国内初、広告運用特化型エージェントシステム
世界初、ペルソナエージェント搭載
AI超特化型・自律進化広告運用マシン

NovaSphere

v1.0.0-alpha

自社専用の広告代理店を持つことができる

憧れの社長を部下にして24時間働かせられる

顧客の要望に沿って進化し続ける

αテスト開始中。ぜひお問い合わせください。

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ABOUT

Novasphere(ノヴァスフィア)とは、LLM(Large Language Model)を活用した、広告運用の内製化のためのAI超特化型サービスです。


商品情報やターゲット情報を入力することで、高精度での広告クリエイティブの制作を自動化します。

広告業務の内製化が喫緊の課題となる昨今の情勢に最も柔軟に対応するサービスです。

FEATURES

広告クリエイティブ作業をノンストップで自動化
マルチエージェントシステムの構成図
NovaSphereは、マルチエージェントシステムの採用による「役割の異なる複数のLLMによる」協調的なクリエイティブ生成により、短時間で質の高い広告クリエイティブが構築可能となっています。
①LLMの並列実行
1つのタスクについて、複数のLLMで並列実行させることにより、通常のLLMでは不可能な「言語モデル同士が話し合う」などの人間的要素を再現することに成功しています。
②出力検査機能を搭載
LLMの出力を、別の視点を持ったLLMが評価し、基準値を超えるまで「リテイク作業」を繰り返します。
NovaSphereは、複数のLLMがまるで人間のように作業するシステムです。「ひとり広告代理店」が可能になることを目標とした設計を行なっています。
憧れの社長や有名プレイヤーを部下にできる
検索拡張生成(RAG)の仕組み
NovaSphereは、検索拡張生成(RAG)を採用しており、有名コピーライターのテンプレートや実績ある手法をつど検索・取得し「コミュニケーションコストに頼らない」形での広告の内製化を可能にし、インハウス型広告業務の実行を容易にします。
担当者が着任してから情報を集め始めるのに対し、NovaSphereを用いれば、その知識の結実である「情報編集力」に直にアクセスすることができます。
エンドユーザー視点で進化し続ける
ベクトル検索による最適化プロセス
NovaSphereでは、ベクトル検索データベースを用いた成分選定で顧客属性ごとにクリエイティブの出力を合格ラインまで最適化し、訴求力のある広告文を定量的・定性的に強化するデータパイプラインが整っています。
「プロンプトを微調整するLLM」を搭載することにより、実際の運用成果の解釈・改善要件の抽出・改善の実行がユーザーごとに行える柔軟な設計を行なっています。
※ α版では当該機能はテスターの方のみご案内しております。

HOW IT WORKS

PROBLEMS

広告運用を内製化したい。
でも、こんなお悩みありませんか？

  • 少額予算だから、良い広告代理店/担当者がついてくれるか不安...
  • 現在、広告代理店とお取り組みがあるけど、料金分働いてくれているように思えない...
  • 代理店とのやり取りが、雰囲気が悪い。何が問題なのかわからない。でも数字が悪いと、代理店を詰めてしまう...
  • いざ自分でやってみよう！と思っても、専門用語が多く難解で、挫折してしまう...
  • 商品理解の高い事業主の方が、ノウハウさえあれば広告運用の成果が出ると思ってしまう...
  • なんとなくで社内運用をしているけど、確信をもって運用できていない...

REASONS

そもそも、
内製化が必要となった原因を具体化すると…

コスト削減アイコン

広告の大量投下に伴うCPMの高騰

CPMは年々上昇傾向にあるため、広告代理店にフィーを払っていたら、将来着手で採算が合わない可能性が高く、そもそも自社でやっていけるかどうかの検証自体に、それに見合わないコストが発生します。

代理店管理アイコン

広告代理店のハンドリングは難しい

知識や運用経験がない状態で、広告代理店に依頼するのも危険です。
判断基準のない状態で広告代理店の運用報告を聞いても、成果が悪ければどこが悪いのか改善点はどこなのかと詰めることくらいしかできません。（学習ブレが～などが最たる例でしょう。）

知識アイコン

対象への理解の深い事業主の方が、広告成果が上がりやすい

当たり前ですが、広告代理店よりも、事業主の方が商品への理解や、顧客との接点が多くあり、商品・顧客への理解が高いといえます。
広告運用も突き詰めると、最終的にクリエイティブ(画像、動画やテキスト)で勝負が決まります。仕組みが分かれば、広告代理店よりも高いパフォーマンスを上げられる可能性は非常に高いといえます。

このやり取りそのものがクソであり、時間の無駄で、仕事とは呼べません。

SOLUTION...?

じゃあ、腕の良い運用者を
採用すればいいじゃない！
採用の基準はどこに置きますか？
類似商品の運用実績などで判断します！
その商品は、御社の商品と同じターゲットやフェーズから、目標規模まで伸ばした実績のある方ですか？
......
また、もし先ほどの質問で問題なかったとしても、当時の市況と今の市況は同じですか？
......
また、その方はマネジメントの経験はありますか？「組織」を作ることはできそうですか？
......
最終的に、良い代理店の人間を高給で釣ればいけると思ってませんか？
......

