【広告代理店・Web制作会社】広告クリエイティブ案出しをClaude Code/Codexで自動化する方法
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この記事の内容
広告のクリエイティブ案出しは、商材の強み、競合の訴求、ターゲットの悩み、媒体ごとの文字数や表現ルールを同時に見ながら、キャッチコピーや見出しのバリエーションを数多く出していく作業です。とくにたたき台づくり — どの訴求軸で、どの媒体に、どのターゲット向けに、何パターン出すか — はコピーの引き出しに依存しやすく、ベテランのコピーライター1人に集中しがちです。AIはコピーの良し悪しや最終的な表現の可否を判断するものではありませんが、訴求軸ごとの案出し、媒体の制約に合わせた言い換え、注意したい表現の洗い出しを先に行う補助として使えます。
コピー案出しの初稿づくり 1案件あたり (クレオ・アドワークスのモデル事例)
本記事では、AI鬼管理 が支援を想定する クレオ・アドワークス株式会社 (大阪府・D2C/EC通販クライアントの広告運用が中心・月に十数件の新規クリエイティブ案件) をモデル事例に、Claude Code/Codex でコピー案の初稿を「訴求軸×媒体×ターゲット別の案＋注意表現の候補」まで半自動化する手順を解説します。クリエイティブ案出しをベテランの湊(みなと)さん1人が抱え、案件ごとの初稿づくりに約120分かかっていた会社が、若手の東雲(しののめ)さんもたたき台を起こせるようになり、景品表示法や薬機法に触れそうな表現の確認漏れを減らした流れです。
代表菅澤
代表菅澤
AI鬼管理山崎
この記事を最後まで読むと、
- クリエイティブ案出しでコピーライターが抱えている負荷(訴求軸の整理・媒体別の言い換え・NG表現チェック)が分かる
- Claude Code/Codexで自動化できる3項目(訴求軸の整理/媒体・ターゲット別の案出し/注意表現の洗い出し)が理解できる
- 5ステップでのPoC〜運用の進め方が分かる
- 訴求軸×媒体×ターゲットの3軸でコピー案を量産する型が分かる
- 景品表示法・薬機法を意識したNG表現チェックの考え方が分かる(最終判断は人が行う前提)
01 PROBLEM クリエイティブ案出しの現場で起きていること 案の量・媒体別の出し分け・NG表現チェックのトリレンマ
問題1: 案の量がベテラン1人の引き出しに集中する。クレオ・アドワークスでは、同じ商材に対して「悩み訴求」「ベネフィット訴求」「権威・実績訴求」「価格訴求」と切り口を変えて案を広げる作業を、実質、湊さん1人が担っていました。若手の東雲さんは1〜2パターンは書けても、検証に値する数(1案件30案前後)まで広げられず、結局は湊さん待ちになります。
問題2: 媒体・ターゲットごとの出し分けで時間が溶ける。同じ訴求でも、リスティングの見出し(全角15文字前後)、ディスプレイのバナーコピー、Instagramのフィード文、LPのファーストビュー見出しでは、適切な文字数も語り口も変わります。ターゲットが30代の働く母親なのか、シニア層なのかでも刺さる言葉が違い、一つひとつ手で作り分けると、案を広げる前に時間が尽きます。
問題3: NG表現のチェックがベテランの感覚に依存する。「業界No.1」「最安値」「絶対に痩せる」「シミが消える」といった表現は、景品表示法(優良誤認・有利誤認)や、健康食品・化粧品まわりの薬機法表現に触れる可能性があります。クレオ・アドワークスでも、こうした危うい表現に気づけるかどうかが湊さんの経験頼みで、繁忙期に急いで出した案ほど、確認が後手に回っていました。
02 WHAT Claude Code/Codexで何を自動化するか コピーの良し悪しの判断ではなく、案の量産と注意表現の洗い出しを自動化
📚 用語解説
訴求軸：広告で「何を売りにして伝えるか」の切り口のこと。同じ商材でも、悩みの解決を前面に出す「悩み訴求」、得られる効果を語る「ベネフィット訴求」、実績や受賞を示す「権威・実績訴求」、価格の手頃さを推す「価格訴求」など複数あり、どの軸で何パターン出すかがコピーライターの経験に依存しやすく、案出しの属人化の主因になりやすい。
