AI広告クリエイティブとは、生成AIや機械学習を活用して、バナーやキャッチコピー、動画などの広告素材の企画・制作・改善を支援する手法です。画像の新規生成に加え、既存素材の対話的な編集や広告向け動画の制作にも対応するツールが登場しています。
本記事では、AIを使える制作工程と用途別のツール、電通グループ・サイバーエージェント・感性AIの取り組み、制作の進め方と注意点を解説します。
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この記事の要点 ・AI広告クリエイティブとは、生成AIや機械学習を活用して、バナーやキャッチコピー、動画などの広告素材の企画・制作・改善を支援する手法 ・AIは、企画・訴求の整理、コピー、画像・バナー、動画、サイズ展開、効果予測・評価の各工程で使える ・人が担うのは、広告の目的と条件を決めること、事実・権利・表現を確認すること、配信結果をもとに判断すること |
AI広告クリエイティブとは
広告クリエイティブとは、広告で使うバナー画像やキャッチコピー、動画などの表現物のことです。AI広告クリエイティブでは、これらの素材の企画・制作・改善に、生成AIや機械学習を使います。
AIを使う場合も、公開前の確認と判断は人の役割です。たとえばGoogle広告は、生成された素材の正確さとポリシーへの適合を、公開前に広告主が確認するよう求めています。電通グループも、クリエイターが課題の設計から最終判断までを担う「Creators in the Loop」という考え方を掲げています。
広告クリエイティブの制作にAIを取り入れるおもなメリットは、次の3つです。
- 制作にかかる時間を短縮できる
- 短時間で多くのバリエーションを作れる
- 効果予測やデータをもとに、配信する候補を絞り込める
作れる案が増えると、配信で試せる訴求の仮説も増やせます。ただし、どの案が成果につながるかは、実際に配信して確かめる必要があります。
出典：Google 広告 ヘルプ（生成画像について）／電通（AI For Growth Creative Linesの始動）
AIを使える制作工程
広告クリエイティブの制作では、次の工程でAIを使えます。
| 工程 | AIでできること |
|---|---|
| 企画・訴求の整理 | 商品情報や顧客の課題から、訴求の切り口や広告ブリーフの案を整理する |
| コピー | 見出し・説明文・CTAの文言を、訴求や媒体の文字数に合わせて複数案作る |
| 画像・バナー | 画像を生成し、背景の差し替えや文章の指示による部分的な修正を行う |
| 動画 | 静止画や絵コンテから、横型・縦型の動画素材を作る |
| サイズ展開 | 採用した案を、媒体ごとのサイズに展開する |
| 効果予測・評価 | 配信前に効果や印象を予測し、候補を比べて絞り込む |
出典：Google 広告 ヘルプ（テキストのカスタマイズ）／Google（2026年8月のDemand Gen更新）／OpenAI ヘルプ「Images in ChatGPT」／サイバーエージェント「AIクリエイティブ」／感性AI「感性AIアナリティクス」
AIによる広告クリエイティブ制作のトレンド
広告クリエイティブ制作でのAI活用は、コピーやバナーの生成から、画像・動画の編集、効果予測、制作工程の連携へと広がっています。おもな動きは次のとおりです。
- Google広告のAsset Studio：2026年5月に、制作ブリーフやブランドガイドライン、Webサイト、広告の目標を踏まえて、複数のテーマ・形式の素材を生成する機能を発表した。同年8月27日には、絵コンテから横型・縦型の動画素材までを一つの工程で制作する機能の一般提供を発表している
- 電通グループ：2026年4月17日に「AI For Growth Creative Lines」を始動した。制作工程の統合と、クリエイターによる最終判断を掲げている
- Adobe Firefly：2026年3月23日に、自身が権利を持つ画像で学習させて表現の一貫性を保つ「カスタムモデル」を発表した。2026年8月時点の公式資料では、個人版と一部のグループ版でベータ版の扱いとなっている
- オープンウェイトの画像生成モデル：自社のハードウェアで実行・追加学習できるモデルが選択肢になっている。同じ開発元のモデルでも、商用利用の条件はモデルごとに異なる
- ChatGPTの画像生成：2026年9月に発表された新しい世代で、参照写真の被写体を保つ力や、繰り返しの編集指示への追従を改善したと、提供元のOpenAIが説明している
