米国広告業界注目の​クリエイティブリーダーに​聞いた、​AI 活用の​ 3 ステップ

US 版 Think with Google が​ 2024 年 6 月に​公開した​記事を​基に​日本語に​翻訳し、​編集しました。

AI は、​広告クリエイティブの​一連の​制作プロセスに​どのような​影響を​与えるのか——。​広告業界の​リーダーたちが​話すのを、​至る​所で​耳にします。​私たちは、​AI を​活用する​ことで、​より​高度な​問題に​対して​人間の​創造性を​発揮できるように​している​ 15 人の​リーダーに​インタビューを​実施し、​企業が​ AI を​日々の​業務に​無理なく​取り​入れる​ヒントを​明らかに​しました。

以下では、​インタビューを​通じて​浮か​び上がってきた​ 3 つの​ステップを​紹介します。​これらを​取り​入れる​ことで、​チームの​創造性を​高める​ことができるでしょう。

1：AI 実装を​進める​特設チームを​立ち上げる

今回話を​聞いた​リーダーたちは​皆、​AI の​導入を​加速させる​ために​特設の​プロジェクトチームを​組成していました。​これは​組織と​データを​保護しながら、​AI を​責任を​持って効果的に​活用する​上で​不可欠な​役割を​果たします。

米広告代理店 Pereira O’Dell の​創業者で​クリエイティブ部門の​責任者を​務める​ PJペレイラ氏は​「イノベーションラボ​（企業内に​設置された、​新規事業など​実験的な​取り組みを​進める​ための​研究開発部​門）に​よって、​私たちは​実験し、​先駆者と​して​試験的な​プロジェクトを​実行できました」と​話します。

AI 導入を​進める​ための​特設チームが​必要な​理由と​しては、​次の​ 3​ つが​挙げられます。

• ユースケースを​特定する​：新しい​ツールを​導入する​前に、​まずは​組織全体を​見て、​AI に​よって​解決できる​ビジネス上の​問題を​特定する​ことが​重要です
• AI 活用の​環境を​整える​：クリエイティブチームが​ AI を​効果的に​かつ責任を​持って​使えるように、​ツールや​ガイドライン、​インスピレーションを​提供する​必要が​あります
• 常に​先を​行く​：AI は​絶えず​進化する​ため、​その​動向に​常に​アンテナを​張る​ことで、​イノベーターと​しての​地位を​確保しなければいけません

組織に​特設チームが​なくても、​おそらく​それぞれが​無料の​ツールを​使って​ AI を​導入し続けるでしょう。​しかし​無料ツールの​多くは、​ビジネスで​使うには​欠点が​あります。​たとえば、​ツールで​生成した​コンテンツの​著作権が、​ツールの​提供者に​帰属する​場合が​あります。​また、​ツールに​対して​共有した​情報が、​プライバシー保護が​不十分な​状態で​学習データと​して​使われ、​会社の​知的財産や​ユーザー情報が​危険に​さらされる​可能性も​あります。

リサーチ、​メディア、​クリエイティブなど、​分野別の​特設チームを​設置するのも​良いでしょう。​重要なのは、​組織全体の​ AI 実装を​主導する​一元化された​リーダーシップです。

な​お、​特設チームは​必ずしも​フルタイムである​必要は​ありません。​チームの​メンバーが​通常業務を​継続する​ことで、​日々の​業務に​ AI を​どう​活かせるかを​考えられます。​また​正式な​報告ラインに​とらわれない​機能横断の​チームだから​こそ、​部署の​垣根を​越えて​ AI に​関する​知識を​共有し、​情報交換を​活性化できます。

2：クリエイティブ制作の​あらゆる​段階で​ AI を​活用する

今回インタビューを​した​リーダーたちは​皆、​アーリーアダプターです。​AI ツールが​使えるようになった​瞬間から、​それらを​使い​始めました。

しかし、​今から​でも​遅くは​ありません。​話を​聞いた​リーダーたちは、​誰でも​使える​既存の​製品と​「Google 広告に​おける​ AI 活用の​基本」のような​基本的な​基盤の​整備から​始め、​今では、​戦略の​立案から​アイデア創出、​実際の​制作まで​あらゆる​段階に​ AI を​実装しています。

