実施時期: 2025年01月|2026.06.02 最終更新
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アプローチと成果
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こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
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。
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。
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。
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
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
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)
生成AI・LLMサービス
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。
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)
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