なお、2026年5月に発表されたAsset Studioの新機能は、英語で展開されると案内されています。日本のアカウントで使えるか、日本語に対応しているかは、機能ごとに確認しましょう。
出典：Google（Asset Studioの更新に関する発表）／Google（2026年8月のDemand Gen更新）／電通（AI For Growth Creative Linesの始動）／Adobe ブログ（Fireflyのカスタムモデルの発表）／Adobe ヘルプ（Fireflyカスタムモデルの提供条件）／Black Forest Labs（ローカル実行・ライセンスの説明）／OpenAI（ChatGPTの画像生成に関する発表）
広告クリエイティブ制作に使えるAIツール
広告クリエイティブ制作に使えるAIツールは、用途によって分かれます。おもな用途と、ツールの種類・例、選ぶときの確認点は次のとおりです。
| 用途 | ツールの種類と例 | 選ぶときの確認点 |
|---|---|---|
| コピー・企画 | 対話型の生成AI（ChatGPTなど） | 商品の事実だけを渡し、根拠のない効果・実績・最上級表現を足させない |
| 画像・バナーの生成と編集 | Adobe Firefly、ChatGPTの画像生成、Midjourney | 商用利用の条件（Fireflyは公式FAQで条件を示している。Midjourneyは企業の売上規模によって必要なプランが変わる）。意図した部分だけを修正できるか、素材の一貫性を保てるか |
| 広告媒体に組み込まれた生成機能 | Google広告の画像生成、テキストのカスタマイズ、Asset Studio | 画像生成は日本語のプロンプトに対応している。段階的に提供されるため、画面に表示されない場合がある。生成した素材は、公開前に広告主が確認する |
| 効果予測・評価 | 極予測AI（サイバーエージェント）、感性AIアナリティクス、電通グループのツール | 予測値は実際の配信成果とは別のもの。最終的には配信結果で確かめる |
| 自社環境での生成・追加学習 | オープンウェイトの画像生成モデル | モデルごとのライセンスと、運用する環境 |
日本語での利用については、Adobe Fireflyが日本語の画面と多言語でのプロンプト入力に対応しています。ただし、日本語で指示できることと、画像の中に日本語の文字を正確に描けることは別です。画像内の文字は、生成後に確認しましょう。
また、ツールの提供状況は変わります。たとえば、画像の高画質化やイラスト生成、写真の動画化を提供していたラディウス・ファイブの「cre8tiveAI」は、2025年12月26日にサービスを終了しました。公式サイトでは、姉妹サービスの「copainter」を案内しています。導入する前に、提供状況と利用条件を確認しておきましょう。
出典：Adobe「Adobe Firefly FAQ」／Adobe ヘルプ（Fireflyの技術要件・対応言語）／Midjourney（商用利用の条件）／Google 広告 ヘルプ（生成画像について）／Google 広告 ヘルプ（テキストのカスタマイズ）／サイバーエージェント「AIクリエイティブ」／感性AI「感性AIアナリティクス」／Black Forest Labs（ローカル実行・ライセンスの説明）／cre8tiveAI公式サイト
電通グループによる広告クリエイティブ制作・評価支援
電通グループは、広告コピーやバナーの生成に加え、効果予測や制作プロセスの変革にもAIを活用しています。2026年4月に始動した「AI For Growth Creative Lines」では、ブランド、パフォーマンス、プロセス変革の3領域を横断して支援します。中核に据えているのは、クリエイターが課題を設計し、複数のAIや専門性を組み合わせて最終判断を担う「Creators in the Loop」という考え方です。
これまでに発表されたおもなツールを、発表時期とともにまとめると次のとおりです。
| 用途 | ツール（発表時期） | 主な役割 |
|---|---|---|
| デジタル広告のコピー生成 | Direct AICO（2018年12月） | バナー広告やリスティング広告向けのコピーを生成するシステム。発表時には、リスティング広告の事前検証で、CTRの向上と制作負荷の軽減が報告された |
| コピーの発想・表現の支援 | AICO2（2024年8月） | コピーライターの意図や思考プロセスを学習したAI広告コピー生成ツール。伝えるべき内容や表現方法を、理由とともに提示する |
