AIで広告クリエイティブを量産すると、競合と同じ顔になる。
生成AIを入れて、広告クリエイティブの本数は3倍になった。テストの回数も増えた。それなのに、成果はほとんど変わらない。
自社のバナーを、競合のバナーと並べてみる。色も、構図も、コピーの言い回しも、よく似ている。ロゴを隠すと、どちらがどちらか分からない。
成果の良かった広告をAIに学ばせて、案を出させた。出てきた案は、どれも悪くない。だが、どれも同じに見える。
そして、社内で「これは、うちらしいか」を判定できる人がいない。
支援の現場で、こうした場面は、業種や規模を問わず、どの会社でも見る。
AIは、渡された顔を量産する。顔を渡さなければ、カテゴリーの平均の顔を量産する。
ここで言う「顔」とは、誰の広告かを一瞬で分からせる手がかりのことだ。色や形、言い回し、音、人物やキャラクター。それを決めずに量産すると、AIは、その空白を平均的に効きそうな表現で埋める。競合も同じことをすれば、似た顔が並ぶ。
答えは、AIをやめることではない。量産する前に、変えないもの（顔）と、変えるもの（角度）を分ける。そして、判定は人が持つ。それが、この記事の答えになる。
前回は、広告の配信をAIに任せるほど、違いが消えていく話を書いた。今回は、制作をAIに任せる話だ。
生成AIでの量産は、もう当たり前になった
まず、いまの状況を数字で確かめておく。
サイバーエージェントが大手広告主100社に行った2025年の調査では、54%が、クリエイティブの制作で生成AIを継続的に活用していると答えた。
使い道は、アイデア出しが84.4%、コピーが68.8%、画像の生成が51.6%だった。制作量が増えたと答えた企業は69.0%で、広告動画に限ると86%にのぼる。
SNS広告や動画広告の制作では、58%が、3年後には人よりAIが主体になると予想している。調査した会社が、生成AIによる広告制作を提供している点は、割り引いて読みたい。
アマナが400人に行った2026年の調査では、59%がクリエイティブの制作にAIを使っていた。そのうち71.4%は、AIを使っていることを積極的には公表していない。
海外でも同じだ。Metaは、2024年第4四半期の決算説明会で、生成AIの広告ツールを1つ以上使う広告主が400万を超えたと説明した。半年前は100万だった。
同じ時期にMetaが公開した技術解説では、100万を超える広告主が、生成AIのツールで1か月に1,500万本を超える広告を作ったとしている。どちらもMeta自身の発表だ。
アプリ広告の計測を行うAppsFlyerの2025年の分析では、多く出稿しているゲーム以外のアプリが1四半期に作るクリエイティブは、平均2,365本だった。前年より18%増えている。
先に断っておく。AIのクリエイティブが劣るのではない
ここで、誤解を先に解いておきたい。このnoteは、AIで作ったクリエイティブが、人が作ったものより劣ると言いたいのではない。むしろ、成果では人と同等か、上回るという研究がいくつもある。
2025年に学術誌IJRMに載った研究では、7つの画像生成AIで1万枚以上の画像を作り、人が作った画像と比べた。AIの画像は、品質やリアルさ、美しさの評価で、人の画像と同等か、それを上回った。
同じ研究の実地テストでは、AIで作ったバナーのクリック率が、人が作ったストック写真のバナーより最大50%高かった。ただし、比べた相手は人の作った1本だけだ。
https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2024.09.002
ニューヨーク大学などの研究（査読前）では、すべてAIで作った画像広告のクリック率が、専門家が作った広告より最大19%高かった。
ミュンヘン工科大学、コロンビア大学、ハーバード大学の研究者らの論文（査読前）は、7,000の広告主、160億回を超える表示を分析し、AIの広告は人の広告と同等か、それ以上の成果を出しうるとした。
コカ・コーラは2024年と2025年に、AIで作ったクリスマス広告を出した。広告の効果を測るSystem1の評価は、2年続けて6点中5.9点で、最上位の「非常に優秀」だった。一方で、SNSでは「魂がない」といった反発も起きている。
