2026.04.08

サイン工事に追われた…年度末…頭…

職人さんが何処もかしこも手一杯…

中々…段取りが付かなくて…

かなり無理をお願いして…なんとか…。

改めて…

サイン業界の人手不足と高齢化を実感です。

2025.10.25

ず〜っと…仕事場に放置したままになっていた…
古いMacとPCを…法令に基づいて処分した…

Power Mac G4とG5…
Windows PCを2台…
HDDを6個…

収支は…

Mac×2台+PC×2台の処分費…0円
どうやっても外せなかったHDD×1個の処分関連…約4000円
送料…0円
（ReNet)

梱包用段ボール…約1500円
（Amazon）

破損したHDD×5個の物理的破壊…約4000円
（地元の専門業者さんへ持ち込み）

結局…10000円程度かかりました…

これが…高いのか？安いのか？

2025.04.08

テレビの広告価値がなくなり…
ネットやデジタルサイネージ広告が主流になり…

広告の在り方が…大きく変わりつつある…

広告売上の約50%がAIを活用した広告制作によるもの…
という広告代理店が台頭する…現在。

…んんん…

広告活用事例

• 伊藤園: AIによって生成されたタレントを起用したテレビCMを制作しました。このAIタレントは実在のタレントのデータを基にしており、リアルな表情や動きを再現しています。これにより、従来のタレント起用に伴うコストやスケジュール調整の負担を大幅に軽減しました。
• コカ・コーラ: 「Create Real Magic」というキャンペーンを展開し、ユーザーがAIを使って独自のアートを作成できるプラットフォームを提供しました。このキャンペーンでは、ChatGPTやDALL-Eを活用して、ユーザーの作品がニューヨークやロンドンのビルボードに掲載される機会もありました。
• パルコ: 生成AIを用いて、バナー広告や動画コンテンツを制作しました。特に、クリスマスキャンペーンでは、AIが生成したビジュアルや音楽を使用し、従来の制作方法に比べて大幅な時間短縮を実現しました。
• サントリー: ChatGPTを活用して新商品の宣伝CMを制作しました。過去の広告データを学習させ、ターゲット層に適したメッセージを短時間で生成することで、広告制作の効率化を図っています。
• トイザらス: 動画生成AI「Sora」を使用して、創業者の幼少期を描いたCMを制作しました。このCMは、実写映像のように見える高品質なコンテンツを生成し、大きな反響を呼びました。
• サイバーエージェント: 同社では、広告売上の約50%がAIを活用した広告制作によるもので、特に配信領域での活用が顕著です。AIを用いることで、広告効果を高めるための予測が可能になっています。

生成AIの広告制作における役割

生成AIは、広告制作の効率化やコスト削減に寄与しています。具体的には、以下のような点が挙げられます。

• クリエイティブの自動生成: 生成AIは、テキスト、画像、音声、動画などの広告クリエイティブを自動で生成する能力があります。これにより、従来の手法に比べて制作時間が大幅に短縮され、コストも削減されます。
• パーソナライズの強化: ユーザーの属性や行動履歴に基づいて、個別に最適化された広告を配信することが可能です。これにより、顧客体験が向上し、コンバージョン率（CVR）の向上が期待できます。
• データ分析の効率化: AIは膨大なデータを迅速に分析し、効果的な広告戦略を立案するのに役立ちます。過去の広告データから最適なキーワードや表現を抽出し、より効果的な広告を作成することができます。

今後の展望と課題

生成AIの活用は今後も進化し続けると予測されていますが、いくつかの課題も存在します。

• 著作権や倫理的問題: 生成AIが作成したコンテンツに関する著作権の問題や、差別的な表現が含まれるリスクが指摘されています。これらの問題に対処するためのガイドラインや倫理基準の整備が求められています。
• クリエイティビティの限界: 現在の生成AIは過去のデータに基づいて学習するため、真に独創的なアイデアを生み出すことは難しいとされています。人間のクリエイティビティを完全に代替することはできませんが、補完的な役割を果たすことが期待されています。

生成AIは広告業界に革新をもたらしつつあり、今後の進展が非常に楽しみです。企業はこの技術を活用することで、より効果的な広告戦略を展開し、競争力を高めることができるでしょう。

by Felo

2025.02.24

ググらなくなってきた…2025年

Webサイトの作成〜運営手法も…

SEOからGAIO「Generative AI Optimization」へ

GAIOの定義
GAIOは「Generative AI Optimization」の略で、生成AIモデル（例えば、ChatGPTやGoogle Bardなど）において、コンテンツやデジタル資産を最適化するプロセスを指します。この最適化は、AIがユーザーのクエリに対して適切な情報を提供する際に、ブランドや製品が目立つようにすることを目的としています。

GAIOの目的と重要性
GAIOは、従来のSEO（Search Engine Optimization）とは異なり、検索エンジンの結果ページでのランキングを重視するのではなく、AIが生成する回答においてブランドの言及を促進することに焦点を当てています。これにより、企業はAIによる情報提供の中で自社の存在感を高め、消費者の購買決定に影響を与えることができます。

GAIOの実践方法
GAIOを実践するためには、以下のような戦略が考えられます：

• ユーザーの意図に応じたコンテンツ作成: ユーザーが持つ具体的な質問に対して、詳細かつ関連性の高い回答を提供することが重要です。これにより、AIが生成する回答に自社の情報が含まれる可能性が高まります。
• ブランドの言及を促進: GAIOでは、バックリンクよりもブランドの言及が重要視されます。AIは、ユーザーのコンテキストに基づいて異なる情報源からのデータを参照し、適切な推奨を行います。
• 最新の情報を活用: GAIOは、リアルタイムでの情報取得を可能にする技術（例：Retrieval-Augmented Generation）を活用し、最新のデータを基にした回答を生成します。これにより、AIはより正確で関連性の高い情報を提供できます。

GAIOの未来
GAIOは、デジタルマーケティングの新たな潮流として注目されており、企業がAIを活用したマーケティング戦略を構築する上での重要な要素となっています。特に、AIが消費者の意思決定に与える影響が増す中で、GAIOの重要性は今後さらに高まると考えられています。

by Felo