電通×電通デジタルが公開した“数分で戦略からコピーまで”──生成AIが広告制作を塗り替える決定的瞬間

2025年8月26日、電通と電通デジタルが発表した生成AIスイートは、生活者データを起点にターゲット探索からメッセージ設計、そしてコピー生成までを一気通貫で自動化する画期的な取り組みです。従来は熟練プランナーとコピーライターが数時間から数日にわたり行っていた作業が、自社の独自データとAIの掛け合わせによって数分で複数案出力され、人の知見で最終調整するだけのフェーズへと変わりました。この“戦略と表現の連続最適化”は、広告制作の重力を根本から変える出来事であり、国内のマーケティング現場に実装可能なレベルで到達したという意味で、歴史的転換点と言えます。本稿では、この動きを軸に国内外の最新動向と実務インパクトを徹底解説し、明日からの運用に落とし込むための具体策までを提示します。

何が起きたのか：独自データ×生成AIで“戦略からコピー”が数分で回り出した

今回の発表の核は、電通の生活者データ基盤を用いて適切なターゲットを高速に抽出し、そのターゲットに響く広告メッセージのコンセプトを複数案、自動で提示する点にあります。さらに、そこで得られたメッセージコンセプトをAIコピーライター「AICO2」に連携することで、ターゲット別の“心に響くコピー”が即座に生成されます。つまり、誰に何をどう語るかという上流の戦略設計と、実際に生活者の心を動かす言葉づくりが、データとAIでシームレスに接続されたのです。作業時間の短縮は単なる効率化に留まりません。複数案を同時に走らせることが可能になったことで、これまで諦めざるを得なかった“仮説の幅”を実験で検証できるようになり、学習速度そのものが組織の競争力になります。

加えて、社内に点在していたナレッジや過去の勝ちパターンをプロンプトに翻訳することで、新しい案件にも横展開できる“再現性”が担保されます。属人的な名人芸をAIに埋め込み、いつでも誰でも呼び出せる資産に変える。この思想がプロダクトに実装されたことの意味は重く、単発の施策改善ではなく、企業の成長速度そのものを底上げする仕組み化が現実味を帯びてきました。さらに、出力のばらつきは“モデル側の特性”ではなく“入力の設計品質”に左右されるため、オリエンの粒度や禁止事項の明確化、ブランドボイスの具体化など、上流の記述を磨くほど、AIの提案は鋭さと安定性を増します。

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┃     データ        →     戦略AI       →     コピー生成AI     ┃
┃  （生活者基盤）       （ターゲット＆       （AICO2他）        ┃
┃                        メッセージ案）                         ┃
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┃             人の知見での最終編集・判断（ブランド整合）        ┃
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なぜ今なのか：検索行動の変化と“生成AI前提の制作ライン”

市場側の力学も、このタイミングの必然性を裏づけています。生成AIが生活者の情報取得行動を再設計し、検索や購買の導線が“対話型”“視覚型”へと多様化する中、広告も“量を的確に回す力”が問われる時代に入りました。一方で、制作現場は長らく属人的な知見や作法に支えられてきたため、大量の仮説を短期間で検証するのが難しかったのも事実です。データ起点で戦略と表現を連続させ、量と質のトレードオフを超える“生成AI前提の制作ライン”を敷くことが、マーケティングROIを押し上げる近道になりました。

とりわけ、トレンドの移り変わりが速いカテゴリでは、人手での仮説検証だけでは“波の手前”を捉えることが難しくなっています。生成AIは、言語・画像・動画のすべてで“試作”のコストを限りなく低くするため、現場は“作って学ぶ”サイクルを高頻度で回せるようになります。また、メディアやプラットフォームごとに微妙に異なる受容性に合わせて、表現を“その場で”カスタムする発想が重要です。同一コンセプトでも、縦型動画・短尺・カルーセル・スライドといったフォーマットで最適な語りが変わるため、AIが素材の再編集とコピーの言い換えを担う意義は大きく、運用の歩留まりを劇的に改善します。

【作業時間の目安（概念図）】
従来：ターゲット分析■■■■■■■■■  メッセージ設計■■■■■■■  コピー作成■■■■■■
AI前提：ターゲット分析■■  メッセージ設計■■  コピー作成■  （同時に複数案を生成・比較）

仕組みの実像：COSMOS DATA×戦略AI×AICO2の三位一体

電通の強みは、広範な生活者パネルに紐づく意識・態度・購買意向データを“文脈”として扱える点にあります。この文脈を入力に、戦略AIがターゲットの優先順位とメッセージの打ち手を素早く編み出し、AICO2がコピーへと落とし込みます。AICO2は電通コピーライターの思考パターンを学習しており、キャッチコピーだけでなくボディコピーの生成にも対応。ブランドの語り口や世界観に合わせた“言葉の温度”を保ちながら、量を担保できるのが実装上の肝です。この連携によって、上流の戦略意思と下流の表現がズレにくくなり、制作のやり直しや伝言ゲーム的なロスが大幅に減少します。

