2026年9月1日、電通、電通デジタル、SB Intuitionsの3社は、共同開発を進める「日本語コピーライティング特化型生成AI」に関する研究成果を公表した。11万件超の独自データ構築と評価技術の有効性を発表している。
コピーライター64名の知見を結集11万件超の自動評価基盤を構築
3社は2025年9月25日より、日本語のニュアンスや表現力を深く理解するコピーライティング特化型生成AIの共同研究を推進してきた。今回の発表では、電通に所属する64名のプロコピーライターによる評価を集約し、計116,532件という大規模な広告コピー評価データセット（※）の構築を完了したことが明かされている。
あわせて実施されたエキスパートインタビューを通じて、「ファースト・インパクト」「インサイトの深さ」「言葉選びの妥当性」といった定性的な評価プロセスを体系化することに成功した。これらを生成AIの評価指標として組み込み、LLM-as-a-Judge（※）を活用した自動評価基盤を構築している。
実際に検証を行った結果、学習や最適化を済ませた特定の業種・商材においては、コピーライターの判定と生成AIの評価との間に一定の正の相関関係が確認された。一方、未学習のカテゴリーへ適用した場合には相関が低下し、プロンプト調整だけでは汎用化が難しいという技術的課題も浮き彫りとなっている。本研究成果は、国産生成AI「Sarashina」などをベースに開発が進められており、2026年9月2日から開催の「第25回情報科学技術フォーラム（FIT2026）」において論文発表される予定だ。
※データセット：AIの機械学習や評価モデル構築のために整理・集積されたデータの集まり。
※LLM-as-a-Judge：大規模言語モデル（LLM）自体を評価者として利用し、出力結果の質を自動判定する手法。
広告制作の省力化に期待高まるも 汎用化と感性模倣の壁が課題に
今回の研究成果は、広告およびマーケティング業界に対して多大なメリットをもたらすと捉えられる。コピーライターの評価知見をAIへ移植できれば、初期アイディアの選定や質のスクリーニングが自動化され、制作業務の大幅な効率化とスピード向上が期待できるためだ。
一方で、未学習領域での精度低下に見られるような懸念やリスクも存在する。広告コピーは商材やターゲット層ごとに異なる感性や文脈が求められることから、汎用化に向けたAIモデルの構築は容易ではないと判断される。仮にAIが生成・評価した表現だけに過度に依存した場合、どの業界でも類似した無難な表現に終始し、訴求力が減退するリスクを残している。
将来の展望として、人間のクリエイターによる鋭い感性と膨大なデータを処理するAIの評価能力を融合させた、高度な制作体制の構築が見込まれる。業界ごとのデータ拡充やモデルの精査が進むことで、定性的な価値判断を伴うビジネス全般において、生成AIの社会実装が飛躍的に加速する可能性を秘めていると言える。
関連記事：