AIのクリエイティブは、質では十分に戦える。問題は、質ではない。
「顔」とは、誰の広告かを一瞬で分からせる手がかりのこと
では、何が問題なのか。先に、このnoteで使う「顔」という言葉をはっきりさせておく。
顔とは、見た人が、それが誰の広告かを一瞬で分かる手がかりのことだ。ブランドの研究では、こうした手がかりを「独自のブランド資産」と呼ぶ。この記事では、4つの層に分けて考えておこうと思う。
1つめは、見た目。色、形、構図、写真の撮り方だ。
2つめは、声。言い回し、語尾、トーンだ。
3つめは、音。サウンドロゴや、決まったBGMだ。
4つめは、人物やキャラクター。いつも出てくる人や、ブランドのキャラクターだ。
「同じ顔」とは、この手がかりが抜け落ち、表現がカテゴリーの平均に寄った状態のことだ。ロゴを隠すと、どの会社の広告か分からなくなる。
同じ顔になる、3つの仕組み
AIで量産すると、なぜ同じ顔になるのか。仕組みは3つある。
仕組み①｜入力が同じ
1つめは、入力が同じことだ。各社が、同じような生成AIを使い、似た指示文を書き、同じような参考素材を入れる。成果の良かった競合の広告を、参考として入れることもある。
入力が似ていれば、出力も似る。生成AIを使ったときの創作物の似通いを調べた19の研究を統合した分析（2026年、査読済みの国際会議論文）は、AIを使うと、作ったものが、小さいが統計的に意味のある程度に似通うと結論した。
公平のために書いておくと、著者らはこれを「多様性の喪失というより、組み替え」とも表現している。
ペンシルベニア大学ウォートン校の研究者らが2025年にNature Human Behaviourに発表した研究では、ChatGPTを使ってアイデアを出したとき、94%のアイデアで中身が重なった。
9人が、別々に同じおもちゃの名前を思いついていた。
画像でも、似た傾向が報告されている。画像を生成し、その画像をAIに説明させ、その説明からまた画像を作る。これを100回繰り返した2025年の実験では、100通りの指示から始めた画像が、12のありがちな絵柄に収束した。
https://doi.org/10.1016/j.patter.2025.101451
ただし、これは人が一切手を入れない特殊な条件での実験だ。そして、競合どうしのAI広告がどれだけ似ているかを直接測った研究は、今回探した範囲では見つからなかった。
だから、ここから先は推論だが、同じような生成AIに、同じような入力をすれば、各社の広告は似ていく。そう考えるのは自然だと思う。
前回の記事でも、生成AIの出力が似通っていく研究を紹介した。今回の研究は、それを補強するものだ。
仕組み②｜評価のループが、同じ勝ちパターンに寄せる
2つめは、評価の仕方が同じことだ。
広告分析ツールのMotionの2026年のデータでは、予算が大きく集まる「勝ち広告」になったのは、作ったクリエイティブの4〜8%だけだった。約半数は、28日以内に止められている。
大量に作り、短い期間でクリック率を比べ、勝った案に寄せて、また作る。各社がこのループを回せば、表現は、そのカテゴリーで短期的に効く勝ちパターンに寄っていく。これも推論だが、量産の仕組みそのものが、似た顔をつくる方向に働いている。
仕組み③｜顔が、量産の外に置かれる
3つめは、顔が、量産の外に置かれることだ。
AIで量産するとき、変えるのはコピーや写真、構図だ。そこに、自社の手がかりをどう残すかまでは、指示されていないことが多い。最後にロゴを添えれば、自社の広告になると考えてしまう。
だが、ロゴを添えるだけでは、顔にならない。Ipsosが米国の2,015本の動画広告を分析した2020年の報告では、成果の高い広告は、低い広告より、ブランドの手がかりを使う頻度が34%高かった。
一方で、ブランド名を出したり言ったりする頻度の差は、3%しかなかった。名前を出すことと、顔があることは、別のものだ。
https://www.ipsos.com/sites/default/files/2022-03/power-of-you-ipsos.pdf
