広告代理店・制作会社のAI活用事例｜CPA改善・提案リサーチ2〜3日→提案書3時間を実現した5社【2026年版】

※最終更新：2026年7月30日。商談分析の公開表記と提案書事例の工程を精緻化し、実名5社の成果、導入ロードマップ、関連する実務ガイドを再確認しました。

提案書のリサーチに2〜3日。動画の台本はいつも0から。バナーもコピーも大量に、しかもスピード勝負。運用レポートの作成に追われ、考える時間が削られていく。広告・マーケ・制作の現場は、クリエイティブの量とスピードの両方を同時に求められます。

AIはこの業界と相性が良く、実際に成果を出している会社があります。一方で、入れたのに個人の趣味で終わってしまう会社も少なくありません。この記事では、1,000件を超える商談データを分析した傾向と実名の事例をもとに、成果を出す会社が何をしているのかを整理します。

この記事の要点を3行で

広告・マーケ・制作がAI活用No.1だった理由

商談データを分析すると、業界別の言及数で最も多かったのが広告・マーケ・制作でした。297件、全体の約35%にあたります（キーワード判定による方向性指標）。

理由はシンプルです。この業界の仕事は、ゼロから生み出すクリエイティブと、大量・反復の作業が混在しています。提案書、動画、画像、コピー、運用レポート。どれもAIが得意とする領域に重なります。さらに納期が短く競合が多いため、スピードを上げる動機が他業界より強く働きます。

商談で語られたテーマを件数で見ると、この業界が中心になっているものがはっきり分かります。以下は商談データ全体での該当件数で、広告・制作業界が中心になって語られたテーマです（キーワード判定による方向性指標）。

1位の工数・時間削減は、案件増と人手不足の板挟みが背景です。クリエイティブの量は増える一方で人は増えず、まず作業を減らしたいという相談が最も多くなります。

2位のエージェント開発は、汎用ツールでは物足りず、自社の勝ちパターンや運用データに合わせた専用AIを作りたいという段階の相談です。成果の型を持つ会社が多い広告・制作では、ここに需要が集まります。

3位の動画生成・編集は、ショート動画や広告動画の案件増加が背景です。台本の0→1やテロップ、編集補助で時間を縮めたいという声が目立ちます。

4位の提案書・営業資料は、営業効率の課題です。リサーチと構成に時間がかかり、たたき台づくりをAIに任せたいという相談が多くあります。

5位の画像生成は、バナーやビジュアルの量産が背景です。件数自体は多くありませんが、制作量の多い会社ほど効果を実感しやすい領域です。

広告会社で成果が出たAI活用事例5社

以下はnoteの「お客様の声」で公開済みの事例です。社名・数値とも公開可の前提で掲載します。

アナグラム株式会社（運用型広告）

AIを共創活用できるメンバーが16%から79%へ増加。ほぼ全員が一部業務で作業時間を50〜80%削減しました。商材リサーチは2〜3時間から実質20分、テロップ作成10分、画像10分といった具合です。

最初から全員が使えたわけではありません。きっかけは、日常業務のなかでAIが効く場面を一つずつ見つけ、その使い方をチームで共有したことです。単発で質問して終わりにせず、対話を重ねて精度を上げる進め方が広まったことで、共創活用できる人の割合が79%まで伸びました。ツールの導入そのものより、使い方の型をチームに浸透させたことが効いています。

株式会社BONNOU（ショート動画広告）

広告運用データの分析にAIを活用し、CPAが許容の5分の1という成果クリエイティブを生み出しました。代表と現場の温度差を解消し、全社で基盤を共有。「指示待ちではなく自分ごと」へと意識が変わったことが、数字の裏にあります。

ナオ株式会社（インフルエンサーマーケ・YouTube運用）

提案書づくりの事例リサーチに丸2〜3日かかっていたものが、3時間に短縮。リサーチ時間は90%削減されました。約40冊分のマニュアルをAIと対話して使いこなし、自前のミニアプリ開発まで内製しています。

GMO NIKKO株式会社（インターネット広告）

すでにAIを使っていた会社の底上げ事例です。動画台本やアイデア出しの0→1をAIに任せて時間を短縮。研修後すぐに社内勉強会で横展開し、N1分析からペルソナ、訴求軸へとつなぐ思考フレームワークを習得しました。

