広告業界が抱える問題は生成AIで解決できる！企業の導入事例を含め徹底解説
- 生成AIを活用すると広告の作成や運用の最適化が可能
- AI生成広告は表現に違和感が出るといった課題もある
- 企業は生成AIの課題や限界を理解して広告運用に活用するべき
近年、広告業界でも生成AIの導入が進んでおり、広告ビジュアルをスピーディに作成したり、タレントなどへの人件費を抑える動きが加速しています。
しかし、表現の違和感や品質のばらつき、法務や倫理のリスクなど、導入にはさまざまな課題が存在するのも事実です。
今回の記事では、生成AIが広告業界で抱える課題や企業の活用事例をご紹介します。最後まで目を通していただくと、リスクを軽減しつつ、生成AIを広告運用で活用できるようになるはずです。
＼生成AIを活用して業務プロセスを自動化／
AI広告とは？
AI広告とは、生成AIを活用して広告の企画・制作・配信・分析といった一連のプロセスを自動化・最適化する手法のことです。
これまで人の経験や勘に頼っていたマーケティングやクリエイティブ制作を、データ分析やアルゴリズムによって効率的に行える時代が到来しています。
例えば、ユーザーの興味関心をもとに最適な広告を配信したり、過去の成果データから効果の高いコピーを提案したりと、マーケティングの精度向上に役立つのが特徴です。
最近では特に「生成AI」を用いた広告制作が注目されており、コピーライティングや画像生成など、クリエイティブな領域にも活用が広がっています。
生成AIの種類における役割の違い
生成AIは、大きく分けて「テキスト生成」「画像生成」「動画生成」の3つの分野で活用が進んでいます。いずれも「新しいコンテンツを生み出す」という共通点がありますが、扱うデータや得意分野が異なります。
広告業界では、それぞれの特徴を理解して使い分けることが重要です。
| 種類 | 主な役割・用途 | 活用例 |
|---|---|---|
| テキスト生成AI | 言語モデルを用いて文章やコピーを生成。広告コピー、キャッチフレーズ、メール文面などの自動作成が可能。 | 広告文・商品説明・SNS投稿の自動生成 |
| 画像生成AI | プロンプト（指示文）から画像やデザインを生成。ビジュアル素材を短時間で大量に制作できる。 | バナー広告・商品ビジュアル・キャンペーン用素材 |
| 動画生成AI | テキストや画像から映像を作り出す。短尺広告動画やプロモーション映像の制作コストを大幅に削減。 | SNS広告動画・商品紹介ムービー |
これらの生成AIは、単なるデータ分析や自動化にとどまらず、「ゼロから新しい表現を生み出す」点が従来のAIとの大きな違いです。従来AIが「最適化」を担う存在だったのに対し、生成AIは「創造」を担う存在として、広告のクリエイティブ領域に革新をもたらしています。
広告業界が抱える問題
広告業界が抱える問題の代表例は以下のとおりです。
- ニーズの多様化への対応
- 最新技術の導入（VRや3Dなど）
- 少子高齢化 etc.
特に、インターネットの普及に伴い、広告業界はニーズの多様化への迅速な対応が求められています。
経済産産業省が作成した「令和４年度デジタル取引環境整備事業の事業報告書」によると、デジタル広告市場の成長が今後も続いていくとのことです。
逆に、以前まで主流だったテレビや新聞といった媒体での広告効果は薄れてきているので、アプローチの仕方を考えなければなりません。
また、生成AIを活用したデータ分析で個別にパーソナライズされた広告を表示したり、VRや3Dなどの技術で立体的で惹かれやすい広告を作成したりすることも重要です。
なお、生成AIで広告運用を最適化する方法を詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
広告業界で進む生成AI活用の現状とメリット
広告業界で生成AIが活躍する場面を以下にまとめました。
- クリエイティブの作成が可能
- 広告運用を最適化できる
- 新規企画のアイディア出しが得意
- データ解析を簡略化できる
- 顧客ごとに最適化されたマーケティングを実現可能
それぞれの場面で生成AIを活用すれば、業務を効率化できるだけでなく、今まで思い浮かばなかった画期的なアイデアも浮かぶはずです。
以下で、それぞれの場面における生成AIの活かし方を紹介していきます。
クリエイティブの作成が可能
生成AIはクリエイティブの生成において、大きな活躍が期待できます。特に、イラストを手軽に生成できる画像生成AIは、広告に独創性をもたらせるため有効です。
従来であれば、広告ビジュアル・コピー・コンセプトなどは人間のクリエイターが時間をかけて作成していましたが、生成AIなら効率的に生成できます。
膨大なデータセットを基にして、ターゲットに最適なデザインやメッセージを生成し、カスタマイズされた広告をリアルタイムで提供できるのが生成AIの強みです。
広告運用を最適化できる
