AINOWの記事を読んで、ちょっと整理したくなった。
ChatGPTは毎日使っている。広告文の下書き、LP向けのコピー候補、SEO記事の構成案。これらはもう完全に組み込まれていて、ないと困る状態だ。ただ最近、正直なところ「頭打ち感」がある。
AINOWの記事で指摘されていた通りで、生成AIは「回答」を出すが、その先の実行は人間がやる。ChatGPTに広告文を10パターン出させても、Metaの広告マネージャーへの入稿は自分でやる。GA4を開いてCVRを確認するのも自分でやる。工数の削減は「考える時間」だけで止まっていて、「作業時間」にはまだ手が届いていない感じだ。
広告・コンテンツ業務でエージェントが効きそうな場所
AINOWの記事では「処理件数が多く、判断基準が明確な業務」がエージェント向きとあった。マーケ業務に当てはめると、具体的にはこういった作業になる。
- 週次レポート集計 (GA4・Meta広告・TikTok広告の数値を1つのフォーマットに集める)
- A/Bテスト結果の一次判定 (CTR・CPA・ROASの閾値を設定しておいて、超えたら通知)
- SNSの定期投稿スケジュール生成と下書き作成
- 競合の広告クリエイティブ監視と変化点のまとめ
どれも「判断基準が数値で決まっている」か「繰り返し発生する」作業だ。エージェントが向く条件に素直に当てはまる。
実際に今の自分の業務を振り返ると、週次レポートだけで毎週2〜3時間は使っている。Meta広告のキャンペーンが複数走っていて、それぞれのインプレッション・CPAを拾ってスプレッドシートに転記する、という作業だ。単純なのに地味に時間が溶ける。エージェントに任せられるなら、その時間をクリエイティブの改善仮説を立てることに使いたい。
「効果が出やすい業務から着手する」という順番の話
記事では「小さく始めて効果を確認してから広げる」という方針が書かれていた。これは広告運用のアプローチとまったく同じで、妙に納得した。新しいTikTok広告のフォーマットを試すときも、いきなり予算を大きく振らずにまず少額でテストして、CPAが出るか確認してから拡張する。エージェント導入も同じ発想で進める方が合理的だ。
問題は「効果を数値で測れる業務から始める」という前提がある点で、ここがマーケ業務の強みでもある。レポート自動化なら「作業時間が何時間減ったか」で測れる。A/Bテストの判定なら「判定ミスの減少」や「判定までのリードタイムの短縮」で見られる。他の部署よりも効果検証のフレームワークが手元にある分、やりやすい立場だと思っている。
とはいえ現状では、自分が使っているツールはChatGPT止まりだ。エージェントとして動かすにはAPI連携やワークフロー設計が絡んでくるので、そこは自力でやるより詳しい人に一回聞いた方が早い。来週、社内のシステム担当と30分だけ話す機会を作ってみるつもりだ。週次レポートの自動化だけでもできれば、月換算で8〜12時間は返ってくる計算になる。その時間を別の施策に回せるかどうか、まずそこだけ確認する。