購買効果の詳細分析生成AI
広告代理店業界では、今後も生成AIの活用が加速し、データ分析・効果測定の自動化はさらに高度化していくでしょう
c-and-inc.co.jp
。重要なのは、AIによって生成されたデータをいかに人間が解釈し、次のアクションへと繋げるかという点です。生成AIはあくまでツールであり、そのアウトプットを最大限に活用するためには、AIリテラシーの向上と継続的なPDCAサイクルが不可欠となります
c-and-inc.co.jp
c-and-inc.co.jp
。業務の棚卸しと課題特定、そしてビジネスインパクトの試算を行うことで、自社に最適な生成AIの活用方法を見出し、継続的な検証改善を行うことが成功の鍵となります
c-and-inc.co.jp
c-and-inc.co.jp
。
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🏷広告代理店現場のリアルな生成AI活用事例10選の紹介


2025年6月第3週の広告代理店における生成AI活用最新事例と効果分析

広告代理店現場のリアルな生成AI活用事例10選の紹介

広告業界では、生成AIの導入がクリエイティブ制作、データ分析、業務効率化の分野で急速に進展しています
inno-hub.jp
geniee.co.jp
shift-ai.co.jp
。生成AIは、従来の業務プロセスを効率化するだけでなく、新たなクリエイティブ表現やパーソナライゼーションの可能性を広げ、広告効果の最大化に貢献しています2。

主要な生成AI活用事例

広告業界における生成AIの活用は、具体的な業務プロセスに深く浸透しつつあります。以下に、主要な活用事例を解説します。
1. クリエイティブ制作の効率化と質的向上
生成AIは、広告クリエイティブの制作プロセスを劇的に変革しています。特に、コンテンツの自動生成、発想支援、そしてコスト削減の面で大きな効果が見られます。
  • サントリーのChatGPT活用CM サントリーは、ChatGPTを活用し、新商品紹介やキャンペーン情報を含むCMを短時間で生成しています
    shift-ai.co.jp
    。これは、AIがターゲット層に最適なメッセージを迅速に届けることを可能にし、タイムリーなプロモーションを実現している好例と言えます。
  • 画像生成AIツール「Create Real Magic」 広告画像の生成に特化した「Create Real Magic」のようなツールも登場しており、クリエイティブのバリエーションを増やし、制作時間を短縮しています
    neural-opt.com
    。画像生成AIの進化により、リアルな人間モデルを生成できるため、モデルのキャスティングや撮影にかかるコストと時間を大幅に削減できる可能性も指摘されています
    c-and-inc.co.jp
    。
  • 動画広告の自動生成 静止画だけでなく、動画広告の自動生成も現実のものとなっています
    inno-hub.jp
    。これにより、多様なプラットフォームに対応した動画コンテンツを効率的に量産することが可能になり、ユーザーの視聴傾向に合わせたパーソナライズされた広告配信が強化されると考えられます。
  • Agent技術を活用した広告作成 Agent技術を活用し、生成AIモデルの選択から商品情報入力、訴求軸・アピールポイントの検討、キャッチコピーの作成と改善までを自動化する事例も報告されています5。これは、広告制作の一連のプロセス全体をAIが支援することで、クリエイターがより戦略的な業務に集中できる環境を提供していることを示唆しています。
  • GMOアドマーケティングのChatGPT活用 GMOアドマーケティングは、ChatGPTを活用して広告クリエイティブ作成時間を従来の1/3以下に短縮しました
    c-and-inc.co.jp
    。これは、クリエイターが広告効果やマーケティング施策に集中できる時間を生み出し、迅速かつ質の高い広告提案を可能にしています。また、AIが生成したクリエイティブを人が選定・改善する独自システムを導入することで、品質と効率の両立を実現しています
    c-and-inc.co.jp
    。
2. データ分析と効果測定の自動化と戦略策定への貢献
生成AIは、大量のデータからインサイトを抽出し、広告戦略の策定と効果測定を高度化しています。
  • データに基づく戦略策定 生成AIは、膨大な市場データや顧客行動データを分析し、ターゲットペルソナのインサイト分析を可能にすることで、より効果的なプロモーション企画アイデアの実施を支援します
    inno-hub.jp
    2。これにより、広告キャンペーンの精度が向上し、投資対効果の最大化が期待されます。
3. その他の革新的な活用事例
広告代理店は、クリエイティブやデータ分析に留まらず、AIを活用した多様な取り組みを進めています。
  • サイバーエージェントの「極予測AI人間」 サイバーエージェントは、「極予測AI人間」というAI人物モデルの使い放題プランを提供しており、実際に撮影されたモデル画像と比較してCTR(クリック率)が122%向上するなど、広告効果の改善に大きく貢献しています
    c-and-inc.co.jp
    c-and-inc.co.jp
    。これは、AIタレントの活用が広告表現の可能性を広げ、コスト削減にも繋がることを示唆しています
    inno-hub.jp
    。
  • 博報堂のバーチャル生活者生成 博報堂は、大規模生活者データベース「HABIT」と生成AI技術を組み合わせ、7000人のバーチャル生活者を生成し、戦略プランニングに活用しています
    c-and-inc.co.jp
    c-and-inc.co.jp
    。これにより、リアルな消費者行動をシミュレーションし、より精度の高いマーケティング戦略を立案することが可能になると考えられます。
  • D.A.コンソーシアムの「インフルエンサーAIナビ」 デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム(DAC)は、生成AIを活用した「インフルエンサーAIナビ」を提供開始しました
    c-and-inc.co.jp
    。このサービスは、AIが広告効果の高いペルソナを自動生成し、最適なインフルエンサーを選定することで、インフルエンサー広告の運用効果を最大化するものです
    c-and-inc.co.jp
    。
  • ADKの社内GPT「トラポケ」 ADKは、Azure OpenAIを活用したMicrosoft Teams上で動作する社内GPT「トラポケ」を導入しました
    c-and-inc.co.jp
    。これは、社内での安全な利用を前提に開発され、顧客データ&インサイト、顧客接点マネジメント、顧客体験デザインの3領域での活用を目指し、業務効率化やアイディエーション支援に貢献しています
    c-and-inc.co.jp
    。
  • SO Technologiesの生成AI活用事例レポート SO Technologiesは、「AI業務DX推進チーム」による生成AI活用事例レポートを公開しました
    prtimes.jp
    。Difyを活用した広告テキストクリエイティブ制作の自動化やAmazon Bedrockを活用したセキュリティ環境構築、社員への生成AI普及活動など、広告業界の業務DXに寄与する7つの事例が紹介されています
    prtimes.jp
    prtimes.jp
    。

