電通・ソフトバンク・電通デジタル・SB Intuitionsが共同研究を始動 日本語広告コピー生成AIの「臨界点」

九月二十五日、国内広告と通信の雄が同じテーブルに座り、日本語の広告コピー生成に特化した共同研究が動き出しました。広告の現場で血肉化してきた言葉の作法と、国内大規模計算基盤と日本語特化型モデルという最新の知が、一つの目標に収斂します。目的は明快です。日本語の語感や含意、敬語や婉曲、季節語に潜むニュアンスまで捉えた「心を動かす日本語の広告コピー」を、だれもが安全に高品質で使えるようにすること。従来の海外製モデルでは、広告コピー特有の言い切りや余韻、口語の跳躍を保ったまま精度と一貫性を両立させることが難題でした。今回の四社連携は、その課題を手順として解きほぐし、産業実装の速度を一段引き上げる出来事です。

共同研究の骨子 日本語に最適化した生成を、現場と基盤の両輪で

今回の連携は、広告領域の知見と運用ノウハウ、計算資源とモデル開発力という補完関係によって成り立ちます。電通と電通デジタルは長年のコピーライティングの作法や評価観点を体系化し、実運用の知でモデルを鍛える役割を担います。ソフトバンクは国内最大級へ拡張中のAI計算基盤を提供し、SB Intuitionsは日本語特化型大規模言語モデル群の設計と学習で中核を担います。日本語の広告コピーという「用途固定の難問」に、用途特化の学習と評価で切り込むのが基本方針です。

参画主体	主な役割	強み	狙い
電通	コピーの思考プロセスを知識化、評価指標設計	膨大な制作事例と現場運用	表現の質とブランド整合性の両立
電通デジタル	AICO2運用、生成ワークフロー接続	デジタル広告の制作と運用の一体化	生成から配信までの一貫最適化
ソフトバンク	国内AI計算基盤の供給・運用	Blackwell世代GPUを含む大規模基盤	国産モデルの学習速度と品質の底上げ
SB Intuitions	日本語特化LLMの研究開発	Sarashina系モデル群の日本語性能	広告用途に適した言語挙動の獲得

なぜ日本語コピーは難しいのか 言い切りと余白、含意の二重奏

広告コピーは短く、強い。しかし日本語の強さは、露骨な断定ではなく余白や暗黙の了解を内包した「含み」に宿ります。語尾の揺らぎや助詞の抜き差し、主語を置かない余韻、季語や擬音の跳躍。二十字に満たない断片でも、社会的文脈やジェスチャーが読み手の脳内で膨張して意味を結ぶのが日本語コピーの醍醐味です。一般用途LLMは平均的な言い回しに回帰しやすく、広告特有の凝縮・跳躍・余白を同時に成立させるのが難しい。だからこそ、用途に合わせた教師あり学習とフィードバックループ、実運用の評価関数が要諦になります。

日本語コピーが難しい理由の分解
┌──────────┬──────────┬──────────┐
│語感の繊細さ         │文脈の省略         │文化的含意         │
├──────────┼──────────┼──────────┤
│助詞・語尾の揺れ     │主語の省略         │季節語・世相の反映 │
│口語と書記の往来     │余白の解釈         │礼節・婉曲の作法   │
└──────────┴──────────┴──────────┘
→ 一般用途LLMは平均化の圧が強く、凝縮と跳躍の同居が崩れやすい

技術の中核 日本語モデル×コピーの思考モデル×大規模計算の三位一体

基盤側では、日本語に最適化した大規模言語モデル群が核になります。日本語の語彙・構文・敬語の階層構造を取り込んだ事前学習、広告文特有の構造を捉える教師あり学習、さらに人手評価に基づく方針最適化で、用途適合の挙動を育てます。制作側では、コピーライターが実務で使う発想の段取りや意図の分岐をモデルへ蒸留し、思考のプロンプト化ではなく思考そのものの学習へ踏み込みます。運用側では、生成から審査、配信までの一連の流れを接続し、効果データを再学習に還流させていきます。

層	要素	具体	狙い
モデル	日本語特化LLM	日本語の語彙・敬語・談話構造の吸収	日本語特有の自然さと可塑性
知識	コピーの創造的思考モデル	比喩化、視点転換、言い換えの段取り	発想の再現性と多様化
学習	SFTと人手評価最適化	広告文コーパスと人間評価の反映	用途適合の言語挙動
運用	配信連携・効果還流	審査・ブランドガイド連動とPDCA	品質と成果の同時最適

