大正製薬は Gemini を​マーケターの​伴走者に、​「思考の​壁打ち」で​意思決定を​加速

コミュニケーションプランニングの​現場に​おいて​社会や​生活者の​動向を​的確に​捉えられるか​どうかが、​事業成長を​大きく​左右します。​変化に​対して​決して​後手に​回る​ことなく、​常に​先手を​打つ​ためには、​生活者の​インサイトを​多面的かつ​客観的に​理解する​ことが​欠かせません。

私たち大正製薬株式会社も、​まさに​この​挑戦に​向き合ってきました。​精度の​高い​仮説を​構築し、​プランニングの PDCA を​素早く​回して​施策の​確度を​高めていく。​その​ための​糸口を​模索する​中で、​Google から​提案を​受けたのが​「Planning with Gemini」と​いう​ソリューションです。

Gemini を、​単なる​作業効率化の​ツールと​してではなく、​いわばマーケティングプロセスを​加速させる​「思考の​伴走者」と​して​起用する​ものと​捉えています。​具体的には​以下 3 つの​プロセス全般を​カバーしています。

• インサイト​（顧客の​深層心理の​抽出と​可視化）
• クリエイティブ​（訴求メッセージや​ストーリーの​客観的な​検証）
• メディア​（情報接触経路の​シミュレーションと​最適化）

AI は​「答え」を​出すツールではなく、​マーケターの​意思決定を​加速させる​伴走者

Google との​プロジェクトを​進める​上で、​私たちが​最も​強く​意識したのは​「AI の​活用自体を​目的化させない」​ことでした。​単に​データを AI に​読み込ませ、​自動的に​算出された​分析結果を​受け取るだけでは、​その​結論に​至る​道筋が​ブラックボックスに​なってしまうからです。

プランニングの​リードタイムを​短縮し、​顧客理解に​対する​確信を​得る​ためには、​マーケター自身が​戦略立案・コミュニケーション開発の​主導権を​握り続けなければなりません。​だから​こそ​AI に​いきなり正解を​求めるのではなく、​マーケター自らが​描き出した​戦略や​仮説を​共に​磨き上げる​思考の​壁打ち相手と​して Gemini を​位置づけました。​入念な​顧客理解と​スピーディな意思決定を​支える​パートナーと​して、​AI を​適切に​組み込むことを​意識したのです。

今回は、​先述した​インサイト、​クリエイティブ、​メディアの​各プロセスで​それぞれ Planning with Gemini を​実施。​ワークショップ形式で Gemini との​対話を​重ねながら、​戦略の​解像度を​段階的に​高めて​いきました。

発毛剤​「リアップ」の​事例：データと AI の​推論が​も​たらした​確信

当社の​主力ブランドであり、​ロングセラー商品でもある​発毛剤​「リアップ」に​おいて、​ワークショップを​実施しました。

社内の​マーケティング担当者やブランド責任者、​広告会社、​Google が​一堂に​会し、​スクリーンに Gemini の​画面を​投影して、​リアルタイムで​プロンプトを​入力し合いながら​議論を​進める​形式です。​各プロセスで​当社が​どのように Gemini を​活用し、​どのような​アウトプットを​生み出したのか、​詳しく​見ていきましょう。

インサイト：膨大な​データから、​顧客の​実像を​捉えた​ペルソナを​瞬時に​生成

まず​当社が​取り組んだのは、​顧客の​解像度を​高める​ことでした。​これまでも、​膨大な​定量調査の​データや​過去の​レポートから、​顧客の​インサイトや​行動を​理解してきました。​今回は​それに​加えて、​具体的な​施策案を​壁打ちして、​施策の​成功確度を​高められるような​プランニングの​進め方を​実施したいと​考えていました。

今回 Gemini に​インプットしたのは、​当社が​独自に​行った​ユーザーインタビューの​まとめや​定量的な​調査結果と​いった​従来通りの​データです。​しかし、​Gemini の​推論能力を​活用する​ことで、​分析の​質に​大きな​変化が​生まれました。

膨大な​データの​羅列から​平均値を​割り出すのではなく、​「この​複数の​データ傾向を​持つ​人物は、​日常で​どのような​感情を​抱き、​どのような​生活を​送っているか」と​いう​行間を Gemini に​推測・言語化させたのです。

「山田太郎​（45 歳、​中間管理職）」と​いう​具体性の​ある​ペルソナを​構築した​ことで、​生々しい​インサイトが​提示され、​顧客像への​共通認識を​チーム内で​深める​ことができました。

