JAPAN AIがJAPAN AI MARKETINGに新機能を実装、勝ちパターンを次のクリエイティブ制作へ自動還元

JAPAN AI株式会社は、マーケティング特化のAIソリューション「JAPAN AI MARKETING」に、過去の広告配信実績から勝ちパターンを分析し次のクリエイティブ制作へ自動で還元する新機能を実装しました。「作って配信して終わり」になりがちな広告運用の構造を変え、AIが「分析 → 制作 → 配信 → 分析」の改善ループを回し続ける仕組みです。使うほどデータが蓄積され、提案精度が高まり続ける設計となっています。

従来のマーケティングAIは、人間が一つひとつ生成対象を指定する形が主流でした。「JAPAN AI MARKETING」の新機能では、AIが起点となって施策を考え、マーケターに提案します。

提案にあたり、AIは4つの自社データソースを自動で読み込み、現状の課題を診断します。

4つのデータソースの役割は以下の通りです。

• 商材DB:自社の商品情報と自動マッチングし、訴求点や価格・キャンペーン情報を提案に反映
• 過去広告画像分析:過去の配信実績から成績上位・下位のクリエイティブを分析し、勝ちパターンを自動抽出
• 現状の配信状況診断:直近で成果が振るわない広告を診断し、共通する問題点と改善アクションを提示
• 過去ナレッジ:過去施策・成功事例・社内ドキュメントを横断検索し、文脈に合った知見を引用

商材DB、過去広告画像分析、現状の配信状況診断、過去ナレッジを根拠に、AIは複数パターンの「提案カード」を提示します。各カードには訴求軸と「なぜ成果が出るのか」の根拠が添えられています。

JAPAN AI株式会社が示す2つの想定ユースケースは以下の通りです。

• 成果が伸び悩む広告の「次の一手」をデータで決める
• エースの「勝ちパターン」をチーム全員で使える資産にする

1つ目は、SNS広告などのCPA（顧客獲得単価）が悪化した際の活用です。ブランドや配信媒体、ターゲットを指定するだけで、AIが過去の配信実績を自動収集・分析し、各バナーの成果指標と課題点を提示します。

その診断をもとに「提案カード」が複数案出力されます。担当者は提案カードを選ぶだけで、配信可能なバナーの生成やサイズ展開までまとめて作成可能です。勘に頼っていた意思決定が、データを根拠にした判断に変わります。

2つ目は、特定の担当者のセンスや経験に成果が依存し、新メンバーや別商材では施策がゼロから手探りになっている場面への活用です。新しく加わったメンバーや別商材の担当者も、ブランドや媒体、ターゲットを指定するだけで対応できます。AIが、過去の分析結果や施策を蓄積した「ナレッジカード」を自動参照し、その組織の勝ちパターンを踏まえた提案が可能です。

使うほどナレッジが蓄積されるため、特別な引き継ぎ作業なしに新メンバーや新商材の立ち上げでも、過去の学びを土台に施策を組み立てられます。

「作って配信して終わり」という広告運用の構造は、マーケティングの現場でも長年の課題として認識されてきました。成果データが担当者の経験や感覚にとどまり、次の制作に体系的に活かされにくいという状況は、業界横断で共通しています。

AIが4つの自社データソースを自動で読み込んで診断と提案を行う設計は、その構造への一つの応答と言えるでしょう。マーケティング業界の文脈に置き換えると、「勝ちパターンが個人の頭の中ではなく、組織のデータとして残り続ける」という設計思想は、属人化の解消という業界横断の課題に対してナレッジを組織資産として構造化する方向性を示しています。業界全体の動向としても、こうした知見の構造化アプローチは注目される取り組みです。

今後、動画やLPへの生成コンテンツ拡大がどの範囲まで進むかは、インハウスマーケティングの実務環境に与える影響として引き続き注視されるでしょう。

References

1. ^ PR TIMES. 「JAPAN AI、"作る"だけの広告AIを、"考えて提案する"AIへ 〜過去の勝ちパターンを分析し、次のクリエイティブを提案・制作する新機能を実装〜 | JAPAN AI株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000161.000124536.html, (参照 26-07-09).

※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。

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