博報堂と博報堂テクノロジーズが「AaaS with Meta」第3弾を提供開始、配信前の効果予測で最適な予算配分を実現

公開：2026年5月30日更新：2026年5月30日

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株式会社博報堂と株式会社博報堂テクノロジーズは、Meta日本法人Facebook Japan 合同会社と連携するソリューション「AaaS with Meta」の第3弾として、事前効果予測機能の提供を開始しました。Meta広告に特化したAIモデルを活用し、配信前に「優良クリエイティブの選定」とそれによるターゲットリーチの効率化を可能にする機能です。クリエイティブ検証予算の抑制と最適な予算配分の実現を目指しています。

AaaS with Metaの配信前クリエイティブ効果予測機能の詳細
AaaS with Metaの背景とCREATIVITY ENGINE BLOOM
AaaS with Meta第3弾の事前効果予測機能概要
trends編集部の一言
References

AaaS with Metaの配信前クリエイティブ効果予測機能の詳細

従来の広告運用では、「どの訴求軸や素材が最適か」は実際に配信してみるまで判断できず、検証段階での予算消費が課題でした。今回の機能は、許諾済みの膨大な配信実績データを基盤に、AIが画像のサイズやアスペクト比、タイトルなどの特徴量を学習する仕組みです。

さらに、自動車や化粧品、飲料、金融、外食など業種ごとに異なる反応傾向を反映した専用モデルを構築しています。業界特性を加味したMeta広告特化の高精度なスコアリングにより、複数のクリエイティブ候補から「採用すべき優良クリエイティブ」を配信前に選定できます。

化粧品や自動車、金融、外食の4つの業種モデルを用いた実証実験では、事前予測で「優良」と判定されたクリエイティブのみを配信しました。全素材を同金額で配信した場合と比較してリーチ単価が改善し、配信前の事前予測効果と実際の成果が一致することも確認されています。

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AaaS with Metaの背景とCREATIVITY ENGINE BLOOM

博報堂はこれまで、「AaaS with Meta」の第1弾・第2弾を通じて、インフルエンサー施策における広告効果の最大化に取り組んできました。今回の第3弾は、SNSにおけるクリエイティブプラニング強化を目的とした展開です。

AaaSは、統合マーケティングプラットフォーム「CREATIVITY ENGINE BLOOM」においてメディア効果を最大化するモジュール「MEDIA BLOOM」として、実装されています。「CREATIVITY ENGINE BLOOM」は、2024年6月に博報堂ＤＹホールディングスが開発した統合マーケティングプラットフォームで、以下の5つの主要モジュールで構成されています。

STRATEGY BLOOM:市場構造の可視化やターゲット設定を支援
MEDIA BLOOM:AaaSと連携しメディア効果を最大化
CREATIVE BLOOM:クリエイティブの評価・自動生成を担う
COMMERCE BLOOM:リアルとECを統合したマーケティング戦略立案を支援
ENGAGEMENT BLOOM:顧客LTV向上やOne to Oneマーケティングを提供

各モジュールは「生活者発想プラットフォーム」と「生活者 DATA PLATFORM」によって、支えられています。生活者発想プラットフォームには、「バーチャル生活者」との対話機能や市場動向把握機能、メディア/生活者インターフェース、効果予測の4つの主要機能が備わっています。

AaaS with Meta第3弾の事前効果予測機能概要

項目	詳細
提供企業	株式会社博報堂・株式会社博報堂テクノロジーズ
連携先	Meta日本法人Facebook Japan 合同会社
対象ソリューション	AaaS with Meta（第3弾）
機能名	事前効果予測機能
対応業種	4つの業種（化粧品・自動車・金融・外食）
主な機能	優良クリエイティブの事前選定業種別専用AIモデルによるスコアリングクリエイティブ選定によるターゲットリーチの効率化
推進組織	博報堂ＤＹグループ横断AI専門家集団「HCAI Professionals」
本社所在地	東京都港区
代表取締役社長（博報堂）	名倉健司氏
代表取締役社長（博報堂テクノロジーズ）	田中雄三氏

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trends編集部の一言

「どのクリエイティブが効くかは配信してみないとわからない」という前提が、広告運用の現場では一般的とされてきました。クリエイティブ検証のためにまず少額配信を走らせ、結果を見て本番予算を投じるというステップは、マーケティング業界全体で繰り返されてきた慣行です。その検証コストを配信前の予測で削減できるとすれば、業界全体としての予算配分の考え方が変わる可能性があります。

特に注目したいのは、業種ごとに専用モデルを構築している点です。マーケティング業界の文脈に置き換えると、「自動車と化粧品では反応するクリエイティブが違う」という業種特性の違いをAIモデルに落とし込んで精度を担保するのは、業界横断でも難しい取り組みとされてきました。実証実験でリーチ単価の改善が確認されているという点は、同種の事前評価型アプローチへの業界関心を後押しする材料になりそうです。

今回は、ディスプレイ広告の4つの業種からの展開で、今後対応業種やクリエイティブフォーマットの拡大が予定されています。SNS広告領域では、こうした事前評価型の取り組みへの関心が高まっており、業界全体からその動向が注目されます。

References

^ PR TIMES. 「「クリエイティブ効果」「ターゲットリーチ」を事前予測するAI新機能を「AaaS with Meta」に実装開始 | 株式会社博報堂のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000001165.000008062.html, (参照 26-05-30).

※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。