AINOWの記事を読んだ。テーマは経営企画への生成AI活用で、正直、最初は「自分には関係ないか」と思いながら開いた。でも読み進めるうちに、マーケターとして見過ごせない話が出てきた。
記事には、市場調査や資料作成に時間を奪われて戦略立案に集中できないという話が出てくる。これ、経営企画だけじゃない。自分も同じ構造を毎週繰り返している。週の前半でGA4のレポートをまとめて、Meta広告のインプレッションとCVRを拾って、クライアントへの週次報告資料を仕上げたら、もう水曜が終わっている。クリエイティブの改善案を考える時間が後半2日に押し込まれる。
記事で紹介されているユースケースのうち、KPIモニタリングとプロジェクト管理の話が一番刺さった。生成AIに定型の数値を読み込ませて、前週比・前月比のサマリーと課題抽出まで一気に出力する運用。うちの業務に当てはめると、Meta広告のROASが目標の1.8倍を超えたときのクリエイティブの共通点を抽出する作業が、まさにこれで代替できる。今は手でスプレッドシートをフィルタリングして、コメントを書いている。時間で言えば週に3〜4時間はかかっている作業だ。
パナソニックグループが全社でAIアシスタントを導入した事例も記事に挙がっていた。大企業事例なので規模感は違うけど、「部門横断で同じAIを使う」という発想は参考になる。うちのチームはまだ各自がChatGPTを個別に使っている状態で、プロンプトも共有されていない。先月、後輩の田中さんが書いた広告文の下書きと自分が書いたプロンプトがほぼ同じ内容だったことに、振り返りのときに気づいた。二重作業だった。チームでプロンプトを管理する仕組みを作ってないのが問題で、これは明らかに非効率だ。
自分が今メインで使っているのはChatGPTで、広告文の初稿生成とSEO記事の構成作成に使っている。体感ではコンテンツ制作の初稿スピードが1.5倍から2倍になっている。ただ、CPA改善への直接的な貢献を数値で示せているかというと、まだ曖昧だ。クリエイティブの本数を増やせたことで、A/Bテストの回転が速くなった。結果としてCVRが改善したキャンペーンもある。でも「AIのせいで改善した」と断言できるほどの計測設計になっていない。
経営企画の記事を読んで思ったのは、あの部門の人たちが「意思決定のスピードが上がる」という効果を語るのと、マーケターが「CVRが上がった」という話は、構造が同じだということだ。どちらも最終的にAIの貢献を分離して測るのが難しい。それでも試行し続けることで感覚値が積み上がるのは確かで、今はそのフェーズにいる。
TikTok広告は最近クライアントからの依頼が増えていて、スクリプト作成の負荷が上がっている。15秒・30秒・60秒と尺ごとにパターンを出す必要があって、ここにも生成AIを入れている。ただ、TikTokのアルゴリズムはインタラクション率を強く見ているから、「それっぽいスクリプト」を量産しても意味がない。最終的にはAIの出力を人間がチューニングして、実際のクリエイティブに落とし込む作業が必要になる。
ここで記事の話に戻ると、経営企画でも「AIが出した分析を人間が判断する」という構造を推奨していた。マーケもまったく同じだ。AIは初稿と選択肢を出す機械であって、判断はこちらがする。その前提を忘れると、ROASが落ちたときに何が原因かわからなくなる。
今週やろうとしているのは、チーム内でのプロンプト共有ドキュメントの作成だ。広告文・レポートサマリー・競合調査の3カテゴリに分けて、再現性のある形に整理する。経営企画の記事が背中を押してくれた形になった。自分の部門の話でもあった。
記事には、市場調査や資料作成に時間を奪われて戦略立案に集中できないという話が出てくる。これ、経営企画だけじゃない。自分も同じ構造を毎週繰り返している。週の前半でGA4のレポートをまとめて、Meta広告のインプレッションとCVRを拾って、クライアントへの週次報告資料を仕上げたら、もう水曜が終わっている。クリエイティブの改善案を考える時間が後半2日に押し込まれる。
記事で紹介されているユースケースのうち、KPIモニタリングとプロジェクト管理の話が一番刺さった。生成AIに定型の数値を読み込ませて、前週比・前月比のサマリーと課題抽出まで一気に出力する運用。うちの業務に当てはめると、Meta広告のROASが目標の1.8倍を超えたときのクリエイティブの共通点を抽出する作業が、まさにこれで代替できる。今は手でスプレッドシートをフィルタリングして、コメントを書いている。時間で言えば週に3〜4時間はかかっている作業だ。
パナソニックグループが全社でAIアシスタントを導入した事例も記事に挙がっていた。大企業事例なので規模感は違うけど、「部門横断で同じAIを使う」という発想は参考になる。うちのチームはまだ各自がChatGPTを個別に使っている状態で、プロンプトも共有されていない。先月、後輩の田中さんが書いた広告文の下書きと自分が書いたプロンプトがほぼ同じ内容だったことに、振り返りのときに気づいた。二重作業だった。チームでプロンプトを管理する仕組みを作ってないのが問題で、これは明らかに非効率だ。
数字で評価すると、AI活用の費用対効果はまだ測り切れていない
自分が今メインで使っているのはChatGPTで、広告文の初稿生成とSEO記事の構成作成に使っている。体感ではコンテンツ制作の初稿スピードが1.5倍から2倍になっている。ただ、CPA改善への直接的な貢献を数値で示せているかというと、まだ曖昧だ。クリエイティブの本数を増やせたことで、A/Bテストの回転が速くなった。結果としてCVRが改善したキャンペーンもある。でも「AIのせいで改善した」と断言できるほどの計測設計になっていない。
経営企画の記事を読んで思ったのは、あの部門の人たちが「意思決定のスピードが上がる」という効果を語るのと、マーケターが「CVRが上がった」という話は、構造が同じだということだ。どちらも最終的にAIの貢献を分離して測るのが難しい。それでも試行し続けることで感覚値が積み上がるのは確かで、今はそのフェーズにいる。
TikTok広告の文脈でも、同じ問題が出てきた
TikTok広告は最近クライアントからの依頼が増えていて、スクリプト作成の負荷が上がっている。15秒・30秒・60秒と尺ごとにパターンを出す必要があって、ここにも生成AIを入れている。ただ、TikTokのアルゴリズムはインタラクション率を強く見ているから、「それっぽいスクリプト」を量産しても意味がない。最終的にはAIの出力を人間がチューニングして、実際のクリエイティブに落とし込む作業が必要になる。
ここで記事の話に戻ると、経営企画でも「AIが出した分析を人間が判断する」という構造を推奨していた。マーケもまったく同じだ。AIは初稿と選択肢を出す機械であって、判断はこちらがする。その前提を忘れると、ROASが落ちたときに何が原因かわからなくなる。
今週やろうとしているのは、チーム内でのプロンプト共有ドキュメントの作成だ。広告文・レポートサマリー・競合調査の3カテゴリに分けて、再現性のある形に整理する。経営企画の記事が背中を押してくれた形になった。自分の部門の話でもあった。