ここでの「成果」は、広告がブランドと結びついて記憶される度合いで、売上ではない。それでも、手がかりの有無が、覚えられ方を大きく左右することが分かる。
同じ顔の、3つの代償
同じ顔になると、何を失うのか。代償は3つある。
代償①｜誰の広告か、覚えられない
1つめは、広告を見てもらえても、誰の広告か覚えてもらえないことだ。
Ipsosは、広告を覚えている人のうち、広告主を正しく言えるのは半分だけだとしている。2006年ごろの古いデータだが、75以上のカテゴリーの平均だ。
Nielsenも、2016年の資料で、広告を見た翌日には、75%の人が広告とブランドを正しく結びつけられないとしている。米国のテレビ広告のデータだ。
もともと、広告は誰の広告か覚えてもらうのが難しい。そこに、カテゴリーの平均の顔が加われば、さらに覚えてもらいにくくなる。
覚えてもらえなかった広告は、広告費を払ったのに、カテゴリーそのものの印象を育てるだけになる。最悪の場合、似た顔をした競合の広告だと思われることもありうる。
代償②｜AIっぽさに気づかれると、成果が下がる
2つめは、AIっぽさに気づかれたときの反応だ。
さきほどのニューヨーク大学などの研究では、同じ広告でも、AIで作ったと伝えると、クリック率が31.5%下がった。
ミュンヘン工科大学などの研究では、AIで作った広告のうち、人が作ったように見えた広告は、クリック率が統計的に有意に高かった。
Kantarは2025年に、自社のデータベースで生成AIを使った広告を分析した。
AIが自然に溶け込んでいた広告は、その4割超が、ブランドと結びついて印象に残る度合いで最上位の層に入った。一方で、AIだと一目で分かる広告は、ブランドの印象が弱かった。
NIQ（旧NielsenIQ）の2024年の研究では、消費者は多くのAI広告を直感的に見抜き、「うっとうしい」「退屈」「分かりにくい」と受け取りやすかった。質の高いAI広告でも、記憶に残る反応は弱かった。
日本の消費者も同じだ。日本インタラクティブ広告協会（JIAA）が3,591人に行った2026年の調査では、生成AIを使った広告に否定的な印象を持つ人が57.6%で、肯定的な31.4%を上回った。
否定的な印象の中身で最も多かったのは、「本物らしさがない／不自然」の26.4%だった。
つまり、AIそのものが嫌われているのではない。どこかで見たような、平均的で不自然な表現が嫌われている。AIで作ったこと自体より、「AIの平均の顔」が問題なのだ。
代償③｜反発を招くことがある
3つめは、反発だ。
マクドナルドのオランダ法人は、2025年12月、AIで作ったクリスマス広告を取り下げた。SNSでは「AIの粗悪品」といった批判が集まった。
日本マクドナルドが2024年8月にXに投稿した、AIで作った女性の動画にも、「気持ち悪い」「買う気がしなくなった」といった反応が出た。
伊藤園は2023年、AIで作ったタレントを起用したテレビCMを始めた。日本で初めての例とされ、SNSで多くの反応があったという。
ただし、どの事例も、反発や反響があったことと、広告の成果は別の話だ。コカ・コーラのように、SNSで反発が起きても、効果の評価は高い例もある。反発の有無だけで、成否を判断することはできない。
処方の全体像：顔・角度・判定を分ける
ここまでの3つの仕組みを、もう一度並べてみる。入力が同じ。評価のループが同じ。そして、顔が量産の外に置かれている。
この3つに対応して、処方も3つになる。
1つめは、顔を先に決めて、AIに渡すこと。変えないものを決める。
2つめは、AIには角度を量産させること。変えるものを決める。
3つめは、判定を人が持つこと。量産した案が顔を守っているかを、人が見る。
前回の記事では、パーセプション（顧客にどう知覚されたいか）からコンセプト、クリエイティブまでを、一本の線でつなぐことを書いた。今回の3つの処方は、その線を、制作の現場で切らさないための方法だ。
処方①｜顔を先に決めて、AIに渡す
1つめの処方は、変えないものを先に決めることだ。
自社の手がかりを、棚卸しする
まず、自社の手がかりを、4つの層ごとに書き出す。見た目、声、音、人物やキャラクター。いま使っているものも、昔使っていたものも、すべて並べる。
