コピー初稿を数分で量産—広告コピーからSNS文案まで一気通貫で自動化

背景・課題

広告・出版系のマーケ組織では、キャンペーンごとに見出し・説明文・SNS文案・LP冒頭文など“初稿づくり”と派生パターン作成に時間がかかり、法務・表現ガイドラインのチェックも二重三重に発生。制作外注費はかさみ、出稿までのリードタイムが長期化していた。ブランドトーンの一貫性・法令順守（景表法・著作権等）・情報漏えい対策も課題。

AI活用ソリューション

唯一の解決策＝「ブランド学習済みコピー生成ワークフロー」の導入。具体的には、過去の広告・広報素材（見出し・ボディコピー・禁止表現・用語集）を安全な社内環境に取り込み“ブランドトーン辞書”を作成。これを下敷きに、大規模言語モデルで①広告コピー（複数媒体規格対応）、②説明文、③SNS投稿文、④台本（15秒/30秒）を一括生成する。生成時に『媒体別文字数・入稿フォーマット』『禁止表現ルール（景表法・著作権配慮）』『ターゲット別訴求軸（例：新規/リピーター）』をプロンプトテンプレートで強制し、出力はそのまま入稿ファイル（CSV/TSV・各媒体エディタ）へ自動整形。レビュー画面では、人が“推し案”を選ぶだけにし、差分パターン（A/B/C）と配信想定メタデータ（キーワード・興味関心）も同時に生成。これにより、サントリーがChatGPTを活用してCMメッセージを短時間生成したような“ブランドらしさを保ったスピード制作”を、自社でも安全に再現する。

AI導入前後の変化

成果・効果・ROI

制作リードタイム短縮（−1〜3日）、外注原稿費−20〜40%、テスト可能な案数+3〜10倍により学習速度が向上。成果改善の打席が増えることでCPAの安定化・媒体横断の効率運用を実現。投資回収は運用規模にもよるが、月次で数十本のキャンペーンを回す組織では数ヶ月以内のROI達成が一般的。

実事例

サントリーは過去の広告データをChatGPTに学習させ、ターゲットに適したメッセージを短時間で生成し、CM制作の効率化とコスト削減を実現。生成したコピーをもとにCMを組み立て、認知向上にも寄与したと紹介されている（JAPAN AIラボ記事より）。

https://japan-ai.geniee.co.jp/media/tool/2495/

さらなる展開

同じ仕組みでプレスリリースの初稿・FAQの自動作成・制作マニュアル更新・ニュースレターや記事見出しの量産化、地域別/媒体別のローカライズ、ナレーション原稿や字幕の多言語化にも横展開可能。社内ナレッジを継続学習させることで“自社らしい表現”の再現性が向上。

導入ロードマップ

1. 現状分析 - 媒体別の制作フローを棚卸し。過去の良質なコピー・NG表現・用語集を収集し、どの工程を自動化するか（初稿/派生/入稿整形/チェック）を特定。
2. 費用対効果の試算 - 月あたりのキャンペーン本数・現行工数・外注費を基に、短縮見込み時間と代替コストを算出。セキュリティ要件（社内のみ/外部連携）も確定。
3. PoC検証 - 3本程度の実案件でブランド辞書とテンプレを作成。媒体（検索/ディスプレイ/SNS）別にKPIと品質基準を定義し、法務レビューも含めて小さく回す。
4. 社内稟議 - PoC結果（工数削減・品質評価・遵法観点）を提示し、ガバナンス（利用ルール・承認フロー・ログ保全）と教育計画を添えて承認取得。
5. 本番導入 - ワークフローを広告運用基盤に接続。テンプレートを運用チームで継続改善し、A/B学習結果を辞書へフィードバック。定期的に精度・ガバナンス監査を実施。