生成AI導入における重要なポイント

生成AIの導入は多大なメリットをもたらしますが、その効果を最大限に引き出すためにはいくつかの重要なポイントがあります
c-and-inc.co.jp
。
  1. 自社の業務内容の整理とビジネスインパクトの試算: 生成AIの活用可能性のある業務を特定し、それがどの程度の業務効率化やコスト削減をもたらすかを事前に試算することが不可欠です
    c-and-inc.co.jp
    c-and-inc.co.jp
    。
  2. ガイドラインの設定によるリスク管理: 著作権侵害や情報漏洩などのリスクを避けるため、社内での生成AI利用ガイドラインを明確にし、従業員に徹底することが重要です
    c-and-inc.co.jp
    。
  3. 継続的なPDCAサイクルの実施: 生成AIの活用はまだ進化途上であり、業界や企業によって最適解は異なります。継続的なPDCAサイクルを回し、自社にとって最適な活用方法を見出す努力が求められます
    c-and-inc.co.jp
    c-and-inc.co.jp
    。
  4. AIリテラシーの向上: 従業員のAIリテラシー向上は、生成AIの可能性を最大限に引き出す鍵となります。プロンプトエンジニアリングのスキル向上やナレッジ共有を通じて、組織全体のAI活用能力を高める必要があります
    c-and-inc.co.jp
    。
  5. 社内での生成AI活用文化とマインドの浸透: 経営層や管理職が積極的に生成AIツールの活用を推奨し、社内に活用文化を根付かせることが、導入効果の持続と向上に繋がります
    c-and-inc.co.jp
    。
広告代理店業界における生成AIの活用は、単なる業務効率化に留まらず、新たなビジネス機会の創出、クリエイティブの質の向上、そして競争力強化の重要な要素となっています。これらの事例から、各社がそれぞれの強みと課題に対応した形で生成AIを導入し、業界全体の変革を推進していることが明らかです。今後も生成AI技術の発展と共に、広告代理店の業務はさらなる進化を遂げると予想されます。

調査のまとめ

2025年6月第3週目のAIニュース:サントリーのChatGPT活用CM、広告代理店のリアルなAI活用事例10選

日本の広告代理店を含む各企業において、生成AIの活用は業務効率化やクリエイ...

