広告運用者よ、さようならExcel職人。こんにちは戦略家。AI関数が塗り替える「獲得」の未来地図

「またこの作業か…」。深夜のオフィス、あるいは静まり返った自宅の一室で、無数のセルが並ぶスプレッドシートを前に、そう溜息をついた経験はございませんか。キャンペーン名と広告グループ名を結合するためにCONCATENATE関数をネストさせ、媒体ごとの入稿規定に合わせて文字数をLEN関数で確認し、SUBSTITUTE関数で必死に記号を置換する。VLOOKUP関数が#N/Aエラーを返すたびに、私たちは一体どれほどの時間を溶かしてきたことでしょう。これらは、獲得型広告の運用者にとって、いわば「必要悪」とも呼べる、避けては通れない儀式のようなものでした。しかし、断言します。その“常識”は、2025年の今日、終わりを告げました。

主役の交代を告げる鐘を鳴らしたのは、言うまでもなく「AI」です。単なるバズワードではありません。私たちの日常業務の根幹であるスプレッドシートに、今やAIが「関数」として直接組み込まれ、これまでの非効率を過去の遺物へと変えようとしています。これは、作業が少し楽になる、といった次元の話では断じてありません。広告運用者の「価値」そのものが再定義される、キャリアの転換点です。これまで「Excel職人」「スプレッドシートの魔術師」とも呼ばれた、高度な関数を操るスキルは、もはやアドバンテージではなくなります。むしろ、古い価値観にしがみつくことは、キャリアにおける最大のリスクとなり得るのです。

本稿では、前回ご好評いただいた内容を大幅に増補・改訂し、皆様が明日からすぐに使える具体的なAI関数・プロンプトの事例を「ありったけ」詰め込みました。基礎的なテキスト整形から、高度なデータ分析、さらにはクリエイティブの自動生成まで、AIという強力な武器を手にし、単なる「作業者」から、ビジネスをドライブさせる真の「戦略家」へと昇華するための、未来への羅針盤です。さあ、新しい時代の幕開けに、乗り遅れることのないように。準備はよろしいでしょうか。

データ整形・クレンジングの進化：ルールベースの呪縛から、意図ベースの解放へ

獲得型広告の運用において、入稿データの作成、すなわちデータ整形とクレンジングは、全ての施策の土台となる極めて重要な工程です。この土台が脆ければ、その上にどんな精緻な戦略を建てようとも、成果は覚束ないものとなります。私たちは、この土台作りのためにTRIM、LOWER、SUBSTITUTEといった関数を駆使してきましたが、それは常に「ルールベース」という呪縛との戦いでした。AI関数は、この戦いに終止符を打ち、我々をより創造的な領域へと解放します。ここでは、その実力を示す具体的なプロンプトを、初級から上級まで見ていきましょう。

レベル1：基本的な関数の代替（単一指示の実行）

まずは、これまで単一の関数で対応してきた基本的な作業をAIに任せることから始めます。数式を覚える必要はなく、やりたいことをそのまま言葉にするだけです。

• 小文字への変換（LOWER関数の代替）
  =AI("A2のテキストをすべて小文字に変換して", A2)
• 不要なスペースの削除（TRIM関数の代替）
  =AI("A2のテキストの前後に存在する不要なスペースを削除してください", A2)
• 特定の文字列の置換（SUBSTITUTE関数の代替）
  =AI("A2のテキストに含まれる『TOKYO』という文字列を、すべて『東京』に置き換えて", A2)
• 文字数計算と条件分岐（LEN+IF関数の代替）
  =AI("A2のテキストが半角30文字を超えているか判定し、超えていれば『文字数オーバー』、そうでなければ『OK』と表示してください", A2)

レベル2：複数の指示を組み合わせた複合的な整形

AIの真価は、複数の指示を一度に、かつ文脈を理解して実行できる点にあります。これにより、複雑なネスト関数から解放されます。

• 複数の整形ルールの一括適用
  =AI("セルA2のキーワードを整形します。ルールは以下の通りです。1.前後の不要なスペースを削除。2.英字はすべて小文字に。3.半角カタカナは全角に。4.感嘆符と疑問符は半角スペースに置換してください。", A2)
• 媒体レギュレーションに合わせた自動調整
  =AI("A2の広告見出しを、Google広告のレスポンシブ検索広告の要件（半角30文字以内、句読点の連続使用不可）に合わせて修正してください。文字数を超過する場合は、最も重要なキーワードを残しつつ、意味を損なわないように自然に要約してください。", A2)
• URLトラッキングパラメータの安全な生成
  =AI("キャンペーン名(A2)、広告グループ名(B2)、広告ID(C2)を使い、`utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign={キャンペーン名}&utm_content={広告グループ名}_{広告ID}`という形式のURLパラメータを生成してください。その際、キャンペーン名や広告グループ名にURLとして不正な文字（例: スペース、日本語）が含まれていれば、URLエンコード処理を施してください。", A2:C2)

