博報堂と博報堂テクノロジーズは、Metaのデータ・テクノロジーを活用したソリューション「AaaS with Meta」の第3弾として、配信クリエイティブの効果を配信前に予測するAI新機能の提供を開始した。優良クリエイティブの選定とターゲットリーチの事前予測を可能にする。

Metaとの連携を深める「AaaS with Meta」第3弾

株式会社博報堂（本社：東京都港区、代表取締役社長：名倉健司、以下 博報堂）と株式会社博報堂テクノロジーズ（本社：東京都港区、代表取締役社長：田中雄三、以下 博報堂テクノロジーズ）は、SNS上のブランドビルドを目的に業務提携を行うMeta日本法人Facebook Japan 合同会社（以下 Meta）のデータ・テクノロジーを活用したソリューション「AaaS with Meta」の第3弾となる新機能の提供を開始した。

博報堂はこれまで、第1弾・第2弾を通じてインフルエンサー施策における広告効果の最大化に努めてきた。第3弾はSNSにおけるクリエイティブプラニングの強化を目的とし、Meta上の配信クリエイティブを対象とした事前効果予測機能を提供する。

Metaは、ブランドイメージ形成や広告効果の最大化においてクリエイティブが成果を左右する重要な要素であると提唱しており、広告投資対効果を最大化するには優良クリエイティブでの配信が必要とされる。しかし従来の運用では、どの訴求軸や素材が最適かは実際に配信してみるまで判断できず、検証段階での予算消費が避けられないという課題があった。Metaの「2025年 Agency of the Year」を受賞した博報堂は、博報堂DYグループで培ったMetaプラットフォームの配信実績データと独自AI技術を結集し、配信前に成果を精緻に予測する「Meta特化のクリエイティブ事前評価機能」を実装した。

配信前に「優良クリエイティブ」を選定する新機能の仕組み

業種別の専用モデルによる高精度スコアリング
本新機能は、許諾済みの膨大な配信実績データを基盤に、画像のサイズやアスペクト比、タイトルなどの特徴量をAIに学習させている。特徴量とは、機械学習やデータ分析において対象データから抽出し、AIが判断・予測・識別を行うために必要な要素を数値化したものである。さらに自動車、化粧品、飲料、金融、外食など業種ごとに異なる反応傾向を反映した専用モデルを構築することで、業界特性を加味したMeta広告特化の高精度なスコアリングを可能にした。

これにより、複数のクリエイティブ候補から「採用すべき優良クリエイティブ」を配信前に選定できる。優良クリエイティブへ重点的に投資することで配信時の検証予算を抑制し、最適な予算配分とターゲットリーチの効率化を実現する。

実証実験で予測精度と有効性を確認
Metaにおける化粧品、自動車、金融、外食の各業種モデルを用いた実証実験により、本新機能の予測精度と有効性が確認された。まずはこの4業種に活用できる配信モデルを構築している。事前予測で「優良」と判定されたクリエイティブのみを配信した結果、全素材を同金額で配信した場合と比較してリーチ単価が改善し、配信前の事前予測効果と実際の成果が一致することを確認した。

今後の展望

今回はディスプレイ広告から提供を開始し、今後は対応業種の拡大や多様なクリエイティブフォーマットへの対応を推進していく。本取り組みは、博報堂DYグループの横断的なAI専門家集団「HCAI Professionals」の活動の一環としても進められている。博報堂と博報堂テクノロジーズは今後も、AaaSのデータ基盤とMetaのテクノロジーを掛け合わせ、広告主のマーケティングPDCAを高速化する機能開発を進めていく方針である。

■プレスリリース：https://www.hakuhodo.co.jp/news/newsrelease/267253/

ABOUT 町田貢輝

ExchangeWireJAPAN 編集担当 日本大学法学部法律学科卒業。編集プロダクション、出版社でエンタメ、健康、IT関連の雑誌と書籍の編集・進行管理に従事。2024年に調査・コンサルティング会社シード・プランニングに入社。DX領域のメディア運営全般ならびに、調査研究を担当する。