処理1: 訴求軸の整理と案の量産(たたき台)。商材情報、強み、競合の訴求、ターゲットの悩みをAIに渡し、訴求軸ごとにキャッチコピーや見出しの案を一覧で出します。「悩み訴求で5案、ベネフィット訴求で5案」のように軸を指定して広げ、検証用のたたき台を作ります。
処理2: 媒体・ターゲット別の言い換え。できた案を、リスティングの文字数、バナーの短文、SNSの語り口、LP見出しのトーンに合わせてAIが言い換えます。ターゲット像(年代・性別・悩み)を変えると、同じ訴求でも言葉選びが変わります。
処理3: 注意したい表現の洗い出し。出した案の中から、「最大級・No.1・最安」などの優良誤認・有利誤認になりうる表現や、効果を断定する薬機法まわりの表現を、確認候補としてAIが並べます。あくまで「人が確認すべき箇所の付箋出し」であり、表現の可否を決めるのは人です。
| 入力情報 | AIが整理すること | 人(コピーライター/法務確認)が判断すること |
|---|---|---|
| 商材情報・強み | 訴求軸ごとのコピー案のたたき台 | 商材の魅力の核、最終的なコピーの採否 |
| ターゲット像 | 年代・悩み別の言い回し候補 | ペルソナの実態、刺さるトーンの判断 |
| 媒体・枠の仕様 | 文字数・形式に合わせた言い換え案 | 媒体審査基準、入稿の最終可否 |
| 過去の指摘事例 | 優良誤認・薬機法に触れうる表現の候補 | 表現の適法性、エビデンス有無、最終判断 |
AIの役割は案のたたき台・言い換え・注意表現の付箋出しまで。どのコピーを採用するか、その表現が景表法・薬機法上問題ないかは、必ずコピーライターと表記確認の責任者(必要に応じて法務・薬事)が確認します。この線引きを最初に決めておくと、現場が安心してAIを使えます。
03 HOW 具体的な進め方 5ステップ 小さくPoCし、採否とNG判断の理由をコピールールへ戻す
クリエイティブ案出しAI化の5ステップ
訴求の幅が出しやすく、媒体パターンが定番化しているD2C商材など、型を作りやすい案件から始める
「悩み/ベネフィット/権威/価格の4軸」「リスティング見出しは全角15文字目安」「No.1・最安・断定表現は要確認」など、湊さんの基準を文章化する
訴求軸×媒体×ターゲットでコピー案を量産し、注意表現の候補も付ける。確定ではなく検証用ドラフトとして出す
コピーライターが採用/不採用にした理由と、NG判断の理由をCLAUDE.mdへ戻し、たたき台の精度を上げる
案出しのたたき台を若手に任せ、ベテランは磨き込みと最終確認に回る。うまくいったジャンルから横展開する
5ステップで最も大切なのは、STEP 4の「採否とNG判断の理由」を残すことです。AIが出したコピー案を不採用にしたとき、「なぜ弱いのか」「なぜこの表現は使えないのか」を残さないと、次回も同じような案や危うい表現が出てきます。逆に、その理由をCLAUDE.mdへ戻せば、AIのたたき台は少しずつクレオ・アドワークスのコピー基準と表現ルールに近づきます。
04 RESULT 導入後の変化と数値効果(クレオ・アドワークスの事例) コピー案初稿120分→35分、案出しの属人化の解消
- 訴求軸を変えたコピー案のたたき台を、湊さんが毎回ゼロから書き起こしていた(1案件約120分)
- 同じ訴求をリスティング・バナー・SNS・LP見出しへ媒体別に手で作り分けていた
- ターゲット(年代・悩み)が変わるたびに、刺さる言い回しを一から考え直していた
- 「No.1」「最安」「絶対痩せる」などNG表現のチェックが湊さんの経験頼みで、確認漏れが起きていた
- AIが訴求軸ごとにコピー案を量産し、たたき台づくりは約35分に短縮
- 同じ訴求を媒体の文字数・形式に合わせて言い換えた案が、まとめて出るようになった
- ターゲット像を切り替えるだけで、年代・悩み別の言い回し候補が並ぶようになった
- 「優良誤認・薬機法に触れうる表現」を確認候補として先に提示し、表記確認の漏れが減った
AI鬼管理山崎
05 PITFALL よくある落とし穴3つ コピーの採否・表現の可否・トンマナの扱いを誤らない
