サントリーウエルネスが極予測AIを導入｜CVR170％改善を実現した活用事例

デジタル広告におけるクリエイティブの改善は、企業のマーケティング効果を大きく左右する要素です。しかし従来は効果検証に時間とコストがかかり、施策の最適化が十分に進まないケースも多く見られました。サントリーウエルネスはこの課題に対し、サイバーエージェントが提供する「極予測AI」を導入しました。

このAIは広告配信前に成果を予測し、最も効果が期待できるクリエイティブを選定する仕組みを備えています。結果として、同社はコンバージョン率（CVR）を170％改善するという大きな成果を上げました。本記事では、AI導入に至った背景や抱えていた課題、具体的な効果、使用された技術の詳細、さらに同業界における他のAI導入事例、そしてサントリーウエルネスの企業概要について解説します。

サントリーウエルネスのAI導入背景（抱えていた課題）

サントリーウエルネスは、健康食品やサプリメントを中心としたEC事業に力を入れており、デジタル広告は顧客獲得の重要な手段でした。しかし、広告効果の検証には時間がかかり、効率的に改善サイクルを回せない点が課題でした。また、どのクリエイティブが成果を生むのかを事前に判断することが難しく、最適な施策を導き出すまでに多大な工数が必要でした。これらの課題を解消するために、AIを用いた予測モデルの活用が検討されました。

広告効果検証に時間とコストがかかる課題

従来、広告クリエイティブの改善は「配信してから結果を分析する」という手順を踏む必要がありました。そのため、実際に効果が出るまで数週間から数か月を要し、効率的なPDCAを回すことが困難でした。また、分析作業には人手とコストがかかり、担当者の負担も大きなものとなっていました。特にサントリーウエルネスのように複数の商品を展開する企業では、広告ごとに最適解を導き出すのは容易ではありませんでした。この状況では迅速な判断ができず、競争が激しい市場において成長スピードを維持することが難しくなっていたのです。

最適なクリエイティブを事前に判断できない問題

どの広告クリエイティブが成果を最大化するかを事前に判断できない点も大きな課題でした。例えば、画像やコピーの違いによってCVRが大きく変動することは珍しくありませんが、それを事前に把握する仕組みはありませんでした。そのため、実際の配信結果を見てから改善を繰り返すしかなく、効率的な運用ができない状況が続いていました。こうした背景から「配信前に効果を予測できる技術」が強く求められるようになり、サントリーウエルネスは極予測AIの導入に踏み切ったのです。この技術は、過去の膨大なデータをもとに広告の成果を予測するため、従来の課題を根本的に解決する可能性を持っていました。

AIを導入したことで得られた効果

サントリーウエルネスが極予測AIを導入した結果、広告施策の改善スピードが大幅に向上しました。従来は配信後にしか得られなかった効果を事前に予測できるため、工数削減と意思決定の迅速化が実現しました。その成果として、CVRが170％改善するという顕著な数値が得られ、AI導入の有効性が実証されました。

CVR170％改善という具体的成果

極予測AIの最大の成果は、コンバージョン率（CVR）の大幅改善にあります。導入前は複数の広告クリエイティブを配信し、その中で効果が高いものを後から見極める流れでした。しかし導入後は、配信前に効果が高いと予測されたクリエイティブを優先的に採用できるようになり、短期間で成果を最大化することが可能となりました。その結果、CVRが170％改善するという大きな成果が確認されています。これは単なる効率化にとどまらず、事業全体の収益向上にも寄与するインパクトの大きな成果であり、AI導入が持つ可能性を強く示しています。

工数削減と意思決定の迅速化

極予測AIは、従来人手で行っていた効果検証や分析作業を大幅に省力化しました。これにより、担当者が費やしていた時間とコストを削減でき、リソースをより戦略的な業務に振り向けることが可能となりました。さらに、AIが予測した結果を活用することで、どのクリエイティブを採用すべきかを迅速に判断できるようになり、施策の実行スピードが大幅に向上しました。これまで数週間単位で行っていた改善サイクルが、数日で回せるようになったことは、競争の激しい市場環境において大きな強みとなっています。AIの活用は、単に成果を伸ばすだけでなく、組織の意思決定プロセスそのものを進化させたといえます。

サントリーウエルネスの導入したAI技術

サントリーウエルネスが導入した極予測AIは、サイバーエージェントが開発した広告効果予測モデルです。大量の広告配信データを学習したAIが、クリエイティブの成果を事前にスコアリングする仕組みを備えています。これにより、従来は配信後にしか得られなかった成果を予測段階で可視化し、効率的な意思決定を可能にしました。

