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AIクリエイティブテストの負債：広告が増え、判断が難しくなる

タラ・マイヤー

9月 10, 2026

生成AIは、グロースチームがモバイル広告クリエイティブを制作する速度を変えた。新しいフック、ナレーション、ビジュアル、そして完全な広告バリエーションが、数日や数週間ではなく、数分で作成できるようになった。

それでも、より多くのクリエイティブを制作することが自動的に強いパフォーマンスにつながるわけではない。AIの進歩にもかかわらず、すべてのバリエーションにはテスト、時間、予算、信頼できるデータが必要である。そして、チームはクリエイティブを拡大するか、修正するか、中止するかを決定するための十分なエビデンスを必要とする。

最近のTenjinのROI 101ポッドキャストのエピソードで、TenjinのRomanがBidmatrixのVP of GrowthであるMarkと、この変化がクリエイティブテストと意思決定をどのように変えているかについて語っている。彼の中心的な主張は次の通りだ：

「私たちにはアイデアが不足しているのではない。信頼できる判断が不足しているのだ。」

AIが生産のボトルネックを変えた

AIが広く利用可能になる前は、新しいクリエイティブラウンドはしばしば、デザイナー、編集者、映像プロデューサーと協業し、制作カレンダーの空きを待つことを意味していた。

すべてのクリエイティブコンセプトは限られた時間とリソースを奪い合っていた。それが当然ながら、チームが制作・テストできるアイデアの数を制限していた。しかし、 AIワークフローにより、それらの制約の多くは取り除かれ、クリエイティブチームは一日で複数のフック、ビジュアル処理、ナレーション、ローカライズ版を生成できるようになった。

これがクリエイティブコンテンツ制作の増加を促進した一方で、Markはボトルネックを別の場所に移したと主張する：

「新しいボトルネックは広告を作ることではなく、広告を評価することだ。」

彼は、クリエイティブ制作は加速したが、テスト能力は同じペースで成長していないと論じる。予算は限られたままであり、意味のある結果が出るには時間がかかり、すべてのバリエーションが確信を持った判断を支えるのに十分なデータを受け取れるわけではない。

より多くのクリエイティブがより多くのテスト負債を生む

より安く、より速い制作はチームにより多くの選択肢を与える。課題は、予算と注意力を薄く分散させすぎずに、どのバリエーションがテストに値するかを判断することである。

Markはこの問題をテスト負債と表現する：

「チームは一日で数十から数百の選択肢を作成できる。それはポジティブに聞こえるが、チームが適切にテストできるよりも多くの広告が生まれ、テスト負債を生み出す可能性がある。予算が多すぎる小さなバリエーションに分散されると、結果はノイズが多く、誤った勝者が現れる可能性がある。」

テスト負債とは、チームが制作できるが確実に評価できないクリエイティブの増大するバックログである。

より大きな予算があっても、チームは数千ものバリエーションを効果的にテストすることはできない。すべての広告は、より多くの投資を得る前に、依然として実際の経済的価値を示す必要がある。

これが、より多くのクリエイティブボリュームが必ずしもより良い学習やより強いパフォーマンスを生み出さない理由である。

10の真に異なるアイデアは、背景色、コピーの一行、またはビジュアルの細部の小さな変更だけで、すぐに100のバージョンになり得る。AIはそれらのバージョンをより簡単に制作できるようにするが、より多くのバリエーションがあるからといって、それらすべてが自動的にテストする価値があるわけではない。

クリエイティブの説明責任に関する3つの質問

クリエイティブのアウトプットがもはや進捗の最良の尺度ではないのであれば、グロースチームはパフォーマンスを判断するためのより良い方法を必要としている。

Markはクリエイティブの説明責任を3つの質問で構成している：

広告は何を約束したか？
それは誰を呼び込んだか？
それらのユーザーは留まり、価値を生み出したか？

これらの質問はまとめて、各広告をそれが惹きつけるユーザーの質に結び付ける。

Markは、このダウンストリームへの焦点がBidmatrixが最適化に取り組む方法の中心であると説明する：

「私たちはダウンストリームイベントに向けて最適化する。なぜなら、広告が注目を集めた後に何が起こるかに興味があるからだ。」

成功はクリックやインストールだけで測定されるわけではない。成功したクリエイティブは、その体験が広告の約束と一致し、エンゲージ、リテンション、または経済的価値の創出につながるユーザーを惹きつける。

AIは劇的なフックや注意を引くコンセプトの制作を容易にすることができる。しかし、クリエイティブはファネルの上部では良好に機能する一方で、広告の約束と実際のプロダクト体験との間にミスマッチを生み出す可能性がある。