株式会社Senjin Holdings（広告・スタートアップ）

「AIが実務に使える」と経営が確信し、全社で社員にAI活用を推進する意思決定に至りました。0→1のスキルを習得し、投資対効果もプラスと評価しています。

成果を出す会社の共通点は「丸投げ」ではなく「共創」

事例に共通するのは、AIに完璧な成果物を一発で出させようとしていないことです。

うまくいかない会社ほど、AIに仕事を丸投げして100点を期待します。広告・制作のような正解が一つでない仕事では、これはほぼ失敗します。一方で成果を出す会社は、AIを優秀な壁打ち相手として扱います。人間が方向を示し、AIが案を返し、それにまた人間が手を入れる。このラリーを重ねることで、アイデアが尖っていきます。

アナグラムの「共創活用16%→79%」という数字は、まさにこの使い方の変化を表しています。ツールを配るだけでは起きない変化であり、ここに研修と伴走の役割があります。

AIが効く業務ランキング（広告・制作）

商談での言及頻度をふまえた、編集部の整理です。AI効果が出やすい順の目安として参考にしてください。

上位ほど、反復が多く、かつ成果の良し悪しを後から判断しやすい業務です。提案書はリサーチと構成という時間のかかる前工程をAIが肩代わりでき、動画は台本やテロップの0→1を任せて人は編集と演出に集中できます。運用レポートは集計と一次考察の下書きが速くなり、人は示唆出しと意思決定に時間を回せます。画像やコピーは量産で効く一方、ブランドのトーンを外さない最終調整は人が担うと品質が安定します。

実務をさらに具体化したい場合は、AI動画生成ツールの比較、画像生成AIの著作権リスクと社内ルール、会社のデザインに合わせた提案書をAIで作る方法も参考になります。ツール単体ではなく、制作から確認までのワークフローとして設計するのがポイントです。

広告・制作業界がAI導入でつまずく5つのパターン

商談データでは、AIを導入したのに「使われない」と答えた企業が43.7%にのぼります。広告・制作業界に多いつまずき方は、次の5つです。

1. 個人技で終わる。一部の社員だけが使い、ノウハウが共有されない。

2. 代表と現場の温度差。経営は乗り気でも現場が動かない、またはその逆。

3. 横展開しない。1人の成功が他のチームに広がらない。

4. 品質・レビューの基準がない。出力のばらつきを直す仕組みがない。

5. プロンプトや型が共有されない。毎回ゼロから指示している。

裏返せば、成果を出す会社はこの5つを設計しています。ツールではなく運用設計が成否を分ける、という結論はこの業界でも同じです。

なぜChatGPTだけでは伸び悩むのか

汎用ツールは便利ですが、商談では正確性やハルシネーションへの不安を挙げる企業も34.0%ありました。広告・マーケに限ると、汎用AIだけでは伸び悩む理由がはっきりしています。

プロが求めているのは、きれいな文章ではなく成果が出る訴求です。ところがChatGPTに「この商品の広告コピーを作って」と頼んでも、ペルソナが浅く、どこかで見たようなコピーしか返ってきません。

成果を出すには、マーケティングの思考の型が要ります。N1分析からペルソナを設定し、ベネフィットを抽出し、訴求軸を全方位に展開する。この構造があらかじめ組み込まれた専用の環境を整えて初めて、AIは「使える案」を返すようになります。自社のブランドや過去の勝ちパターン、運用データに接続することも欠かせません。商談でも、自社業務に特化したエージェント開発のニーズは37.1%ありました。

線引きの目安はこうです。汎用ツールで十分なのは、個人の作業を速くする段階です。アイデア出し、文章の下書き、要約、翻訳などはChatGPTでこなせます。専用AIが必要になるのはその先です。自社の過去案件やブランドガイド、運用データをAIに参照させたいとき（RAGと呼ばれる、社内ナレッジを検索して回答に使う仕組み）、出力の品質を組織で揃えたいとき、複数人で同じ型を共有して回したいとき。このあたりが、汎用から専用へ切り替えるタイミングです。

ChatGPTが悪いわけではありません。試作やたたき台には十分に向いています。しかし、成果に直結するクリエイティブをチームで作り続けるには、自社専用の設計が必要になります。

ROIの考え方

効果は二つの面から見ると分かりやすくなります。

一つは工数の削減です。提案書のリサーチが2〜3日から3時間になれば、削減した時間を人件費に換算するだけで効果が見えます。リサーチ、テロップ、画像といった反復作業ほど積み上がります。

