AIエージェントが加速させる、次世代のクリエイティブレビュー
――「iPalette」には、対話型の分析機能も搭載されていると聞きました。
柴山：はい。現在は専用のリーズニングモデル（推論モデル）を組み込んでおり、エージェント形式で複数のAIを走らせることで、より深い洞察が可能になっています。たとえば「コンバージョンレートが改善した要因を深掘りして」と投げかけると、「CPCは高騰したが、配信面が絞り込まれたことで送客の質が高まったため」といった多角的な回答を返します。
――クリエイティブも管理できるのですか？
柴山：はい、クリエイティブのチェックバック（修正依頼）機能も統合しています。これまでメールやファイルベースで行っていたやり取りを、すべてプラットフォーム上で行い、その履歴をデータ化しています。クリエイティブの修正指示と提案は、たいてい一往復では終わらないので、対話を時系列で一覧できるのも効率的です。
特筆すべきは、まだβ版で試験運用中の機能にはなりますが、AIによるチェックバックサジェスト機能です。過去のレビュー履歴、たとえば「この商品は、ブランドロゴのサイズを厳密にすべき」といった傾向を学習し、クライアント企業のレビュー時にAIが「ロゴのサイズが適切かチェックをしてください」とリコメンドを出します。これにより、クライアント企業の確認工数と我々の修正工数の両方を削減しています。
事業パートナーとしての広告会社の新たな姿
――AI時代のプロダクト開発や運用についてお聞きすると、やはり「データの蓄積」が大きなカギの一つになっていると実感します。それによって、中長期的にも価値を生み出せる。そうした思想のもと、「Advertising Flow」や「iPalette」、さらに連載第2・3回で取り上げた「CREATIVE BLOOM」などが構築されているのですね。
柴山：おっしゃる通りです。ご紹介した以外にも、大小さまざまなツールを、中長期的な観点を重視して開発・運用しています。
――こうした様々な自社ツールを組み合わせて、御社の提供価値はどう変化していますか？
柴山：我々が目指しているのは、エージェンティックな広告会社へのモデルチェンジです。AIエージェント基盤を自社でスクラッチ開発しているのは、サードパーティのツールでは不可能なデータの再利用と、目的を持った蓄積を可能にし、その蓄積を再びAIへフィードバックするというData Flywheelベースでの進化が今後の事業運営を左右すると考えているからです。
また、自動化によってコスト効率が上がることは、単なる我々の利益のためだけではありません。自動化によって浮いた人間のリソースを、AIがまだ苦手としているブランド形成やマーケティングKPIの設計など、より高度な戦略立案に充てることで、クライアント企業の事業成長貢献への投資としても活用していきます。
――クライアント企業にとって、テクニカルなオペレーターから「事業パートナー」への進化を志向されているのですね。
柴山：はい。コミュニケーションの円滑化も含めて、多種多様なAIエージェントを使いこなし、広告主の事業成果を最大化する。ツール単品の導入ではなく、一気通貫のAIエージェント基盤の提供こそが、我々のマーケティング支援サービス「ONE-AIGENT（ワン・エージェント）」であり、これからの事業パートナーとしての正解だと考えています。
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