#1026 僕がMeta広告のクリエイティブを100本単位で作ろうとしている理由と、AI時代の広告運用の考え方の仮説

はじめに｜AIの進化で広告運用が大きく変わろうとしている 最近、AIを活用した広告制作にかなり力を入れています。 画像生成や動画編集の技術が進化したことで、これまで時間がかかっていた広告クリエイティブの制作が、驚くほど簡単になってきました。 ChatGPTを使えば広告バナーを作れるし、Claudeを使えば動画編集もできる。プロンプトさえ適切に作れば、十分に広告として使えるクオリティのものが短時間で完成します。 実際、僕自身もこの数日間で100キャンペーンほど制作して運用してみました。 そこで感じたのは、AIによって広告を作ることは簡単になったけれど、広告運用そのものが簡単になったわけではないということです。 むしろ、これまでとは違う難しさが生まれてきています。 今回は、僕がMeta広告のクリエイティブを100本単位で作ろうとしている理由と、AI時代にEC事業者が身につけるべき能力について、現時点で考えていることをお話しします。 1. AIによって広告クリエイティブは大量生産できる時代になった 僕が商売をするうえで大切にしている原則のひとつが、「人がやっていないことをやる」ということです。 だからこそ、AIによって広告制作の効率が大幅に上がった今、僕がチャレンジしたいのは、広告を圧倒的な数で制作し、検証することです。 例えば、これまで1日に数本しか作れなかった広告が、AIを使うことで10本、20本、場合によっては100本作れるようになる。 しかも、ただ大量生産するだけではありません。 画像の構成、キャッチコピー、訴求内容、動画の見せ方など、さまざまなパターンを短時間で制作できるようになります。 これが実現すれば、広告の検証回数を大幅に増やせます。 広告は基本的に、作って、出稿して、数字を確認し、改善することの繰り返しです。 その試行回数を増やせるという意味で、AIの進化はEC事業者にとって非常に大きなチャンスだと考えています。 2. 実際に100キャンペーンを運用して気づいた問題 では、広告を大量に作れるようになれば、そのまま売上も伸びるのでしょうか。 実際にやってみて感じたのは、そう単純ではないということです。 僕はここ数日、1広告につき1キャンペーンという形で、広告を次々と制作して出稿してみました。 そして、一定の広告費を使っても成果が出ないものは停止し、成果が出ているものを残すという運用をしています。 ただ、この方法を続けると、すぐに問題が発生します。 広告の数が増えすぎて、管理が追いつかなくなるのです。 どの広告が成果を出しているのか。 どのバナーが良かったのか。 どの言葉にお客様が反応したのか。 なぜ、その広告が売れたのか。 広告の数が少なければ、こうしたことを一つひとつ確認できます。 しかし、100本単位で広告を動かすと、すべてを丁寧に振り返ることが難しくなります。 結果として、数字の悪い広告を停止するだけの作業になってしまう。 これでは広告を大量に制作できても、その結果から得られる学びが少なくなってしまいます。 さらに、広告を大量に出稿すれば、成果の出ない広告に使う費用も増えます。 制作の効率化が、そのまま事業の利益につながるとは限らないわけです。 3. AIによる「数字の整理」と「分析」は違う 広告の数が増えて管理が難しくなれば、当然、AIに分析を任せたくなると思います。 実際、ChatGPTやClaudeを使えば、広告データを整理したり、数値を比較したりすることは簡単にできます。 CPAやROASなどをまとめ、どの広告が良かったのかを一覧にすることもできます。 これは非常に便利です。 ただ、僕が気をつけるべきだと思っているのは、数字を整理することと、商売に必要な分析をすることは違うという点です。 例えば、AIが次のような結果を出したとします。 「広告AはCPAが低く、広告BはCPAが高い。したがって広告Aの方が優秀です」 これは数字の整理としては正しいかもしれません。 でも、EC事業者が本当に考えるべきなのは、その先です。 なぜ広告Aは成果が良かったのか。 広告Aのどの言葉がお客様に響いたのか。 どのような悩みを持つお客様が反応したのか。 そして、その結果を踏まえて次にどんな広告を作るべきなのか。 ここまで考えて、初めて広告の分析が次の施策につながります。 