経営企画向けAI記事を読んで、マーケ視点で使えるか試した話

経営企画部門向けに生成AIを活用する方法をまとめた記事を読んだ。正直、自分の仕事とは少し遠い話だと思って開いたのだが、途中から「これ、広告運用にも使えるじゃないか」と読み方が変わった。

記事では、生成AIが経営企画にもたらすメリットとして「市場調査と競合分析の工数削減」「戦略立案のスピード向上」が挙げられていた。経営企画の話ではあるが、自分が毎月やっているMeta広告の競合クリエイティブ調査も、構造はほぼ同じだ。ターゲットセグメントの整理、競合のトーン分析、訴求軸の仮説出し——これを今はほぼ手でやっている。

AIで下書きを作る習慣は既にある。でも「分析フェーズ」には使えていなかった

広告文の生成はChatGPTで日常的に回している。たとえばTikTok向けのUGC風コピーを10本出して、そこから3本手直しして入稿するサイクルは完全に定着した。CPAで見ても、全部手書きしていた頃より約15%改善している。ただそれは「生成フェーズ」だけの話で、分析や戦略の仮説を立てる部分はほぼ自分の頭だけで回していた。

記事でパナソニックグループが全社AIアシスタントを導入した事例として紹介されていたが、企業単位の話はさておき、個人レベルでも分析起点でAIを使う発想が自分には薄かったと気づいた。市場調査の要約生成、競合ポジショニングのドラフト作成——これをプロンプトで回せるなら、週1回やっているレポート準備の時間が確実に圧縮できる。

ROI視点で考えると、削れる工数は週3〜4時間ある

具体的に棚卸しすると、こんな作業が毎週ある。

• 競合広告のクリエイティブチェックとメモ化：約1.5時間


• 月次振り返りレポートの構成と下書き：約2時間


• 上長向けGA4サマリーの言語化：約1時間

これが全部AIで半分に縮まるとしたら、週2時間弱が浮く。月換算で8時間前後。その時間をTikTok広告のA/Bテスト設計や、最近ちゃんと向き合えていないコンテンツSEOの構造改善に当てたい。インプレッション数やCVRを動かすのは結局そっちの判断品質であって、レポートを丁寧に書く時間じゃない。

記事に載っていたプロンプト例も参考になった。「競合他社の動向を整理して、自社の差別化ポイントを3つ挙げてください」という型は、そのままMeta広告の競合クリエイティブ分析に転用できる。業種を変えて「競合アカウントのTikTok広告の訴求パターンを整理して」と入力すれば、ゼロから自分で書くより速く仮説の骨格が出る。試してみる価値はある。

ただ一点だけ気になっているのは、AIが出す競合分析はあくまで公開情報ベースだという点だ。実際にSpark Adsで流れているコピーのニュアンスや、特定クリエイターとのコラボ戦略の意図は、数字を直接見ていないと読み取れない。AIの出力はたたき台として使うが、最終判断の根拠にはしない——この線引きは外せない。

今週中に、自分のレポート業務のうち1つをAI生成フローに乗せてCPA換算の時間コストを測ってみる。