_{AI で​戦略を​立てる​ための​知見を​見出す}

AI を​使えば、​何カ月も​かけて​情報を​集める​必要は​ありません。​膨大な​データから​わずか​数分で、​インサイトを​見つけ出すことができます。​たとえば​ Google の​ Gemini のような​ AI は、​自社ブランドに​関する​調査データや​顧客に​関する​データ、​さらには​ソーシャルメディアの​トレンドまで​分析し、​広告戦略の​立案に​直接的に​役立つ洞察を​明らかに​できます。

Gemini などで​使っている​大規模言語モデル​（LLM）は、​世界中の​情報を​基に​学習しています。​その​ため特別な​設定を​しなくても、​すぐに​役立つインサイトを​提供してくれるのです。​そのまま​ AI に​インサイトを​尋ねる​ことも、​過去の​調査データを​ LLM に​提供して​戦略立案に​役立てる​ことも​できます。

Gemini Advanced は、​マーケターが​クリエイティブプロセスの​調査や​戦略立案の​段階で​ペルソナを​生成するのに​役立ちます。

_{アイデアを​出して、​形に​する}

戦略が​決まったら、​次は​ブランドや​キャンペーンの​中核と​なる​コアアイデアを​創造する​段階です。​ここでも​ LLM が​力を​発揮します。​まるで​チームの​一員の​ように、​さまざまな​アイデアを​スピーディーに​出し、​具体化し、​検証していく​プロセスを​サポートします。​また、​LLM に​独自の​ファーストパーティ データを​学習させる​ことで、​世界に​関する​一般的知識に​加え、​その​企業ならではの​知識を​ AI に​持たせる​ことができます。

クリエイティブ制作を​サポートする​プラットフォーム Springboards.ai の​共同創業者である​ピップ・ビンゲマン氏が​指摘するように、​LLM の​こうした​能力に​より、​クリエイティブな​役割以外の​マーケター​（た​とえば​戦略担当者）が、​一連の​クリエイティブ制作プロセスの​早い​段階で​アイデアの​概念実証を​作成できるようになり、​プレゼンテーションを​強化し、​時間を​節約できます。

Media.Monks の​共同創業者である​ウェスリー・テル・ハール氏も​同意見です。​「適切な​知見の​生成が、​ブリーフィングと​クリエイティブな​アイデア創出に​ほぼ直結する​ことが​わかっています」

LLM は​テキストの​ためだけの​ものでは​ありません。​画像にも​使われており、​まもなく​動画にも​使用されるようになるでしょう。​たとえば​ Gemini は、​テキスト、​画像、​動画を​扱うように​ゼロから​構築されており、​その​広範な​情報処理能力に​よって​質の​高い​アウトプット​（英語）を​生み出すことができます。​広告の​観点から​見ると、​最新の​ LLM は​まるで​伝説的な​広告クリエイターである​ビル・バーンバック氏が​提唱した、​コピーライターと​アートディレクターの​コンビのような、​複数の​専門分野を​兼ね備えた​存在と​言えるでしょう。

Gemini のような​マルチモーダルな​ AI は、​最終結果を​視覚化し、​概念実証を​素早く​作成できるように​する​ことで、​クリエイティブチームの​デザインフィクション、​ストリーボード作成、​アイデア出しを​支援します。

アイデアを​素早く​形に​して、​検証し、​繰り返し改善する​ことで、​クリエイティブチームは​より​効果的な​アイデアに​より​早く​たどり着けます。​たとえば​アウトドア用品の​会社が​「探検の​価値」に​ついての​インサイトを​見出したとしたら、​AI を​使う​ことで​その​インサイトを​反映した​広告を​すぐに​作り出すことができます。