AIは数字の整理を得意としていますが、数字の背景にあるお客様の心理や、商売全体の状況まで正確に理解しているとは限りません。 だからこそ、AIが出した結果をそのまま受け入れるのではなく、自分自身で仮説を立てることが大切です。 4. これから価値が高まるのは「仮説を立てられる人」 僕は、AI時代において「分析ができる」ということ自体の価値は、相対的に下がっていくと考えています。 なぜなら、数字を整理する作業はAIがどんどん代わりにできるようになるからです。 一方で、これからも重要になるのは、分析結果をもとに次の行動を決められる人です。 例えば、ある広告の成果が良かったとします。 そのときに、 「この広告は、お客様が普段感じている悩みを具体的に表現したから反応が良かったのではないか」 という仮説を立てる。 そして、次は同じ悩みに対して別の表現を使った広告を制作する。 その広告を出稿し、成果を比較する。 もし成果が悪ければ、最初に立てた仮説のどこが違ったのかを考える。 この繰り返しが重要です。 単純に成果の良い広告を残すだけでも、短期的には運用できます。 しかし、それだけでは「なぜ売れたのか」を理解する能力が育ちません。 広告運用で本当に重要なのは、成功や失敗の理由を自分なりに考え、次の施策につなげることです。 5. 広告予算が少ない人は、大量出稿する必要はない ここまでの話を聞くと、「自分には100本も広告を出す予算がない」と感じる方もいると思います。 実際、サロンメンバーさんからも、広告制作はできるようになったけれど、限られた予算をどこに使えばいいのかわからないという相談がありました。 僕の考えでは、広告予算が少ない方は、無理に出稿数を増やす必要はありません。 むしろ、AIで大量に制作した広告の中から、売れそうな広告を厳選することに時間を使った方がいいと思います。 例えば、AIで20本の広告を作ったとします。 その20本をすべて出稿するのではなく、一つひとつ見比べてみる。 どの広告が一番お客様に伝わりそうか。 どのキャッチコピーが具体的か。 どの画像なら興味を持ってもらえそうか。 そうしたことを考え、自分なりに成果が出そうな広告を選ぶのです。 そして、これまでと同じ広告予算で出稿してみる。 大切なのは、選ぶときに「なぜこの広告が売れそうだと思ったのか」という理由を持つことです。 結果が良ければ、その仮説が正しかった可能性があります。 結果が悪ければ、仮説を見直せばいい。 このプロセスを繰り返すことで、自分自身の広告を見る目が育っていきます。 6. AIのアウトプットを見極める力が重要になる AIで画像や動画を作れるようになったことで、誰でもそれなりのクオリティの広告を制作できるようになりました。 ただ、ここにも注意点があります。 それは、AIが作ったものを何も考えずに使ってしまうことです。 例えば、AIで飲食店のメニュー表やPOPを作ったとします。 見た目はきれいでも、実際にお客様が見たときにわかりにくかったり、商品の魅力が伝わらなかったりすることがあります。 それなのに、「AIが作ったから大丈夫」と、そのまま使ってしまう。 僕は、こうした状態がこれからの大きなリスクになると思っています。 AIは制作を手伝ってくれますが、最終的にそのクリエイティブを評価するのは自分です。 何が良くて、何が悪いのか。 どうすればもっと伝わるのか。 お客様はどこに反応するのか。 そうした判断を繰り返すことで、広告を見る目が磨かれていきます。 AIを使いこなすことと、AIに判断を丸投げすることはまったく違います。 7. AIで思い通りの画像や動画を作るためのコツ 今回、サロンメンバーさんから多かった質問のひとつが、AIで思い通りの画像や動画を作れないというものでした。 これについて、僕が大切だと考えているのは「プロンプトの具体性」です。 例えば、AIに「おしゃれな広告画像を作って」とお願いしても、思い通りのものができるとは限りません。 なぜなら、「おしゃれ」という言葉の意味が曖昧だからです。 どのような色を使うのか。 どのような構図にするのか。 どんな雰囲気にしたいのか。 文字はどこに配置するのか。 誰に向けた広告なのか。 こうした条件を具体的に伝える必要があります。 これはAIに限らず、人に仕事をお願いするときも同じです。 自分の中で完成イメージが言語化できていなければ、相手も正確に再現できません。 