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広告代理店と併用
既に依頼している広告代理店にも任せつつ、自社内でも運用
フルインハウスの組織を作りたい
NovaSphereで作られた記事LP/クリエイティブを活かすための運用サポートも承ります。β版以降で自動運用機能も追加予定
広告代理店様も歓迎
クリエイティブ量産・記事LP制作のリソースとして。属人化解消・納品スピード向上に貢献します。
【広告代理店さまへ警告】広告代理店の「選別」は、もう始まっています。
私たちがご提示するのは、単なる業界予測ではなく、過去のデータと市場構造が指し示す「勝ち残りの条件」です。AI導入だけでは差別化になりません。広告に特化したAIを、いかに早く実装するか——それが次の3年を決めます。
確証1：AI導入率は急伸。しかし「成果を出せている企業」は一握り
生成AIを業務に導入する企業は急増しています。しかし、導入と成熟は別の話です。
- 生成AIを業務利用している企業60.7%
- マーケティング・広報部門での活用33.6%
- 「業務効率化」を実感52.3%
- 「500万円以上」の効果を実感25.8%
汎用AIは誰でも導入できます。つまり、ChatGPTを入れただけでは競合との差別化にならない。広告業界で本当に求められているのは、広告データで学習し、貴社の案件に最適化された専門特化型AIです。
確証2：「汎用AI」では勝てない。本命は「広告特化AI」を持つ代理店
大手代理店はすでに、汎用AIではなく自社専用の広告AIシステムを構築し、圧倒的な生産性格差を生み出しています。
- サイバーエージェント「シーエーアシスタント」運用業務2.4万時間削減
- サイバーエージェント デジタル広告運用担当ゼロに
- イリアル社「マーケGAI」業務工数1/3に削減
中小代理店がこの差を埋めるには？自社でAI研究所を持つことは現実的ではありません。しかし、広告データで学習済みの専門LLMを「導入する」ことは可能です。NovaSphereは、まさにその解決策として設計されています。
確証3：広告代理店の「大量退場」は、すでに現実になっている
AIを武器にできなかった代理店から、市場退出が始まっています。
- 2022年 倒産56件（最少水準）
- 2023年 倒産82件（前年比+46.4%）
- 2024年 合計468社（過去10年最多）
注目すべきは「市場は成長しているのに、代理店は減収」という構造。デジタル広告市場は前年比+10%成長を続けています。にもかかわらず、サイバーエージェントですら広告事業が5年ぶり減収。淘汰されているのは市場ではなく、変化に対応できなかった代理店です。
確証4：クライアントの「代理店離れ」が、減収の主因
米国では82%の企業がマーケティング業務をインハウス化。日本でも同じ波が押し寄せています。
- 担当者が頻繁に変わる「毎回20%のフィーを払う価値があるのか？」
- ノウハウが蓄積されない「同じ予算で自社人材を雇った方がマシ」
- AIで運用が簡易化「P-MAXで十分。代理店なしでCVは落ちない」
逆に言えば、「AIを武器に、代理店だからこそ出せる価値」を示せれば、選ばれ続ける。クライアントが内製化できない領域——大量のクリエイティブ生成、記事LP量産、複数媒体の横断運用——を、AIで圧倒的なスピードと品質で提供できれば、インハウス化の波を「追い風」に変えられます。
確証5：「少人数×多案件」を実現した代理店だけが生き残る
広告代理店の収益構造は「人月ビジネス」。しかし、人件費高騰と採用難で従来モデルでは利益が出ない構造に陥っています。
- 人材定着率（勤続年数）1〜1.5年（業界平均）
- 最終利益率4.4%（コロナ禍の4.6%を下回る）
- 増収増益企業全体の27.9%のみ
勝ち残る代理店の条件：採用なしで、運用・制作キャパを3〜5倍に拡張。人間は「戦略」「クライアントリレーション」に集中。広告特化AIを「自社の戦力」として実装している。
【メーカーさまへ警告】広告運用のインハウス化は「予測」ではありません。データが示す「3年後の現実」です。
確証1：日本の広告市場は、米国の「タイムマシン」である
日本の広告市場は、米国で起きた出来事をタイムラグを伴ってなぞる構造的な特性があります。希望的観測ではなく、過去10年のデータが示す再現性の高いパターンです。
- タイムラグの圧縮：直近のトレンドでは2〜3年差まで短期化。米国のいまは、日本の2〜3年後の現実になる。
- 未来予測の精度：米国発の潮流をベンチマークすれば、国内の投資判断を事業計画レベルで具体化できる。
確証2：米国で今、起きている「インハウス化革命」
広告代理店中心のモデルは、米国ですでに再定義されています。データは代理店シェアの縮小と、企業側の自走体制へのシフトを明確に示します。
- 圧倒的なコスト効率：平均15〜20%のマージン削減で、浮いた原資を成長投資へ再配分。
- データ主権の確立：Cookieレス時代でも自社データを握り、意思決定のスピードを保つ。
- AIによる専門知識の民主化：LLMが高度な運用ワークをテンプレ化し、属人的ノウハウからの解放を実現。
確証3：日本の巨大市場に眠る「5,219億円」のチャンス
AI×インハウス化の波は確実に日本へ到達しますが、受け皿となる仕組みはまだ整っていません。代理店に依存している5,000億円超のマージンが次の競争源泉です。
代理店手数料として流出している原資を、AIと自走体制で企業内に蓄積。
「LLM活用インハウス化支援ツール」は、この資本を成長投資へ再循環させる唯一のショートカットです。
インハウス化のメリットは
コストカットだけではありません
広告スキルの属人性の高さ
広告クリエイティブ制作における属人的な経験則への依存と、制作スピード・品質のばらつき
そもそも良いCRや記事を作れる人間は稀有
膨大な成分・効果効能・ブランド・パッケージデザインなどから有効な広告クリエイティブの作成が困難で、顧客属性に合致した最適なコピーを導き出すまでに長い検証期間が必要
広告の管理の煩雑さ
過去の広告成功事例を効率的に再利用・改善できず、広告効果を持続的に高める仕組みの不足
テクニカル運用の知識格差
広告媒体に準拠した、テクニカルな運用ができていないために、せっかく作ったクリエイティブや記事のポテンシャルを発揮できていない
経営スピード・機動力の向上
広告運用において、クリエイティブ差し替え・予算調整・審査対応の遅れや、トレンド・需要期・緊急キャンペーンへの準備不足といった、スピードと柔軟性の欠如が引き起こす機会損失を解決したい。
コスト最適化・透明化
外部手数料や重複ツール費、非効率な人件費といったコストの無駄をなくし、費用対効果を可視化することで、成果の出る領域へ迅速にリソースを再配分できない構造的な問題を解決したい。
組織学習・ナレッジの向上
属人化した知見や部門間の共通言語の欠如が、勝ちパターンの横展開や効率的なオンボーディングを妨げ、ノウハウ流出リスクを生んでいるという、組織的なナレッジ共有の課題を解決したい。
ガバナンス・リスク
広告配信において、薬機法などの法令順守、ブランドセーフティ、アドフラウド対策、クリエイティブの権利管理、アカウント凍結といった、多岐にわたるリスクへの対策が不十分であるというガバナンス上の課題を解決したい。
よくある質問
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