生成AIを活用したプロダクト戦略【実践編】──「センス」をデータで磨き、クリエイティブの“勝ちパターン”を再現する

4．まとめ

　前回（第1回）で示した「3つの壁」の特に「深いドメイン理解と独自データのデザイン」の具体的な解決例として説明しました。広告クリエイティブのように、職人的な「センス」が大きく影響していた領域でも、AI技術を組み合わせれば、再現性を可能な限り持たせたオペレーションを組むことが可能です。同様のアプローチを行えば、広告業界に限らず、プラットフォーマーの汎用サービスには真似できない独自サービスを構築しやすくなります。

　ただし、あくまでもAIは「人間の手間や発想を助ける存在」であり、最終的な意思決定や細部のディレクションは人間が行う必要があります。そこを誤り「再現性」のみを重視すると、築いてきたブランド価値が毀損してしまうおそれがあるので注意が必要です。

5．次回予告

• 効果予測AI＆説明AIの「中身」──なぜ当たる？を可視化するテクノロジー

　次回は「効果予測AI」と「説明AI」の仕組みを取り上げ解説します。A/Bテストを行う前に高精度で実績を予測できるメリットや、広告効果を視覚的に説明する仕組みなど、より実践的な手法を具体例とともに紹介していきます。ぜひ次回もご期待ください。