| バナー候補の大量生成 | ADVANCED CREATIVE MAKER（2018年にβ版を発表） | AICOが生成したコピーなどを使ってバナー候補を大量に生成し、CTR予測で選別する制作支援ツール（次項で解説） |
| バナー制作・改善の連携 | ∞AI Ads2（2025年7月） | 予測・提案・生成のAIエージェントを連携させ、バナーの制作と改善を支援する。電通デジタルが社内で運用する仕組みで、広告主が直接使う一般公開のツールではない |
| 動画の態度変容の予測 | BRAND LIFT CHECKER（2019年にテレビCMへの対応を拡充） | 動画の表現要素や組み合わせから、ブランドに対する態度変容を予測（シミュレーション）する。開発時には、4,000件以上のインターネット動画広告と2,000件のテレビCMを181項目で分析した。実際の効果を測定するものではない |
| テレビCMの行動指標の評価 | Response Lift Checker（2025年6月） | テレビCMの表現要素と、指名検索数やアプリのダウンロード数などの行動指標の関係を分析し、出稿前の予測や素材間の比較を支援する |
| 企業向けAIの個別構築 | CXAI（2021年5月） | 15種類以上のAIから企業のニーズに合う機能を組み合わせ、広告・販促・広報などの表現制作の内製化を支援するサービスとして発表された |
出典：電通（AI For Growth Creative Linesの始動）／電通（Direct AICOの開発発表）／電通（AICO2の発表）／電通デジタル（∞AI Ads2の発表）／電通（BRAND LIFT CHECKERの紹介）／電通（Response Lift Checkerの提供開始）／電通「クリエイターのノウハウを搭載した自動生成AIで企業のCX向上を支援」
バナー広告の自動生成「ADVANCED CREATIVE MAKER」
ADVANCED CREATIVE MAKER（ACM）は、電通が2018年にβ版の開発を発表した、バナー広告の候補を大量に自動生成し、CTR予測で絞り込む制作支援ツールです。1枚のバナー広告の生成時間は、2018年のβ版発表では約5秒、2020年の公式解説では1秒以内とされています。公表時には、1,000枚以上のバナー広告の候補を生成して、そのなかから特に優れた10～20案を利用することが想定されていました。
ACMがバナーを自動生成する流れは以下の通りです。
- オリエン情報の入力
業種やキーワード、訴求軸、商品情報、ロゴデータなどのオリエン情報を入力する - AICOによるコピー生成
コピー生成AI「AICO」がコピーを生成する - 候補バナーの大量生成
自動生成システムがバナーのデザインを大量に組み上げる - AIによるCTR予測、選別
CTR予測と、搭載される「AIアートディレクター」による評価を行い、候補を絞り込む - 完成
最終的に人間のクリエイターが確認し、最も優れた案を採用する
2020年の公式解説でも、最後の工程は人による確認です。
ACMの利用により、速く、大量に作れるようになります。また、必ずしもクリエイターが関与する必要がない工程をACMが支援することで、クリエイターはよりアイディアや表現に注力できるようになり、クリエイターの働き方改善にも寄与できるとされています。
電通グループでは、日本語コピーの評価に関する研究も進行中です。電通、電通デジタル、SB Intuitionsは2026年9月、コピーライターの評価の知見を取り入れて広告コピーを自動で評価する研究の成果を公表しました。ただし、検証の対象外の業種・商材では、評価の相関が下がることも報告されています。この発表は実用化に向けた研究成果で、一般提供の開始を伝えるものではありません。
出典：電通（ACMのβ版の開発発表）／電通デジタル（ACMの公式解説・2020年）／電通（日本語コピーの自動評価に関する共同研究）
サイバーエージェントの広告効果予測AI「極予測AI」
サイバーエージェントの極予測AI（キワミヨソクエーアイ）は、広告配信前の効果予測を活用し、クリエイターと協業して静止画・動画の広告制作を支援するシステムです。現在は、広告コピーや商品画像の生成機能も組み合わせて制作を支援しています。
出典：極予測AI公式サイト／サイバーエージェント（広告コピー生成機能の発表）／サイバーエージェント（商品画像生成機能の発表）
極予測AIのしくみ
