配信成果から次に試す訴求・デザインを導き、複数サイズのバナー生成・調整まで一気通貫。
*1 AIエージェント部門 *2 AIエージェントツール部門
*3 ITreview AI-Powered Features 2026 *4 ITreview Best Software 2026 Rookie of the Year
CTRやCVRを確認できても、成果の差を生んだ訴求・コピー・デザインをどう読み解くかは、担当者の経験や感覚に委ねられがちです。そのため、数字を見た後に「次は何を試すか」を決めるまでに時間がかかります。
CTR・CVRなどの数値は、媒体管理画面やレポートで確認できている
成果の差を生んだ訴求・コピー・デザインの見方が、担当者の経験や感覚に委ねられている
読み解きが属人化何を残し、何を変えるか。判断基準がそろわず、次に試す案が決まらない
次を決めるまでに時間成果の良いクリエイティブが見つかっても、何が良かったのかを分析する観点や手順が決まっていなければ、次の施策へ再現できません。経験者が持つ判断基準も言語化されにくく、担当者やチームが変わるたびに、分析と仮説づくりを最初からやり直すことになります。
どの指標を比べ、訴求・コピー・配色・レイアウトの何を見るかが担当者ごとに異なる。
成果の良し悪しを判断できる人がいても、その着眼点や考え方が言語化・共有されていない。
過去に成果が出た理由を活かせず、新しいバナーを作るたびにゼロから案を考える。
必要なのは、成果データを増やすことではなく、
成果の読み解き方を揃え、次の施策へ再利用できる形にすること。
AIがクリエイティブごとの配信成果と、訴求・コピー・配色・レイアウトを共通の観点で整理。成果と関連する傾向を改善仮説として可視化し、チームで選びながら次のバナーへ展開できます。
Google、Meta、Yahoo!、LINEの配信成果をクリエイティブごとに確認
バナーの訴求・コピー・配色・レイアウトを共通の観点で比較
成果と関連する傾向を、次に検証する改善仮説として整理
AIが示した候補から、次に試す方向性を担当者・チームで選ぶ
選んだ仮説から、商品画像を改変せず複数サイズを生成し、人が編集・調整
配信結果を確認し、勝ちパターンの候補を更新。チームのナレッジとして蓄積
媒体入稿 近日実装予定
本ページの「勝ちパターン」は、確定的な成功法則ではなく、配信成果とクリエイティブ要素から整理した「次に検証する改善仮説」を指します。
Meta広告で配信中の複数バナーの成果差を確認し、訴求・コピー・配色・レイアウトを共通の観点で比較。AIが整理した勝ちパターンの候補から、チームで次に試す方向性を選び、複数サイズのバナーを生成・調整するまで。同じ案件の一連の流れを、実際の画面でご覧いただきます。
今回追う一案件
※画面内のデータはデモデータです。過去配信データの連携が前提となります。
AIは候補の提示まで。決めるのはチーム
AIが勝手に結論を確定せず、担当者・チームの選択で次工程へ
配信結果から更新する循環
分析結果と選んだ仮説が、チームで再利用できるナレッジとして残る
媒体入稿 近日実装予定 完成したクリエイティブを対応媒体への入稿へ接続する機能を開発中です。媒体への送信前は、担当者が確認・承認する想定です。
AIが共通の観点で成果とクリエイティブ要素を整理し、チームは同じ改善仮説を見ながら、次に試すバナーを選べます。AIがすべてを決めるのではなく、担当者が方向性を選び、表現を調整して実行します。
数字は見えても、読み解きは経験頼みの仕事
成果は確認できても、差を読み解く観点が担当者の経験や感覚に委ねられる。
共通の観点で改善ポイントを判断する仕事へ
BigQueryとGA4のデータを同一の分析環境で扱い、チーム共通の観点で判断から始める。
個人の感覚で仮説をまとめ、ゼロから作る・依頼する仕事
チームで改善仮説を選び、仕上げる仕事へ
ファイルを受け渡して入稿する仕事
ツールを切り替え、素材と設定を登録し直す。
次の検証を始める仕事へ
制作後の媒体入稿へ接続（近日実装予定）。
担当者の経験に依存する運用
分析観点や判断基準が個人に留まり、共有されない。
勝ちパターン候補をチームで更新する運用へ
分析結果と改善仮説をナレッジカードとして蓄積し、チームで検証・再利用。
実際の利用企業へのインタビューから、導入前の課題、活用方法、導入後の変化をご紹介します。
広告施策を立ち上げる際の案出しが速くなり、日常の広告業務に欠かせない存在になっている。
※数値は広告分析業務の所要時間に関する利用企業の申告値です。売上・CV等の成果を示すものではありません。
※掲載内容は利用企業へのインタビューをもとに匿名化・編集しています。担当者コメントは発言内容の要約です。数値は個別事例であり、同様の効果を保証するものではありません。
既存の制作フローと併用しながら、分析起点の施策案と初期制作を速めます。
| 比較軸 | BI／レポート | 汎用生成AI | Canva等の制作ツール | デザイナー／制作会社 | JAPAN AI MARKETING |
|---|---|---|---|---|---|
| 成果確認 | ○集計・可視化 | −手動でデータ投入 | − | − | ○広告データ＋GA4を同一環境で |
| クリエイティブの勝ちパターン分析 | △集計中心 | △手動連携 | − | − | ○成果×画像・コピー・訴求・配色・レイアウト |
| 改善仮説・施策の具体化 | − | △都度指示が必要 | − | △ブリーフ前提 | ○勝ちパターン候補を施策カードで提示 |
| バナー生成・調整 | − | △調整は別途 | ○手作業で制作 | ○高品質・往復あり | ○複数サイズ生成・部分編集・商品画像は改変しない |
| 媒体入稿 | − | − | −書き出して手動 | −納品後に手動 | 予定近日実装予定 |
| 分析・施策ナレッジ | △レポート保存 | − | − | − | ○ナレッジカードで蓄積し、チームで再利用 |
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比較は一般的な利用形態にもとづく整理であり、各サービスの優劣を示すものではありません。
できること・人が確認すること・導入条件を具体的にご説明します。
BigQuery API／CSVでのデータ連携に対応。BigQueryが未構築の場合は、構築支援のご相談が可能です。
GA4の計測データを広告データと同じ分析環境で確認し、広告クリック後のサイト内行動まで把握できます。
Google、Meta、Yahoo!、LINEに対応。CTR、CVR、IMPなど媒体管理画面で確認できる指標をクリエイティブ単位で比較し、バナー画像・コピー・訴求・配色・レイアウトを要素別に解析します。過去配信データの連携が前提です。
施策カードの選択、生成バナーのテキスト編集、実行前の確認は担当者が行います。配信や設定変更の前に、担当者が内容を確認・承認します。AIが担当者の承認なしに自動配信・変更することはありません。
媒体への入稿機能は近日実装予定です。媒体送信前は担当者が確認・承認する想定です。
ロゴ、カラー、フォント、禁止表現を反映できます。商品画像は生成AIで改変せず、正規の商品画像を後から自動配置した完成画像として出力します。
導入時のデータ連携から活用定着までサポートします。導入期間・料金体系・セキュリティ仕様の詳細は、資料またはデモにてご案内します。
