不動産会社 A社Webマーケティング担当
広告レポート分析の時間
2〜3時間 30分〜1時間
- 課題
- 広告・サイトのデータを探し集め、頭の中で整理しながら分析していた。
- 活用
- GA4等のデータを連携し、分析と広告文・施策案の土台づくりに活用。
- 変化
- 分析時間を短縮。AIで作成した広告クリエイティブを実際の配信にも展開。
「広告を一つ立ち上げるとき、今ではないと困る存在です」
広告の勝ちパターンを分析し、
次のバナーをつくるAI。
過去の広告成果をもとに、次に試す施策と広告バナーを具体化します。
*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
Problem
数字を確認しても、次の施策を打つ頃には、
数字を確認しても、次の施策を打つ頃には、
もう状況が変わっている。
成果は毎週見ている。それでも、次の広告を配信するまでには、データ準備・施策の具体化・制作と調整・入稿と、工程とツールの切り替えが続きます。
数字を集める
媒体・期間・クリエイティブ別の数値を確認する
データ準備に時間
過去実績を探す
過去レポートや資料を行き来して比較する
資料探しに時間
改善案を考える
ターゲット・訴求・コピー・デザイン構成を考える
施策の具体化に時間
バナーを用意する
依頼または自作でバナーを用意する
自作型新しい訴求を試すたびに、Canva等でコピー・レイアウト・サイズを一から調整する。
依頼型制作指示、初稿確認、修正依頼、サイズ展開の往復が発生する。
修正・素材を整える
修正のやり取りと媒体ごとのサイズ作成
制作調整に時間
媒体へ登録する
媒体の管理画面へ切り替えて素材・設定を登録する
ツール切替に時間
Why It’s Slow
広告PDCAを遅くしているのは、作業量ではありません。
広告PDCAを遅くしているのは、作業量ではありません。
分析と実行の分断です。
媒体の管理画面、GA、表計算、制作ツール。必要な道具はそろっていても、工程をまたぐたびにデータや判断材料を受け渡す必要があり、次の施策に進むまで時間がかかります。
広告媒体の
管理画面
管理画面
データ移動
GA・
アクセス解析
アクセス解析
集計し直し
表計算・
レポート
レポート
資料を探す
過去の施策資料
ブリーフ・修正
制作ツール・
依頼先
依頼先
担当者が工程の間をつなぐ
集約 → 施策検討 → 制作 → 入稿。工程が切り替わるたびに受け渡しが発生
成果を確認してから次の広告を配信するまでを、
一つの流れにする。
Solution
成果確認、課題分析、施策立案、制作、入稿を一つの流れに。
AIが候補を具体化し、担当者は施策の選択・仕上げ・検証判断に集中します。
STEP 1
配信状況を把握
連携済みデータから現在の配信状況と確認すべき対象を整理
STEP 2
改善ポイントを分析
過去の成果とクリエイティブを分析し、伸びている要素と改善ポイントを整理
STEP 3
次の施策を具体化
複数の施策カードとして具体案を提示。担当者が実行案を選択
STEP 4
バナーを制作・調整
選んだ施策から複数生成し、リサイズ・テキスト編集
STEP 5
媒体へ入稿
制作後の流れから媒体入稿まで接続（実装予定）
近日実装予定
STEP 6
ナレッジ蓄積
分析結果と施策内容をナレッジカードとして蓄積し、全工程で参照できる基盤に
Proof
一回の改善業務を、実画面で最後まで。
広告成果を確認し、改善ポイントを見つけ、次に試す施策を選び、バナーを仕上げるまで。広告改善の一連の流れを、実際の画面でご覧いただきます。
今回追う一案件
- 対象
- 自社ブランドのD2C商材
- 媒体例
- Meta
- ターゲット
- 既存配信のメインターゲット層
- 確認した変化
- 毎週の成果確認で、一部バナーのCPA悪化を確認
※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。
1
配信中の広告のCPA・CTR・CVRなど評価を一覧化
成果確認
まず、現在の広告成果と確認すべき課題を整理。
担当者の目的Google、Metaなどの媒体をまたいで、いまの配信状況を把握する。
AIが補う作業ダッシュボード上でAIを立ち上げて、数値の深堀を一緒に行う
担当者が判断すること何が現状の課題か、改善レバーはどこにあるかを判断。
BEFORE媒体・レポートを行き来してデータを準備
AFTER確認すべき対象の判断から始められる
2
過去実績から勝ちパターンを整理