手がかりとして効いているかを、顧客に聞いて測る
書き出した手がかりが、本当に手がかりとして効いているかは、別の問題だ。
ブランド研究で知られるオーストラリアのEhrenberg-Bass研究所のジェニー・ロマニウク氏は、手がかりの強さを、2つの軸で測る方法を示している。
1つは、その手がかりを見て、ブランドを思い出す人がどれだけいるか。もう1つは、その手がかりを見て、そのブランドだけを思い浮かべる人がどれだけいるか。どちらも50%以上が、強い手がかりの目安とされている。
ここで注意がいる。2025年の査読論文は、マーケティングの担当者が、自社の手がかりの強さを正しく判断できることはまれだと報告している。思い出す人の多さは高く見積もり、そのブランドだけを思い浮かべる度合いは低く見積もりがちだった。
https://www.marketingweek.com/marketers-judgement-strength-brand-assets-rarely-accurate/
だから、社内の感覚ではなく、顧客に聞いて測る。
効きやすい手がかりがある
どの手がかりが効きやすいのかも、分析がある。さきほどのIpsosの報告では、成果の高い広告は、低い広告に比べて、音の手がかりを含む割合が8.53倍、キャラクターが6.01倍、一貫した表現スタイルが1.67倍だった。
これは相関で、手がかりを入れれば必ず成果が上がるという意味ではない。音の手がかりを使っている広告自体が少ないため、倍率が大きく出やすい点にも注意がいる。
広告調査会社のSystem1は、英国の広告効果の事例を分析し、いつも同じキャラクターや設定が登場する広告は、利益を伸ばす可能性が30%高かったとしている。
ところが、英国の広告効果の事例のなかで、そうした仕掛けを使うものは、1992年の41%から12%に減っていた。米国の広告では4%しかない。
効きやすい手がかりほど、使われていない。AIで量産するときにも、ここが抜けやすい。
決めた顔を、AIへの指示に入れる
決めた顔は、AIへの指示や、制作会社に渡す指針に入れる。少なくとも、次の3つは入れておきたい。
1つめは、必ず入れる手がかり。色、構図のルール、言い回し、登場人物などだ。
2つめは、使わない表現。ブランドに合わないトーンや、避けたい言葉だ。
3つめは、競合と重なる表現。カテゴリーでよく見る色や言い回しを書き出し、そこに寄らないように指示する。
ブランドを誰が決めるのかは、以前の記事で書いた。顔を決める人がいなければ、AIに渡すものもない。
処方②｜AIには「角度」を量産させる
2つめの処方は、変えるものを決めることだ。顔を決めたら、AIには「角度」を量産させる。
角度とは、1つのコンセプトの中で、誰の、どんな場面の、どんな悩みに向けるかの違いだ。たとえば同じ商品でも、忙しい朝の人に向けるのか、週末にじっくり選ぶ人に向けるのかで、伝え方は変わる。
Metaの担当者の話を伝えた2023年の業界メディアの記事では、多様なクリエイティブを使った広告は、CPA（顧客獲得単価）が最大32%改善したとされている。ここでの「多様」は、同じ案のコピーを増やすことではなく、考え方の違う案を出すことだ。
一方で、Metaのヘルプは、一度に出す広告が多すぎると、1本あたりの配信が減り、成果が悪くなることもあると説明している。
つまり、増やすのは本数ではなく、角度の違いだ。顔は変えずに、角度だけを変える。そうすれば、どの案を出しても自社の広告だと分かり、そのうえでAIに選択肢を渡せる。
もう1つ、競合の広告をAIへの参考素材に入れないこと。入れれば、AIは競合の顔に寄せてくる。
処方③｜判定は、人が持つ
3つめの処方は、判定を人が持つことだ。
社名を隠しても、自社の広告だと分かるか
量産した案を出す前に、人が見る。最も簡単な確かめ方は、社名とロゴを隠して、それでも自社の広告だと分かるかを見ることだ。分からなければ、その案は顔を失っている。
人の判断を挟むことは、国の指針でも求められている