引用：AIで広告クリエイティブ制作を一変、報酬は広告効果がでた時のみの料金体系
「極予測AI」の提供を開始｜サイバーエージェント（2020年5月の提供開始発表）
極予測AIでは、配信中で最も効果が出ている既存のクリエイティブと、新規クリエイティブの効果予測値を比べます。効果予測値が既存1位を上回った新規クリエイティブのみを広告主に納品・配信するしくみで、現在の公式サービスページでも同じ説明がされています。
2020年5月の提供開始の発表では、先行テストの結果として、既存1位に勝った割合が通常の制作プロセスの2.6倍だったと報告されました。これは当時のテストにおける勝率の比較で、売上やCVRが2.6倍になるという意味ではありません。また、提供開始時には、広告効果が出た場合にのみ制作費を受け取る成功報酬型と発表されています。現在の料金条件や成果の判定方法は、導入時に確認が必要です。
生成した商品画像の素材は、配信前に広告表現の適法性・妥当性がチェックされます。
出典：サイバーエージェント「AIクリエイティブ」／サイバーエージェント（極予測AIの提供開始）／サイバーエージェント（商品画像生成機能の発表）
効果予測は動画・静止画を横断
極予測AIでは動画・静止画ともに制作できます。2022年9月15日に追加された「クロスフォーマット機能」により、動画と静止画を横断した1つの予測モデルが適用されるようになりました。それにより、動画・静止画を問わず、効果予測値が既存1位のクリエイティブを上回る新規クリエイティブが提案できるようになっています。
2025年7月には「極多様性プロット」が発表されました。配信中の広告表現の偏りを可視化し、極予測AIと組み合わせて、これまで試していないターゲットや訴求の切り口を探す制作を支援するツールです。発表時の対応媒体はMeta広告です。
サイバーエージェントの極予測シリーズにはほかにも、広告テキストを自動生成する「極予測TD」、ランディングページを予測・制作する「極予測LP」、広告に登場する架空の人物モデル（画像）を生成する「極予測AI人間」などがあります。
出典：サイバーエージェント（クロスフォーマット機能の発表）／サイバーエージェント（極多様性プロットの発表）／サイバーエージェント（極予測AI人間の発表）／サイバーエージェント「AIクリエイティブ」
感性価値の分析とクリエイティブ改善を支援する「感性AI」
感性AI株式会社は、ネーミングやキャッチコピー、パッケージデザインなどの印象を定量化するWebサービス「感性AIアナリティクス」を提供しています。消費者データを学習した感性評価AIと生成AIを組み合わせ、評価の観点の設計から改善案の生成まで、クリエイティブ制作を支援するサービスです。
感性評価AIとは
感性評価AIは、電気通信大学の坂本真樹研究室で培われた、言葉と五感・感性の関係に関する研究知財をもとにした技術です。画像やモノの印象を、人間が五感で感じたことを伝える際に使われるテキストやオノマトペ（擬音語・擬態語・擬声語など）を手がかりに定量的に表現します。
感性AIアナリティクスとは
感性AIアナリティクスは、消費者アンケートのデータを学習したAIで、画像の視覚的な印象、ネーミングの音の響き（音韻）、テキストの意味を分析・可視化するサービスです。性別・年代別の比較や、印象に影響する部分のヒートマップ表示にも対応しています。個別の案件で新たにアンケート調査を行わなくても、ネーミングやキャッチコピー、パッケージデザインの印象を予測できます。
2025年7月17日には「カスタム感性尺度」が発表されました。評価したい尺度とそれを表す画像を学習させて、「自社ブランドらしさ」など独自の観点で画像の印象を評価するモデルを構築できます。
提供元は、人による評価とAIの予測の相関係数を、音韻・画像・テキストとも「0.7程度」と説明しています。これは印象の予測についての説明で、クリック率やコンバージョン率の改善を保証する数値ではありません。制作の初期に候補を比べる場面で活用し、最終的な判断には実際の消費者調査や配信結果も合わせて使うとよいでしょう。
アイデア創出・改善を支援する機能
感性AIブレストは、ターゲットの性別や年代、パーソナリティなどのペルソナに合わせて、ネーミングやキャッチコピーの発想を支援するツールとして紹介されていました。
2026年3月17日には、感性AIアナリティクスの新機能として「着眼点ナビ」と「AI改善生成」が発表されました。着眼点ナビは、製品カテゴリやターゲット、ブランドコンセプトから評価の観点を提案します。AI改善生成は、評価結果と目標の差をもとに、改善用の指示文や画像・テキストの案を生成し、再評価につなげる機能です。