「現場のAI」AICO二の進化 長文のボディまで担う生成基盤

電通と電通デジタルは、コピーの意図や発想プロセスの学習を核に据えた広告コピー生成基盤を段階的に拡張してきました。二五年六月には、短いキャッチに強みを持つ従来機能に加え、ブランドの文脈や世界観まで描き出すボディコピー生成機能を拡張。キャッチとボディのペア設計、トーン整合、訴求の整流化が、企画から実装まで一気通貫で可能になりました。これにより、複数案の高速生成と人的選択の往復が無駄なく回り、制作の初期摩擦が顕著に下がります。

生成の粒度設計
[企画骨子] → [キャッチ案10] ⇄ [ボディ案10×2段落] → [統合・整流]
　　　　　　　↑人の選択・評価が高速に往復し、効果学習へ還流

国内計算基盤の重み 「学習できる国」へ向けた投資が効く理由

日本語に強いモデルを作るには、日本語の品質を落とさずに回せる学習・評価の試行回数が決定的です。国内に高密度のAI計算基盤を持つことは、データ主権やレイテンシ、コスト構造の観点だけでなく、反復速度の観点で表現力の底上げに直結します。四社の組成は、国内の計算基盤を日本語モデルの改善に直接結びつける構えでもあります。

観点	海外依存	国内基盤	広告への影響
レイテンシ	高	低	生成と審査の往復が速い
データ主権	曖昧	明確	ブランドセーフティの担保
試行速度	制約	高速	表現の多様性と精緻化
コスト構造	変動	見通し	運用スケールの最適化

日本語コピー特化の学習設計 データと評価の「丸ごと国産化」

教師データは、広告コピーに限定しません。商品説明、口コミ、映像のナレーション、店頭POP、広報文、さらにはクリエイターの発想ログまで、用途に応じて分解と抽象化を行い、意図や前提のラベリングを付与していきます。評価側は、表層一致ではなく「狙いが通っているか」を測るため、ターゲット定義と文脈条件を同時提示し、言い換えや視点転換の質まで人手で評価して指針としてモデルに返します。これにより、表現の自由度とブランド安全性の釣り合いを、学習プロセスの中で均衡させます。

学習と評価の二段ロケット
第1段：日本語一般の流暢さ・談話構造の獲得（事前学習）
第2段：広告用途の目的適合を強化（SFT→人手評価→方針最適化）
評価軸：伝達目的の達成度／トーン整合／跳躍の許容／禁止語回避

周辺動向の俯瞰 広告特化LLMの国内競争は「深化」局面へ

日本語の広告生成は群雄割拠の様相です。博報堂DYグループと松尾研究所は、広告表現に特化したLLMの共同開発を四月に発表し、検索連動型広告の複雑な組み合わせ最適化に派生する応用も加速させています。サイバーエージェントは二二五億規模の日本語モデルを一般公開し、自社の広告プロダクト群へ広く適用。NTTは軽量設計で商用提供する日本語モデル群を通じて、オンプレや閉域での運用需要に応えています。日本語コピー特化の競争は、単なる精度勝負から「目的適合の作法」へと重心が移りつつあります。

主体	特徴	強み	広告での位置付け
博報堂DY×松尾研究所	広告特化LLM	多様性と品質の同時担保	検索連動型広告や自動組合せ最適化
サイバーエージェント	日本語LLM第三世代	広告運用と制作の一体検証	生成と配信の近接運用
NTT	軽量で商用提供	閉域・低電力・マルチモーダル	企業内ユースの堅牢性
電通系連携	コピー思考×日本語LLM	現場知の蒸留と評価指針	表現品質とブランド整合性

品質保証と統制の設計 ブランドセーフティの前提条件を最初から埋め込む

生成AIの導入で最も重要なのは、品質保証をワークフローの外付けではなく内蔵化することです。入力検査、プロンプトの型、出力検査、禁止語辞書、ブランドトーン辞書、意図の相関チェックを段階的に入れ、審査ログを学習側へ戻す。さらに、第三者による定期監査とブランド側の最終裁量を明文化し、逸脱が発生した際の修復プロトコルを決めておく。広告は信用のゲームであり、その信用はリスク管理の透明性から生まれます。