_{広告クリエイティブを​さまざまな形で​展開する}

AI は、​広告の​コンテンツ制作も​効率化します。​クリエイティブチームは、​AI を​活用した​クリエイティブツールである​ Product Studio を​使って​時間と​リソースを​節約したり、​Google 広告の​ナレーション機能​（日本語は​未対応）を​使って、​異なる​プラットフォームや​生活者に​対して​簡単に​広告を​最適化したりできるようになりました。

こうした​ツールを​使えば、​人々の​多様な​ニーズ、​要望、​状況を​反映した​クリエイティブを​短時間で​制作できます。​あらゆる​人に​対して、​一貫性が​あり説得力の​ある​方​法で、​何度も、​大規模に​リーチするように​広告を​調整できるのです。​これまで​制作に​割か​ざるを​得なかった​リソースを、より​創造性を​発揮する​領域や​広告を​届ける​メディア戦略に​対して​投資できます。

AI を​使ってさまざまな​プラットフォーム向けに​広告素材を​生成できる​ツールも​ありますが、​P-MAX キャンペーンなら、​各社が​設定した​ブランドガイドラインや​ Web サイトの​コンテンツ、​画像を​使って、​無数の​素材を​リアルタイムで​生成します​（2024 年 10 月現在、​英語を​含む 7 カ国語に​対応）。​また​ P-MAX キャンペーン は​常に​学習し、​Google の​プラットフォーム全体で​インパクトと​リーチを​最大化できるように、​自動で​キャンペーンを​最適化します。

VCCP が​英通信企業 O2 の​ために​行ったように、​広告代理店は​特定の​目的を​達成する​ために​独自の​カスタムツールと​方​法論を​構築する​ことも​できます。

従来の​ AI は​量と​速さの​面で​力を​発揮していましたが、​最先端の​ツールは​これまでに​ない​規模で、​多様な​クリエイティブアセットを​生成できます。​リーチだけでは​十分では​ありません。​リーチと​関連性を​組み合わせる​ことが​重要です。

_{動画はこちら（英語）。​VCCP 傘下の​クリエイティブ AI エージェンシー faith は、​多様な​キャンペーンクリエイティブで​ O2 の​マスコッ トBulb に​命を​吹き込むために、​特注の​生成 AI ツールを​構築した。}

無料の​既製ツールであれ、​オーダーメイドの​ AI ソリューションであれ、​どちらを​選んでも、​ビジネスの​成長、​効率化、​組織での​ AI 活用を​加速させるのに​役立ちます。​これらの​基本が​整えば、​長期的な​目標の​観点で​ AI に​よる​変革に​ついて​考えられます。

3：AI を​活用した​革新的な​体験を​構築する

今回インタビューを​した​リーダーたちは、​AI ツールを​単に​利用するだけでなく、​まったく​新しい​体験を​創造しています。​これらの​体験は、​AI、​ファーストパーティデータ、​そして​個々の​企業に​合わせて​独自に​開発した​プログラムを​組み合わせる​ことで、​オーダーメイドに​作り上げられています。​どの​ように​それを​実現しているかを​見てみましょう。

• AI 搭載ツール：​多くの​企業は、​ソーシャルメディア、​レビュー、​顧客との​やり​取りを​リアルタイムで​分析する​ための​社内 AI ツール​（英語）を​構築しています。​これに​より、​トレンドに​素早く​対応し、​顧客に​対して​パーソナライズされた​体験を​提供できます。​さらに、​成果の​出た​広告クリエイティブや​キャンペーン結果を​学習し、​マーケターに​よる​テストや​学習を​助ける​ツールも​あります。
• AI を​活用した​顧客体験：AI を​活用した​販売アシスタントや​パーソナライズされた​おすすめ機能は、​企業と​顧客間の​やり​取りを​大きく​変えています。​たとえば​米ファッションブランドの​ Victoria’s Secret は、​Google Cloud と​協力して​ AI を​活用した​販売アシスタント​（英語）を​構築しました。​Google Cloud の​ Vertex AI を​基盤と​する​この​アシスタントは、​買い物客に​合わせた​商品の​おすすめや、​役立つアドバイスを​提供します。
• AI を​活用した​キャンペーン：最も​革新的な​企業は、​AI を​使って​まったく​新しい​クリエイティブコンセプトや​広告素材を​生成しています。​AI が​生成した​音楽から​インタラクティブな​体験まで、​可能性は​無限大です。