🖍 考察

調査の本質

ユーザーは「prtimes.jpなどから日本の広告代理店における生成AI活用ニュース」をまとめ、レポートタイトルに主要事例の固有名詞を盛り込んだ具体的な形式(例:「2025年6月第3週のAIニュース:XXX、XXX」)で提示することを求めています。
背後にある真のニーズは、①急速に進む生成AI導入の最新動向を押さえ、②意思決定や提案資料への即時活用に耐えうるタイムリーで具体的な情報を得たい、という点にあります。

分析と発見事項

  1. 主要活用領域
    • クリエイティブ制作(テキスト・画像・動画生成)
    • データ分析・効果測定の自動化
    • 社内ナレッジ管理・業務DX
  2. 共通するメリット
    • クリエイティブ制作コスト削減・時間短縮
      • CTR122%向上事例(サイバーエージェント)
        c-and-inc.co.jp
      • 制作時間1/3以下(GMOアドマーケティング)
        c-and-inc.co.jp
    • ターゲット分析・ペルソナ設計の高度化
    • 社内リソース最適化(プロンプトライブラリ共有、社内GPT導入)
  3. 使用ツールのトレンド
    • Dify+Amazon Bedrock(SO Technologies)
      prtimes.jp
    • ChatGPT(GMOアドマーケティング)
    • Azure OpenAI/社内GPT(ADK)
      c-and-inc.co.jp
  4. 成功要因の共通点
    • ガイドライン整備によるリスク管理
    • AIリテラシー向上のための研修・ナレッジ共有
    • 継続的なPDCAサイクル
広告代理店主目的活用ツール主な成果
SO Technologiesテキストクリエイティブ自動生成Dify, Amazon Bedrock60種超プロンプト共有、属人化解消・コスト削減
shift-ai.co.jp
CyberAgentAIモデルによるCTR改善「極予測AI人間」CTR122%向上
GMOアドマーケティング制作時間短縮ChatGPTクリエイティブ作成時間を1/3以下に短縮
note.com

より深い分析と解釈

  1. なぜ生成AIが急速に広がるのか?
    • Why①:広告市場の競争激化と予算圧縮 → 業務効率化・コスト削減が喫緊の課題
    • Why②:デジタル接点の多様化 → パーソナライズ広告の必要性上昇
    • Why③:大規模言語モデルや生成モデルの成熟 → 導入障壁の低下
  2. ハイブリッド運用の台頭
    • AIによる一次生成+人間による品質チェックの組み合わせが、速度と質を両立
    • 完全自動化は品質リスク、人的運用維持は効率化遅延。両者の中間が最適解
  3. 隠れたパターン
    • 「社内DX推進チーム」を設置し横断的にAI活用を進める企業ほど、ノウハウの蓄積が早い
    • クラウド基盤(Amazon Bedrock/Azure OpenAI)活用企業は運用負荷とコスト管理に成功

戦略的示唆

  1. 短期的対応策
    • 週次での最新事例収集とレポートタイトル案作成
      例:「2025年6月第3週のAIニュース:SO TechnologiesのDify推進/サイバーエージェントの極予測AI人間/GMOアドマーケティングのChatGPT活用」
    • 主要3~5事例を抑えた“見出し+要点”形式の速報リリース
  2. 中長期戦略
    • POC(概念実証)を複数案件で並行実施し、ROIを定量試算
    • 社内外パートナーと連携したガイドライン策定・共有プラットフォーム整備
    • AIリテラシー向上研修とプロンプトライブラリの継続的拡充
  3. リスク管理と品質担保
    • AI生成物の著作権・データセキュリティチェック工程の標準化
    • ハイブリッドワークフローでの責任分界点定義

今後の調査の提案

  • 生成AI広告における著作権・肖像権リスクの最新動向
  • 広告代理店規模別のAI導入度・ROI比較調査
  • 消費者視点のAI生成広告受容性・ブランドイメージへの影響評価
  • 画像・動画・音声を組み合わせたマルチモーダルAI広告の効果検証
  • プロンプトエンジニアリング最良事例の収集・共有ガイドライン策定
  • 社内DX推進チーム運営モデルの成功パターン分析
  • 継続的モニタリング:四半期ごとの生成AI活用“成熟度レポート”作成

📖 レポートに利用された参考文献

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20件の参考文献から4件の情報を精査し、約20,000語の情報を整理しました。あなたは約2時間の調査時間を削減したことになります🎉

