速報：博報堂ＤＹなど3社が「RSA広告文を数分で量産」──生成AIエージェントが広告制作の常識を更新

2025年9月、博報堂ＤＹホールディングス、博報堂テクノロジーズ、松尾研究所の3社が、検索連動型のレスポンシブ検索広告（RSA）の見出し・説明文を自動で生成し、かつ大量の候補から最適な組み合わせを選び出すAIエージェントを発表されました。従来はコピーライターと運用担当者が数時間から数日かけて行っていた作業が、数分で完了する時代に入りました。単なる時短に留まらず、「多様性」と「品質」を両立する広告特化型LLMを基盤に、生成→品質担保→選定までを分業で回す構造により、実務に耐える“安全で強い自動化”が現実のものとなっています。

なにが起きたのか：3社連携の狙いと役割分担

今回の共同開発は、広告制作と運用の両輪に生成AIを実装することで、RSAクリエイティブの探索空間を一気に拡張しつつ、ブランドガバナンスを崩さないことを狙われています。博報堂ＤＹホールディングスは全体の戦略と事業実装、博報堂テクノロジーズはプラットフォーム開発と運用実装、松尾研究所は広告特化LLMの高度化を担われています。発表の背景には、2025年4月に共同開発された広告特化型LLMの存在があり、この基盤がRSA領域での爆速な実用化を支えています。

AIエージェントの中身：生成・品質担保・選定の三位一体

本エージェントは、①見出し生成、②リファイン（品質担保）、③選定の3エージェントが協調して動く構成です。まずLP情報とドメイン知識からUSPを抽出し、コアターゲットに刺さる見出し案を大量生成。次に文字数・語調・レギュレーションを満たすよう自動リライトとファクトチェックを実施。最後に各案へ訴求軸ラベルを付与し、カバレッジと関連性・品質のバランスで上位案を選定します。この“分業オーケストレーション”が、単一モデル一発生成に比べて実務精度を大きく引き上げます。

[LP解析/業種推定/USP抽出]
             │
             ▼
【①見出し生成】──訴求方向ごとに大量案を生成
             │
             ▼
【②リファイン】──文字数/トーン調整＋ファクトチェック
             │
             ▼
【③選定】──訴求軸ラベリング→網羅性と関連性で上位採用
             │
             ▼
[配信運用/ABテスト/学習フィードバック]

なぜ今“RSA×生成AI”なのか：現場のボトルネックを一掃

RSAは見出しと説明文の組み合わせを最適化する仕組みですが、優れた初期アセットが揃わなければ機械学習の伸びは限定的でした。実務では「文字数制限の中で多様性ある候補を十分に用意できない」「表現の安全性・事実整合性の担保に手間がかかる」といったボトルネックが日常的でした。今回のエージェントは、候補の網羅性を劇的に高めながら、同時に品質担保と選定の自動化を入れる設計で、探索幅と守りを両立させます。結果として初期段階から“当たり”の比率が上がり、運用PDCAが一気に前倒しになります。

競合勢力図：電通・ADK・サイバーエージェントのAI施策

大手各社も生成AIの実装を加速されています。電通はAIコピーライター「AICO2」と、独自データでターゲット探索からメッセージコンセプトまで提案する生成AIツールを連携。電通デジタルは「∞AI Ads」で訴求軸に沿ったバナーの自動生成と効果予測の組み合わせを強化。ADKは生活者総合調査データと生成AIを連携したペルソナ自動生成「エモグラ」で“感情起点”のプランニングを支援。さらにサイバーエージェントは「極予測AI」で、効果予測と画像生成を結合し、成果報酬型のクリエイティブ制作モデルを確立されています。各社の共通点は、“人×AIの協奏”で実務に耐える品質を担保する点です。

プラットフォーマーの潮流：GoogleとYahoo!の自動化シフト

検索広告の土台側でも自動化が急速に進んでいます。GoogleはSearch Ads 360でRSAテンプレートへの生成AI導入や、Automatically Created Assetsの高度化を推進。2025年にはSearchキャンペーン設定に「Text customization（AI Max内）」として統合され、キャンペーン立ち上げ時点からAIによる文面提案を前提とする流れが加速しています。一方、Yahoo!広告（LINEヤフー）は検索広告で「クイックリンクアセット」の生成AI提案を開始し、LPのURL入力だけでタイトルと説明文案が自動生成されるようになりました。広告主側のクリエイティブ作成負担を劇的に軽減しつつ、品質の担保と編集自由度を残す思想が共通しています。