レベル3：対話型AIアシスタントへの指示による高度な処理

関数だけでなく、Excel Copilotのような対話型AIアシスタントに指示を出すことで、シート全体を対象とした、よりダイナミックな処理が可能になります。

• シート全体のクレンジングと正規化
  「この『キーワードリスト』シートのB列について、重複している値をすべて削除してください。その後、残ったすべてのセルの値を小文字に変換し、さらにアルファベット順で並び替えて、結果を新しいシート『Cleaned Keywords』に出力してください。」
• コンプライアンスチェックの自動化
  「C列の広告文のリストを精査し、化粧品広告で薬機法に抵触する可能性のある表現（例：「必ず効く」「シミが消える」「アンチエイジング」）を含んでいるセルを赤色でハイライトしてください。さらに、D列に、それぞれの代替表現案を3つずつ提案してください。」

このように、データ整形・クレンジングのタスクは、AIとの対話を通じて、より高速かつ高度に、そして何よりも「思考停止」することなく行えるようになります。私たちはもはや、関数の構文を暗記する作業から解放され、代わりに「どのようなデータが理想的な状態か」を定義することに集中できるのです。

データ検索・照合の進化：「完全一致」の壁を越え、「意味一致」の新次元へ

`VLOOKUP`は、私たちの長年の友でした。しかし、その友は融通が利かず、少しでも違う顔（表記ゆれ）を見せると、そっぽを向いてしまう（#N/Aエラー）気難しい一面も持っていました。AI関数は、より柔軟で、文脈を理解する新しい友人として、私たちの前に現れました。その能力は、検索・照合の概念を根底から覆します。

レベル1：VLOOKUPの単純・上位互換

まずは基本的な検索から。しかし、AIはすでに`VLOOKUP`を超える柔軟性を見せ始めます。

• 単純なキーワード検索（VLOOKUPの代替）
  =AI_LOOKUP(A2, 'キーワード単価'!A:B, 2)
  ※これは、A2の値をキーに別シートのリストから情報を検索するイメージです。
• 意味的な類似度での検索（VLOOKUPでは不可能）
  =AI_MATCH(A2, 'キーワードリスト'!A:B, "semantic", 0.85)
  ※A2の「格安 PC」に対し、リスト内の「安い パソコン」を「類似度85%以上」でマッチさせ、B列の情報を返します。

レベル2：データの抽出・分類という新たな価値

AIはただ探すだけではありません。テキストの中から必要な情報だけを「抜き出し（Extract）」、「分類（Classify）」する能力に長けています。

• テキストからの特定情報抽出
  =AI_EXTRACT("メールアドレス", B2)
  ※B2セルに含まれる長文の中から、メールアドレスの形式に合致する文字列だけを正確に抜き出します。
• 広告運用に特化した情報抽出
  =AI("A2の広告文の中から、価格に関する情報（例：〇〇円、〇%OFF、送料無料）と、期間に関する情報（例：本日限定、〇日まで）をそれぞれ抜き出して、JSON形式で返してください。", A2)
• 検索クエリの意図分類
  =AI("A2の検索クエリ『ノートパソコン おすすめ 学生』に込められた検索意図を、`情報収集`、`比較検討`、`購入意向`の3つのうち、最も適切なカテゴリに分類してください。", A2)
  ※この分類結果を基に、意図に合わせた広告文やランディングページへの振り分けを自動化できます。

レベル3：複数シート・複数条件を横断した高度な分析

対話型AIアシスタントを駆使すれば、複数のデータソースを統合し、人間では見落としてしまうような関係性を発見できます。

• SQRと広告グループの最適マッチング
  =AI("A2の検索クエリに対して、意味的に最も関連性の高い広告グループ名を、シート『広告グループリスト』のA列から探し、その広告グループの現在のCPAをB列から取得して返してください。", A2)
• お宝キーワードの発掘とリストアップ（対話型AIへの指示）
  「シート『SQR_Data』とシート『Keyword_Master』を比較してください。『SQR_Data』にあってコンバージョンが1以上発生しているにも関わらず、『Keyword_Master』に登録されていない、あるいは意味的に類似するキーワードが登録されていない検索クエリをすべて抽出し、新しいシート『New Keyword Candidates』にリストアップしてください。その際、月間検索ボリュームの推定値も隣の列に追加してください。」