生成AIはデータ解析と自動化を得意しているため、広告運用の最適化も可能です。特に、検索したキーワードに連動して表示される「リスティング広告」の運用に向いています。
また、広告文やクリエイティブのA/BテストをAIが自動で実施し、効果の高いバリエーションを迅速に特定できる点も見逃せません。
これまで人間が多くの時間をかけて検証してきた内容も、生成AIを使えば膨大なビックデータをもとに瞬時に判断できるようになります。
新規企画のアイディア出しが得意
生成AIなら、新規企画のアイディア出しもお手のものです。膨大なデータセットからトレンド情報を分析し、従来の枠にとらわれない斬新なアイディアを提供してくれます。
たとえば、過去の成功事例や市場動向を基に、ターゲット層に響く新たなコンセプトを提案したり、異業種の成功事例を参考にした発想を生み出すことなどが挙げられます。
また、生成AIは短時間で複数のアイディアを提案できるので、多様な選択肢をもたらしくれるのも企画を考えるうえで大きなメリットです。従来よりも短時間で質の高いアイディアが出揃うので、ぜひ試してみてください。
データ解析を簡略化できる
広告業界では、生成AIがデータ解析の簡略化に大きく貢献しています。従来のやり方だと、サイトの閲覧数や滞在時間などを手作業で集計していたので、データ解析に多くの時間がかかっていました。
しかし、生成AIはこれらのデータを自動的に整理・解析し、広告に関するさまざまなデータを迅速に提供してくれるので効率化が可能です。
生成AIが提供してくれるデータの例としては、ユーザー行動・クリック率・コンバージョンデータなどが挙げられます。
広告運用担当者は複雑で手間のかかるデータ処理から解放され、戦略的な意思決定に集中できるようになるので、広告の最適化が一層容易になります。
顧客ごとに最適化されたマーケティングを実現可能
生成AIを活用すれば、ユーザー一人ひとりに合わせた広告配信がより精度高く行えるようになります。
従来の広告では、年齢や性別などの属性データをもとにターゲティングしていましたが、生成AIは行動履歴や興味関心、閲覧時間といった膨大なデータを学習し、より「その人に刺さる内容」を自動で生成できます。
例えば、同じ商品の広告でもユーザーの関心や購買意欲に応じて文章や画像を変えたり、SNS上の反応をもとに次の投稿内容を最適化したりすることも可能です。
広告のクリック率や購買率の向上が期待できるため、マーケティング全体の効果を大きく引き上げられます。
AI広告の炎上事例「マクドナルド」のケースから学ぶリスク
2024年8月にマクドナルドが公式Xで投稿した、マックフライポテトのプロモーション動画が大きな物議を醸しました。 こちらが該当の投稿です。
この動画では、生成AIを活用して「ポテトを手にした多数の女の子たち」が登場。視覚的には華やかに見えたものの、SNS上では「気持ち悪い」「ポテト食う気なくした」という強い否定的な反応が多く寄せられました。※1
では、なぜ同じ「生成AIを使った広告」でも、伊藤園が展開した「お〜いお茶」の事例などでは評判が良かったのに、マクドナルドは批判されたのでしょうか。
主な要因を整理します。
- 人物や映像表現に違和感がある
- ストーリー性や共感性が欠如している
- ブランドイメージとのミスマッチ
特に、人物や映像表現にAI生成動画特有の違和感があった点が批判の原因として挙げられます。
また、マクドナルドは誰もが日常的に利用するファストフードブランドであり、「親しみやすさ」「安心感」が強みです。
一方、公開された映像は生成AIによる非現実的なビジュアルが前面に出ており、「ブランドがもつ日常の安心感とのギャップが受け入れにくかった」という考え方もあります。
生成AIを広告業界で活用する際に直面する課題や注意点
生成AIは広告制作の効率化や新しい表現の可能性を広げますが、いくつかの課題も存在します。ここでは、視覚的な違和感や信頼性の問題、法的・倫理的リスクなど、企業が直面しやすい主なリスクを整理して解説します。
表現に違和感（不気味な谷現象）が起きる可能性がある
生成AIを用いた広告では、視覚的に不自然な表現が生じることがあります。この現象は「不気味の谷」と呼ばれ、人間に似ているものほど違和感や不快感を覚えやすい特性があります。
不気味の谷の代表例
- 手指が6本になっている
- 顔の形が不自然
こうした表現の違和感は、視聴者に「奇妙」「気持ち悪い」といった印象を与え、食品や日用品といった親しみやすさを重視する広告ほどブランドイメージを損ねます。
消費者に信頼されにくい
生成AIを用いた広告は、技術的には魅力的でも、消費者からの信頼を得にくいのが現状です。特に、生成AIで作ったことが明らかで、映像・画像・文章の不自然さが目立つ場合には、「人間が作った広告よりも信頼できない」と受け取られる可能性があります。