課題分析
過去の広告実績から、次の改善に使える傾向を確認。
担当者の目的過去実績と比較し、良かった点・悪かった点・改善余地を探す。
AIが補う作業過去のCTR・CVR推移、頻出ワード、成果の高いクリエイティブ・テキスト傾向を提示。
担当者が判断することどの傾向を次の改善仮説として採用するか。
BEFORE過去バナーと配信結果を手作業で突き合わせ
AFTER整理された傾向から改善余地を検討
3
複数の施策カードから担当者が選択
施策立案
分析結果を、次に検証する具体的な施策へ。
担当者の目的ターゲット、訴求、コピー、デザイン構成を具体化する。
AIが補う作業ターゲット・バナー内容・コピー構成・デザイン構成を含む複数の施策カードを提示。
担当者が判断することどの施策を今回実行するか。目的に合う案を選択。
BEFORE施策案・コピー・構成をゼロから考える
AFTER根拠を伴う複数案から実行案を選ぶ
4
施策カードに対応した複数案を生成・編集
制作・調整
選んだ施策を、検証に使えるバナーへ。制作の初稿待ちや修正往復を減らす。
担当者の目的選んだ施策を、配信して検証できるバナーに仕上げる。
AIが補う作業複数バナーの生成、リサイズ、テキストの部分編集。
担当者が判断することブランド・表現の調整と、検証に出す案の選定。デザイナー依頼型でもCanva等の自作型でも、たたき台として使えます。
BEFORE初稿を待つ／一から作り、サイズごとに作り直す
AFTER生成案を起点に選択・編集・仕上げへ集中
5
媒体入稿近日実装予定
クリエイティブ完成後の媒体入稿まで、ひとつの流れへ。
実装予定
完成したクリエイティブを内容確認のうえ、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。
担当者の目的仕上げたバナーを、すばやく配信・検証開始につなげる。
AIが補う作業制作後の流れから媒体入稿までの接続（実装予定）。
担当者が判断すること入稿内容の最終確認・承認。
BEFOREツールを切り替えて入稿準備する
AFTER制作後の媒体入稿へ接続（近日実装予定）
6
記録・ナレッジ蓄積
今回の分析と施策を、次回も使える組織のナレッジへ。
ナレッジカードとして蓄積
分析結果過去傾向・勝ちパターン
施策内容選択した施策カード
クリエイティブ検証に使ったバナー
組織の共通ナレッジとして、次の改善・他メンバーの運用で再利用
担当者の目的今回の判断と結果を、次の改善や他メンバーにも活かす。
AIが補う作業分析結果と施策内容をナレッジカードとして記録・蓄積。
担当者が判断することどの情報を組織の共通ナレッジとして残すか。
BEFORE担当者の記憶と個人フォルダに残る運用
AFTER分析と施策が組織のナレッジとして残る運用
Your Work, After
バナーをゼロから作る・依頼する仕事から、
バナーをゼロから作る・依頼する仕事から、
施策を選び、仕上げて検証する仕事へ。
AIがすべてを決めるのではなく、担当者が目的に合う施策を選び、表現を調整して実行します。
BEFORE
データを集める仕事
媒体・レポート・過去資料を行き来して成果を確認する。
AFTER
改善すべき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、判断から始める。
BEFORE
ゼロから作る・制作を依頼して調整する仕事
初稿待ち・修正往復、またはCanva等での一からの調整。
AFTER
AIが具体化した複数の施策から選び、仕上げる仕事へ
デザイナー依頼型施策カードと生成案を起点に、確認・仕上げへ集中。依頼と往復を減らす。
Canva等の自作型AIが施策と複数案を具体化。担当者はブランド・表現を調整し、検証案を選ぶ。
BEFORE
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。
AFTER
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）。
BEFORE
担当者の経験に依存する運用
分析や施策の背景が個人に蓄積し、共有されない。
AFTER
分析と施策をナレッジとして残す運用へ
分析結果と施策内容をナレッジカードとして蓄積し、組織で再利用。
Customers
広告運用の現場で、分析と改善はどう変わったか。
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。