クリエイティブ：ペルソナに​クリエイティブ案を​評価させ、​議論の​起点に

続いて、​構築した​ペルソナに​対して、​当社が​検討していた​キャンペーンの​コミュニケーション訴求軸や​ストーリー案を​提示し、​その​反応を​探りました。

ここでの​ポイントは、​あらかじめ​「共感度」​「行動喚起力」と​いった​評価基準を​設定した上で、​各案に​対して Gemini に​点数付けと​フィードバックを​求めた​ことです。

評価基準を​明確にし、​Gemini に​よる​客観的な​判定を​議論の​起点と​する​ことで、​メッセージが​顧客に​どう​響くのかを​多角的に​検証でき、​最も​効果的な​クリエイティブ案を​確信を​持って​絞り込むことができました。

メディア：1 つの​ペルソナから​「1,000 通りの​行動分布」を​シミュレーション、​徹底的に​顧客起点で​考える

最も​特徴的だったのが、​この​メディアプランニングの​フェーズです。

生活者の​行動は、​検索や​検討を​行ったり​来たりしながら​複雑に​変化します。​その​ため、​たった 1 人の​理想的な​カスタマージャーニーを​描くだけでは、​多様な​行動パターンを​見落と​してしまう​懸念が​ありました。

そこで、​所定の​予算規模の​中で​自発的な​検索行動を​獲得すると​いう​具体的な​目標を Gemini に​インプットした上で、​先ほど​構築した​ペルソナへ次のように​問い​かけました。​「もし、​山田太郎と​同じ​属性と​悩みを​持つ​人物が 1,000 人存在した​場合、​1 日の​なかで​どのような​メディアに、​どのような​態度で​接触するか？」

つまり、​Gemini の​推論能力を​用いて、​1 つの​ペルソナから​派生する 1,000 通りの​行動パターンの​分布を​統計的に​シミュレーションさせたのです。​これに​より​「朝の​通勤時間は​スマートフォンで YouTube の​ビジネス系コンテンツを​視聴し、​夜の​帰宅後は​コネクテッドテレビの​大画面で​趣味の​動画に​没入する」と​いった、​時間帯や​デバイスごとの​細かい​視聴態度の​傾向を​網羅的に​把握する​ことができました。

多角的な​シミュレーションが​もたらす、​意思決定の​「スピード」と​「確信」

この​多角的な​シミュレーションの​結果、​実効性の​高い​メディア戦略の​全体​像が​見えてきました。

顧客の​自発的な​検索行動を​最大化する​ためには、​YouTube での​動画​広告の​最適な​フリークエンシーが​およそ 5 〜 7 回であると​特定されました。​さらに、​Google の​提供する​リーチプランナーで​シミュレーションを​した​ところ、​限られた​予算の​なかで​投資対効果​（ROI）を​最大化する​ため、​YouTube 広告を​含むデジタル​広告と​テレビ CM を​統合した上で、​最も​高い​パフォーマンスを​生み出す​最適な​予算配分プランが​導き出されました。

この​メディアプランを​実際の​キャンペーンで​適用した​ところ、​当社の​調査では​前年同期比で​店頭売上が 6% 増(*1)、​自社 EC 売上が 39% 増(*1) と​いう​成果を​上げる​ことができました。​Planning with Gemini に​よる​アウトプットが​机上の​空論ではなく、​実際に​ビジネス成長へつながることが​確認できたのです。

従来、​こうした​高度な​メディアミックスの​シミュレーションや​予算配分の​最適解を​導き出すには、​専門的な​外部​ツールを​用いる​必要が​ありました。​しかし Gemini を​伴走者と​する​ことで、​マーケター自身の​手に​よって、​限られた​時間の​中でも​これらの​指針を​導き出すことが​できたのです。

Planning with Gemini に​取り組んだ​結果、​AI に​よる​多角的な​分析に​基づき、​真に​顧客中心の​意思決定が​可能に​なりました。​プランニングの PDCA が​スピーディーに​回り、​絶え間ない​改善を​実行できています。​Gemini を​活用した​この​プロセスは、​事業成長を​力強く​前進させる​エンジンと​して​機能しているのです。

_{Contributor：木田 東吾​（クリエイティブワークス）​／阿久澤 拓巳​（クリエイティブワークス）​／川端 栄佑​（インダストリーマネージャー）​／大塚 武​（インダストリーマネージャー）}