生成AI時代のクリエイティブ制作では、低コストで多くのクリエイティブバリエーションを制作することが可能になりました。

2023年10月にオプトがリリースした広告効果予測ツール「Open CTR Predictor」は、生成AI時代の新たなクリエイティブの制作フローを可能にするためのツールです。

Open CTR Predictorの開発背景や、画像生成AI「Adobe Firefly※」を活用した「広告クリエイティブデザインコンテスト」で得られた成果について、株式会社オプト マーケティング・アセット本部付 阿部 一馬（以下、阿部）と、Re Data Science株式会社 代表取締役社長 高田 悠矢（以下、高田）が語ります。

※Adobe Firefly：https://www.adobe.com/jp/products/firefly.html

「新たなクリエイティブの制作フロー」のための Open CTR Predictor

── Open CTR Predictorのサービス内容や開発した背景について教えてください。

高田：2023年10月にリリースしたOpen CTR Predictorは、マルチモーダル深層学習技術を用いた、ディスプレイ広告の効果予測ツールです。こちらのツールは、どなたでも無料でお使いいただけます（2024年3月時点）。

広告効果を予測したいクリエイティブを選択し、広告画像やテキスト、属性情報などのデータを入力し、広告効果の予測結果を出力する仕組みです。

当プロダクトの企画は、画像生成AIの台頭を意識して立ち上げました。従来の広告制作においては、大量のクリエイティブパターンを制作する場合、多くのデザイナーに、多くの時間を割いていただく必要がありました。

そのため、比較的規模の大きな予算を持つ大企業においては、クリエイティブのバリエーションを多数制作できる一方、予算が限られる中小企業においては、クリエイティブのバリエーションを増やすことが難しい状況でした。

そうしたなか、画像生成AIが登場したことで、予算が限られる中小企業においても、多くの広告クリエイティブのバリエーションを短期間かつ低コストで制作することが可能になりました。

しかし、多数のクリエイティブの候補を制作することができても、実際に出稿するのはそのうちのほんの一部です。そのため「どの広告クリエイティブが最適なのか」という「選ぶ」作業が非常に重要です。
Open CTR Predictorは、事前に広告効果を予測することで、複数のクリエイティブのバリエーションのなかから「効果の良いクリエイティブを選ぶ」ことを可能にするツールです。

つまり、私たちは、画像生成AIと効果予測AIを用いた「新たなクリエイティブの制作フロー」を世の中に浸透させていくという目的で、Open CTR Predictorというプロダクトを企画しました。

広告制作の現場では創造活動が「人」に、生産活動が「AI」へと変わっていく

── 生成AIの発展によって、広告制作の現場はどのように変化していますか？

阿部：広告クリエイティブで重要な要素である画像にフォーカスしたときに、素材サイトにほしい素材があるかが大事になります。

もしも、素材サイトにほしい素材がなければ、アイデア自体が実現できないわけです。

その場合、素材サイトの画像を合成しながら、アイデアに近づけていく作業をしたり、カメラマンと協力して素材を撮影していますが、このような対応では、かなりの工数がかかる状況でした。

一方で、生成AIはプロンプトを適切に入力しさえすれば、アイデアに近い画像を簡単に制作できるため、今までできなかったアイデアの実現も可能になりました。

つまり、これまでのように素材の制限の影響を受けず、時間的な制約にもとらわれず、より多くのバリエーションを提案することが可能になったと言えます。

創造活動が「人」で、生産活動が「AI」に変わったのは、まさに革新的なことだと捉えています。

コンテストの開催で気づいたクリエイターの「課題解決力」と「発想力」の重要性

── 2023年9月に開催した「広告クリエイティブデザインコンテスト」はどのような狙いがあったのでしょうか。

高田：コンテストを開催する以前の広告業界では、著作権の問題から画像生成AIの商用利用は限定的でした。

そのようななか、アドビ社の提供する生成AI「Adobe Firefly」が著作権の問題を解決し、商用利用が可能となったことで、広告業界は“転換点”を迎えたわけです。

広告業界にとって、広告クリエイティブにおける画像制作の「当たり前」が根本から変わる歴史的なターニングポイントを、世の中に広く知っていただくために、画像生成AIと効果予測AIを活用したコンテストを開催しました。

── 実際にコンテストを開催したことで、どのような成果が得られましたか？

阿部：コンテストには、社内のデザイナーとディレクター20〜30名の参加があり、7チームに分かれて実施しました。


内容としては、画像生成AIを用いた広告制作を行った後、効果予測AIで広告効果の予測をする「新しいクリエイティブデザインの制作フロー」に則り、有形商材と無形商材の仮想企業2社に対するクリエイティブデザインを制作し、デザインを競い合う形で実施しました。このコンテストを経て感じたことは、想像以上に良いアウトプットにつながったということです。

まず、クリエイティブデザインの「量」に関しては、6時間で2商材を制作する枠組みのなかで、約半数のチームが3桁を超える枚数のクリエイティブを制作し、チームによっては130点ものアイデアを制作しました。

これは、生成AIだからこそ達成できた数字だと思っています。

また、「質」の部分においても、先程お伝えしたように、今まで実現できなかったアイデアも、画像生成AIでは生成できるというメリットが確認できました。つまり、より幅広い広告クリエイティブのバリエーションを提案することが可能になったと言えます。

生成AIの発展によって、クリエイターの持つ「課題解決力」と「発想力」がより重要になってくることが、コンテストの開催によって得た学びでした。

画像生成AIと効果予測AIで広告クリエイティブ制作の「当たり前」を変えたい

── 広告クリエイティブの制作において、Open CTR Predictorを活用することで、どのような成果が見込まれるのでしょうか？

高田：Open CTR Predictorにより、広告クリエイティブの効果を事前に予測し、効果の良いクリエイティブのみを選抜して入稿・配信することで、安定的な広告効果の向上が期待できます。

私たちの試算では、Open CTR Predictorを活用して、選抜されたクリエイティブのみを入稿・配信することで、従前のものと比べてクリック数向上の余地は1.4倍近くに上るとみております。その結果、クライアントの売上向上のきっかけづくりになると考えています。

また、現在はGDN（Googleディスプレイネットワーク）とYDA（Yahoo!ディスプレイ広告）に対応していますが、今後はFacebook広告等のSNS広告にも対応していく予定ですので、他の広告代理店さまや広告主さまのニーズにより広く応えられるようになります。

今後も、Open CTR Predictorのプロダクトをさらに磨き、広告クリエイティブ制作の「当たり前」を変えられるように尽力していきたいと思います。