データの検索と照合は、もはや「答えが分かっているものを探す」作業ではありません。AIと共に、「データの中に隠された、まだ見ぬ答えや関係性を探求する」という、エキサイティングな知的冒険へと変わるのです。

テキスト生成の進化：「結合」の時代から、「創造」の時代へ

`CONCATENATE`で組み立てた広告文に、魂は宿っていたでしょうか。私たちは、効率化の名の下に、言葉の持つ力をないがしろにしてきたのかもしれません。AIは、失われた言葉の魂を、再び広告クリエイティブに吹き込む力を持っています。それは「結合」ではなく、ゼロからイチを生み出す「創造」のプロセスです。

レベル1：既存テキストの改善（リライト・要約）

まずは、今ある素材をAIに磨き上げてもらうことから始めましょう。

• 広告文の要約
  =AI("A2の広告文を、より短く、インパクトのある表現に書き換えてください。文字数はTwitter（X）の投稿に収まるよう、140字以内でお願いします。", A2)
• 表現のトーン変更
  =AI("A2の見出しを、もっとユーザーに問いかけるような、好奇心を刺激する表現に変更してください。", A2)
• 箇条書きへの変換
  =AI("B2の商品の特徴を説明した長文を、3つのポイントにまとめた箇条書きのリストに変換してください。", B2)

レベル2：多様な条件に基づくクリエイティブの大量生成

プロンプトエンジニアリングを駆使し、AIに詳細な役割と条件を与えることで、アウトプットの質と量は飛躍的に向上します。

• ペルソナを指定したコピーライティング
  =AI("あなたは緊急性と希少性を訴えかけるのが非常に得意なセールスコピーライターです。A2の商品とB2の価格情報を使って、ユーザーに『今すぐ買わないと絶対に損だ』と感じさせるような、説得力のある広告説明文（90文字以内）を3パターン作成してください。", A2:B2)
• ネガティブ要素を回避した広告文作成
  =AI("A2にある『送料無料』という訴求ポイントは、競合も多用しているため使用禁止とします。その代わりに、B2の『安心の日本製』という点と、C2の『満足度98%』という顧客の声を最大限に強調した、信頼性を感じさせる広告見出しを5つ提案してください。", A2:C2)
• レスポンシブ検索広告（RSA）アセットの一括生成
  =AI("A2の商品『高機能マットレス』について、Googleのレスポンシブ検索広告用のアセット一式を生成してください。アウトプットはJSON形式で、`headlines`（半角30文字以内、15個）と`descriptions`（半角90文字以内、4個）のキーに格納してください。見出しには、価格、機能性（例：体圧分散）、顧客の声、権威性（例：整体師推奨）、利便性（例：圧縮配送）など、可能な限り多様な切り口を含めてください。", A2)

レベル3：キャンペーン全体の企画・設計（対話型AIへの指示）

AIは、単体のクリエイティブだけでなく、キャンペーン全体の設計思想まで提案できる、強力なブレーンストーミングのパートナーとなります。

• ゼロからのキャンペーン企画立案
  「これから『夏休み直前！家族旅行キャンペーン』を開始します。メインターゲットは、小学生の子供を持つ30代の夫婦。主な商品は『沖縄リゾートホテル3泊4日プラン』です。この情報に基づいて、以下の要素を網羅したキャンペーンの企画案を提案してください。1. キャンペーンコンセプトとキャッチコピー 5案、2. Google検索広告の広告グループ構成案（例：価格重視層向け、アクティビティ重視層向け）、3. 各広告グループに含まれるべきキーワードのサンプル 各20個、4. 汎用的に使用できる広告見出し 15個と広告説明文 4個、5. ランディングページで訴求すべきコンテンツの構成案」

クリエイティブ制作は、もはや孤独な作業ではありません。AIという無限のアイデアを持つ壁打ち相手と共に、これまで到達できなかったクリエイティブの新たな高みを目指す。それが、これからの広告運用者の姿です。

