広告運用・マーケティング部門の「プラットフォームAI最大活用と成果極大化」のための生成AI研修

広告運用・マーケティングチームの運用プロセスを最適化し、AIの学習基盤とインサイト抽出を活用することで、広告施策の精度と運用成果を最大化させるカリキュラム例

研修のターゲット

・広告代理店の運用担当者、アカウントプランナー、ディレクター
・自社運用（インハウス）で広告成果を伸ばしたいマーケティング責任者
・「自動入札」や「PMax」の挙動を正しく理解し、コントロールしたい運用者
・GA4やGTM、SQL等を用いた計測環境の整備とデータ活用に課題がある方
・AIを活用して、顧客インサイトの抽出や広告コピー案作成を高速化したい方
・部分最適ではなく、広告からLPまでを「線」で捉えて最適化したいリーダー

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生成AI研修のゴール

AIに「丸投げ」する運用を卒業し、AIを「戦略的に操る」プロへと進化する

GoogleやMetaの自動入札（プラットフォームAI）は、ブラックボックスになりがちです。本研修では、その裏側にあるアルゴリズムの仕組みを理解し、人間がどのように「意図」を介在させるべきかを学びます。AIに任せきりにするのではなく、AIが最も成果を出しやすい「環境」と「データ」を設計・提供できる、次世代の運用スキルの習得を目指します。

「正しいデータ」をAIに学習させ、広告パフォーマンスを極大化させる

AIの学習精度は、入力されるデータの質で決まります。GA4やGTM、さらにはSQLを用いたデータ処理を駆使し、AIに対して「何が真の成果（正解）か」を正確に教え込む計測基盤を構築。機械学習のスピードと精度を最大化させることで、CPA（獲得単価）の抑制とCV（成約数）の増大を同時に実現します。

分析から改善（LPO）までをAIで加速させ、勝てるストーリーを完成させる

広告の管理画面内だけでなく、ChatGPTやDeepResearchを用いた高度な分析、そして受け皿となるLP（ランディングページ）の最適化までを網羅します。AIを使ってユーザーの深層心理（インサイト）を突き止め、それをコピーやデザインに即座に反映。広告から成約までを一気通貫で最適化する「統合マーケティング戦略」の完遂がゴールです。

生成AI研修カリキュラムの考え方

広告アルゴリズムの歴史と「自動入札」のメカニズム解明

まずは、デジタル広告がどのように進化し、現在のAIによる自動化に至ったのかという「概念」からスタートします。AIがどのようなシグナルを見て入札を判断しているのか、その裏側のロジックを腹落ちさせることで、設定一つひとつの意味を深く理解し、場当たり的ではない根拠に基づいた運用戦略を立てられるようにします。

AIの「学習精度」を左右する計測基盤とデータ戦略の構築

AIを賢く動かすためには、質の高いデータインフラが不可欠です。本カリキュラムでは、GA4やGTMの高度な設定、そしてアトリビューション分析やSQLによるデータ整形など、AIに「質の高い正解」を渡すための技術的なステップを重視しています。インフラ（計測）と戦略（データ）の両輪を整えることで、AI運用の成功確率を飛躍的に高めます。

各プラットフォームの最適化実践と、AIによる分析・改善術

Google広告やMeta広告の具体的な設定・改善テクニック（実践）を網羅すると同時に、最新の生成AIを活用したクリエイティブ改善や高速分析の手法を学びます。人間だけでは気づけなかった「勝ち筋」をAIと共に発見し、LPO（ランディングページ最適化）まで含めたPDCAサイクルを高速で回すことで、市場の変化に即応できる運用体制を確立します。

生成AI研修カリキュラム例

カリキュラム	コース	概要	講座数
ネット広告の全体像と主要媒体におけるAI進化の把握	Webマーケティングとは	Webだからできること・できないこと	2
	アドテクノロジー基礎	Web広告の歴史、 DSP、 SSP、 RTB、 DMP、 CDP	4
	デジタルマーケティングを体系的に学ぶ理由	デジタルマーケティングの必要性、全体像をおさえるべき理由	2
	AIによる広告業界の変化	AI、DX、広告業界	3
AI自動入札の裏側：学習の仕組みとアルゴリズムの正体	広告の自動入札活用	入社戦略、自動入札のメリットデメリット	4
AI自動入札の裏側：学習の仕組みとアルゴリズムの正体	AIによる今後の業務変化想定	AI、AIブラウザ、Slack	2
正確なデータ連携を実現するタグ管理とGA4の構築	タグマネージャー	GTM、タグマネージャー、トリガー	3
	GA4概要	GAとの違い、イベントとは	4
	GA4初期設定	プロパティ作成、 Googleシグナル、タグ設置	2
	GTMとGA4で成果を最大化するイベント計測完全攻略	GTM、GA4、イベント計測、クリック計測	3
AIに「正解」を教えるためのデータ設計と処理	分析時に考慮したいアトリビューション分析とは	アトリビューション分析を行う方法、アトリビューションの種類	2
	トラッキングとは	ユーザー行動を可視化するトラッキングの基本と活用	1
	データベースとSQL	データベースの基本と構造の理解、SQL概要	2
Google広告：自動最適化の精度を高める設定と改善術	広告の自動入札実践	自動入札の効果を高める方法、ポイント	3
	Googleリスティング・ディスプレイ広告設定方法	管理画面の見方、広告作成方法、キャンペーン設定	7
	Google広告における共通基礎設定と補助設定	トラッキングコンバージョン、 GA4連携、分析レポート	3
	Google広告において改善・提案で押さえるべきテクニック	複数のコンバージョンポイント設置、オーディエンスデータの分析	3
Meta・SNS広告：アルゴリズムを加速させる運用手法	Facebook広告・Instagram広告の初期設定と広告作成	広告マネージャー作成、管理画面の見方、カスタムオーディエンス	3
	Meta広告運用でおさえておきたい7つのポイント	Facebook広告, Instaguram広告運用	7
	動画マーケティング	動画マーケティングのメリット、種類と特徴	3
AIによる解析スピードの極大化と運用プロセスの効率化	施策速度を高める業務効率化ツール	スクレイピングツールのメリット、おすすめの活用例	3
	データ分析の概念と基礎	データ分析における考え方	4
	ChatGPTを活用したWeb広告における分析や指標理解のトレーニング	AI, ChatGPT, Web用語, Web用解析	2
インサイトの抽出による「当たる訴求」の言語化	プロンプト力を高める「伝わる言語化と情報構造化」	AI、考えを「伝わる言葉」に変える技術	3
	A過去アンケート・口コミの分析とインサイト抽出	AI、全体像把握定量と評価理由の特定定性	4
	顧客分析でDeepResearchを使う際のコツ	AI、DeepResearch、Genspark、Gemini	3
CVRを最大化するAI活用型のLP・バナー改善術	LPO	LPとは、 LPOとは、代表的なケースと手法	2
	Webライティング	Webライティングとは、フレーム、テクニック	4
	コピーライティング	コピーライティングとは、型、テクニック	4
	バナー作成時に考えること	バナー制作のステップ、バナーを洗練させるポイント	2
広告を「線」で捉える全体最適化と次世代マーケターの視点	重要指標の分解と優先度のつけ方	重要指標ごとの因数分解、優先度と期待値	6
	マーケティング戦略と概念	キャズム理論、ロングテール戦略、製品ライフサイクル	6
	AI時代におけるヒトが価値を出すべきところ	AI、DX、ヒトとの役割分担	2
	マーケティングにおける費用対効果と投資対効果	費用対効果と投資対効果	1