アプリマーケティングにおいては、Google や Meta、Apple Search Ads など主要媒体の AI最適化 がすでに標準化しています。入札、配信、ターゲティングの多くは媒体側のアルゴリズムに委ねられ、人間が細かく調整できる領域は限られています。

つまり今、私たちが向き合うべきは「AIを使うかどうか」ではなく、媒体AIの力をどこまで最大化できるかという問いです。そしてその上で、媒体任せにせず、独自のAI活用で業務効率化や広告効果の底上げを実現できるかが大きなテーマになっています。

アドイノベーションでも、広告レポートや効果分析コメントをAIで自動化する取り組みを進めてきました。実際に業務を効率化できるだけでなく、運用担当者がより戦略的な領域に時間を割けるようになったことを実感しています。今回はその知見をふまえ、日本とグローバルの「AI活用最前線」を整理していきます。

日本国内の状況：媒体AIにどう向き合うか

日本のアプリゲーム広告運用では、Google のアプリキャンペーンや Meta の Advantage+ など、媒体の自動最適化機能が一般的に使われています。運用者が調整できるのは主に入札額や予算の設定程度。多くの部分はAIが自動で学習し、最適化してくれます。

ただし、媒体AIに任せるだけでは課題も残ります。

• 複数媒体の横断最適化ができない

• データ分析やレポート作成が属人的で時間がかかる

• クリエイティブ改善のスピードが追いつかない

このギャップを埋めるべく、国内の広告代理店や企業も独自のAI活用を模索しています。

たとえば電通は、生成AIを用いて複数のバナー案やコピーを自動生成し、クリック率をシミュレーションして提案する「Advanced Creative Maker」を展開。博報堂DYグループでは、AIが広告コピーを生成する「AI TD Generator」を実用化しました。サイバーエージェントは研究所を設立し、広告効果予測や入札アルゴリズムの研究を加速しています。

アドイノベーションでも、Google・Meta・Apple Search Adsといった主要媒体を横断してデータを収集・分析し、AIが自動で改善提案を行う「AI運用エージェント化」を進めています。すでに広告レポートの自動生成やAIコメント機能を導入し、担当者の負担を減らすと同時に、次の施策をスピーディーに実行できるようになってきました。

例：ゲーム会社が直面する課題とAI活用

広告主であるゲームパブリッシャーも、AI活用に関心を高めています。特に注目されているのが リターゲティング と LTV予測 です。

休眠ユーザーをAIで予測し、復帰確率の高いユーザーだけに広告を出す。あるいはインストール直後のユーザー行動から将来の課金額を予測し、価値の高いユーザーを優先的に獲得する。こうした施策は海外では既に一般化しつつあり、日本でも一部のゲーム会社が検討を始めています。

ただ、国内ではまだ事例公開が少なく、多くの企業は外部ソリューションや代理店のサポートを頼りにしています。ここにもAI活用の余地が大きく残されていると言えるでしょう。

グローバル最前線：北米・中国・韓国の事例

北米

北米ではプラットフォームの自動化が早くから浸透し、Meta の Advantage+ や Google の自動入札がすでに主流です。さらに、Liftoff や Smadex といったDSPは LTV予測ベースの入札 を提供しています。ユーザーの将来価値を予測し、高LTVユーザーには高く入札し、低LTVユーザーには抑える。これによりキャンペーン全体のROASを最大化しています。

中国

中国ではByteDanceの広告配信AIが代表的です。TikTokのレコメンド技術を応用し、ユーザーごとに最適な広告を出し分けます。さらに、生成AIで広告クリエイティブを大量に作り出し、日単位でテストを回す仕組みも一般化しています。規模とスピードを背景に、AIがなければ不可能な広告運用が実現しています。

韓国

韓国の大手ゲーム会社も、行動予測やLTVスコアリングをマーケティングに導入しています。NCSOFTやNetmarbleなどはAI専門部門を設け、広告だけでなくゲーム開発と連携させながらユーザーデータを分析。さらに、Moloco などのグローバルDSPを活用し、海外展開でもAI運用を最大化しています。

国内と海外の違い、学び

日本とグローバルを比べると、いくつかの違いが見えてきます。

• スピード感：海外は早くからAIを導入、日本はこれから加速。

• ターゲティングの精度：欧米はプライバシー規制下で集団予測、中国は個人レベルの精緻化。

• クリエイティブ：海外は生成AIの商用化が進展、日本は代理店やスタートアップが追随中。

日本の広告運用担当者にとって学べるのは、AIを「任せる部分」と「人が判断する部分」をきちんと整理することです。媒体AIが配信を最適化するからこそ、私たちは戦略設計やブランドストーリー、クリエイティブの方向性といった“人にしかできない領域”に集中できる。AIと人間が補完し合う形で、より強い広告運用が可能になります。

まとめ

• 媒体AIはすでに標準化し、勝敗を分けるのは「AIをどこまで最大化できるか」。

• 日本では代理店や企業独自のAI活用が始まり、グローバルではLTV予測や生成AIが先行している。

• AIが効率化を担うことで、人はより戦略的・創造的な仕事に集中できる。

ポジティブに言えば、AIの進化は広告運用担当者を解放し、次のステージへと導いてくれるものです。