人の判断を挟むことは、国の指針でも求められている。総務省と経済産業省の「AI事業者ガイドライン」は、AIを使う事業者に、出力が他者の知的財産権などを侵害する可能性に気をつけ、使う前に人が確かめることを求めている。
https://www.soumu.go.jp/main_content/001002576.pdf
日本広告業協会のAIポリシーも、人の判断を挟むことや、著作権に触れるリスクへの注意を掲げている。
https://jaaa.ne.jp/wp-content/uploads/2024/05/jaaa_ai-policy_240510.pdf
著作権と、開示の方針
文化庁の「AIと著作権に関する考え方について」（2024年）は、AIで作ったものが既存の作品に似ていて、その作品に依拠している場合は、著作権の侵害になりうるとしている。
その作品がAIの学習に使われていた場合、AIを使った人がその作品を知らなくても、依拠していたと推定されうるとされている。一方で、作風のようなアイデアの段階で似ているだけなら、侵害にはならないとされている。
https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/pdf/94057901_01.pdf
AIを使ったことを開示するかどうかも、決めておきたい論点だ。さきほどのJIAAの調査では、生成AIを使った広告を受け入れやすくなる条件として、最も多かったのが「生成AIを活用していることが明記される」の37.6%だった。
今回調べた範囲では、日本でAIで作った広告に表示を義務づける規定は見当たらなかった。だからこそ、各社が先に方針を決めておく必要がある。
測るのは、クリック率だけではない
判定のもう1つは、測り方だ。クリック率だけで量産の良し悪しを判断すると、仕組み②のループに戻ってしまう。
見た人が、どの会社の広告か正しく覚えているか。顔の手がかりが、時間とともに覚えられていっているか。そうした指標を、クリック率と並べて見る。長い期間の効果は、MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）で見る。
評価の期間については、以前の記事で書いた。
D2Cと消費者向けの事業で、顔を先に決めてから量産する
支援先では、特にD2Cや消費者向けの事業で、この顔を先に決めることを重視している。顔を決めてから、AIでの量産や、制作会社への制作の依頼に進める。
順番は、こうだ。まず、自社の手がかりを棚卸しする。次に、変えない顔を定義する。それを指針にまとめ、AIへの指示や、制作会社への依頼に入れる。量産した案は、人が判定する。
消費者向けの事業で特に効くのには、理由がある。消費者は、買う場面で、思い出せたブランドから選びやすい。そして、店頭でもSNSでも、似た商品と並べて見られる。
その場面で、思い出してもらえるか。並んだときに、自社だと分かるか。顔は、その2つを支えている。
事業のかたちで、守る顔が変わる
顔を先に決める考え方は、どの事業でも同じだ。ただ、守る顔の中身は、事業のかたちで変わる。
D2C・消費者向け
最も影響が大きい。店頭やSNSで似た商品と並ぶため、色、パッケージ、言い回し、人物で、一目で分かる顔をつくる。
BtoB SaaS
似た機能の製品が多く、広告の言い回しが似やすい。誰の、どんな仕事の悩みを解くのかという言い回しと、トーンを顔にする。
アプリ
量産の本数が最も多い。キャラクターや画面のデザイン、音を顔にして、角度だけを変え続ける。
店舗・地域のビジネス
地域で覚えてもらうことが大事になる。店の外観や人、地域の言葉を顔にする。
複数のブランドを持つ大手
ブランドごと、部門ごとに、AIの使い方がばらつきやすい。ブランドごとの顔の指針を、全社でそろえる。
制作と運用の現場からよく出る、8つの反論
この話をすると、制作と運用の現場から、いくつも反論が出る。どれも、もっともな指摘だ。順に答えておく。
1.「AIで作ったほうが、成果が出る」 そのとおりだ。この記事も、そこは否定していない。問題は質ではなく、顔があるかどうかだ。
2.「本数を増やせば、AIが当たりを見つけてくれる」 当たりになるのは、4〜8%だけだ。そして、顔がないまま当たっても、誰の広告か覚えてもらえない。