調査された文献
20件
精査された情報
4件
整理された情報量
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削減された時間
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🏷 広告代理店における生成AI活用の全体像と市場動向

SO Technologies、広告業界向け生成AI活用事例レポートを無料公開 ...
#### SO Technologies、広告業界向け生成AI活用事例レポートを無料公開 SO Technologies株式会社は、広告業界の業務DX推進に特化した生成AI活用事例レポートを無料公開しました。このレポートは、同社の「AI業務DX推進チーム」が取り組んできた7つの事例をまとめたものです。 #### レポートの目的と背景 SO Technologiesは、広告業界の生産性向上に不可欠な業務DXを推進するため、2024年8月に生成AI専任の「AI業務DX推進チーム」を設置しました。同チームは「日常業務のAI化」と「提供プロダクトへのAI組み込みの実現」をミッションに掲げ、社内での生成AI活用促進、および広告業務領域における生成AI技術の研究・開発強化に注力しています。今回のレポート公開を通じて、広告業界全体の業務DXおよび生産性向上への貢献を目指しています。 #### 掲載されている主な活用事例 レポートには、以下の具体的な生成AI活用事例が含まれています。 * **広告テキストクリエイティブの自動生成**: Difyを活用し、URL入力のみで商品の特徴調査、フィード情報取得、テキストクリエイティブ案の自動作成を行うシステムを開発しました。 * **セキュリティ環境構築**: Amazon Bedrockへ移行することで、生成AI関連の社内システム担当の属人化を解消し、運用負荷の軽減とコスト削減を実現しました。 * **プロンプト集やGPTsアプリ一覧の作成・配布**: 従業員への生成AI活用促進のため、60種以上のプロンプトやGPTs・Difyなどのアプリ情報を、社内データベースのNotion上に一覧化して展開しています。 #### 使用されているツール 事例で活用されている主なツールには、大規模言語モデル(LLM)を活用した生成AIアプリケーションをノーコードで開発可能なプラットフォームである「Dify」、多様な基盤モデル(Foundation Model)を選択しAIアプリケーションを構築できるAmazon Web Serviceのフルマネージドサービスである「Amazon Bedrock」、そして「ChatGPT」などが挙げられます。 #### レポートのダウンロード 詳細なレポートは、以下のURLから無料でダウンロードできます。 [https://share.hsforms.com/1uhwZfgp6QUK05t13nXzfVQ5bnxp](https://share.hsforms.com/1uhwZfgp6QUK05t13nXzfVQ5bnxp) #### SO Technologies株式会社について SO Technologiesは、「稼ぐ力をこの国のすみずみまで。」をミッションに掲げ、中小・ベンチャー企業の持続的な成長を後押しするため、広告業界における広告業務DXを推進するプロダクトを開発・提供しています。主な提供プロダクトとして、運用型広告の一元管理ができる広告会社支援SaaS「ATOM」や、ネット広告仕入・提案・運用支援サービス「AG-Boost」などがあります。 コーポレートサイト:[https://www.so-tech.co.jp](https://www.so-tech.co.jp) #### ソウルドアウト株式会社について ソウルドアウトグループは、地方を含む全国の志ある中堅・中小企業の成長をデジタルマーケティング、ソフトウェア、メディア制作・運営、DXの領域で支援しています。全国に24の拠点を持ち、地域密着型の対面サポートを重視しています。 コーポレートサイト:[https://www.sold-out.co.jp/](https://www.sold-out.co.jp/)
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🏷 クリエイティブ制作の効率化事例:サントリーや画像・動画生成AIの活用