技術的なポイントとして、戦略AIは“何を学習させるか”で振る舞いが大きく変わります。生活者の態度変容に寄与した事例の構造化データ、プランナーの思考プロセスを反映した作法、ブランドの語彙や禁則の辞書、社内で評価されたコピーとその評価理由。これらをプロンプトテンプレートやRAG（Retrieval Augmented Generation）の文脈として供給することで、一般モデルでも“その企業らしい”アウトプットに寄せることができます。一方で、学習データの鮮度管理や権利面の配慮、セキュリティのガバナンスも不可欠で、運用環境の分離やアクセス権限の管理、出力物の保存・追跡の仕組み化まで含めて初めて“実装”と言えます。

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│ COSMOS DATA │⇒⇒│ 戦略AI（仮説編成） │⇒⇒│ AICO2生成 │
└──────────┘    └──────────────┘    └─────────┘
        ↓                          ↑                 ↑
    生活者文脈                 プランナー監修       クリエイティブ監修

他社の動向：博報堂DYのCREATIVE BLOOM、ADKの内製AI、そして新標準へ

競合各社の歩みも速く、標準装備のレベルは確実に引き上がっています。博報堂DYグループは統合基盤「BLOOM」を中核に、ディスプレイ広告制作を支援する「CREATIVE BLOOM DISPLAY Ads」を展開。動画をシーン単位で解析し、注視度や効果スコアを予測する“動画分析AIエージェント”を備え、制作前の段階から“勝ち筋”を見極める運用が可能になりました。ADKは社内GPTの整備や、長年の大型生活者調査を土台にしたペルソナ自動描写ツールの実装で、戦略と制作の橋渡しを機械学習に担わせています。いずれの動きも、“人が決め、AIが回す”という役割分担を前提に、データとAIが制作ラインの背骨になる未来像を共有しています。

博報堂DYのアプローチは“制作前評価の高度化”に重心があり、要素分解とシーン解析を通じて“どこで心が動くか”を可視化しようとしています。これにより、アイデア段階から“勝てる配列”を設計できるため、制作の迷いを減らしスピードを維持する効果があります。ADKは“社内可用性”に注力し、誰もが安全に生成AIを使える基盤を先に整えています。階段を一段ずつ上げるこの方法は、全社の底上げに効く現実的な道筋です。総じていえるのは、各社の設計思想に差はあれど、戦略と制作を横串で繋ぎ、“学習する制作ライン”を内製する方向性で一致していることです。

＜主要機能比較（概念表）＞
企業　　　　| 戦略AI | コピー生成 | 静止画生成 | 動画解析 | 効果予測
電通系　　　|  ◯    |    ◯     |    ◯     |   △     |   ◯
博報堂DY　　|  △    |    △     |    ◯     |   ◯     |   ◯
ADK　　　　|  ◯    |    △     |    △     |   △     |   △
（注：各社の公開情報に基づく機能整理の概念図であり、網羅・厳密性を目的としたものではありません）

運用の新作法：人が“最初と最後”を握り、真ん中はAIに任せる

生成AIを制作ラインに組み込む際の成功パターンは明快です。最初に人がブランドの守るべき原則、到達すべきKPI、禁則事項を明文化し、AIが高速に案出しと絞り込みを行い、最後に人が意味と責任を確認する。この“最初と最後を人が握る”設計は、スピードと品質、安全性を同時に満たします。さらに、生成ログやABテスト結果を継続的に学習データへ還流させ、次の案出しを賢くする“反復学習のループ”を回すことで、時間とともにクリエイティブの平均品質が底上げされます。

実務では、生成物の“使える・使えない”を直感で判断せず、評価軸をスコアカード化しておくと、意思決定がブレません。例えば、ブランド適合・洞察の深さ・独自性・明瞭性・行動喚起性・メディア適合の6軸で、各案を10点満点で採点し、合計点ではなく“弱点の少ない案”を優先するルールを決めます。そのうえで、差分をプロンプトにフィードバックし、再生成の指示を具体化する。人とAIの対話が“評価軸”でつながると、アウトプットの収束が速くなります。

人の原則設定 →［AIの大量生成・選別］→ 人の意味付け・最終判断 → 配信 → 学習データへ還流 → 再生成

効果の実感：量と質のトレードオフを超える

生成AIの本質的な価値は、単位時間あたりの“試行回数”を劇的に増やせることにあります。仮説の幅が広がるほど、当たりの確率は上がり、外れの学びも濃くなります。コピーにおいては“読み手の状況”に合わせた複数バリエーションを同時に用意できるため、エンゲージメントの山を作りやすくなります。また、制作負荷の高かった動画でも、シーン解析や要素最適化をAIが先回りして行うことで、制作前検証の密度が増し、リスクの低い挑戦が可能になります。量を出すほど品質が落ちるという常識が、静かに反転しつつあります。

また、量を出せるようになると“平均点の山”に吸い寄せられるリスクも生じます。これを避けるには、意図的に“極点”を含むバリエーション設計が有効です。大胆な語り口、予想外の比喩、問いかけ型のコピーなど、守備範囲を広げた案を少数混ぜ、リスクを限定しつつ新規性の検証機会を確保します。AIは保守的にも攻めにも振れるため、テストデザイン側で“攻守の配分”を管理する意識が重要です。

