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実施時期: 2025年01月|2026.06.02 最終更新

広告クリエイティブ制作の属人化をAIで解決し、デザイン考案工数を50%削減
企画・推進(AI導入・AI戦略)
自社開発(開発・AI搭載)

※イメージ画像です

広告クリエイティブ制作の属人化をAIで解決し、デザイン考案工数を50%削減 のプロジェクト概要図解

プロジェクト概要

アプローチと成果

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運営ピックアップ事例

こんな課題を持つ企業におすすめの事例です

  • 広告クリエイティブ制作の属人化を解消したい
  • デザイン考案にかかる業務工数を削減したい
  • 過去の配信実績データを活用して広告効果を高めたい
プロジェクト概要
背景・目的

オンライン広告のクリエイティブ制作においては、視聴態度や配信プラットフォームの特性を考慮した柔軟かつ迅速な対応が求められています。しかし、ロゴのガイドラインやブランドカラー規定の遵守など、視覚的な統一感を保ちながらブランドの価値観に沿った表現を選択するには、専門的な知見を持つ担当者が多くの工数をかける必要があり、業務の属人化が大きな課題となっていました。 また、提案されたクリエイティブ案の採否はデザイナーやプランナーの経験則に依存することが多く、過去の広告配信実績データ(ファーストパーティデータ)が十分に活用されていないため、判断の精度を客観的に把握できないという問題も抱えていました。

こうした課題を解決するため、KDDIはAI活用の豊富な経験を持つ株式会社Recursiveおよび長年の広告運用実績を持つSupership株式会社と協業し、ブランドとデータの両面で優れた広告クリエイティブを生成できるシステムの開発に着手しました。

広告クリエイティブ制作の属人化をAIで解決し、デザイン考案工数を50%削減 のプロジェクト概要図解
アプローチと成果
アプローチ

KDDIは、RecursiveおよびSupershipの支援を受け、生成AIを活用した広告クリエイティブ生成システムを開発しました。本システムは、利用者がバナーサイズやブランド種別などの条件と素材画像をプロンプト入力するだけで、KDDIが定める「au VISUAL IDENTITY」のガイドラインを遵守した画像を自動的に出力する仕組みを備えています。

プロジェクトにおいて、Recursiveは画像生成時にブランドガイドラインを自動反映させるためのAIプラットフォームのカスタマイズやデフォルトプロンプトの開発、さらに過去の広告配信実績データを基に広告効果(CTR)を予測するKPI予測モデルの開発を担当し、AI活用全般のコンサルティングを提供しました。一方、Supershipはプロジェクト全体の進行管理に加え、Webアプリケーション全体やインフラ基盤、データパイプラインの要件定義・設計・開発、そして直感的な操作性を実現するユーザーインターフェースの設計と実装を担いました。 これにより、数十種のクリエイティブ案から自動で良質な案を選別し、利用者に提示する高度なシステムが構築されています。

プロジェクトへの評価と成果

改善・向上したこと

業務の自動化

属人化解消

データ分析・意思決定支援

生産性向上

対応時間・リードタイムの短縮

推進したこと

データ戦略・活用策定

プロトタイプ開発(PoC)

AI活用の社内展開・定着

KDDIのデジタルマーケティングおよび広告業務において本システムのβ版テストを実施した結果、平面構成やフォント・画像選定などのデザイン考案にかかる業務工数を50%削減することに成功しました。画像生成プロンプトの入力後にブランドが定義する付加価値を選択するだけで自動的に生成画像に反映されるため、ブランド管理に詳しくない担当者でも原則に沿ったクリエイティブ制作が可能となっています。

さらに、過去の広告配信実績データを基にしたKPI予測モデルにより、担当者の業務習熟度にかかわらず均質的で精度の高い判断が可能となり、データに基づく業務の平準化を実現しました。今後はKDDIグループの自社業務への導入を進めるとともに、将来的な法人顧客へのサービス提供も視野に入れた検討が進められています。

カテゴリー詳細
プロジェクト内容

自社活用(自社開発・活用推進)

AI導入・開発手法
独自モデル構築・ファインチューニング
AIツールの社内導入・業務効率化
社内PoC(実証実験)
AI広告画像生成の開発
導入部門・データ活用
導入部門と活用内容

マーケティング

広告運用・投稿管理

その他のクリエイティブ・制作領域

メディア・広告・出版

広告クリエイティブ生成

活用したデータ

文書・ナレッジ

マニュアル・業務規定・FAQ

数値・Excel・ログ

Webログ・行動履歴

画像・動画・3D

デザイン素材・3Dデータ

採用したAI技術・ツール

採用したAI技術

画像AI

画像生成AI

AIモデル・構築手法

(RAG / ファインチューニング / 他)

機械学習(数値データからの予測・推論)

統計モデル(数値データに基づく傾向分析)

活用・導入したAIモデル・ツール

生成AI・LLMサービス

画像生成AI

WarpBiz編集部の事例考察

本事例の最大の成功要因は、クリエイティブ制作における「ブランドガイドラインの遵守」と「過去データの活用」という2つの属人的なプロセスを、生成AIと予測モデルの組み合わせによってシステム化した点にあります。このアプローチは、広告業界に限らず、厳格なレギュレーションが存在する金融業界の販促物制作や、多店舗展開する小売業のPOP作成など、ブランド管理が求められるあらゆる制作業務に応用可能です。導入にあたっては、自社のブランド規定をAIが解釈できる形に言語化・構造化するプロセスが重要となるでしょう。同様のマーケティング業務の効率化を検討される方は、ぜひ他の生成AI活用事例も参考に、自社に最適なソリューションを探してみてください。

プロジェクト実施・導入企業

自社活用・開発 (IN-HOUSE)
KDDI株式会社
東京都千代田区
東京都千代田区
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出典・参考情報
※本事例は以下の公開情報を元にWarpBiz編集部がリサーチ・作成しました。

一貫したブランドイメージを表現する広告クリエイティブ生成AIシステムを開発 | KDDI News Room

発行元:KDDI株式会社

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