WEB広告業界に興味を持っている方、あるいは現在進行系で激務に追われている若手の皆さん、お疲れ様です。 この業界で6年ほど実務に携わっている、しがないWEB広告屋です。
華やかに見られがちなWEB広告業界ですが、その実態は**「泥臭い作業」**の連続です。 毎日の入稿作業、終わらない数値集計、競合調査、そしてクリエイティブの摩耗との戦い……。
しかし、ここ1〜2年でその状況は劇的に変わりつつあります。「AI」の登場です。
今回は、私が現場で実際にどのようにAI（ChatGPTや画像生成ツール）を活用し、業務効率化と成果改善を行っているか、そのリアルな仕事術を共有します。
【※はじめに：記事の内容について】 本来であれば、私が普段使っている社内独自の管理画面や、カスタマイズされた専用ツールの画面をそのままお見せして解説したいところです。 しかし、私が所属している会社では独自のツールやノウハウ自体が競争力そのものであり、それらをそのまま公開することは会社に不利益を与える可能性があるためできません🙇♂️
ただ、「考え方」や「汎用的なAIの使い所」はどの環境でも共通です。 今回は、明日から皆さんの現場でも使える実践的なAI活用術に絞って解説していきますので、業界の現状が伝わればと思います。
🔒 【大前提】AI活用における「環境」と「ルール」の話
まず、具体的な活用の話をする前に、AIを使うための「環境」について整理しておきます。
我々WEB広告担当は、クライアントの顧客リスト、未公開のキャンペーン情報、これから出る新商品情報など、極めて秘匿性の高い情報を扱います。
正直にお話しすると、私の働いている環境ではセキュリティが担保された社内独自のAIツールが導入されています。そのため、一般的なChatGPT（無料版）などとは異なり、クライアント名や数値を直接入力しても情報が学習に利用されず、外部に漏れない環境が整っています。
⚠️ 読者の皆さんへの注意点
もし皆さんがこれから働く会社、あるいは今働いている会社で、そういった「セキュアなAI環境」が用意されていない場合は、注意が必要です。 一般的な生成AIに機密情報をそのままコピペするのは、多くの企業で厳禁とされています🚫
- 社内ツールがある場合：会社のルールに従ってフル活用しましょ。
- ない場合（個人のアカウント等）：クライアント名や数値の入力、キャンペーン情報などの少しでも外部漏れの可能性がある情報は絶対に入力をやめましょう。
今回は、私が実際に現場で行っている「AIを使った業務フロー」を紹介しますが、皆さんが実践する際は、ご自身の会社のセキュリティルールを必ず確認してください。
📊 戦略フェーズ：「商材理解」こそAIのフレームワークに頼る
「案件に入る前に、まずは得意先の商材理解をしろ」 上司や先輩から、まず言われる事がある言葉かなと思います。
でも、日々の運用業務に忙殺されている中で、「商材理解って具体的に何をすればいいの？」「そもそもそんな時間ない……」と悩み、気づけば案件に入りながら覚えていく、というのが本音ではないでしょうか。
私はこの「何をすればいいか分からない」「時間がない」という悩みこそ、生成AIの得意分野である「フレームワーク分析」を使って解決しています。
🧠 迷ったら「フレームワーク」に当てはめる
ChatGPTをはじめとした生成AIは、すでに型が決まっているフレームワーク分析が非常に得意です。 「とりあえず何をすれば……」と悩む前に、クライアントと競合になりうる企業の情報をAIに渡し、以下の分析をそれぞれ行わせます。
- PEST分析（外部環境の要因分析）
- 3C分析（市場・競合・自社の分析）
- SWOT分析（強み・弱み・機会・脅威）
これらを「表形式でまとめて」と指示するだけで、それぞれの市場における立ち位置や、競合との明確な「違い」を一瞬で可視化してくれます。
🎯 ターゲット×競合優位性のシミュレーション
さらに、クライアントが狙いたい「ターゲット像（ペルソナ）」が明確にある場合は、それもAIに読み込ませます。
「このターゲットに対して、競合A社ではなく自社が選ばれるための訴求ポイントは何か？」 「競合に勝つための具体的な切り口を5つ提案して」「ターゲット像がこの商材を使う場合、どんな悩みがある人？」
このように会話をすることで、ただのデータ整理だけでなく、実際の広告訴求のヒントまでもらうことができます💡
💡 あくまで「基本理解」のために使う
ただ、実際の広告運用の現場では、我々がゼロから事業戦略を練り直し、クライアントのオリエンとは全く違う提案をする……ということはあまりありません。（大きな会社でストプラが入る場合は違いますが、いわゆる営業や運用体制で回す場合にはあまりないかなと思います。）
この工程の真の目的は、「担当者である我々が、得意先の商材や市場環境を最短で深く理解するため」にあります。
「商材のことをよく分かっていないまま運用する」という一番のリスクを回避するために、私はまずAIに壁打ち相手になってもらい、自分の中での理解度（解像度）を上げてから業務に入るようにしています。
🎨 提案・クリエイティブフェーズ：AIで「勝ち筋」を見つけ、デザイナーと連携する
WEB広告において、最も重要かつ工数がかかるのが「クリエイティブ（広告文・バナー）」の制作です。 ここはAIに丸投げするのではなく、「AIで分析・構成出しを行い、人間（デザイナー）が仕上げる」という分業が最強の布陣です🔥
📊 1. 競合クリエイティブの「勝ちパターン」を分析する
いきなり作り始めるのではなく、まずは「市場の正解」を探します。 私の現場では、アドクロールなどのクリエイティブ分析ツールを使って、競合他社のLPやバナー画像を一覧化し、そのデータをChatGPT等のAIに分析させています。