【概念チャート】
試行回数→増　　当たり率→上昇　　学習速度→加速　　平均品質→逓増
（AIが“仮説→検証”を短時間で反復することで全体性能が底上げ）

ブランドセーフティと法務：スピードの裏側で“守り”も自動化する

スピードが上がるほど、品質と安全の管理は“設計”に織り込む必要があります。具体的には、生成プロセスにおけるNGワード辞書、権利チェックの自動化、出力物の監査ワークフロー、編集履歴と根拠の保存などを標準化することです。制作時点での権利侵害リスク、誤情報リスク、差別・偏見リスクを“発生しにくい構造”に変える。そのうえで、最終責任を持つレビューを人が行う二重留めが、ブランド価値を守ります。

ブランドセーフティは“事後チェック”では間に合いません。生成段階でのフィルタリング、既存資産との照合、ファクトベースの補強を、APIやワークフローとして組み込むのが望ましい設計です。特に、医薬品・金融・食品など規制の厳しい領域では、専門家レビューと証跡の保存を標準化し、リスクコミュニケーションの手順まで含めて準備します。スピードを出しながら“止めるべきものは止める”体制が、最終的なブランド価値を守ります。

［自動チェック］NG辞書／権利DB／事実照合 → ［人の最終監修］ → 公開

組織に必要な新職能：AIプランナー、プロンプト設計者、AIオペレーター

制作ラインがAI前提になると、現場に求められる職能も変わります。“問いを設計する”力を持つAIプランナー、ブランドの声色とルールを翻訳するプロンプト設計者、モデルの学習・評価・運用を回すAIオペレーター。従来のコピーライターやデザイナーも、AIを“増幅器”として使いこなすスキルが競争力の源泉になります。重要なのは、役割を専任化しすぎないことです。少人数チームでも、戦略・制作・検証を横断して回せる“ハイブリッド人材”を中心に据えると、スモールスタートで効果を出しやすくなります。

採用と育成では、“AIが使える人”ではなく“業務をAI前提に再設計できる人”を重視します。プロンプトの巧拙は時間とともにコモディティ化する一方、ワークフローの設計力、評価設計、データの前処理センスは差別化の源泉であり続けます。人材ポートフォリオを見直し、既存メンバーのリスキリングと、外部人材のピンポイント採用を組み合わせて、3〜6か月で“自走チーム”を成立させるのが現実的です。

【役割の重なり図（概念）】
戦略（AIプラン）∩ 表現（コピー／デザイン）∩ 検証（データ）＝ ハイブリッド人材

30・60・90日の実装ロードマップ：無理なく“AI前提”へ移行する

まず30日で、対象ブランドとKPI、禁止表現、トーン＆マナーを定義し、既存の成果物とログを整理します。同時に、ターゲット探索〜コピー生成までの最小構成ラインを構築し、3〜5案のABテストを繰り返します。次の60日で、動画のシーン解析や静止画の自動生成など周辺モジュールを接続し、テスト設計を多層化。人のレビュー基準とAIの自動チェックを併走させ、品質と速度の両立点を見つけます。90日で、知見をテンプレート化し、ブランド横断で再利用可能な“AI運用標準”にアップデートします。最終的には、生成ログ・配信ログ・売上データを循環させる“学習の輪”を完成させます。

ロードマップの各フェーズでは“成果の見える化”が肝心です。初期は制作時間の短縮や案出し数の増加、一次評価のスコア改善といったプロセスKPIを見ます。中期はCTRやCVR、動画の視聴維持率などの出稿KPI、最終的には購買・継続・NPSといった事業KPIとの相関を追い、学習の輪に戻していきます。この“指標の遷移”を経営に可視化することで、投資判断が加速します。

［0-30日］ライン最小構成→小規模AB
［31-60日］周辺AI接続→多層AB→レビュー基準確立
［61-90日］テンプレ化→横展開→学習の輪を常態化

到達点：One to Oneの表現最適化を“常時運転”する

生成AIは、クリエイティブの“仕上げ係”ではなく、仮説生成と検証のエンジンです。データを文脈として読み、ターゲットの微細な違いに即して表現を作り分ける。その営みを常時運転できた組織から、ブランド体験の質は一段と滑らかになります。生活者は自分ごと化されたメッセージに出会い、企業は学習で賢くなる。電通と電通デジタルの今回の実装は、その到達点に向けた“現実的な道筋”を提示しました。勝ち筋は明確です。人がコンパスを握り、AIがエンジンを回す。いま、制作の重力は静かに移動しています。

最終的に目指すのは、“その瞬間のその人に最適な語り”を、在庫の組み合わせではなく“その場で生成する”運用です。天気、位置、行動文脈、嗜好、過去の反応を読み、同じ商品でも語り口を微細に変えて届ける。ここでは、事前のクリエイティブ量産だけでなく、配信直前に生成する“オンデマンド・クリエイティブ”が鍵になります。制作と配信の境界が薄れ、マーケティングは“動的な表現工学”へと進化します。

【One to Oneのイメージ】
一人ひとりの文脈 → 生成 → 検証 → 学習 → 次の生成（ループ）

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