なお、公式発表では、主な利用者を一般消費者向け商材のメーカーとしています。法人の購買担当者の反応を予測する用途に向くかは、導入前に確認しましょう。
出典：感性AI（2026年3月17日の発表）／感性AI「感性AIアナリティクス」／感性AI（カスタム感性尺度の発表）／感性AIブレストに関する2022年の発表資料
AIで広告クリエイティブを作る進め方
AIを使って広告クリエイティブを作る流れは、次の5つのステップに分けられます。
- 目的と条件を人が決める
広告の目的、ターゲット、商品の事実、伝えたい価値、掲載媒体、文字数、ブランドの口調、使わない表現を整理し、広告ブリーフにまとめる - 訴求を分けて複数案を作る
価格・使いやすさ・利用シーンなど、訴求の切り口ごとにコピーや画像の案を作る。工程に合わせてツールを使い分ける - 人が確認して仕上げる
商品写真・ロゴ・価格・文字の読みやすさに加え、権利、ブランドとの整合、広告ポリシーへの適合を確認する - 1つの要素だけを変えて、少額で比較する
たとえば画像を固定してコピーだけを変え、どの要素が結果の差を生んだかを分かるようにする - 商談につながる指標まで見る
クリック率に加えて、問い合わせ率や獲得単価を確認する。BtoBでは、有望な見込み顧客や成約につながったかまで評価する
Google広告では、オフラインのデータを使って、有望な見込み顧客や成約に至った見込み顧客を測定できます。また、導入の初期は配信の成果とは別に、制作時間・修正回数・採用できた案の割合も記録しておくと、制作の効率と広告の成果を分けて評価できます。
コピーの案をAIに作らせるときの、条件を明示した依頼の例は次のとおりです。
指示文の例：次の商品情報だけを使い、○○広告用のコピーを5案作ってください。対象は○○、訴求は○○、見出しは20文字以内。根拠のない効果・実績・最上級表現は追加せず、各案の訴求の違いも説明してください。
出典：Google 広告 ヘルプ（有望な見込み顧客とコンバージョンに至った見込み顧客）
AIで広告クリエイティブを作るときの注意点
AIを使って広告クリエイティブを作るときは、次の4点を確認しましょう。
- 著作権・商標・肖像権を確認する
- 生成物の誤りを商品の事実と照合する
- 機密情報・顧客データの入力条件を確認する
- ブランドとの一貫性とAI生成の表示を確認する
著作権・商標・肖像権を確認する
AIで生成した画像や文章でも、第三者の権利への配慮が必要です。文化庁の「AIと著作権に関するチェックリスト＆ガイダンス」は、生成物を利用する前に、既存の著作物との類似性を確認することなどを示しています。東京商工会議所の「生成AI活用入門ガイド」も、広告に使う生成物について、既存の著作物との類似性や、登録された商標・意匠の調査を挙げています。
ツールが商用利用を認めていることと、個々の生成物に権利上の問題がないことは別です。Adobe FireflyはFAQで商用利用の条件を示す一方、生成AIと著作権に関する法律は地域ごとに変化していると説明しています。copainterの利用規約も、第三者の権利を侵害していないことの確認を利用者に求めています。
AIに入力する写真や音楽、人物の顔や声についても、利用の許諾を得ているかを確認しましょう。
出典：文化庁「AIと著作権に関するチェックリスト＆ガイダンス」／東京商工会議所「生成AI活用入門ガイド」／Adobe「Adobe Firefly FAQ」／copainter「利用規約」／Runway（AI生成物の商用利用に関する解説）
生成物の誤りを商品の事実と照合する
AIが作ったコピーや画像には、商品の仕様や効能と異なる内容が含まれることがあります（ハルシネーション）。商品の形・色・サイズ、価格、性能、実績、体験談などを実物や根拠と照らし合わせ、異なる表現は修正しましょう。生成した画像では、画像内の文字の誤りや、商品・ロゴの変形が起こることもあります。
Google広告は、生成された素材の正確さとポリシーへの適合を公開前に広告主が確認するよう求め、AIを使ったかどうかにかかわらず、誤解を招く広告を禁止しています。表示の内容によっては景品表示法、医薬品・化粧品・健康食品などの広告では薬機法などの規制も確認しましょう。
出典：Google 広告 ヘルプ（生成画像について）／Google（広告のAI透明性に関する発表）
機密情報・顧客データの入力条件を確認する
