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THE MOLTSのAI活用の学び集
THE MOLTSのメンバーは、AIで制作や分析を試し、その結果を社内で共有して、フィードバックを受けています。「それで、どれだけ成果が出たの？」「もったいない」と言われて気づいたこと、社内の事例を聞いて考えを改めたことを、2026年の記事から集めました。
Learnings
試して、学んだ4つのこと
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試して、速くなった
AIでLPやバナーを作り、Canvaで動画を作って、外注の待ち時間をなくした。クライアントの確認を待たず、AIで毎日データを取りにいった。LPの修正を2時間で返した。自分で試したことで、速さと守備範囲がどう変わったかの記録です。
広告CPAが、2週間で3分の1に。効いたのは「自作の動画」だった
広告CPAを2週間で3分の1にできた理由の整理です。AIでLPを、Canvaで動画を自作し、外注の待ち時間をなくしたことが鍵で、数字の詰まりの特定から改善までの流れと、守備範囲を広げる意味を語ります。
ただの広告運用者がLP・バナー・動画まで自分で作って、CPAを1/3に下げた話
広告運用者がAIでバナーとLPを自作し、CPAを1/3に下げた事例です。制作費をもらわずリスクを先に取り、成果で返すことで、任される仕事の範囲が広がった過程をまとめています。
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フィードバックで、気づいた
分析を半日から1時間にしたのに「どれだけ成果でたの？」に答えられなかった。業務を2営業日から5分にしたのに「もったいない」と言われた。ありきたりだと思った発表が大絶賛された。社内で受けたフィードバックから、評価の基準を見直した記事です。
分析業務は半日から1時間に。でも、「どれだけ成果でたの？」に答えられなかった
広告運用の週次分析をAIで半自動化し、半日の作業が1時間になった一方で、成果への効果には答えられなかった振り返りです。仕組みづくりがゴールの代わりになっていた点から、AI活用で何を問うかを考えます。
AIと役割分担して業務が2営業日→5分に。それでも「もったいない」と言われた理由
AIとの役割分担で、サーベイのアラート対応は2営業日から朝の5分になりました。AIに任せない線を自分の基準で決める限界と、役割分担は技術の進化に合わせて見直すものだという点をまとめます。
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社内の事例から、考えを改めた
CPAを1週間で20万円から2万円にした事例、CV1.6倍の事例、動画生成の仕組みを2週間で作った事例。社内の事例を聞いて、自分の経験や思い込みを見直したメンバーの振り返りと、AIをベースに働いた1年半のデザイナーの答えです。
「金融商材のCPAを1週間で20万→2万」AI社内事例を聞いて私はため息をついた
金融商材のCPAを1週間で20万円から2万円まで下げた社内事例から、AI活用を考えます。成果の差を生んだのはAIそのものより市場や顧客を読む思考で、AIに渡す思考を先に鍛える必要があるという話です。
「広告インハウス化のAI活用＝自動化」と思っていたが、CV1.6倍事例を聞いて目が覚めた話
広告インハウス化でのAI活用は、自動化より先にボトルネックを見極めることが要点です。CV1.6倍・CPA30%減の事例では最初にレポート設計から直しており、AI活用の順序を考えます。
「ベテランのほうがボトルネックかもしれない」と気づいた40代の話。
ベテランの経験が、AI時代にはボトルネックになりうるという話です。広告運用歴10年超の経験が、動画生成の仕組みを2週間で作る速さに及ばなかった例から、まず自覚することが出発点だと考えます。
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成果を分けたのは、AIの前後
CVが倍増した、配信翌朝に資料請求が来た、指名検索が1ヶ月で10倍になった。振り返ると、直接の要因はAIそのものではなく、ボトルネックの見極め、関わる人の絞り方、設定の点検、社内ルールの見直しでした。
「AIを使い倒した結果、CV倍増」と言いたかったけど、成果の直接要因はAIじゃなかった
広告運用でAIを使い倒した3ヶ月で、CVは約2倍、CPAは半分以下になりましたが、直接の要因は自動入札をやめて手動運用に戻したことでした。成果を出すためにAIをどう使うかを先に考える話です。
爆速で広告成果を生み出せた理由は、「自作AIツール」とはまた別のところにあった
新サービスの広告が、配信翌朝に資料請求を獲得できた理由の振り返りです。要因は自作AIツール以上に、関わる人を最小限にして意思決定者がLPを直接直し、同じテンポで走ったことでした。
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私たちのAI方針
こうした試みをふまえて、THE MOLTSがAIをどう位置づけ、仕事をどう進めるのかをまとめています。
