WarpBiz ピックアップ
IT・通信
通信事業

実施時期: 2025年01月|2026.06.02 最終更新

属人化する広告クリエイティブ制作をAIで自動化し、業務工数を50%削減
コンサル(導入支援・AI戦略支援)
開発(実装支援・AI搭載支援)

※イメージ画像です

属人化する広告クリエイティブ制作をAIで自動化し、業務工数を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

カテゴリー詳細

お問い合わせ

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

  • ブランドイメージを損なわないクリエイティブ制作に時間がかかっている
  • デザイン業務が特定の担当者に依存し、属人化している
  • 過去の広告実績データをクリエイティブ制作に活かしきれていない
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、さまざまな制約条件を考慮する必要がありました。そのため、知見を持つ特定の担当者に業務が集中し、属人化してしまうという課題を抱えていました。

また、過去の広告配信実績データが十分に活用されておらず、提案されたクリエイティブ案の採否がデザイナーやプランナーの経験則に依存しており、データに基づいた客観的な判断ができていない状況でした。こうした背景から、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。

属人化する広告クリエイティブ制作をAIで自動化し、業務工数を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

株式会社RecursiveとSupership株式会社の支援を受け、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。利用者がバナーサイズやブランド種別などの条件を入力し、素材画像をプロンプトで指示すると、KDDIのブランドガイドライン「au VISUAL IDENTITY」を遵守した画像が自動的に出力される仕組みを構築しています。 プロジェクトにおいて、Recursiveは独自のAIプラットフォームをカスタマイズし、ブランドが定義する付加価値(CLEAN、FRIENDLYなど)を自動反映するシステムと、過去の配信実績データを基に広告効果を予測するKPI予測モデルを開発しました。一方、SupershipはWebアプリケーション全体やデータパイプラインの設計・開発、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実装を担当しています。 両社の専門的な知見を掛け合わせることで、複雑なブランド規定とデータ分析を統合した高度なシステムを実現しています。

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

生産性向上

属人化解消

対応時間・リードタイムの短縮

品質・安全性向上

データドリブン文化の定着

推進したこと

プロトタイプ開発(PoC)

新サービス・製品開発

AI基盤・インフラ構築

開発したシステムのβ版をKDDIのデジタルマーケティングおよび広告業務に試験導入した結果、デザイン考案やラフ作成などの関連業務にかかる工数を50%削減することに成功しました。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り、業務の平準化と品質管理の両立を実現しています。 さらに、過去の広告配信実績データに基づくKPI予測モデルにより、生成された数十種のクリエイティブ案から良質なものを自動で選別できるようになりました。

これにより、担当者の経験やスキルに依存しない、データドリブンで均質的な評価体制が整い、広告効果の高いクリエイティブ制作の効率化を達成しています。

カテゴリー詳細
プロジェクト内容
AI導入・支援形態
AIシステム受託開発
PoC(実証実験・概念実証)
AI顧問・技術アドバイザリー
広告画像生成AI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

クリエイティブ制作

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

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
連携ツール

チャットツール・UI(画面)連携

専用Webアプリ・業務システム

WarpBiz編集部の事例考察

ブランドガイドラインの遵守と過去の配信実績データの活用をAIシステムに統合し、属人化していたデザイン業務を標準化した点が本事例の最大の成功要因です。このアプローチは、小売業の販促物制作やメーカーのSNS投稿画像作成など、ブランドトーンの統一が求められるあらゆるクリエイティブ業務に応用できるでしょう。導入にあたっては、自社のブランドガイドラインをAIが理解できる形に言語化・定義するプロセスや、予測モデルの精度を高めるための良質な実績データの蓄積が不可欠となります。クリエイティブ制作の効率化やデータ活用を検討される方は、ぜひ他のマーケティングAI事例記事もご覧ください。

プロジェクト実施・導入企業

実施・支援企業 (VENDOR)
株式会社Recursive / Supership株式会社
東京都渋谷区 / 東京都港区
設立:2020年8月 / 2014年10月
東京都渋谷区 / 東京都港区
設立:2020年8月 / 2014年10月

AIの研究開発およびサステナビリティに関連するソリューションの提供(Recursive) / デジタルトランスフォーメーション事業(Supership)

この事例と同じようなシステムを開発したいですか? WarpBizで実現可能なパートナーを探しましょう。
類似の事例を見る
同様の支援ができる AI支援企業を探す
導入先企業 (CLIENT)
KDDI株式会社
業種:通信事業
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

この事例を見た方は以下の事例も見ています
類似事例を読み込んでいます

関連度の高い事例を選定しています。少しお待ちください。