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# 生成AI × バナー制作

**「商品の写真やキャッチコピーを入れるだけで広告バナーが“ほぼ完成”」**
── そんな夢を現実にする生成AIツールが 2024〜2025 年にかけて続々登場しています。
本記事では **ツールのタイプ別特徴** と **AI バナー量産ワークフロー** をまとめました。

## 1. デザイン・プラットフォーム型

| ツール | 生成AI機能 | 料金プラン | メモ |
|——–|————|———–|——|
| **Canva Magic Design™** | 画像/テキストを渡すと複数レイアウトを即提案。Magic Edit・Magic Switch など | Free / Pro ¥1,500/月 | 日本語UI・商用可 <br>〔出典〕[Canva公式](https://www.canva.com/) |
| **Microsoft Designer** | DALL-E 系列モデルで画像生成+自動レイアウト | 完全無料 | ブラウザ完結・PowerPoint 連携◎ <br>〔出典〕[Designer公式](https://designer.microsoft.com/) |
| **Adobe Express + Firefly** | 写真の背景生成・文字効果・自動リサイズ | Express 無料/Firefly ¥1,580〜 | 商用“安心”データで学習 <br>〔出典〕[Firefly公式](https://firefly.adobe.com/) |

> **こんな時に**
> – 既存ブランドガイドラインを守りつつ *簡単に量産* したい
> – Photoshop が重い/時間がないときの *即席案出し*

## 2. 広告クリエイティブ特化型

| ツール | 強み | 料金 | 対応言語 |
|——–|——|——|———-|
| **AdCreative.ai** | CV 重視で複数サイズ一括生成。コピー案も自動 | \$29/月〜 | 英語UI<br>〔出典〕<https://www.adcreative.ai/> |
| **Sivi AI** | 72言語対応。画像+コピー+ブランドカラー統合生成 | 無料10枚/\$10〜 | 日本語◎<br>〔出典〕<https://www.sivi.ai/> |
| **Adnator** | “勝ちバナー” 学習モデル。3 STEP で AB テスト用も | β版無料 | 日本語UI<br>〔出典〕<https://adnator.jp/> |
| **OneDesign** | CVR 予測付きバナーを 10 秒生成(大手向け) | 要問合せ | 日本語UI<br>〔出典〕<https://onedesign.ai/> |

> **こんな時に**
> – 運用型広告で **成果重視・量産&テストを自動化** したい

## 3. 画像生成AI(素材づくり用)

| モデル | 特色 | 料金 |
|——–|——|——|
| **Midjourney** | 高解像フォト&イラスト生成 | \$10/月〜 |
| **DALL-E 3 / Bing Image Creator** | 日本語プロンプトOK・無料枠あり | 無料+従量 |
| **Ideogram** | 画像内に読みやすいテキストを直接生成 | 無料β |
| **Stable Diffusion 系** | 自社サーバで無制限運用も可 | OSS/サービスごと |

> 生成画像に **文字を直接焼き込む** なら Ideogram、
> 背景だけ欲しいなら Midjourney / SD 系が便利。

## 4. API/大量自動生成型

| ツール | 用途 | 料金 |
|——–|——|——|
| **BannerBoo** | キーワード→静止画/アニメバナー一括生成 | Free/\$9〜 |
| **Bannerbear** | テンプレ+API で何百枚も自動合成 | \$49/月〜 |

## 5. ワークフロー:AI バナー量産 5 ステップ

“`mermaid
graph TB
A[プロンプト設計] –> B[素材準備]
B –> C[AI生成]
C –> D[人間が微調整]
D –> E[A/Bテスト]

CV率5%を期待する場合の除外基準

ネット広告、特にECのキーワード広告において、検索キーワードと商品が適切にマッチしている場合、CV率:5%は十分見込める数字です。検索語句の定期的なメンテナンスにおいて、「除外」という作業は重要な処理です。これを感覚的な判断ではなく確率的な判断をするためのメモ。

信頼区間95%の下限値を考えます。

計算は省きますが、まず100クリックでCV1以下なら停止で良いという計算になります。それ移行の数字を紹介します。

停止基準の適用

  • クリック数100で注文が1以下の場合: 広告を停止
  • クリック数200で注文が4以下の場合: 広告を停止
  • クリック数500で注文が13以下の場合: 広告を停止
  • クリック数1000で注文が26以下の場合: 広告を停止

Wantを用いないコミュニケーション

「ご家族は可能な限りの治療を希望されますか?」「延命治療を希望されますか?」「1分1秒でも頑張りたいですか?」。こうした「〇〇を希望しますか?」というwantを用いたコミュニケーションを救急集中治療領域の医療者はしがちである。しかし,こうした聞き方は避けるべきだ。「〇〇を希望しますか?」と聞いてはいけない理由として,Schwarzeらは以下の3点を理由として挙げている4)