「競合A社とB社では、どのような訴求軸が多いか？」 「クリエイティブの共通点から見える『勝ち要素』はどこにあるか？」
これらをAIに表形式で整理させることで、膨大な競合調査の時間を短縮し、「今、市場で何が当たっているか*という現状整理を完了させてから制作に入ることができます。
📝 2. 広告文（テキスト）の草案出し
GoogleやYahoo!の検索連動型広告（リスティング）の見出しや説明文も同様です。 分析した勝ちパターンを元に、「ターゲット」と「訴求軸」を指定して、AIに数十パターンの草案を出させます。
人間では思いつかないような言い回しが出てくることも多く、そこから「使えるフレーズ」をピックアップしてパズルのように組み合わせることで、精度の高い広告文が短時間で完成します。
🖼️ 3. 画像生成は「完成品」ではなく「最強の構成案」として使う
画像生成AI（NanobananaProなど）の進化は凄まじいですが、現場のリアルをお伝えすると、AIで作った画像をそのまま広告として入稿することはまずありません。
（細部の違和感や、ブランドごとの細かいトンマナ規定があるためです。）
現場では、以下のようなフローで活用しています。
- 営業・プランナーがAIで「構成案」を作る 言葉や手書きラフではなく、AIで「こういうイメージ」という視覚的な構成案（モックアップ）を数分で作成します。
- デザイナーが仕上げる その構成案を元に、プロのデザイナーがリサイズ、表記揺れの修正、画像の合成・調整を行い、入稿規定に沿った「商品」に仕上げます。
これにより、「思っていたのと違う……」という修正ラリーが激減しました。 AIはあくまで「イメージを共有するための超高速なラフ作成ツール」として使い、最終的なクオリティは人間が担保する。という形でAI画像は共存しています。
⚙️ 実務・オペレーション：地味な作業こそAIに丸投げする
クリエイティブのような派手な業務だけでなく、日々の地味なオペレーション業務でもAIは活躍します。むしろ、ここでの時短が「業務効率化」に一番直結します⏰
💻 Excel・スプレッドシートの関数作成
複雑な集計が必要な時、自分で関数を組み立てる必要はありません。 「A列とB列を比較して、重複しているデータだけをC列に抽出したい。そのための関数（あるいはGASのコード）を教えて」 とChatGPTに聞けば、3秒で答えが返ってきます。エラーが出た際も、エラーメッセージを貼り付ければ解決策を教えてくれます。
💻Excelに貼れる形での表を作成&パワポへの転記
表現したい内容を表にまとめたい時にも、テキストだけを渡せばChatGPT上で表にまとめてくれます。
地味な効率化ですが、実務上ではクライアントに表に整理して表現をしたい、というケースはとても多く重宝します。
🏷️ GTM（Googleタグマネージャー）の設定補助
GTMの設定は複雑で、トリガーや変数の設定を一つ間違えると計測漏れに繋がります。
私の場合は「GTM作業の良いパートナー」として、設定手順の確認や、カスタムHTMLタグの記述チェックをAIに依頼し、ミスのリスクを減らしています。
また変数や正規表現は非エンジニアには理解が難しい領域ですが、ChatGPTに聞く事で非エンジニアであってもミスなく記述ができるようになった事もとても大きな進歩です。
📩 メール・チャットの添削
クライアントへの報告メールや、トラブル時の謝罪文など、気を使うテキスト作成もAIの得意分野です。 「角が立たないように、かつこちらの要望を通すようなビジネスメールにして」と依頼すれば、感情労働の負担を大幅に減らすことができます。
📉 まとめ：現場で起きている「技術格差」
サイバーエージェントや電通、博報堂といった業界のトップ企業のニュースを見ても分かる通り、WEB広告業界におけるAI活用は、もはや「実験」のフェーズを終え、「全社的な急務」として動いています。
例：サイバーエージェントのAI活用「https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=29770」
電通のAI活用「https://www.dentsudigital.co.jp/knowledge-charge/articles/2025-0612-ddcr」
博報堂のAI活用「https://www.hakuhodo.co.jp/magazine/121584/」
ただ、現場にいる肌感覚としてお伝えすると、そういった大企業であっても、「現場の人間全員が使いこなせているわけではない」というのがリアルです。AIをあくまで「まだまだ使い方が分からないツール」として敬遠している人と、自分の「手足」のように使いこなしている人の間には、埋めがたい技術格差が生まれ始めています。
今後、「AIを使えない人」は、作業が遅いだけではなく、出すアウトプットの質も低い人、という判断がされるようになると確信しています。今回、私の記事を見て少しでも参考になる部分は、ぜひ明日から真似してみてください。 そして何より、AIの技術は日進月歩です。今日紹介したやり方も半年後には古くなっているかもしれません。
重要なのはツールそのものではなく、「最新情報を常にキャッチアップし、自分の業務にどう取り入れるか？」を考え続ける姿勢です。 必ずセンサーを働かせて、勉強し続けていきましょう！ 私自身この業界に取り残されないように日々AIに関する知見はキャッチアップしていっていますので、一緒に頑張りましょう！
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