Web広告代理店 B社広告運用担当
レポーティング業務の時間
約5時間 約2時間
- 課題
- 一社のレポートに時間をかけると、他社への返信や資料提出が遅れることがあった。
- 活用
- レポート作成・分析と、配信施策前のリサーチに活用。
- 変化
- 作業時間を圧縮し、顧客とのコミュニケーションに使える時間を確保。
「お客様と向き合う時間が増えました」
EC事業会社 C社事業責任者
立ち上げ間もない新ブランドの売上
昨年対比1200%
- 課題
- 広告の専門知識を持つ人材が社内に少なく、代理店の報告を深く検討することが難しかった。
- 活用
- 広告レポートやサイトデータをAIで確認し、変化の背景と次の打ち手を整理。
- 変化
- 社内知識が増え、代理店への質問や改善提案を具体化。新ブランドでは売上が昨年対比1200%となった。
※立ち上げ直後の小さい母数からの成長で、オーガニック流入等を含む個別事例です。JAPAN AI単独の効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。数値は回答者の申告に基づく個別事例であり、同様の効果を保証するものではありません。
Comparison
個々の作業を効率化するだけでなく、
個々の作業を効率化するだけでなく、
分析結果を次の施策へつなげる。
既存の制作フローと併用しながら、施策案と初期制作を速める。
| 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 |
| 過去の勝ちパターン分析 | △集計中心 | △手動連携 | − | − | ○傾向・勝ちパターン整理 |
| 施策具体化 | − | △都度指示が必要 | − | △ブリーフ前提 | ○分析結果から施策カード提示 |
| 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 | ○生成・リサイズ・部分編集 |
| 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 |
← 左右にスクロールできます →
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。
Fit & FAQ
AIが候補を作り、人が選択・編集・承認できる。
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。
DBデータ連携
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。
GA広告流入後の行動分析
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。
分析分析範囲
BigQueryに格納された範囲のデータと、広告管理画面で取得可能な主要指標を分析対象とします。過去配信データの連携が前提です。
選ぶ人の確認工程
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。
入稿媒体入稿 近日実装予定
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。
導入導入・サポート
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。
広告管理画面で取得可能な主要指標を、BigQueryに格納した範囲で分析できます。お使いの媒体・データ構成での対応可否は、デモ・お問い合わせにて個別にご確認ください。
BigQuery APIまたはCSVで連携します。BigQueryが未構築の場合は、構築支援のご相談が可能です。GA4の計測データも取得し、広告データと同一の分析環境で扱えます。
はい。AIは複数の施策カードとして具体案を提示し、実行する施策は担当者が選択・確認します。AIが自動で配信や変更を行うことはありません。
はい。生成した複数案に対して、リサイズやテキストの部分編集が可能です。ブランド・表現ルールに合わせた最終調整は担当者が行えます。Canva等の既存ツールと併用するたたき台としてもご利用いただけます。
広告媒体への入稿機能は近日実装予定です。最新のロードマップはお問い合わせ時にご案内します。媒体送信前は担当者が確認・承認する想定です。
可能です。このLPも構成作成～デザイン作成～完成まですべて、JAPAN AI MARKETINGで行っています。