マクドナルドの炎上事例のように、技術的に面白くても「共感や安心感」が欠けると消費者にネガティブに受け取られます。そのため、生成AI広告では人間による最終チェックや調整が不可欠です。
品質・正確性の担保が難しい
生成AIを活用した広告では、短時間で大量のコピーや画像、動画を作成できる一方で、品質や正確性を一定に保つのが難しいという課題があります。
生成AIは学習データに基づいてコンテンツを生成するものの、事実誤認や表現の誤りが混入する可能性があるためです。
また、ブランドメッセージやトーンにそぐわない表現が出ることもあり、広告全体の一貫性を損なうリスクがあります。そのため、広告作成を生成AIだけに任せず、人間による確認と修正プロセスを組み込むことが重要です。
著作権や知的財産権の問題が発生する
生成AIを広告に活用する際には、著作権や知的財産権の問題が重要な課題となります。生成AIは膨大なデータを学習してコンテンツを生成しますが、その学習元となった画像や文章の権利関係が不明確な場合があるためです。
生成物が他社の著作物に似てしまうリスクや、意図せず第三者の権利を侵害してしまう可能性があります。
また、生成物自体の著作権帰属も明確でない場合が多く、商用利用や広告配信において法的なトラブルが発生することがあります。
データバイアスや倫理的リスクがある
生成AIを広告で活用する際には、データの偏りや倫理的な問題にも注意が必要です。生成AIの学習データに偏りや差別的要素が含まれていると、意図せず不適切な表現や偏った広告が生成される可能性があります。
例えば、性別や人種に関する偏見を含む画像や文章が生成されることで、消費者から批判を受けるリスクがあります。広告はブランドイメージに直結するため、公平性や多様性に配慮したうえでAI生成コンテンツをチェックしましょう。
生成AIが創作活動することへの抵抗がある
広告業界では、生成AIをクリエイティブ制作に使うことに対して、人間のクリエイターが抵抗感を持つケースも少なくありません。
これまでコピーライティングやデザイン、映像制作などはクリエイターの経験や感性に基づく仕事でした。しかし、生成AIがそれを代替することで「創作の価値が損なわれるのではないか」という心理的な障壁が生まれています。
このような心理的抵抗を解消するためには、生成AIを「クリエイターの補助ツール」と位置づけ、人間と生成AIの協働による制作体制を構築することが重要です。
スキル不足により社内運用が困難なケースが多い
生成AIを広告業務に導入する際、社内のスキル不足が障壁になるケースが多く見られます。AIツールは簡単に利用できるように設計されているものの、専門的な知識や経験が求められるためです。
生成AIを使いこなすために必要なスキル
- 適切なプロンプトを設計する力
- 生成物が法務や倫理面で問題ないかチェックするスキル
- 生成AIの特性や限界を理解し、適切に使い分ける能力
- ブランドメッセージやトーンに沿った修正・調整を行うスキル
- データや分析結果を読み解き、広告施策に反映するマーケティング力
- チームでの運用フローやガイドラインを設計・管理する運用力
特に従来の広告制作の経験しかないチームでは、生成AIの特性を十分に理解せずに運用すると、品質やブランド整合性の低下、炎上リスクにつながることがあります。
そのため、多くの企業では社内教育やガイドライン整備、運用フローの明確化が導入前提として不可欠です。
なお、生成AIを導入する具体的なステップを知りたい方は、以下の記事をご覧ください。
広告業界に生成AIを取り入れた導入事例
広告業界に生成AIを取り入れた導入事例として、以下の事例をご紹介します。
- 事例①パルコ
- 事例②サイバーエージェント
- 事例③バーガーキング
- 事例④ヤマダ電機
それぞれの事例を詳しくご紹介していくので、ぜひ自社の生成AI運用に取り入れてみてください。
事例①パルコ
ファッションビルを全国に展開しているパルコは、画像生成AIを駆使してファッション広告の制作をおこなっています。※2
「HAPPY HOLIDAYSキャンペーン」のタイトルで制作された同広告は、人物・背景・音声などのすべての要素をAI技術で構成したとして話題になりました。
この取り組みによって、同社はプロンプトの設定やAI生成物の選定を中心とした、人間がやるべき業務への需要性を感じたとのことです。
生成AIを使いつつも、最終的には人間の審美眼が広告の完成度を左右するという結論に至ったそうなので、これらの考え方は見習いたいですね！
事例②サイバーエージェント
株式会社サイバーエージェントは、広告オペレーションにかかる合計作業時間を30%削減することを目的として、「ChatGPTオペレーション変革室」を設立しています。※3
具体的な取り組みとして、自動回答や海外拠点とのコミュニケーションといった、社内コミュニケーションの効率化を図っていくとのことです。
また、入力した情報がモデルの学習に用いられないAPI連携のみを使用するなど、セキュリティ面に配慮する姿勢も見習わなければなりません。