分析とインサイトの進化：「集計」の報告者から、「提案」する参謀へ

私たちは、レポートの数字を「集計」し「報告」することに、あまりにも多くの時間を費やしてきました。しかし、経営層やクライアントが本当に知りたいのは、「で、結局何が言えるのか？」「次に何をすべきか？」という、数字の先にある「意味」と「未来」です。AIは、私たちをその煩雑な集計作業から解放し、データから意味を読み解き、未来への行動を提案する、真の「分析官」へと進化させます。

レベル1：基本的なデータ解釈と統計分析

まずは、目の前の数字が持つ意味をAIに問いかけることから始めましょう。

• データの要約
  =AI("A2からA100までの日々のコンバージョン数のデータについて、平均値、中央値、最大値、最小値、そして標準偏差を算出し、このデータセットの傾向を簡潔に説明してください。", A2:A100)
• 変化の有意性判断
  =AI("先月のCTRが3.5%（インプレッション1万回）だったのに対し、今月のCTRが3.1%（インプレッション1万2千回）に低下しました。この変化は、統計的に有意な悪化と言えるでしょうか？ p値を添えて結論を述べてください。")
• 相関関係の発見
  =AI("A列の日々の広告費とB列のコンバージョン数のデータを見て、両者の間に正の相関、負の相関、あるいは相関なしのいずれが見られるか、相関係数を算出して結論を述べてください。", A2:B100)

レベル2：要因の特定と深掘り分析

AIは、単なる数値の解釈に留まらず、その変動の「なぜ」にまで迫ることができます。

• パフォーマンス変動の要因分析（既存の例を強化）
  =AI("A2:G500の週次パフォーマンスデータを読み込み、前週と比較してCPAが30%以上悪化しているキャンペーンをすべてリストアップしてください。さらに、リストアップした各キャンペーンについて、考えられる要因を『入札・競合要因』『クリエイティブ要因』『ターゲティング要因』『LP・市場要因』の4つの観点から分析し、最も可能性の高い仮説を具体的な数値変動を根拠に提示してください。", A2:G500)
• コンバージョンユーザーのペルソナ分析
  =AI("A2:H1000のコンバージョンデータから、コンバージョンしたユーザー（H列>0）に共通して見られる特徴や傾向を分析し、彼らのペルソナを『〇〇を重視する△△な人物』という形式で3種類作成してください。分析には、キーワードの傾向、コンバージョンした時間帯、デバイスの種類などの情報を用いてください。", A2:H1000)
• 検索クエリの感情分析
  =AI("シート『SQR_Data』のA列にある検索クエリについて、それぞれのクエリに込められたユーザーの感情を`期待・興味`、`不満・疑問`、`緊急・必要`、`無関心`の4段階で分類し、B列に出力してください。")

レベル3：未来予測と戦略シミュレーション

そして、AI活用の最終フロンティアは、過去のデータに基づいた未来の予測と、戦略のシミュレーションです。

• 売上・コンバージョン数の予測
  =AI("過去2年間の月次広告費（A列）と月次コンバージョン数（B列）の時系列データ（A2:B25）を基に、季節変動性を考慮した上で、来月の広告費を500万円、800万円、1000万円に設定した場合の、それぞれの予測コンバージョン数を算出してください。")
• 予算配分の最適化シミュレーション
  =AI("H2:K20の各キャンペーンの過去30日間のCPA実績とCV数を基に、来月の総予算1000万円を各キャンペーンにどのように配分すれば、総コンバージョン数が最大化されるか、最適な予算配分案を算出してください。ただし、各キャンペーンの予算は最低でも50万円、最大でも300万円という制約条件を設けてください。", H2:K20)
• 戦略的意思決定のサポート（対話型AIへの指示）
  「現在の主力キャンペーンAはCPAが安定しているが、コンバージョン数の伸びが鈍化しています。一方で、テスト中のキャンペーンBはCPAが高いものの、コンバージョン数が急成長しています。今後3ヶ月間の事業目標が『全体のコンバージョン数を前年比150%にする』ことである場合、キャンペーンAとBへのリソース配分（予算、人員）は、どのような方針を取るべきでしょうか。短期的なリスクと中長期的なリターンの両面から、複数の戦略オプションをメリット・デメリットと共に提案してください。」

もはや私たちは、数字の集計と報告に追われる日々から完全に解放されます。AIという超高性能な分析官と共に、データに基づいた未来を描き、大胆な仮説を立て、戦略的な意思決定を下す。それこそが、AI時代の広告運用者、すなわち「戦略家」の真の姿なのです。

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