1)どの治療を選択するかにフォーカスしてしまい,なぜ選んだかのプロセスがわからない。
2)非現実的な願望を持つ。直感と感情で判断しやすい。
3)家族の「希望します」の意思表示を撤回することは意見の対立につながる。

筆者は「家族が(治療の)フルコースを希望しているのですが,どうすれば良いですか」と質問を受けることがあるが,これはwantで聞くことにより発生している問題かもしれない。このような場合は「もし〇〇さんが今のお話を聞いているとしたら,ご本人はこの状況について何と言われるでしょうか」という表現を使うことを勧めている。ポイントは「希望する」ではなく,「言う」「考える」「思う」という言葉を使う点だ。聞き方を少し変えるだけで,家族は患者本人の価値観を考えて,患者の過去の言葉やどんな経験をしてきたかについて語ることができる。

信頼区間を99.5%に設定し、表示回数が100回、期待クリック率が50%の場合のクリック率の下限は約30.6%、上限は約69.4%となる

一般的に信頼区間は95%を使いますが、考え方によっては5%の出現率って結構高いと思いませんか?ということで信頼区間を99.5%まで拡張させた場合のメンテナンスの目安を考えてみたいと思います。

クリック率10%を期待する場合

ChatGPTに聞いてみたところ

信頼区間を99.5%に設定した場合、表示回数が100回の場合のクリック率10%の下限は約2.3%、上限は約17.7%となります。

とのこと。

クリック率50%を期待する場合

これはちょっと極端だけど同じく聞いてみた。表示回数100回時点で検討する場合を想定。

信頼区間を99.5%に設定し、表示回数が100回、期待クリック率が50%の場合のクリック率の下限は約30.6%、上限は約69.4%となる

下限30.6%とのことです。

どんなメンテを想定してるか?

クリック率50%というのは非現実的な話。ここではCV率50%程度を期待できる簡単なマイクロコンバージョンを想定。GA4 のuser_engagement イベントみたいなやつ。

条件:信頼区間を99.5%、表示回数:20、期待クリック率:50%

信頼区間を99.5%に設定し、表示回数が20回、期待クリック率が50%の場合のクリック率の下限は16.5%、上限は83.5%となります。この信頼区間は比較的広く、信頼性がやや低いと言えます。

表示回数をクリックに、クリック率をCV率に置き換えて考える。クリック数:20を達成した段階でCV率が下限の16.5%を達成出来てない場合、今後試行回数を重ねてもCV率50%を見込み無いと判断して除外対象とする。みたいな感じ。クリック数20に対する16.5%は3.3。なるほど、なんとなくイメージしやすい数字です。クリック数10だとCV0はありえる(信頼区間内)だと判定だったので20で試すとそれなりの数字が出ました。

ちなみに、クリック数10でも信頼区間を一般的な95%として計算すると

信頼区間を95%に設定し、表示回数が20回、期待クリック率が50%の場合のクリック率の下限は10.6%、上限は89.4%となります。この信頼区間は比較的広いですが、信頼性が高いと言えます。

95%判定ならクリック10回で判定できるのか。。。キーワードの種類は膨大。クリック;1がロングテールでずらーと続く。正直クリック20回というのはハードルが高い。95%判定。クリック10回で除外判定していく方が現実的か。下限10.6%ってことは10の1ならセーフ。10-0ならアウト。まあそんな感じだな。

クリック率10%を目標とする場合、表示回数22回でクリック0ならその目標は叶わない

ChatGPTに聞いてみた。「表示回数X回以上あってクリック0ならクリック率10%が見込めないと判断できる」Xの値を教えて。

回答はこちら

クリック率が10%であると仮定し、信頼区間95%で考えた場合、クリックが0である回数がX回以上になると、クリック率が10%という仮説を棄却することができます。このとき、Xの値は以下のようになります。

クリック率pの二項分布に基づいて、クリックが0回である確率は以下の式で求められます。

P(X=0) = (1-p)^n

ここで、P(X=0)を0.05以下にする最小のnを求めると、

(1-p)^n <= 0.05

(0.9)^n <= 0.05

n >= log(0.05) / log(0.9) ≒ 21.85

となります。したがって、表示回数は22回以上必要となります。ただし、この計算はあくまでも理論上の話であり、実際のデータにおいては、多様な要因によってクリック率が変動することがあるため、統計的手法に加えて適切な仮説検定や分析が必要です。

とのことです。確率論上、22回程度判断できそう。除外キーワードの選定に使いたいと思います。

同じくCV率:1%を期待する場合、「n >= log(0.05) / log(0.99) ≒ 459.45」となり、460クリックで0CVなら、クリック率1%の期待が棄却されるとのこと。これまで個人的には400クリックを目安としてましたが正確には460クリックだそうです。

キーワードメンテナンスのシチュエーションを考えると、「表示回数X回以上でクリック率がY回未満のものはクリック率10%が期待できないから除外」のようにしたい。同じく質問してみると、