生成AIを活用するとなると、効率化ばかりに目がいきがちですが、株式会社サイバーエージェントを参考にセキュリティ対策も念頭においたうえで生成AIの導入を進めましょう。
事例③バーガーキング
バーガーキングは、AIイラストツールを活用して、ハロウィンキャンペーン用の広告を制作しています。※4
「ハンバーガーを食べる女性」や「バーガーキングの店内で食事をしている男性」といったプロンプトで生成されたイラストをそのまま広告に使用するという、至ってシンプルな使い方です。
特に衝撃的なのが、人間の構造的に違和感のある不気味なイラストをそのまま広告に使用している点。
本来であれば、広告として世に送り出せるものではありませんが、同社はハロウィンのイベント用広告として採用することで、逆にホラー要素を活かしたナイスな広告として評価されています。
事例④ヤマダ電機
ヤマダ電機は、米Googleが提供しているAI搭載型の広告サービス「P-MAX」
を活用してセルフ式マーケティングを実行しています。
P-MAXを使って広告用の画像や商品情報を登録すれば、入札や配信は自動で最適化されるため、ほぼノータッチで広告運用できているとのことです。
元々、ヤマダ電機はEC事業の売上が全体の売上で締める割合が低く、EC事業の売上増加を狙っていました。そこでネット広告の活用強化に注力し、広告代理店に頼らず、セルフマーケティングを実行することに決めたようです。
最終的には、2025年3月期に1019億円だった売上を5年後には1900億円に倍増させる計画を立てています。
生成AIが広告業界で秘めている可能性と今後の展望
生成AIは広告業界において、制作スピードの向上や新しい表現の創出など、従来では考えられなかった可能性を広げています。
今後は、生成AIと人間のクリエイターが協働する体制がより一般的になり、ブランドの独自性を保ちながら効率的に広告を展開する未来が来ると当メディアは予想します。
また、生成AIの技術進化に伴い、広告のパーソナライズやクリエイティブの多様化はさらに進み、消費者との接点の質も高まるでしょう。
今後の生存競争で遅れをとらないためにも、企業は倫理や法務の課題を適切に管理しつつ、新しい広告戦略の実現に挑戦していく必要があります。
なお、広告業界におけるChatGPTの活用事例について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
生成AIの特性を理解したうえで広告運用で活用しよう
広告業界で生成AIを活用すると、広告ビジュアルの作成が効率化されたり、広告運用を最適化できます。
人間だけでは時間がかかる作業も瞬時に実行できるため、広告担当者はより戦略的で創造的な業務に集中できるようになるのがメリットです。
一方で、品質や正確性の担保が難しく、消費者から信頼を得にくいといった課題も存在します。企業が広告運用で生成AIを活用する際は、メリットとリスクの両方を理解し、チェック体制や運用ルールの整備を徹底しましょう。
最後に
いかがだったでしょうか？
生成AIを広告制作・運用へ安全に組み込むため、クリエイティブ品質管理や法務・ブランドリスクを踏まえた実践的な導入設計を貴社の体制に最適化して整理します。
株式会社WEELは、自社・業務特化の効果が出るAIプロダクト開発が強みです！
開発実績として、
・新規事業室での「リサーチ」「分析」「事業計画検討」を70％自動化するAIエージェント
・社内お問い合わせの1次回答を自動化するRAG型のチャットボット
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・生徒の感情や学習状況を踏まえ、勉強をアシストするAIアシスタント
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生成AIを活用したプロダクト開発の支援内容は、以下のページでも詳しくご覧いただけます。
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また、サービス紹介資料もご用意しておりますので、併せてご確認ください。
【監修者】田村 洋樹
株式会社WEELの代表取締役として、AI導入支援や生成AIを活用した業務改革を中心に、アドバイザリー・プロジェクトマネジメント・講演活動など多面的な立場で企業を支援している。
これまでに累計25社以上のAIアドバイザリーを担当し、企業向けセミナーや大学講義を通じて、のべ10,000人を超える受講者に対して実践的な知見を提供。上場企業や国立大学などでの登壇実績も多く、日本HP主催「HP Future Ready AI Conference 2024」や、インテル主催「Intel Connection Japan 2024」など、業界を代表するカンファレンスにも登壇している。
