AI 広告バナー生成エージェント

オンライン広告のキャンペーンでは、広告配信プラットフォームの最適化やユーザーの興味関心に合わせた広告表示を行うことが重要です。従来のクリエイティブ制作では、これらの作業に多くの時間と労力を要し、担当者に負担が大きくなってしまうという課題がありました。

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これまでも、オンライン広告の現場ではクリエイティブ制作を効率化するため、画像やテキストなどのデザイン要素を自動制作するツールが利用されていました。しかし、テンプレートをベースとしたこれらのツールは、コンバージョン率（CVR）やクリック率といった具体的なKPIではなく、一般的な知見に頼ったものでした。結果として、制作されたクリエイティブのうちどれを使用するのかは、デザイナーやプランナーの経験則に委ねられることが多く、客観的なデータに基づいた評価が不足していました。

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一方、Recursive AI 広告バナー生成エージェントでは、生成AIを用いた画像制作を行うため、ブランドガイドラインを遵守し、ロゴや製品画像などのブランド固有アセットを自動的に組み込んだ広告クリエイティブの半自動生成を可能にします。さらに、AIによるKPI予測に基づいてクリエティブ選定の最適化を行うことで、広告制作の質と効率を大幅に向上させます。このアプローチにより、デザイナーやマーケターの広告制作ににかかる時間を平均60％削減することに成功しました。

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本システムは、画像生成モデルとバナー最適化モデルという２つのAIモデルを統合したパイプラインで構築されています。

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画像生成モデル

• ‍高品質の画像生成： 最先端の画像拡散モデルを活用し、テキストによる指示（プロンプト）から、高品質かつリアルな画像を生成します。‍
• ビジュアルアイデンティティの一貫性維持：ブランドのビジュアルアイデンティティに沿った、ライティング、コントラスト、色合いなどの自動調整が可能です。‍
• ブランドアセットの統合： ロゴ、製品画像、ブランドアンバサダーなどのブランド固有のアセットを、生成されるクリエイティブに統合します。‍
• 自動プロンプト翻訳：モデルのAPIは英語入力のみをサポートしているため、LLM（大規模言語モデル）を活用した日英翻訳機能を組み込み、スムーズな運用を支援します。‍
• Image-to-Image機能： テキストから画像を生成することに加えて、既存画像の特定要素（アクセサリー、服装、髪型など）を自在に変更・追加・削除することも可能です。‍
• 処理速度の向上： 非同期処理を活用したリクエストハンドラーを開発し、同時処理を効率化。多数のユーザーが利用する環境でも高速応答を維持します。‍
• 背景除去機能： 広告バナー向けに、プロンプトに特定のキーワードを追加するだけで背景除去を自動実行。生成後の編集の工数を大幅に削減します。

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バナー最適化モデル

• ‍正確なパフォーマンス予測： 各オンラインプラットフォームの過去データを基に、セグメント別のオーディエンスに対するバナー広告のパフォーマンスを約72%の精度で予測します。‍
• デザインの最適化： カスタムのマルチモーダルLLMを搭載し、クリックスルー率（CTR）、コンバージョン率（CVR）、顧客獲得単価（CPA）などの主要KPIを最大化します。‍
• 費用対効果の高いデプロイメント： 標準的なCPUハードウェアで効率的に動作するため、デプロイメントを容易に行い、運用コストを大幅に削減できます。