  • クリック22回以上とする場合:クリック率0.55%未満
  • クリック30回以上とする場合:クリック率0.86%未満

とのことです。

レスポンシブ検索広告でズバッと訴求できる場合、クリック率10%以上でることはザラにあります。クリック率10%を期待できるキーワードを探していく場合の参考にしたいと思います。

SKU考察 参考サイト

ECサイト運営時に考えるべきSKU。もれなくかぶりなくSKUを決めたい。何も考えずに「A01」とか決めれたらどんなに楽だろう。

一度設定したSKUはAmazonやRakutenなどのモール共有で設定したいところだけど、こんな記事も発見

意図しないSKUが設定されたりするケースがあるみたいですが、フォーラム内では「仕様通りじゃないか?」という意見も。

Amazonではバリエーション登録する際に、同じ商品を「バリエーションの親」「バリエーションの子」のような形で登録します。親子それぞれにSKUが設定されてしまうので、本来の運用ルールでは採番できなくなるようです。

Meta広告(Facebook広告) コンバージョンAPI参考リンク

Meta広告(Facebook広告)のコンバージョンAPIを設定するにあたり参考になりそうなリンク先をメモ

手動設定だとちょっと手間なんですよね。これがShopifyなら一発連動。初めて連動したときは感動しました。すごいよShopify。

Google広告 オーディエンスの「型」

Google広告のオーディエンス。項目に「型」というものがあり、フィルタでも「型」を絞り込めます。フィルタ画面がこれ

Google広告 オーディエンス 型

展開したものがこれ。

  • ユーザーがお客様のビジネスを利用した方法
    • 類似セグメント
    • 組み合わせリストのセグメント
    • ウェブサイトを訪れたユーザー
    • アプリユーザー
    • YouTube ユーザー
    • 顧客リスト
    • Ads Data Hub
    • アプリ + ウェブの訪問者
  • ユーザーが積極的に調べている情報や立てている計画
    • 購買意向強: その他
    •  購買意向の強いセグメント
    • ライフイベント
  • ユーザーの属性
    • 詳しいユーザー属性
  • ユーザーの興味や関心、習慣
    • アフィニティ セグメント
    • アフィニティ: その他
  • 選択したカスタム オーディエンス セグメント
    • カスタム セグメント
  • 選択した統合オーディエンス セグメント
    • 統合セグメント

運用者としての感想

個人的には「型」を意識してオーディエンスを設定はしていません。一番項目の多い「ユーザーがお客様のビジネスを利用した方法」の内訳を見ても、新規向けやリマケ向けが混じっていることが分かります。この入り混じった「型」でフィルタした集計値で得られる情報は多くありません。

ただ、Google広告として「型」というフィルタ軸を作っているということは、それなりの意図があるのだと思います。うまく活用できるように意識して見ようと思いました。

Amazon AWS の IAM ユーザーって何だ?

クライアントが多言語サイト構築中ということもあって、「Amazon Translate」なるAWSのアプリを使うことになりました。Google翻訳やDeepLなど、ログイン無しでブラウザからアクセスできるプロダクトもありますが、対応言語数の多さでAmazon Translateを使うことに。

管理人としてのAWSアカウントを作り、いざログインしようとするとログイン画面はこんな感じ。

IAMユーザーって何?

管理者とは別の一般ユーザーみたいなことかな?と思いつつ、これ何の略なのか?みたいなことについて調べて見ました。

IAMはIdentity and Access Managementの略です。AWSアカウントにおける「認証・認可」の役割を担うサービスとなっています。IAMは各サービスへのアクセスを管理するもので、なかでもアクセスする「人」に対して付与するものを「IAMユーザ」と言います。

IAM ユーザーの作成手順 – サーバーワークス

IAMは「Identity and Access Management」の略とのこと。やはりAWSにログインするログインユーザーのようでした。上記記事元のサーバーワークスさんのページ、関連領域に関してかなり詳しく解説がありました。

IAMユーザは、AWSアカウント利用者ごとに作成しましょう。 1ユーザを複数人共有し、ログインすることは可能ですが、誰が何の操作をしたのか追跡が出来なくなります。

とあったので、スタッフ全員分のIAMアカウントを作りたいと思います。

商品起点の10段階分類

  1. (そのジャンルの商品自体を)知らない。
  2. 知っているが、そこまで興味はわかず、使ったことはない。
  3. 知っているが、使いたくないと思っている。
  4. いつかは使いたいと思っているが、使ったことはない。
  5. 以前は使っていたが、今は使っていない(また使うかもしれない)。
  6. 以前は使っていたが、今はやめており、今後も使う気はない。
  7. 今も使っているが、良いものがあれば乗り換えてもよい。
  8. 今も使っているが、可もなく不可もなく、今のところ替える気もない。
  9. 今も使っており、満足しているので替える気がない。
  10. そのジャンルの商品が好きで、色々試したい。

木下 勝寿. ファンダメンタルズ×テクニカル マーケティング (Japanese Edition) (p.79). Kindle 版.