好調クリエイティブの抽出から広告関係の経理業務まで、意思決定以外の事務作業をAIで自動化
広告運用・広告業の経理
課題ご依頼の前に困っていたこと
好調なクリエイティブの洗い出しや、広告代理店からの請求書と掲載リストの照合など、広告の判断の前後に事務作業が積み上がっていました。
実行もちもつがしたこと
管理画面のCSVと画像一覧を突き合わせて好調クリエイティブを抽出する仕組みと、3支店分の請求書と掲載リストを照合する仕組みを作りました。どの広告を伸ばすか・止めるかの判断は人に残しています。
成果その結果
979広告から好調な19件を抽出（18件はファイル名まで特定）し、先方の担当者が同じ手順を自分で回せる状態に。請求照合では目視で確認する行が関西88%→17%、東京82%→28%に減り、契約終了後も請求に載っていた掲載を4件見つけました。
この事例は、広告に関わる2社でのお手伝いをまとめたものです。1社は広告運用の会社で「どの広告が効いているか」を洗い出す作業、もう1社は広告媒体の請求を確かめる経理の作業です。どちらも、判断の前後に積み上がっていた事務作業をAIに任せ、判断そのものは人に残しています。
1. 好調な広告クリエイティブの抽出（広告運用の会社）
背景
担当の方は10件前後の案件を抱えていて、案件ごとに管理シートも「好調」の基準も違いました。広告管理画面から書き出したデータと、画像の一覧を見比べて好調なクリエイティブを探す作業は「探すのが手間」で、都度、手で行っていました。1週間分でも広告は979件あり、書き出したデータは900行・180列を超えていました。
作った仕組み
- 管理画面から書き出した広告データと画像一覧を読み込み、案件ごとに決めた条件（目標CPA以下、かつCV件数が下限以上）に合う広告だけを抜き出す
- 広告と画像ファイルを結び付け、ファイル名と保存先まで特定する。広告名が自由入力で結び付かないものも、同じ画像を使っている別の広告からたどって特定する
- 結果は、社内確認用の一覧、先方の管理シートの形式、チャットでの共有文の3つで出す
- 毎週同じ手順で回せるよう、手順書とAIへの指示のセットにまとめた
成果
- 実データ1週間分の979件から、条件に合う19件を抽出。7月中旬の時点で18件はファイル名まで特定し、残りの1件もその後に特定した
- 先方の担当の方が手順書どおりに自分で実行し、2つのアカウント分をまとめて14件を抽出した
2. 広告媒体の請求書と掲載リストの照合（広告関係の経理）
背景
広告代理店の3つの支店から届く請求書と、自社で管理している掲載リスト（2,000行超）を、1行ずつ目で見比べていました。請求書は同じ月に何度も届き、請求書側が間違っていることもあります。依頼の時点では「関西の支店だけで約560行、手作業で月に2日かかる」とのお話でした（ご依頼時のお話で、もちもつ側で測った時間ではありません）。
作った仕組み
- 届いたままの請求書（Excel）と掲載リストを読み込み、その月の最新の請求分だけを使って照合する
- 媒体名の書き方の違いをそろえ、店名は一部が一致すれば候補に挙げる。媒体・エリア・価格などで点数を付け、いちばん近いものと突き合わせる
- 結果は「一致」「要確認」などに分けて、支店ごとの一覧とまとめにして出す。「掲載が終わっているのに請求に載っている」ものは、いちばん上に警告として出す
- 担当の方がAIに指示して毎月自分で回せるよう、照合のルールを手順書にまとめた
成果
| 支店 | 人が確認する行（7月掲載分の実データ） |
|---|---|
| 関西 | 625行中106行（17%） |
| 東京中央 | 147行中41行（28%） |
照合の仕組みを実データに合わせて直す前は、関西で88%、東京中央で82%の行が「要確認」として人に回っていました（直す前と後とでは、照合した月のデータが異なります）。あわせて、掲載が終わっている1店舗の請求が4行残っていたことを見つけています。
人に残した判断
- どの広告を「好調」とみなすかの条件は、先方が案件ごとに決める。どの広告を伸ばすか・止めるかも人が決める
- チャットへの投稿や管理シートへの書き込みは、人が承認してから行う。結び付けられなかったものは「要確認」として人に回す
- 請求の「要確認」は人が確かめ、請求書と掲載リストのどちらが正しいかは営業の担当に確認する。あいまいなものは確定させない
- 想定と違う形のデータが届いたときは、勝手に処理を変えずに止まって知らせる
社名はNDA・守秘の兼ね合いで個別の開示は控えています。
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