広告代理店業界におけるChatGPT・生成AIの活用事例5選紹介と導入 ...
#### 広告代理店業界におけるChatGPT・生成AIの活用事例5選紹介と導入 ... 本記事では、広告代理店業界に特化し、ChatGPT・生成AIのビジネス活用におけるメリット、具体的な活用事例、導入手順、そして導入を成功させるためのポイントについて解説されています。 #### 生成AIとは? 生成AIは、コンピューターが人間のようにオリジナルコンテンツを自動生成する革新的な技術です。主に画像、動画、テキスト、音声の4分野で活躍し、ChatGPTはテキスト生成AIの代表例です。GoogleのGeminiやAnthropicのClaudeも高性能なテキスト生成AIとして知られています。ChatGPTと生成AIは異なるものではなく、ChatGPTは生成AIの一種であると理解するのが適切です。これらの生成AIの高度なコンテンツ生成能力は、ビジネスにおいて大きく貢献すると期待され、多くの企業がその活用に強い関心を寄せています。 #### 広告代理店業界における生成AIの活用ポイントとメリット 広告代理店業界においてChatGPTや生成AIを活用することで、以下のようなメリットが期待されます。 * **クリエイティブ作成の効率化によるコスト削減:** 画像生成AIや動画生成AIの進化により、リアルなAI人物モデルの使用が可能になり、モデル費用やスケジュール調整などのコスト削減に繋がります。 * **広告コピーの発想力向上による質の向上および効率化:** ChatGPTが多様なコピーアイデアの創出を補助し、ターゲットにパーソナライズされた質の高い広告コピーを効率的に作成できます。 * **ターゲットペルソナのインサイト分析によるプロモーションの質向上:** 生成AIがターゲット情報を基にペルソナ設計やインサイト分析を行い、効果的なプロモーション企画を立案できます。 * **メディアプランニング案作成補助による質の向上:** 自社の強みやターゲット情報、過去事例を入力することで、生成AIが自動でメディアプランニング案を作成し、一定レベルのアウトプットを保証します。 * **ナレッジへのアクセシビリティ向上による従業員のパフォーマンスUP:** 社内ナレッジへのアクセスが容易になり、必要な過去事例や情報を迅速に取得できることで、従業員一人ひとりのパフォーマンス向上に貢献します。 #### 広告代理店業界の生成AI活用事例5選 1. **サイバーエージェント:「極予測AI人間」で広告クリエイティブを制作** * 老若男女さまざまなAI人物モデルが使い放題で、実際に撮影されたモデル画像素材と比較してCTRが122%向上する実績があります。 * 参考:[「極予測AI人間」、AI人物モデルが使い放題の新プランを提供開始 老若男女問わず多様な活用が可能](https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=26366) 2. **GMOアドマーケティング:「ChatGPT」活用で広告クリエイティブ作成時間を短縮** * 広告クリエイティブ作成時間を従来の1/3以下に短縮し、クリエイターが広告効果やマーケティング施策に集中できる環境を実現。独自システムとAPI連携により、品質と安全性を両立しています。 * 参考:[GMOアドマーケティング、「ChatGPT」活用で広告クリエイティブ作成時間を1/3に短縮](https://www.gmo.jp/news/article/8372/) 3. **博報堂:バーチャル生活者を生成して戦略のプランニングへ活用** * 大規模生活者データベース「HABIT」と生成AIを組み合わせ、7000人のバーチャル生活者を生成し、戦略プランニングに活用。現在は社内テスト中で、将来的には社外提供も目指しています。 * 参考:[生成AIによる「バーチャル生活者」がクリエイティビティを拡張する](https://www.hakuhodo.co.jp/magazine/109283) 4. **D.A.コンソーシアム株式会社:インフルエンサーAIナビの提供** * 生成AIを活用し、インフルエンサー選定から広告効果の可視化までをワンストップで支援するサービス。AIが広告効果の高いペルソナを自動生成し、最適なインフルエンサーを選定します。 * 参考:[【DAC】DAC、生成AIを活用しワンストップでインフルエンサー施策を支援する「インフルエンサーAIナビ」を提供開始](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000328.000017676.html) 5. **ADK:社内GPTのトラポケを導入** * Azure OpenAIを活用したMicrosoft Teams上で動作するGPTチャットボットで、社内での安全な利用を前提に開発されています。顧客データ&インサイト、顧客接点マネジメント、顧客体験デザインの3領域で業務効率化やアイディエーション支援に貢献します。 * 参考:[【フロントラインレポート】社内GPT「トラポケ」で、顧客体験マーケティングの拡張を目指す!](https://www.adkms.jp/news/frontlinereport-6/) #### ChatGPT(生成AI)のビジネス活用における5ステップの解説 生成AIをビジネスに導入する際には、以下の5ステップが推奨されます。 ![]](https://www.c-and-inc.co.jp/ai/wp-content/uploads/2024/07/生成AI導入ステップ-1024x576.jpg) 1. **業務の棚卸しと現状把握:** 業務フローを整理し、各業務にかかるコストを把握します。 2. **解決すべき課題の特定:** 課題を特定し、その解決がもたらすビジネスインパクト(コスト削減など)を可能な限り算出します。 3. **To-be方針の整理:** 課題解決後の理想的な業務の状態を具体的に整理します(例:議事録を自動で作成)。 4. **ソリューションの立案:** To-be方針を実現するためのChatGPTを活用したソリューションを検討します。アプローチは「プロンプト調整」「GPTs活用」「APIを利用したシステム開発」の3パターンがあります。 | 比較項目 | A.ChatGPT・生成AIツールを利用 | B.生成AI活用システムを開発 | |---|---|---| | 概要 | ①ChatGPTのプロンプトを効率化したい業務に調整する方法 ②ChatGPTを特定の業務のために応答をカスタマイズさせるGPTsを活用する方法 | ③ChatGPTのAPIを利用したシステム開発をして活用する方法 | | メリット | 特に開発が必要ないので、比較的導入がスムーズ | 自社の必要要件に沿って自由にカスタマイズが可能 | | デメリット | ・誤った使用で情報流出の可能性 ・ChatGPTが提供している範囲内の機能のみでカスタマイズ | ・開発工数や費用の観点でコストが高くなってしまう | 5. **継続的な検証と改善:** 開発・リリース後も、定量的なビジネスインパクトと定性的なUI/UXフィードバックを通じて継続的に改善を行い、より大きなビジネスインパクトを目指します。 #### 生成AIのビジネス活用で失敗しないための5つのポイント 生成AIの導入を成功させるためには、以下の5つのポイントに注意が必要です。 ![]](https://www.c-and-inc.co.jp/ai/wp-content/uploads/2024/07/生成AI活用失敗しないポイント-1024x576.jpg) 1. **自社の活用可能性のある業務内容の整理とビジネスインパクトの試算:** 他社の成功事例をそのまま模倣するのではなく、自社の業務に合った活用方法とそれがもたらす効果を事前に分析することが重要です。 2. **ガイドラインの設定によるリスク管理:** 著作権侵害や情報漏洩などのリスクを回避するため、社内での生成AI利用ガイドラインを明確にし、浸透させることが不可欠です。 3. **継続的なPDCA:** 業界や業種によって最適解は異なるため、継続的にPDCAサイクルを回し、自社にとっての最適な活用方法を見つけていく必要があります。 4. **AIリテラシーの向上:** 生成AIの効果を最大限に引き出すためには、使い手のAIリテラシーの向上が不可欠です。研修やナレッジ共有を通じて、社員のスキルアップを継続的に支援することが重要です。 5. **社内での生成AI活用の文化とマインドの浸透:** 単なるツール導入に終わらせず、経営層や管理職、推進チームが積極的に生成AIの活用を推奨し、社内に活用文化を根付かせることが成功の鍵となります。 #### まとめ 広告代理店業界における生成AIのビジネス活用は、今後さらに加速することが予想されます。本記事で紹介された事例や導入手順、成功のポイントは、企業が生成AIを効果的に活用するための重要なヒントとなるでしょう。
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🏷 データ分析・効果測定の自動化による業務効率向上