クリエイティブ・ダーウィニズム・ループ

Markはクリエイティブの説明責任を、クリエイティブ・ダーウィニズム・ループと呼ばれる反復可能なフレームワークに変換している。

プロセスは次の通り：

Research → Generate hypotheses → Filter → Test → Validate → Scale carefully

「広告は生き残る権利を獲得しなければならない。多くのアイデアが入ってくるが、価値を証明した広告だけがより多くの予算を受け取るべきだ。」

チームはまず、ユーザーが何を気にかけているかをリサーチし、それらのインサイトを少数の明確な仮説に変換する。

次に、混乱を招く、ブランドから外れている、無関係、またはプロダクトとのミスマッチを生み出す可能性のあるアイデアを除外する。

残ったクリエイティブは管理されたテスト予算を受け取る。チームが初期の魅力とダウンストリームの価値の両方を検証した後にのみ、広告はより多くの支出を受けるべきである。

AIはこのプロセスのすべての段階をサポートできる。ユーザーの言語を要約し、競合のアングルを特定し、仮説を提案し、バリエーションを生成し、結果の分析を支援することができる。しかし、AIはプロセスを置き換えるのではなく、サポートするべきである。目標は、すべての判断を自動化したり、可能な限り最大のクリエイティブアセットフォルダを作成したりすることではない。

「AIはループを強化すべきである...市場からより速く学ぶことを目標として。」

テストに依然として人間の主体性が必要な理由

AIはリサーチ、アイデア創出、制作、クリエイティブ分析に有用である。しかし、テストと検証には依然として人間の目と主体性が必要である。なぜなら、それらの段階には実際の予算と限られたデータが関わるからだ。推定に基づく判断には、それをサポートする誰かがいるべきである。Markが説明するように：

「テストと検証の段階では、実際の予算と実際の判断が関わるため、人間のインプットが最も重要である。」

AIモデルは初期のパフォーマンス指標を要約し、パターンを特定し、クリエイティブの方向性を提案することができる。それでも人は設定をレビューし、キャンペーンがより多くのリソースを得るに値するかどうかを判断すべきである。判断が実際の支出に近づくほど、誰かがその判断を導くことが重要になる。

フックをプロダクトと一致させ続ける

AIは、スクロールを止めるように設計された冒頭のフックを生成するのに特に有用である。しかし、フックの約束が実際のプロダクトと一致しているかどうかは、依然として人が確認しなければならない。

中核となる広告は、実際のプロダクト体験または本物のゲームプレイを示すべきである。これなしでは、チームは誤解を招く勝者をスケールするリスクを負う。これには、強いクリック率を生み出すが、すぐに離脱し、全体的なユニットエコノミクスを弱体化させるユーザーを惹きつける広告が含まれる。

どのような感情的な約束がプロダクトに合うかを決定する際にも、人間の判断が重要である。確かに、AIは安心感、自信、緊急性、コントロールに基づいたアングルを提案できるが、その感情はアプリが実際に提供するものと一致する必要がある。

これは、すべての判断が永久に手動でなければならないという意味ではない。ガイドラインが確立された後、つまりチームが適切なチェック、データ、判断ルールを定義した後に、自動化を導入すべきである。

AIクリエイティブテストにおいて計測がより重要である理由

AIがクリエイティブ制作能力を高めるにつれて、チームがファネル上部の注目と長期的なビジネス価値を混同することが容易になる。これが、計測がより重要になる理由であり、軽視される理由ではない。広告を正確に評価するために、グロースチームはパフォーマンスデータの2つの層を区別する必要がある。

クリエイティブの訴求力

CTRとIPMは、広告が注目を集め、インストールを生成したかどうかを示す。これらの指標は次のような質問に答えるのに役立つ：

フックはスクロールを止めたか？
ユーザーはクリックしたか？
広告は効率的にインストールを生成したか？

ユーザー品質

リテンション、主要なアプリ内イベント、ROAS、LTVは、それらのユーザーが留まり、経済的価値を生み出したかどうかを示す。これらの指標は次のことに答えるのに役立つ：

ユーザーはプロダクトに関与したか？
彼らは戻ってきたか？
意味のあるアクションを完了したか？
キャンペーンはビジネス的に意味があったか？

Markはこれらの指標を3つのグループに分類する：

「CTRとIPMは、広告が注目とインストールを得たかどうかを教えてくれます。リテンションは、人々が実際にアプリに興味を持ったかどうかを教えてくれます。ROASとLTVは、キャンペーンがビジネス的に意味があったかどうかを教えてくれます。」

両方の層が重要である。課題は、訴求力の指標が先に到着する一方で、ダウンストリームのユーザー品質を観察するには数日から数週間かかる可能性があることである。その遅延により、早期の勝者が実際よりも決定的に見え、コストのかかるスケーリングのミスにつながる可能性がある。

「最も危険な広告は、あまりにも早く勝者のように見える広告である。」

AIは劇的で注意を引くフックを素早く生成できる。これはまた、安価なクリックを促進するが、インストール後すぐに離脱するユーザーを惹きつける広告を作成することを容易にする。チームがバリエーションを制作・テストできる速度が速ければ速いほど、予算を拡大する前に訴求力と品質の両方を評価することについて、より規律正しくなる必要がある。Markが言うように：