たとえば提案書を月に30件つくる会社で、1件あたり2日かかっていた作業が3時間になったとします。1件でおよそ13時間の削減なら、月で約390時間、年では約4,600時間です。これを担当者の時給で換算すると、投資回収のおおよその目安が見えてきます。実際の数字は案件の重さや人員で変わるため、ここでは考え方として示します。自社の件数と作業時間を当てはめれば、すぐに概算できます。

もう一つは成果への直結です。広告運用ではCPAの改善がそのまま事業成果になります。作業が速くなるだけでなく、検証の回数が増えて打ち手の質が上がるためです。

AIworkerでは、こうした効果を顧客の業務量から個別に積み上げて試算します。過去の価格を流用したレンジ提示はせず、業務・規模・課題からゼロベースで見積もる方針です。具体的な金額は前提で変わるため、ここでは断定しません。

著作権・商用利用の注意

広告・制作では、生成した画像やコピーをそのまま納品物や広告に使う場面が出てきます。生成物の権利関係や学習データの扱いは、ツールの規約や使い方によって変わるため、一律に「問題ない」とは言えません。利用前に各サービスの規約と社内ルールを確認し、判断に迷う点は専門家に相談してください。詳しい確認項目は、画像生成AIの著作権リスクと社内ルールで整理しています。

導入ロードマップ（1週目・1ヶ月・3ヶ月）

広告会社が迷うのは「どこから始めるか」です。狭く始めて横展開する流れを、時間軸で示します。

1週目は、効果が見えやすい1業務に絞ります。提案書のリサーチや動画台本など、毎日発生して時間がかかるものが向いています。まずは1人か1チームで試します。

1ヶ月目は、うまくいった使い方を型にします。プロンプトやチェック手順、レビュー基準を言語化し、チーム内で共有します。共創のラリーの仕方もここで揃えます。

3ヶ月目は、横展開です。別チーム、別業務へ広げ、必要なら自社データに接続した専用環境の検討に進みます。最初に作った型が資産になり、立ち上がりが速くなります。

どんな会社から始めるべきか

次のような会社ほど、AI活用の効果を実感しやすい傾向があります。

• 提案や資料作成の件数が多い

• 運用型広告やショート動画など、検証を高速で回す業務がある

• 制作物の量が多く、反復作業の負担が大きい

• ノウハウが特定の人に偏っている

• 経営と現場で温度差がある

ひとつでも強く当てはまるなら、小さく試す価値があります。

よくある質問（FAQ）

Q. AIで作った広告クリエイティブの著作権は大丈夫？
A. 生成物の権利や学習データの扱いはツールや使い方で変わるため、一律には言えません。利用前に規約と社内ルールを確認し、迷う点は専門家に相談してください。

Q. AIの出力は品質が安定する？
A. 何もしなければばらつきます。安定させる鍵は、レビュー基準とプロンプトの型をチームで共有することです。良い出力の条件を言語化し、チェック手順を決め、人が最終判断する工程を組み込みます。下準備はAI、最終判断は人。この分担を仕組みにすれば、担当者が変わっても品質が揺れにくくなります。

Q. ChatGPTのような汎用ツールと専用AIはどちらがいい？
A. まず試すなら汎用ツールで十分です。個人の作業を速くする用途、たとえば下書きや要約、アイデア出しはChatGPTでこなせます。自社の過去案件やブランドガイド、運用データを参照させたい、出力の品質を組織で揃えたい、複数人で同じ型を回したい、という段階になったら専用AIの検討に移ります。いきなり専用AIを作るより、汎用で課題を見極めてからのほうが失敗しにくいです。

Q. 少人数の代理店でも効果はある？
A. あります。むしろ一人あたりの作業量が多い少人数ほど、リサーチや資料作成の時短効果を実感しやすい傾向があります。

Q. 何から始めればいい？
A. 提案書のリサーチや動画台本など、毎日発生して時間がかかる1業務からです。現状の作業時間が分からない場合は、業務の棚卸しから一緒に進めます。

まとめ

広告・マーケ・制作でAIが生む価値は、速く作れることではありません。成果に効くワークフローを、チームと全社に定着させることです。

事例が示すように、成果を出す会社はAIを丸投げの道具ではなく共創の相手として使い、その型を横に広げています。ツールより運用設計に投資する。これが、言及No.1の業界で勝ち負けを分ける分岐点です。

最後まで読んでいただきありがとうございます。励みになりますので、参考になったらスキをお願いします。

AIworkerでは、広告・制作会社の現在地と業務に合わせ、次の3つを組み合わせて支援します。

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提案、広告運用、動画、画像など、実務で試すハンズオン研修を設計します。

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