法務AIの話を読んで、広告AIのROIを測り直した

先週、生成AIで法務業務を効率化する記事を読んだ。日本経済新聞の調査で企業の76%が法務領域で生成AIを使っているという数字が出ていて、少し驚いた。法務って、AIと一番縁遠いイメージがあったから。

契約書レビューや規約ドラフト、リーガルリサーチ。確かに定型度が高くて繰り返しが多い業務だ。マーケの仕事に置き換えると、広告文のABパターン生成とか、レポートの定型コメントに近い。「あ、これうちの領域でもとっくにやってることだ」と思いながら読んだ。

広告運用でAIに任せている工程を棚卸しした

今の自分の業務フローを改めて整理すると、ChatGPTを使っているのは主に3つだ。

• Meta広告のボディコピー・見出しのバリエーション生成 (1アセットにつき5〜10パターン)
• 週次レポートの「今週のサマリー」文章化 (数値を渡してコメントに変換)
• LP改修前のコンテンツSEO記事の下書き

法務の記事では「定型業務にかかる時間を削減できる」「担当者間でレビュー品質を均一化できる」の2点がメリットとして挙がっていた。広告で言えば前者は体感で週3〜4時間の削減、後者はクリエイティブの品質バラつきが減ること。感覚値ではなく、もう少し数字でちゃんと出したいと思った。

感覚で「使えてる」は危ない、と気づいた理由

AIで生成した広告文を使ったキャンペーンと、純手動で書いたキャンペーンのCVRを比べたことが一度もない。ROAS比較もしていない。「なんとなく効率が上がった気がする」で止まっていた。

法務の記事を読んで気になったのが、リスク管理の視点だ。機密契約書をAIに入力したら情報漏洩のリスクがある、という話が出ていた。広告の場合、未公開の新商品情報や競合比較データをプロンプトに含めることがある。そこのリスク意識が自分は甘かった。入力情報の仕分けルールを決めていなかった。

今月、実験的にやろうと決めたことがある。AI生成コピーを使ったアドセット群と、手書きコピーのアドセット群を同じ予算・期間で走らせて、インプレッション・CTR・CPAを並べる。法務の人たちが「品質均一化」を数値で評価しようとしているなら、自分はもっと早くやるべきだった。

社内の後輩が「ChatGPT使うと早いですよね」と言ってきたとき、「でも効果どうなの？」と答えられなかった記憶がある。あのとき曖昧にしたのは失敗だった。ツールを使う側は、速さと精度を両方測らないと、本当の意味で使いこなしているとは言えない。

ChatGPTを「なんとなく便利」で運用するのと、効果測定しながら使うのは、広告運用における感覚入札とルールベース入札くらい違う。同じコストをかけているのに、片方は最適化が進んで片方は止まっている。

自分がAI活用について語れる立場になるためにも、まずCVRとCPAの数値を出す。来月のレポートには、その比較結果を1行加えるつもりだ。