【CMD2023】広告代理店のリアルな生成AI活用 現場の事例10選 ...
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🏷 広告代理店現場のリアルな生成AI活用事例10選の紹介

調査のまとめ
#### 2025年6月第3週目のAIニュース:サントリーのChatGPT活用CM、広告代理店のリアルなAI活用事例10選 日本の広告代理店を含む各企業において、生成AIの活用は業務効率化やクリエイ...

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本記事では広告業界における生成AIの活用事例12選の紹介や作業効率化やクリエイティブの多様化などのメリット、導入時の注意点、おすすめの生成AIツールについて詳しく ...
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Agent技術の活用 · Agentのデモ(1/4):生成AIモデルの選択 + 商品情報の入力 + 訴求軸・アピールポイントの検討1回目 · Agentのデモ(2/4):キャッチコピーの作成1回目 + 改善の ...
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AI導入でここまで進化!広告代理店のAI活用とは
1. クリエイティブ制作の効率化 · 2. ターゲティング精度の向上 · 3. 動画広告の自動生成 · 4. データ分析と効果測定の自動化 · 5. AIタレントの起用.
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[PDF] PowerPoint プレゼンテーション - Shueisha ADNAVI - 集英社
20代働く女子の意見を反映して、スマホファーストの. より読みやすいUIへ。ユーザーがもっと訪れたくなる. サイトを目指しました。 また、TU誘導枠の視認性を強化。
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調査】広告業界に広がる生成AI、64.4%の広告主が事前案内が必要と主張 ...
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