僕が実践しているAIの使い分け 現時点で、僕は主に次のように使い分けています。 作業 使用するAI 広告の企画・構成 ChatGPT プロンプトの作成 ChatGPT 広告バナー・画像生成 ChatGPT 動画編集 Claude PDFなどの資料制作 Claude ※あくまで配信時点での僕自身の使い方です。 特に重要なのは、いきなり画像や動画を作らせるのではなく、先にプロンプトを作ることです。 僕の場合、まずChatGPTに「こういう広告を作りたいから、適切なプロンプトを考えてほしい」と依頼します。 そして、出てきたプロンプトを自分で確認して修正する。 そのプロンプトを使って、画像や動画を制作します。 こうすることで、最初から曖昧な指示を出すよりも、イメージに近いものができやすくなります。 また、プロンプトそのものをAIに作ってもらえるので、自分で細かい指示文を一から考える必要もありません。 AIにうまく仕事をしてもらうために、AIを使って指示を具体化する。 これが、僕が実践している方法です。 8. AIによって仕事が減るのではなく、考えることが増える AIを活用すれば、これまで時間がかかっていた仕事を効率化できます。 ただ、僕自身が最近感じているのは、仕事が楽になったという感覚ではありません。 むしろ、できることが増えすぎて、考えることがどんどん増えています。 広告を大量に作れるようになった。 動画も簡単に編集できるようになった。 SNSの投稿も効率化できるようになった。 ECサイトのページ制作にもAIを活用できる。 そうすると、次は何をやろうかと考えるようになります。 広告の検証回数を増やすのか。 新しい訴求を試すのか。 商品ページを改善するのか。 お客様との接点をもっと増やすのか。 これまで制作作業に使っていた時間が減った分、新しい施策を考える余地が生まれます。 つまり、AIによって作業は減っても、事業を伸ばすために考える仕事は増えていくのだと思います。 9. これからのMeta広告運用で僕が試したいこと 現在、僕が考えているのは、毎日20〜30本程度の広告クリエイティブを制作し、継続的に検証する方法です。 最初は1日100本という規模にも挑戦しましたが、実際にやってみると管理が難しくなることがわかりました。 だからこそ、単純に制作本数を増やすのではなく、検証と改善をきちんと回せる仕組みを作りたいと考えています。 具体的には、広告を制作して出稿し、成果の悪いものは停止する。 成果の良いものは残して、予算を増やしていく。 そして、成果が出た理由を考え、次の広告制作につなげる。 広告運用の基本的な原則は変わりません。 ただ、その試行回数をAIによって大幅に増やせるようになったということです。 一方で、数を増やすほど管理が難しくなり、無駄な広告費も発生しやすくなります。 このバランスをどう取るのか。 そして、どのような管理方法であれば、広告の数を増やしながら学びも蓄積できるのか。 ここは、僕自身もこれから検証していきたいと思っています。 まとめ｜AI時代にEC事業者が磨くべき能力とは？ AIの進化によって、広告クリエイティブを制作するハードルは大きく下がりました。 これからは、誰でも大量の広告を制作し、検証できる時代になっていくと思います。 ただし、広告を大量に作れることと、売れる広告を作れることは別です。 僕が今回お伝えしたかったのは、次の3つです。 AIによる制作の効率化を積極的に活用すること。 広告制作の時間を減らし、検証の機会を増やす。 AIに判断を丸投げしないこと。 数字の整理だけで終わらず、なぜその結果になったのかを自分で考える。 仮説を立てる力を磨くこと。 売れそうだと思った理由を明確にし、実際の結果から学び続ける。 これからのEC事業者にとって重要なのは、AIツールをどれだけ使えるかだけではありません。 AIによって生まれた時間や情報を使って、どれだけお客様のことを考え、次の施策につなげられるか。 そこに大きな差が生まれてくるのではないかと思っています。 僕自身も、AI時代の広告運用についてはまだまだ試行錯誤の途中です。 だからこそ、実際に広告を作り、出稿し、検証しながら、自分なりの答えを見つけていきたいと思います。 音声はこちら▶︎

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