TRAP

広告代理店の内製化サービスに潜む「罠」
広告代理店の内製化支援サービスを利用した場合
  1. そもそも、広告代理店のマージン構造上、インハウスをうまくワークさせる、もしくは積極的に促進する理由がありません。
  2. 予算の小さい案件の場合、エース級人材はアサインされず、新卒の研修としてあてがわれてしまう可能性が高いです。
  3. 逆に予算が大きい場合、大きなマージンが獲得できるので社内運用ではなく代理店運用をオススメされてしまいます。
自力で内製化に踏み切った場合
  1. ネットのメディアは、専門知識は多いですが「御社専用の知識」を持っているわけではありません。
  2. 自社内で運用をしてみようとトライした方はご存知かと思いますが、ネットに落ちている記事は難易度が高いもしくは抽象的で、いずれも読んだ次の瞬間、「理解はしたけど具体的に次に何をすれば良いのかわからない」方がほとんどかと思います。
  3. これは、事業者の知識レベルと状況を顧みた上でのフィードバックなので、ある種仕方のない部分が大きいです。

TRUE SOLUTION

「じゃあ、人工知能に任せてみよう！」

上記の問題を全て解決するために、NovaSphereは解決されました。

LLMをはじめとした「特化型AI」は、目的とされたその一点において、人間をはるかに超える性能を持っています。

NovaSphereが採用しているMAS(Multi-Agent System)では、複数のエージェントが協力して、複雑な問題を解決できるのが特徴です。エージェントたちは自律的に動き、それぞれの役割を果たしながら、全体として効率的な結果を生むことができます。例えば、広告制作では、各エージェントがデザインやコピーなど異なる役割を担当することで、効率的にクリエイティブを生成できます。

広告に関しても同様です。

  • クリエイティブでいえば、CPM、IMP、CTR etc...
  • ブリッジ記事でいえば、FV突破率、読了率、MCV、MVR etc...
  • LPでいえば、カート遷移率、カート入力率、CVR、CPA etc...

上記以外にも、人間が到底図りえない次元の変数を、人間のできない精度と速さで計算し、マーケティングを自動化出来る時代がやってきました。

STRENGTHS

「広告×AI」の強み
01
全プロセスの時間効率が圧倒的に向上する
複数のエージェントが同時に異なる情報源にアクセスし、それぞれの専門性に基づいて情報を解析・統合することで、生成プロセス全体の時間効率が向上。加えて、各エージェントが持つ専門性を活かした役割分担により、品質管理コストも削減できます。例えば、あるエージェントが事実確認を、別のエージェントが文体の一貫性チェックを担当するといった具合です。これは近年広告業界で問題視されている情報の質保証(quality assurance)プロセスの分散化として解釈できます。
02
導入者数が増えるほど社会システムの健全化に寄与する
NovaSphereは常にリサーチを前提とした処理を行います。従って、本システムは常に「社会と同じ感度」を保ちます。広告や記事は単なる情報提供手段に留まらず、消費者行動や社会的トレンド、世論形成と密接な関係を今後も築いてゆくでしょう。その中で、NovaSphereは単純なキーワードマッチングや頻度分析では捉えきれない微妙な社会的文脈を捉え、多様な視点の統合を行うことで、社会の多様性をより色濃く反映したコンテンツ生成を可能にします。
※情報の多様性(information diversity)は、社会システムの健全性に寄与すると研究で示唆されている。スコット・E・ペイジ「The Difference: How the Power of Diversity Creates Better Groups, Firms, Schools, and Societies」
03
分散的/統合的な処理基盤による高品質コンテンツ生成
同時多発的な情報探索・評価プロセスや、学習アルゴリズム同士が動的な交渉を通じて評価条件を達成する際の「計算的保証」を与えるということは、例えば相互に情報を交換し合い、全体的なコンテンツ品質を高めるということであると言い換えられます。それに加え、情報セキュリティやプライバシー保護の観点からも、エージェント間で秘匿計算やプロトコル暗号化が可能であるため、企業の機密データを安全な形で探索・参照する基盤を提供するという点は、他社にはない圧倒的アドバンテージと断言できます。

PRICING

スタンダードプラン

価格
月額300,000円(外税)
最低契約期間
3か月
対応媒体
  • Google
  • Yahoo!
  • Facebook
  • Instagram
  • X
  • LINE
  • Amazon
  • TikTok
  • SmartNews
機能
広告文の自動作成/LPの自動作成

PRICING REASON

ちょっと高いかも？と思った方へ
よくある20万円前後のサービスで、ハンズオンのサービスを提供することは構造上できません。
市場にある多くのインハウス化支援のサービスは20万円前後で提供されていることがほとんどです。しかし、よく考えてみてください。20万円の価格帯でハンズオンのインハウス化支援を行うことができるでしょうか？答えは「No」です。

理由をお話しします。インハウス化支援を提供する企業の担当者の役職が社員だったとします。大前提、企業の社員は、最低でも給料の5倍は利益をもたらさなければ採算が取れません（ベンチャー企業や中小企業ならもっと稼いでほしい、というのが本音です）。仮に担当者の給料が40万円（額面）だった場合、20万円の価格のインハウスコンサルだと10社はハンズオンで見なければなりません。

しかし現実は、いくつもの運用案件を担当しながら手間で一般論（その会社専用でオーダーメードに還流されていない知識）を機械的に流通しているサービスに過ぎません。要するに「だから何？」というレスポンスしか帰ってきません。それであれば、媒体のヘルプや検索したブログを読んだ方が時間もお金も節約できます。

α版につきお得にご利用できるのはイマだけ！

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