情報漏えいを防ぐため、新商品の画像や顧客情報、社外秘の資料をAIに入力する前に、入力したデータが学習に使われるか、保存期間はどのくらいか、どこまで公開されるかを確認しましょう。商用利用が許可されていることと、入力データを学習に使わない契約になっていることは、別の条件です。
また、外部の生成AIを使う機能では、データが外部の事業者に送られ、日本国外を含むサーバーで処理・保管される場合があります。copainterの利用規約にも、こうした場合があることが定められています。
出典：Runway（AI生成物の商用利用に関する解説）／copainter「利用規約」
ブランドとの一貫性とAI生成の表示を確認する
ブランドカラーやフォントの規定は、AIが自動で守るものではありません。生成後に、ブランドのガイドラインに沿っているかを確認しましょう。同じ表現を継続して使いたい場合は、Adobe Fireflyのカスタムモデルのように、自社が権利を持つ画像で学習させて表現の一貫性を保つ方法もあります（個人版と一部のグループ版ではベータ版）。
AIで生成したことの表示も確認が必要です。Googleは2026年7月9日、広告がAIで生成・編集されたことを示す情報をMy Ad Centerに追加すると発表しました。掲載する地域や媒体によっては、AIで生成した人物や映像などについて、表示や開示が求められる場合があります。
出典：Adobe ブログ（Fireflyのカスタムモデルの発表）／Google（広告のAI透明性に関する発表）／Runway（AI生成物の商用利用に関する解説）
AI広告クリエイティブに関するよくある質問
クリエイティブに強いAIは?
用途によって分かれ、1つのAIがすべての用途に向くわけではありません。画像・バナーの生成と編集にはAdobe FireflyやChatGPTの画像生成、広告媒体の中ではGoogle広告の画像生成やテキストのカスタマイズ、配信前の効果予測には極予測AIなど広告会社のサービスがあります。選ぶときは、商用利用の条件、日本語への対応、意図した部分だけを修正できるか、素材の一貫性を保てるかを確認しましょう。
AIクリエイティブとは何ですか?
生成AIや機械学習を使って、広告のバナー・キャッチコピー・動画などの素材を企画・制作・改善することです。画像の新規生成に加え、既存素材の編集や動画素材の制作、効果予測や印象の評価まで、使える範囲が広がっています。公開前の確認と判断は人が担います。
AI広告が不気味な理由は?
AIで生成した広告素材には、画像内の文字の誤りや、商品の形・色・ロゴの変形が起きることがあります。生成した人物が実在の人物に似る場合や、ブランドの色やフォントの規定から外れる場合もあります。公開前に人が確認して不自然な部分を直すとともに、媒体や地域のルールに従って、AIで生成したことを示しましょう。Googleは、広告がAIで生成・編集されたことを示す情報をMy Ad Centerに追加すると発表しています。
広告用クリエイティブとは何ですか?
広告で使う表現物の総称で、バナー画像、キャッチコピー、動画などを指します。AIで制作する場合も、誰に何を伝えるかを決めることと、事実・権利・表現の確認は人が担います。
まとめ
広告クリエイティブでのAI活用は、画像やコピーの素材生成から、制作ブリーフに基づく複数案の展開、動画制作、比較テストへと広がっています。電通グループやサイバーエージェント、感性AIなどの国内企業も、生成に加えて効果予測や印象の評価、制作工程の連携に取り組んでいます。
AIを取り入れる場合も、人が目的・制約・評価基準を定め、AIの提案を検討し、公開を判断する工程を設けましょう。商品・サービスの説明が正しいか、ブランドと整合しているか、広告ポリシーに適合しているかの確認も欠かせません。
また、見た目の品質や効果予測だけで採用を決めず、実際の配信結果を比べることが大切です。BtoBでは、クリックや問い合わせの数に加えて、有望な見込み顧客や商談につながったかを評価に取り入れましょう。まずは対象の業務を絞り、制作時間、修正の負担、配信成果を比べながら、活用の範囲を広げていく方法が考えられます。
SEデザインは1985年の創業以来、外資系IT企業のブランドローカライズをはじめ、日系・外資を問わず多くのテクノロジー企業のマーケティングを支援してきました。生成AIをコンテンツ制作にどう取り入れるか、AI検索で引用される記事をどう作るかといったご相談にも対応しています。業務の効率化や顧客へのアプローチでお困りの際は、お気軽にSEデザインへご相談ください。
