Cafe24は、広告運用全体をデータとAIで支援する次世代マーケティングソリューション「NextGen」を打ち出した。生成AIの普及で広告クリエイティブ制作の参入障壁が下がる一方、成果分析や予算配分の最適化といった運用面で差がつきやすくなっていることに対応する。

EC事業者の広告運用は、配信して終わりではない。どの商品が売れているのか、どの広告が実際の注文につながったのか、追加予算をどこに振り向けるべきかを継続的に見極める必要がある。成果が鈍った広告は停止し、クリエイティブを差し替え、媒体ごとの実績を比較しながら運用方針を随時見直していくことが求められる。

事業規模が大きくなるほど、この作業の複雑さは増す。取り扱い商品や出稿先の媒体が増えれば、判断すべき項目も増えるためだ。広告配信は24時間続くが、担当者が常時監視するのは難しい。その間にも予算は消化され、効果の低下した広告が配信され続ける。広告成果は、単に優れたクリエイティブを1本作ることよりも、運用をどれだけ速く回せるかに左右される局面に入りつつある。

◆Gartner「マーケティング業務の自動化率、2028年に36%」。

AIの役割も、こうした流れの中で変化している。初期の生成AIは広告コピーや画像制作の支援が中心だったが、足元では成果分析、運用戦略の提案、定型業務の自動化へと活用領域が広がっている。

Gartnerが2026年に公表したマーケティングリーダー向け見通し調査によると、AIが担うマーケティング業務の自動化率は2026年の16%から2028年には36%へ拡大する見通しだ。AIが制作支援ツールにとどまらず、マーケティング運用全般を支える方向に進化していることを示している。

Cafe24のマーケティングセンターが打ち出したNextGenも、こうした流れを踏まえたものだ。同社によると、広告配信の代行にとどまらず、運用の全工程をデータとAIでつなぐことを中核に据える。リアルタイムで成果を分析し、複数媒体のデータ比較、予算調整、運用戦略の立案を支援するほか、反復業務も自動化する。運用担当者は自然言語で成果分析や戦略立案を依頼できるという。

もっとも、AIを活用すれば自動的に成果が出るわけではない。分析や提案の精度を高めるには、十分なデータ基盤が欠かせない。

Bain & Companyが2025年に公表した報告書によると、AIを積極活用して成果を上げている企業ほど、データインフラとシステム統合の水準が高かった。回答企業の66%は、データインフラとシステム統合をAI活用の主要課題として挙げた。AI活用の成否はモデルそのものより、データをどれだけ効果的に接続し、活用できるかに左右されるという。

広告運用でも事情は同じだ。複数媒体に分散した成果データを一つの流れとして統合できれば、どの商品に広告投資を集中するか、どの媒体に厚く配分するか、どのクリエイティブを拡大するかを横断的に判断できる。NextGenが媒体横断の統合分析を採用した背景でもある。

◆MoreoutのROASは540%から759%に改善　Kikikoは広告費12%減。

Cafe24によると、NextGenの効果は実運用事例でも確認されている。ライフスタイル系ヨガウエアブランド「Moreout」は、AIベースの広告クリエイティブを継続的にテストし、商品データと広告実績を統合分析することで、広告投下を強化する商品を絞り込んだ。その結果、Meta広告の広告費用対効果（ROAS）は540%から759%に改善し、Meta経由のコンバージョン売上は33%増加した。

10代女性向けアパレルブランド「Kikiko」は、NextGenのリアルタイム成果分析と自動最適化を活用し、閑散期に広告費を12%削減しながら、ROASを579%から855%へ引き上げた。広告費を増やさずに運用効率を高めた事例としている。

Cafe24は、これら2事例の共通点として、AIが広告配信そのものを代替したのではなく、運用プロセスの中でデータを分析し、継続的に戦略を提案した点を挙げる。成果を押し上げたのは広告費の増額ではなく、データに基づく反復運用だったとしている。

もっとも、こうした成果の再現性は今後の課題として残る。特定ブランドで得られた結果が、業種や規模の異なる他の事業者にも同様に当てはまるかはなお見極めが必要だ。ただ、広告の競争軸が「より多くの広告を作ること」から、「データをいかに速く読み取り、実行に移すか」へ移りつつあることは確かで、EC事業者の競争力を測る指標も変化し始めている。