生成AI時代の広告制作に不可欠な「ブランド文脈の担保」と「ナラティブなコミュニケーション」
近年、生成AIを用いた広告クリエイティブの制作が急速に普及し、制作コストの削減や大量生成が可能になりました。一方で、広告主や代理店の現場では、生成AIの出力品質そのものだけでなく、顧客とのコミュニケーション戦略やブランド文脈と合っているか見極めることが、より重要になっています。
■① AI生成広告におけるコミュニケーション戦略との不一致・品質管理リスク
生成AIによるクリエイティブの大量生成が進む一方で、表面的なWEB情報や制作者の主観に頼ったプロンプト作成が課題となっています。その結果、画一的でブランドの世界観やトーン&マナー、顧客とのコミュニケーション戦略にそぐわない広告表現が消費者に届き、ユーザー体験の低下やブランド毀損を招く懸念があります。
■② ターゲティング配信と「心を捉えるクリエイティブ」の相乗効果の必要性
消費者のニーズや価値観が多様化した現代の市場において、精緻なターゲティング配信の効果を最大化するためには、単に商品機能や価格を訴求するだけでなく、細分化された消費者の「価値観」や「嗜好性」を理解し、共感を生み出す「ナラティブなコミュニケーション」の設計が求められます。
本ソリューションのポイント:「感性」×「ターゲットのインサイト」からクリエイティブを生成
これらの課題を解決するため、同社は以下のアプローチによる独自のプロセスを確立したといいます。
■①「SENZAI」による、消費者の「感性・価値観」を捉える多角的なデータ分析
ソニーグループの独自AIを活用した「SENZAI」を用い、属性や興味・関心データだけでは捉えきれない消費者の価値観、性格、購買スタイルなどを多角的に分析。
商品の特徴と消費者の感性をマッチングさせることで、消費者の深い感情トリガーや行動原理を捉えた、コミュニケーション設計の起点となる精緻なペルソナを構築します。
■② 独自の「テレビCMメタデータ」を表現方向性・コンセプト設計に活用
SMNの独自データ「テレビCMメタデータ」は、過去20年分のテレビCMについて、CM名、放送局、日時、出演者、楽曲・アーティスト、具体的なCM内容などを蓄積した膨大なデータ資産です。
本ソリューションでは、既存クリエイティブの模倣ではなく、実際に放送されてきた広告コミュニケーションの文脈を参照。ターゲットの感性を深く理解することで、「感情を動かすトリガーは何か」、逆に「このターゲットに採用すべきではない表現(NGトーン)は何か」というコミュニケーションの本質を抽出・学習するといいます。
これにより、表面的な表現をなぞるのではなく、消費者の心に突き刺さる洗練されたクリエイティブのベースを構築するとのことです。
■③ ブランド価値を高める「高品位クリエイティブ」の一気通貫生成
消費者の価値観や嗜好性を理解した上でペルソナを構築し、世の中の広告表現を学習することで、戦略的な表現の方向性やコンセプトを設計してクリエイティブを生成。
さらに、本プロセスを起点とした広告配信・分析・改善のPDCAを回すことで、消費者とのコミュニケーションから実際の広告配信結果に至るまで、全体を通じた効果改善を目指すとのことです。
出典元:SMN株式会社
※詳細については出典元の企業にお問い合わせください。







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