HigLabo
Latest posts
PumaやUnileverの生成AI活用は、なぜ“制作スピード”だけでは評価されなくなったのか
PumaやUnileverの生成AI活用は、なぜ制作スピードだけでは評価されなくなったのか
生成AIがマーケティングに入り始めた当初、多くの注目は「どれだけ早く、どれだけ大量に作れるか」に集まっていました。広告案やSNS投稿、商品説明文まで、短時間で量産できること自体が話題になっていたからです。
ただ、生成AIを広告制作に使ういま、評価の軸は少し変わってきています。単なる工数削減ではなく、ブランドらしさを崩さずに成果へつなげられるかが重視されるようになっています。
その変化を理解するうえで押さえたいのが、企業の生成AI活用が「実験」から「運用」へ移っていることです。PumaやUnileverの事例は、その流れを考える入口として参考になります。
なぜ生成AIは「速く作れる」だけでは足りなくなったのか
最初の段階で企業が生成AIに期待したのは、制作時間の短縮でした。数日かかっていたコピー案や画像案が、数十分で出てくる。この変化はたしかに大きく、現場にとっても魅力的です。
しかし、企業が本当にほしいのは「たくさん作ること」そのものではありません。売上や認知、好感度といった成果につながる表現を、安定して出せることのほうが重要です。
大量に作れても、ブランドのトーンが毎回ぶれたり、表現のばらつきが大きかったり、品質管理が曖昧だったりすれば、かえって修正コストが増えます。生成AIが珍しい技術ではなく、実務ツールとして見られ始めたことで、すごい技術かどうかよりも、安心して使えるかどうかが問われる段階に入ったわけです。
マーケ初心者にとっても、「AI導入＝効率化」とだけ捉えるのでは足りません。実際には、運用してもブランドが崩れないかという視点まで持てるかが大切です。
PumaとUnileverを比較すると見える、AI活用の次の評価軸
Pumaのようなブランドでは、生成AIはデジタル体験を支える手段として語られることがあります。ここで見るべきなのは、「AIを使ったか」ではなく、「AIを使ってもブランド体験を損なっていないか」という点です。
Unileverでも、AI活用は効率の話だけで終わりません。一般に多くのブランドを抱える企業では、表現の統一感やガバナンスの重要度がさらに高くなります。
ひとつの便利な制作手法が、別のブランドでは逆効果になることもあります。だからこそ大企業ほど、AIを自由に使うことより、どう制御するかが競争力になります。
この比較で見えてくるのは、PumaやUnileverの事例が、先進企業の派手な話というより、むしろ地味だが重要な運用設計の話として読めることです。企業が見ているのは生成物の数だけではなく、品質管理や一貫した運用の重要性だと示唆しています。
量産の前に整えるべきブランド管理の中身
では、ブランド管理とは何を指すのでしょうか。初心者向けに言えば、「AIが何を作ってよくて、何を作ってはいけないかを先に決めること」です。
ここが曖昧なままだと、生成AIは便利な道具ではなく、むしろ事故を起こしやすい装置になります。量産を始める前に、最低限のルールを固めておく必要があります。
特に重要なのは、次の3つです。
- ブランドの言い方や世界観を定義すること
- 使ってよい表現と避ける表現を分けること
- 公開前に誰が確認するかという承認フローを決めること
たとえば「親しみやすい」ブランドと「信頼感が最優先」のブランドでは、同じAI出力でも合う文章は変わります。ここをルール化せずに量産を進めると、投稿ごとに人格が変わるような印象を与えかねません。
Nielsen Norman Group
ブランド管理が成果に直結する理由
ブランド管理というと、守りの話に聞こえるかもしれません。ですが実際には、これは成果を出すための攻めの基盤でもあります。
顧客は一度見た広告だけで企業を判断するわけではありません。SNS、広告、EC、メールなど、複数の接点を通じて「この会社らしさ」を少しずつ感じ取っています。
もし接点ごとに印象がずれると、ブランドの記憶は弱くなります。逆に、どの接点でも一貫した世界観があれば、少しずつ信頼が積み上がっていきます。
生成AIの時代は発信量が増えるぶん、この一貫性の重要度がさらに上がると考えられます。本当に効率化したいなら、最初に削ってはいけないのがブランド管理です。
ここを省くと、あとで修正や確認、場合によっては炎上対応に時間を取られるリスクがあります。効率化のために入れたAIが、逆に運用コストを増やす可能性もあります。
初心者でも進めやすい、AI制作物の確認基準
「ブランド管理」と聞くと難しそうですが、実務に落とすと意外とシンプルです。たとえば最初に決めるべきなのは、AIへの指示文に入れる共通ルールです。
ブランドの性格、禁止表現、想定顧客、使用目的が毎回入っているだけでも、出力のぶれは減りやすくなります。まずはここから始めるだけでも、AIの使い勝手は大きく変わります。
次に大切なのが、用途を分けることです。企画のたたき台はAIに任せるが、最終コピーは人が調整する。商品説明文はAIで下書きし、法務確認が必要な表現は人が見る、というように線引きを決めておきます。
どこまで自動化し、どこから人が責任を持つかが明確になると、現場の混乱は減ります。初心者のうちは、いきなり全面導入を目指す必要はありません。
自社で確認項目を下書きするなら、「速さ」「表現統一」「法務・表示」の3つに分けると整理しやすくなります。速さでは工数削減や制作時間、表現統一ではトーンやブランドらしさ、法務・表示では誤認表現や注記漏れを確認する形です。
まず確認したいのは、「量産できるか」よりも、「同じブランドらしさを3回連続で出せるか」です。この視点のほうが、AI活用の本質をつかみやすくなります。
https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering/prompt-engineering-best-practices.pdf
これからのマーケ担当者に必要になる視点
これからのマーケ担当者に求められるのは、AIを使って速く作る力だけではありません。むしろ重要になるのは、ブランドの輪郭を言語化し、AIがそれを外さないように設計する力です。
ここができる人ほど、AIを単なる量産機ではなく、成果につながる実務ツールとして扱えます。生成AIの価値は、「速く大量に作れること」から、「ブランドを崩さず成果につなげられること」へ移りつつあると言えるでしょう。
PumaやUnileverの事例が示しているのは、生成AI活用が次の段階に向かいつつある、そうした兆しです。早く作れることは、すでにスタート地点にすぎません。
その先で問われるのは、その大量生成がブランド価値を積み上げるのか、それとも薄めるのかという点です。マーケ初心者がまず押さえたいのは、制作速度よりも、一貫性を保つ仕組みのほうが差を生みやすいということです。
まずは自社で、AI制作物の確認項目を「速さ」「表現統一」「法務・表示」の3つに分けて下書きしてみると、ブランド管理の基準を持ちやすくなります。
最新の空気感を追うなら、動画で流れをつかむのも有効です。