3.「ブランドは大手の話で、獲得型の広告には関係ない」 獲得型の広告でも、覚えてもらえなければ、次の購買につながりにくい。手がかりの多い広告ほど、ブランドと結びついて覚えられやすい傾向がある。
4.「AIっぽさは、もうばれない」 ばれなければ、成果は良い。研究もそれを示している。だからこそ、どこかで見たような平均の顔が危ない。
5.「競合の勝ち広告を参考にするのは、定石だ」 人が参考にするのと、AIに入れるのとは違う。AIに入れれば、競合の顔に寄せてくる。著作権の面でも、注意がいる。
6.「同じ顔を続けると、飽きられる」 変えないのは、顔だけだ。角度は、変え続ける。人の顔が同じでも、話す内容が違えば、飽きられないのと同じだ。
7.「AIを使ったと開示すると、成果が下がる」 開示で成果が下がった研究もあれば、明記されれば受け入れやすいという調査もある。だから、先に方針を決めておく。
8.「クリエイティブ担当の仕事が、AIに取られる」 減るのは、手を動かす部分だ。顔を決め、守り、案を判定する役割は、むしろ重くなる。
立場によって、変えられることが違う
顔を守る仕組みは、1人では回らない。立場ごとに、変えられることが違う。
経営者・事業責任者は、ブランドの顔を、経営の判断として決める。顔を決める人と、判定する人を決める。
マーケティング責任者は、手がかりを棚卸しし、顧客に聞いて測る。顔をAIへの指示と、制作の指針に落とし込む。
クリエイティブ担当は、顔を守りながら、角度の違う案を出す。量産した案を、顔の基準で判定する。
運用担当は、クリック率だけでなく、ブランドが覚えられているかを並べて見る。顔から外れた案が勝っていたら、報告する。
制作会社・代理店は、顔の指針を受け取り、AIの使い方と、開示や著作権の確認の流れを、広告主と合わせる。
AIで量産する前の点検シート
全部に一度に手をつける必要はない。最初に見るなら、いまAIに渡している指示に、自社の顔が入っているかどうかだと思う。
顔を決めて、AIに渡すのは、どこから始めるか
1つめは、自分たちで始めること。 4つの層ごとに、自社の手がかりを1枚に書き出す。そのうえで、いまの広告を並べ、社名とロゴを隠しても自社だと分かるかを見る。
2つめは、道具を使うこと。 Marketing-OSでは、ブランドの指針やトーン、手がかりを登録して、AIの出力に反映させられるようにしている。精度は、順次高めている。
3つめは、一緒に進めること。 私は顧問・アドバイザリーとして、ブランドの顔の定義から、コンセプト、クリエイティブへの落とし込み、ブランドの会議の設計まで、一緒に進めている。
AIに、自社の顔を渡す
AIは、広告クリエイティブを、人より速く、多く、ときに人より上手に作るようになった。この流れは、もう戻らない。
だが、AIは、自社の顔を知らない。渡されなければ、カテゴリーの平均の顔で埋める。競合も同じAIを使っていれば、平均の顔どうしが並ぶ。
だから、量産する前に、顔を決める。顔は変えず、角度を変える。そして、判定は人が持つ。そうすれば、AIは、自社の顔を、人より速く、多く広げてくれる。
「AIに渡しているのは、自社の顔か。それとも、カテゴリーの平均か」
この問いに、自信を持って答えられるか。
答えられるなら、その顔を、AIに渡し続ければいい。答えられないなら、まず、自社の手がかりを1枚に書き出すところから始めたい。
量産の前に、ブランドの顔を一緒に決める
「生成AIで本数は増えたのに、成果が変わらない」「競合の広告と見分けがつかない」「うちらしいかを、誰も判定できない」——そんなご相談を受けています。
自社の手がかりの棚卸しと、顔の定義。それをAIへの指示と制作の指針に落とし込み、人が判定する仕組み。その設計を、意思決定の編集者として、経営者と並んで進めています。
顧問・アドバイザリーとして請けているほか、noteとあわせて、毎週配信中のニュースレター（theLetter）では、こうした思考を継続的に届けています。
ニュースレターのご案内
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