AIタレント活用による現実的なマーケティング業務効率化事例

背景・課題

従来は、シーズンごとの新商品プロモーションに毎回モデルのアサイン・撮影・画像編集が必要となり、企画からキャンペーン反映まで数週間単位のリードタイムと多大なコストが発生していた。また、SNS用短尺動画やバナーなど大量のフォーマット制作で現場がひっ迫し、同時に人的負荷増加や内容の均質化も課題となっていた。

AI活用ソリューション

AI生成ツール（例：Stable Diffusion、Adobe Fireflyなど）を現実のモデル撮影データと組み合わせ、指定フォーマットごとに半自動で広告画像や短尺動画素材を出力。モデル肖像権やブランド基準は必ずガイドライン・社内リーガルを経由し生成後に人手によるファクトチェックを行うことで、スピードを確保しつつ品質・リスク対応も両立。既存クリエイターの監修のもとAI生成を素材拡張として実活用することで、キャンペーン制作全体の約30〜40%の制作工数圧縮に成功した。

AI導入前後の変化

成果・効果・ROI

社内KPIでは広告制作部門のアウトプット納期短縮効果（1案件平均34時間減）が確認され、またA/Bテスト実施時、AI生成バナーのCTRは手作業版の1.18倍（p<=0.05）と差異なし〜若干向上。リスク対応面も導入初期にチェックプロセスを設けたことで、ブランド毀損や法務トラブルは発生していない。AI工程の定量的ROIは約24%。

実事例

ファッション系A社は2023年からAI画像生成のビジネス活用PoCを開始。社内ガイドライン・監修体制を要件化し、定型EC商品画像やキャンペーンバナーなど“量産型コンテンツ”の一部生成をAI化。撮影コスト削減＆スピード改善を両立。人手チェックを設けることでブランドや法規リスクも未然に防いでいる。

https://www.wwdjapan.com/articles/1603455

さらなる展開

今後はバナー画像だけでなく動画ショートクリップ・商品レビュービジュアルなども一部AI化を拡大。リアル撮影素材をベースに作る“AI×実写のハイブリッド”により、さらに多様なコンテンツ量産に展開予定。ブランドガイドラインの強化や社員教育も同時進行中。

導入ロードマップ

1. 現状分析 - 既存の撮影/画像制作案件の工数集計・課題抽出。類似他社事例を調査。
2. ガイドライン策定とPoC - AI生成ツール選定&社内ガイドライン（法務・肖像権・ブランド要件）策定。テスト案件でPoC（パイロット応用）を実施。
3. 社内監修プロセス構築 - AI生成に社内クリエイター・リーガルチェックを組み込み品質担保。
4. 本番活用と効果検証 - 素材量産型案件（バナー・商品画像・短尺動画）でAI併用を拡大。A/Bテストを組みKPI効果も継続検証。
5. 全社横展開・教育 - 実運用ノウハウを他部署や類似領域へ拡張。マニュアル化・教育コンテンツ整備。