SNS投稿・口コミ・レビューのAI活用事例

【成果】 2024年4月の運用開始から4か月間で、担当者がガイドライン違反チェックにかける業務時間を67.7%削減することに成功しました。また、目視でのチェック件数自体も68.5%削減され、現場の生産性が劇的に向上しています。 ガイドライン違反となるレビューが効率的に取り除かれることで、アイテムレビュー機能がユーザーの購入意思決定においてより役立つコンテンツへと改善されることが期待されています。さらに、エンジニア向けに導入した「GitHub Copilot」の活用により、約9割のエンジニアが生産性の向上を実感するなど、全社的なAI活用の成果が表れています。

【成果】 AIの導入により、ターゲティングの管理工数を約75％削減することに成功しました。これまで手動で行っていたターゲットの選定や除外作業が自動化されたことで、運用担当者はレポーティングやクリエイティブの選定など、より戦略的な業務に集中できるようになっています。 成果面においても、従来の手作業による運用と比較して、CV数やCTRの向上が確認されています。アプリインストールを目的とした広告では、リターゲティングを中心とした配信よりもCPI（顧客獲得単価）が安価になるケースも生まれました。AIが新たなターゲットを発見することで、競争の少ない層にリーチしやすくなり、費用対効果を高めながら成果を最大化するという大きな効果をもたらしています。

【成果】 AIを活用した新しいマーケティング戦略の実践により、ある弁当の販売プロモーションにおいては、ターゲット層に最適なクリエイティブとキャッチコピーを用いたポスターを展開した結果、短時間での完売を達成し、販売数量が利用前と比較して200%に達するという劇的な成果を上げました。 これは、反応予測AIやフェルミ推定AIによって施策効果を事前に予測できたことで、確信を持って施策を実行できた結果です。また、企画検討や販促物制作にかかる時間も大幅に短縮され、少人数体制でも質の高いプロモーションを迅速に展開できるようになりました。 現場からは「導き出されるアウトプットに根拠と信憑性があるため安心して施策を実行できる」といった声が上がっており、今後は日用品や食料品などの最寄り品や、健康保険組合と連携した家庭用常備薬の拡販など、さらなる活用領域の拡大が期待されています。