コピーの最終的な採否、ブランドのトンマナ(トーン&マナー)との整合、表現の責任は、商材とクライアントを知るコピーライターが持ちます。AIは案のたたき台と言い換えまで。下書きを確定扱いで入稿すると、ブランド毀損や表現リスクがそのまま広告に乗ります。
「No.1」「最安」「絶対」「完治」などの表現が景表法・薬機法に触れるかどうかは、商材の実態、エビデンス(合理的根拠)の有無、媒体の審査基準まで踏まえた判断が必要です。AIは「確認した方がよい表現の候補」を出すまで。適法性の最終判断は、必ず人(必要に応じて法務・薬事)が行ってください。
AIで案の数は簡単に増やせますが、数を出すこと自体は目的ではありません。クライアントとターゲットに本当に刺さる一案へ磨き込む工程を省くと、「量は多いが弱い案」が並ぶだけになります。AIは広げる役、人は選んで磨く役、と分けてください。
06 MATRIX 訴求軸×媒体×ターゲットでコピー案を量産する型 「軸を決めてから広げる」と、属人的なひらめき頼みから抜けられる
コピー案出しが属人化する一番の理由は、「とにかく良いコピーをひねり出す」というひらめき頼みのやり方になっていることです。クレオ・アドワークスでは、AIに渡す前に訴求軸・媒体・ターゲットの3軸を先に決め、その組み合わせで機械的に広げる型に変えました。CLAUDE.mdに3軸の選択肢を書いておくと、AIが「軸の掛け算」で案を量産します。
軸1: 訴求軸(何を売りにするか)
軸2: 媒体(どこに出すか)
軸3: ターゲット(誰に向けるか)
掛け算で量産する。たとえば「悩み訴求 × リスティング見出し × 30代の働く母親」で5案、「ベネフィット訴求 × LP見出し × 40〜50代」で5案、というように軸の組み合わせを指定すると、同じ商材でも切り口の違う案がまとまった数で出てきます。クレオ・アドワークスでは、この掛け算でAIに約30案のたたき台を出させ、湊さんと東雲さんが「検証する価値がある案」を選んで磨き込む流れに変えました。
訴求軸・媒体仕様・ターゲット像の選択肢を、商材ジャンルごとにCLAUDE.mdへ書いておくと、AIが3軸の掛け算でコピー案を量産します。「とにかく良い案を」と丸投げするより、軸を決めて広げるほうが、案の偏りが減り、誰が指示しても一定量・一定品質のたたき台が出せます。
07 COMPLIANCE 景表法・薬機法を意識したNG表現チェック 「広げた案」を出した後に、危うい表現を先に付箋出しする
コピー案を多く出すほど、景品表示法や薬機法に触れうる表現が紛れ込みやすくなります。クレオ・アドワークスでは、AIに案を量産させた直後に、注意したい表現の候補を洗い出させる工程を挟むようにしました。ここで重要なのは、AIはあくまで「人が確認すべき箇所の付箋出し」をするだけで、表現が適法かどうかの最終判断は人(必要に応じて法務・薬事の専門家)が行う、という線引きです。
このセクションは「気づきのきっかけ」を増やすための整理であり、法的な可否判断ではありません。実際の広告表現が景表法・薬機法に適合するかは、商材の実態・エビデンス・媒体審査・最新の運用を踏まえ、貴社の表記確認の責任者や専門家が判断してください。表現の最終確認・薬機法/景表法チェックは人が行う前提です。
チェック観点1: 優良誤認・有利誤認になりうる表現(景表法)
チェック観点2: 効果効能の断定表現(薬機法など)
チェック観点3: 打消し表示・注釈の扱い
「個人の感想です」「効果には個人差があります」「※自社調べ」などの注釈(打消し表示)は、小さすぎたり、本文と離れていたりすると、十分に伝わったとみなされない場合があります。AIには「注釈が必要そうな表現」と「その注釈案」を候補として出させ、実際に注釈をどう入れるか・そもそもその表現を使うかは人が判断します。
| 危ういコピー案の例 | AIが出す確認候補(付箋) | 人が確認・判断すること |
|---|---|---|
| シミが消えていく美容液 | 薬機法: 化粧品の効果範囲を超える可能性 | 商材分類、認められた表現範囲、表現の差し替え |
| 効果には個人差がありますが必ず実感 | 景表法: 「必ず」と打消しが矛盾しうる | 断定表現の可否、注釈の十分性、最終文言 |