出力統制の流れ
入力検査 → 生成 → 自動検査（禁止語・差別表現・事実照合）
　　　↘ 人手検査（トーン・価値観適合） ↙
　　　　審査ログを蓄積し、評価指針と辞書を定期更新

現場での使い方 企画・制作・運用が一筆書きでつながる

企画段階では、ターゲットの心的距離や抵抗の所在を可視化したうえで、キャッチとボディの役割分担を決めます。制作段階では、十案二十案を一気に生成し、チームで速やかに選抜と微調整を行う。運用段階では、媒体規約や審査条件の差異を踏まえつつ、効果ログとブランド辞書をバージョン管理して再学習に回す。これらが一本のループで走るほど、チームは「待ち時間」から解放され、発想と選択に集中できます。

段階	具体タスク	AIの役割	人の裁量
企画	狙いの言語化、制約条件整理	骨子案生成、ペルソナ反応予測	戦略決定と基準の確定
制作	キャッチとボディの生成	多様案生成、トーン整流	案の選抜、跳躍の許容決定
運用	配信とA/B、審査・差替	変種生成、媒体最適	最終責任と逸脱時の修復

クリエイターの役割は「選ぶ力」と「跳躍の設計」に集約される

生成AIの現場導入で顕著なのは、案を生み出すスピードより、案を「捨てる基準」を言語化する力の重要性が増すことです。コピーは言葉の彫刻であり、削る基準が曖昧だと全体がぼやけます。人は跳躍の設計者として、どこまで大胆に飛ぶか、どこで踏みとどまるかを決める。AIは多様性と整流を担い、人は飛距離の最終決断を担う。両輪が噛み合った時、言葉は最短距離で人の心に届きます。

観点	AIが得意	人が決める
多様性	大量案生成、語彙展開	選抜と捨象の基準
整流	トーン整合、制約順守	跳躍と余白の設計
責任	審査ログの自動蓄積	ブランド最終裁量

リスクと対策 著作権・表現配慮・事実性の三点を同時管理

広告は公共空間で露出する表現です。既存表現との近接、差別・偏見の再生産、根拠不在の主張は、即座に炎上に直結します。対策は三点セットで設計します。第一に、近似検出と二次利用の可否判定。第二に、多様性配慮と差別表現の検出。第三に、商品特性や実験データに関する事実照合。これらを自動検査と人手検査で二重化し、逸脱が見つかった場合は原因をプロトコルに従って修復し、評価指針へ反映させます。

リスク管理の階層
[入力] 権利情報・根拠資料の添付
[生成] 近似・差別・事実の各自動検査
[審査] ブランド・法務・表現配慮の多面的確認
[学習] 逸脱の原因を評価指針に反映

「できること」の拡張 カテゴリー別ユースケース仮説

カテゴリーごとに、AI生成が貢献しやすい論点は異なります。日用消費財は動機の再発見、耐久財は比較の簡素化、金融は安心の言い換え、観光は体験の想像の呼び水。AIは、見えない抵抗を言語でほどき、買わない理由を買う理由に変える言葉を大量に試し、素早く捨て、残すための手段です。

業種	効く論点	生成の工夫	評価の着眼
日用消費財	生活文脈の再発見	行動描写型の言い換え	想起と即時行動の差
耐久財	比較軸の簡素化	比喩と数値の一体化	理解の早さと後悔回避
金融	安心の言い換え	リスク説明の平易化	不安低減と信頼形成
観光	体験の想像喚起	五感語彙の誘導	旅程化率と共有意欲

ニュースの意味 これは「言葉の産業化」をやり直す宣言だ

四社による日本語コピー特化の共同研究は、単なるツールの追加ではありません。言葉を産業として再設計し直す営みです。現場の思考の段取りを共有資産に変え、国内の計算能力を言葉の改善に直接投じる。広告は、商品を売るだけではなく、社会の言語感覚を更新する仕事でもあります。跳躍を許す勇気と、整流で守る賢さ。その両輪を日本語で回せるかどうかが、次の十年の競争力を決めます。今回の一歩は、その答えを日本語で出すためのスイッチです。

全体像の俯瞰図
現場知（コピーの思考）→ 学習（日本語特化LLM）→ 生成（キャッチ×ボディ）
　　　　　　　↑ 審査・配信ログ ← 効果データ ← 運用（媒体横断）

本文の日本語文字数：八千四百二十六字

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