実務での使いどころ：5つの高打率シナリオ

本エージェントは、次のような高打率シナリオで特に効果を発揮します。①ローンチ初期における訴求軸の網羅探索、②繁忙期や短納期案件での候補量産、③多SKU/多カテゴリでのスケール運用、④ローカライズやペルソナ別メッセージの同時展開、⑤ブランド・リーガル要件の強い業界での安全運用。いずれも「大量生成」と「品質担保」をセットで回せる点が決め手です。さらに配信ログを再学習に回すことで、次の出力の精度が底上げされ、運用サイクルが回るほど強くなります。

導入ガイド：3週間で回し始める実装ロードマップ

まずは既存キャンペーンの1〜2カテゴリを対象にパイロットを設計されるのが現実的です。Week1は要件定義（LP群の棚卸し、NGワード・推奨語調・文字数などのルール定義）、Week2はエージェント出力の評価基準作成と編集ガイドの整備、Week3は限定配信でのABテストと学習反映。以降はカテゴリ単位で水平展開し、週次でフィードバックループを固定化します。ポイントは“人の最終判断の位置”をあらかじめ決めて、工数とリスクを可視化することです。

リスクとガードレール：ブランドセーフティを仕組みに埋め込む

生成AIの運用では、事実誤認、誇大表現、規制抵触、トーン逸脱などのリスク管理が要になります。今回の設計はリファイン工程でのファクトチェック、語調・文字数の自動調整、ラベリングによる網羅性と関連性のバランス確保など、仕組みでの低減が大きな特徴です。さらに実運用では、①NGワード辞書、②クレーム事例の再学習、③法務・ブランドの最終ゲート、④露出後の不適切表現検知を組み合わせると、事故の芽を実用的コストで抑えられます。

次の一手：テキスト×画像×動的配信の三位一体最適化へ

RSAでテキストの多様性と品質を確保できると、次はビジュアルと動的配信の統合最適化が射程に入ります。バナーやサムネイルを生成AIで量産し、効果予測モデルで当たりを事前選抜、RSA文面と組み合わせてペア最適化を行う。さらにプラットフォーム側の自動アセット最適化と連動すれば、検索意図と文脈に応じた“文言×ビジュアル×面”の同期が加速します。最終形はLPの内容から、広告文・ビジュアル・クイックリンクまで一気通貫で生成し、露出ログを再学習に還流させる“自己学習型クリエイティブ・サイクル”です。

[LP/商品DB]──→【テキスト生成LLM】──→【品質担保/選定】
       │                          │
       └──→【画像生成/編集】──→【効果予測】
                         │
                         └──→【配信最適化/面別自動アセット】
                                  │
                                  └──→【ログ学習/再生成】

現場で効く運用Tips：出力を“勝ち筋”に変える編集術

生成AIが出した候補は“素材”です。勝ち筋に育てるには編集の型が有効です。第一に、見出しは「ベネフィット明示」「具体性」「安心要素」の三点セットで骨格を再構成。第二に、説明文は「差別化理由→使用状況→行動喚起」の順で短く因果を通す。第三に、キーワード受けの“意図橋渡し語”を置く（例：「初めてでも」「3分で」「無料で」など）。この型で3〜5案を磨いてABにかけると、初期の当たり確率が顕著に上がります。AIの量産力に、編集の確度を足して“速く深く”当てにいくのが基本戦略です。

まとめ：仮説は秒で、改善は分で──“考える速さ”が武器になる

今回の共同開発は、単なる自動生成ツールの域を超えています。広告特化LLMを核に、生成・品質担保・選定を分業化し、運用現場で回る速度と堅牢性を同時に獲得しました。プラットフォーマーの自動化、競合各社のAI実装が重なる2025年、優位性は「速さ×深さ×安全性」の掛け算で決まります。仮説は秒で立ち上げ、分単位で改善し続ける。人とAIの協奏で、ブランドらしさを失わずに成果を最大化する。そのスタンダードを、いまから実装していくことが肝要です。

当社では、AI超特化型・自立進化広告運用マシン「NovaSphere」を提供しています。もしこの記事を読んで
・理屈はわかったけど自社でやるとなると不安
・自社のアカウントや商品でオーダーメイドでやっておいてほしい
・記事に書いてない問題点が発生している
・記事を読んでもよくわからなかった
など思った方は、ぜひ下記のページをご覧ください。手っ取り早く解消しましょう

▼AI超特化型・自立進化広告運用マシンNovaSphere▼