実施時期: 2025年01月|2026.06.02 最終更新
企業規模: 1,000人以上
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プロジェクト概要
アプローチと成果
カテゴリー詳細
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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、ブランドのガイドラインや規定を遵守しつつ、柔軟かつ迅速に制作することが求められていました。しかし、制約条件を考慮した判断には専門的な知見が必要であり、特定の担当者に業務が依存する属人化が課題となっていました。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、クリエイティブの採否がデザイナーやプランナーの経験則に頼りがちで、データに基づいた客観的な判断が難しいという状況もありました。 こうした課題を解決するため、AIを活用した広告クリエイティブ生成システムの開発プロジェクトが始動しました。
KDDI株式会社は、株式会社RecursiveおよびSupership株式会社と協業し、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」などのブランド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です。
プロジェクトにおいて、Recursive社は独自のAIプラットフォームをカスタマイズして画像生成機能やKPI予測モデルを開発し、AI活用全般のコンサルティングを提供しました。一方、Supership社はWebアプリケーション全体やデータパイプラインの設計・実装、直感的なユーザーインターフェースの構築を担当しています。
さらに、過去の広告配信実績データ(ファーストパーティデータ)を学習したKPI予測モデルを搭載しており、生成された数十種のクリエイティブ案から、媒体ごとにクリック率(CTR)などの広告効果が高いと予測される良質な案を自動で選別して提示する機能も備えています。
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
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)
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版を試験導入した結果、平面構成やフォント・画像選定といった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。ブランド管理に詳しくない担当者であっても、ガイドラインに沿った高品質なクリエイティブを制作できるようになり、業務の平準化と品質管理の両立を実現しています。
また、担当者の経験や勘に依存せず、データに基づいた均質的で精度の高い判断が可能になった点も大きな成果です。今後はKDDIグループ内での本格導入を進めるとともに、法人顧客へのサービス提供も視野に入れた展開が検討されています。
自社活用(自社開発・活用推進)
マーケティング
広告運用・投稿管理
広告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
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)
その他のツール
WarpBiz編集部の事例考察
成功の最大の要因は、生成AIによる画像作成だけでなく、過去の配信実績データを活用したKPI予測モデルを組み込み、クリエイティブの「生成」と「評価」を自動化した点にあります。このアプローチは、小売業の販促物制作や、ECサイトの商品画像最適化など、大量のクリエイティブを必要とする他業種のマーケティング部門にも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が理解できる形で明確に定義し、質の高い学習データを整備することが重要です。同様のAI活用を検討される方は、ぜひ他のマーケティング特化型AIの事例記事もご覧ください。
電気通信事業
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。