Victoria’s Secret の​顧客と​会話する​生成 AI チャットボット

こうした​ AI を​活用した​体験は、​従来の​マーケティングとは​異なりますが、​マーケティング目標の​達成に​貢献します。​一方、​AI を​活用した​キャンペーンは、​AI に​よって​強化された​従来の​マーケティングキャンペーンです。​これらの​キャンペーンは、​人々が​クリエイティブな​方法で​直接参加できるような​仕掛けに​なっています。

Media Monks の​テル・ハール氏が​手掛けた​ Burger King の​「100 万ドルの​ワッパーコンテスト」も、​AI を​効果的に​活用した​キャンペーンの​良い例です。​この​コンテストでは、​参加者が​生成 AI を​使って​自分だけの​オリジナルワッパー​（ハンバーガー）を​作り、​それを​ソーシャルメディア上で​共有すると​いう​ものです。​優秀作品は​商品化され 100 万ドルの​賞金が​授与されます。​テル・ハール氏は​この​キャンペーンに​ついて​「とても​シームレスな​体験なので、​ほんの​半年前には​このような​ことが​文字通り​不可能だった​ことに​誰も​気づかないでしょう」と​話します。

将来に​向けて

AI が​次に​私たちを​どこに​導くのか、​想像するだけで​わく​わくします。​確かな​ことは​誰にも​わかりませんが、​クリエイティブおよび​ AI 業界の​リーダーたちの​アドバイスは、​時代を​超えて​通用する​ものだと​確信しています。

AI 活用を​主導する​特設チームを​立ち上げ、​クリエイティブの​制作プロセス全体に​ AI ツールを​採用し、​革新的な​ AI 体験を​構築する​ことで、​これらの​リーダーたちは、​スタート地点から​最先端に​至るまでの​道のりを​切り​開き、​私たちに​クリエイティブ業界の​未来に​ついての​刺激的な​ビジョンを​示してくれました。

謝辞

この​プロジェクトの​ために​時間を​割いて​知見を​提供してくださった​皆さまに​心から​感謝します。​業界の​ AI リーダーである​皆さまの​英知を​共有でき、​大変うれしく​思います。​ご協力いただいた​皆さまは​以下の​通りです​（名前の​アルファベット順）。

• ピップ・ビンゲマン氏​（Co-founder, Springboards.ai）
• エヴァン・ボーム氏​（Group Creative Director, Experience and AI, Buck）
• ラジニーシュ・ボリア氏​（Head of Creative Technology, Ogilvy India）
• レックス・ブラッドショー・ザンガー氏​（Chief Digital and Marketing Officer, South Asia Pacific, Middle East, and North Africa Region, L’Oréal Groupe）
• アレックス・ダルマン氏​（Managing Partner, Head of Social and Innovation, VCCP and Faith）
• サブリナ・ゴッデン氏​（Global Creative Director, Vodafone）
• ウェスリー・テル・ハール氏​（Co-founder, Media.Monks）
• ソリン・パティリネット氏​（Senior Director of Global Marketing Effectiveness, Mars）
• PJペレイラ氏​（Founder and Creative Chairman, Pereira O’Dell; Founder, Silverside AI）
• フレデリック・ライヤル氏​（Co-Founder and Chief Creative Officer, Fred & Farid; Founder and Head of Generative AI, [Ai]magination）
• トム・ローチ氏​（VP of Strategy, Jellyfish）