| 業界No.1の満足度 | 景表法: No.1の根拠・出典が必要 | 調査の有無、出典明示、表現の採否 |
| 通常9,800円が今だけ1,980円 | 景表法: 二重価格の通常価格の実態確認 | 販売実績、表示ルール適合、最終判断 |
上のチェック観点と、過去にクライアントや媒体から指摘を受けた表現をCLAUDE.mdに書いておくと、AIが案を量産した直後に「確認した方がよい表現」を付箋として並べます。これで気づきのきっかけは増えますが、最終的な可否判断は必ず人が行う、という運用を崩さないことが重要です。
08 RELATED 関連記事: 広告代理店・Web制作会社の自動化事例10選(全業務マップ) クリエイティブ案以外の9業務も含めた事例集
本記事は広告代理店・Web制作会社の自動化事例10選のうち、事例7「広告クリエイティブ案」を深掘りした内容です。提案書作成・要件定義・広告レポート・進行管理など他の業務もあわせてご覧ください。→ 広告代理店・Web制作会社の自動化事例10選(全業務マップ)
09 ABOUT AI鬼管理について - クリエイティブ案出しの伴走サービス 属人化したコピー案出しを、量産＋確認中心の運用へ
本記事を発信している AI鬼管理 は、広告代理店・Web制作会社のAI業務自動化をClaude Code/Codexで設計から伴走するサービスです。クリエイティブ案出しは、たたき台の量産とNG表現チェックの属人化を解くことで、検証スピードと若手育成に効く打ち手です。
代表菅澤
属人化したコピー案出し、いっしょに軽くしませんか?
本記事のクレオ・アドワークスの例は、D2C/EC通販中心・月に十数件・コピー案出しがベテラン1人集中というモデルケースです。貴社の商材ジャンルの構成や制作体制によって、最適な進め方は変わります。まずは今のクリエイティブ案出しの作り方をうかがって、貴社に合った設計をご提案します。
代表菅澤
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AI鬼管理
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よくある質問
Q. AIにコピーの良し悪しまで判断させてもよいですか?
A. 最終的な採否はおすすめしません。AIは訴求軸ごとの案出し・媒体別の言い換え・注意表現の付箋出しまでにし、どのコピーを採用するか、ブランドのトンマナに合うかはコピーライターが判断する設計が現実的です。
Q. 景表法や薬機法のチェックをAIに任せられますか?
A. 適法性の最終判断は任せられません。AIは「確認した方がよい表現の候補」を洗い出すまでです。その表現が問題ないかは、商材の実態・エビデンス・媒体審査を踏まえ、貴社の表記確認の責任者や専門家(必要に応じて法務・薬事)が判断してください。
Q. 1回でどのくらいの数のコピー案が出せますか?
A. 訴求軸×媒体×ターゲットの掛け算を指定すれば、1案件30案前後のたたき台を出すことも可能です。ただし数を出すこと自体が目的ではなく、そこから人が選んで磨き込む前提です。
Q. 商材の情報はどこまでAIに渡せばよいですか?
A. 商材の強み、ターゲット像、競合の訴求、過去に指摘を受けた表現があると、たたき台の精度が上がります。未公開情報や個人情報の扱いは、入力してよい範囲を先に決めてから始めるのが現実的です。
Q. 今使っているコピーの型やトンマナを反映できますか?
A. 反映できます。商材ジャンルごとの訴求軸、媒体の文字数ルール、ブランドのトンマナ、NG表現をCLAUDE.mdに言語化しておくと、AIのたたき台が貴社の基準に近づきます。
Q. 料金やプランを教えてください
A. 料金やサポートプランは AI鬼管理のサービスページをご覧ください。貴社向けの個別ご提案は本記事末尾のNEXT STEPからお問い合わせください。
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- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