広告配信データを活用した予測モデル

極予測AIは、サイバーエージェントが保有する膨大な広告配信データを基盤に構築されています。画像やテキスト、構成要素といった広告クリエイティブの特徴量を学習し、成果との相関を解析することで、配信前に「どのクリエイティブが効果的か」を予測します。これにより、従来のように実際に配信してから結果を待つ必要がなく、施策実行前に高い確度で効果を見極めることが可能になりました。データに基づいたこの仕組みは、属人的な判断に頼るリスクを減らし、安定した成果を出すための強力な武器となっています。

AIによるスコアリングと可視化機能

極予測AIの特徴の一つが、広告クリエイティブごとにスコアを算出し、成果の可能性を数値化できる点です。これにより、担当者は直感や経験に頼らず、データに基づいた合理的な判断を下せるようになりました。さらに、スコアの結果はグラフや一覧形式で可視化され、複数の候補から最適なクリエイティブを瞬時に選定できます。この仕組みは施策の透明性を高めるだけでなく、マーケティングチーム全体での合意形成を円滑にする効果ももたらしました。AIによるスコアリングと可視化は、単なる効率化を超えて、組織的な意思決定を支える重要な役割を担っています。

サントリーウエルネスのAI技術の関連情報

極予測AIの技術は、広告分野だけでなく幅広い領域に応用が期待されています。生成AIや機械学習を用いた効果予測や意思決定支援は、マーケティング、EC、金融など多様な産業で導入が進んでいます。特に事前に成果を見極められる技術は、効率化とリスク低減を両立させるため、今後のビジネスシーンにおいて欠かせない存在となりつつあります。

マーケティング領域におけるAI予測活用

AIによる効果予測は、マーケティング全般で導入が進んでいます。たとえばEC業界では、顧客の購買データを分析して「次に購入する可能性の高い商品」を提示するレコメンド機能が普及しています。また、広告領域では配信前に成果を予測し、投資対効果を最大化する仕組みが注目されています。これにより、担当者は従来の経験や勘に頼るのではなく、データドリブンな判断が可能になりました。極予測AIの事例は、その代表的な成果であり、CVR170％改善という数値はAI予測の有効性を強く裏付けています。こうした仕組みは、今後さらに多くの企業で導入が加速することが見込まれます。

他分野への応用可能性

極予測AIのような効果予測モデルは、広告に限らず多様な業界に展開可能です。金融分野では、株式や為替の変動を予測してリスクを抑える取引支援に応用できます。製造業では、需要予測や生産計画にAIを導入することで在庫管理を最適化できます。さらにヘルスケア分野では、治療効果の予測や臨床データ解析にAIを活用する取り組みが進んでいます。これらに共通するのは「膨大なデータを解析し、未来の成果を高精度で予測する」という考え方です。サントリーウエルネスの事例は、マーケティング領域における先進的な成功例として、他分野での応用にも示唆を与えるものといえます。

通販業界のAI導入事例

健康食品や化粧品などの通販業界では、広告運用や顧客対応にAIを導入する事例が増えています。特にデジタルマーケティング領域では、広告効果の最適化や顧客体験の改善を目的としたAI活用が進んでおり、業界全体で競争力強化の手段として注目されています。ここでは、同業界の事例を紹介します。

ファンケルの広告最適化AI活用

健康食品や化粧品を展開するファンケルは、デジタル広告の効率化を目的にAIを導入しています。具体的には、膨大な配信データを解析し、ターゲットごとに最適な広告表示を行う仕組みを取り入れました。これにより、従来は担当者の経験に依存していた広告運用がデータドリブンに変わり、成果の安定化と工数削減を同時に実現しています。さらに、広告効果の高いクリエイティブを抽出し、今後の制作に活かすことで、持続的な改善サイクルを回せるようになりました。サントリーウエルネスの極予測AI事例と同様に、「効率化」と「成果向上」を両立させた成功例として注目されています。

オルビスのパーソナライズAI施策

化粧品や健康食品を扱うオルビスは、顧客体験の向上を目的にAIを活用したパーソナライズ施策を展開しています。同社はECサイトやアプリにおける購買データや行動履歴をAIで解析し、一人ひとりに最適な商品提案を行う仕組みを導入しました。

これにより、利用者は自身の肌状態やライフスタイルに合わせたレコメンドを受けられるようになり、購入体験の満足度が大幅に向上しました。さらに、AIが提案する情報はマーケティングや新商品開発のインサイトとしても活用され、企業側の意思決定の精度向上にもつながっています。

サントリーウエルネスの「極予測AI」による広告効果改善と同様、オルビスの取り組みも「データを活かして成果を最大化する」通販業界の成功事例といえます。

DHCの顧客対応チャットボット導入

化粧品や健康食品で知られるDHCは、顧客対応の効率化を目的にAIチャットボットを導入しました。従来、コールセンターには大量の問い合わせが寄せられ、対応に多くの人員とコストが必要でした。

AIチャットボットを導入することで、注文状況の確認や商品に関する基本的な質問は自動対応が可能となり、顧客満足度の向上につながっています。また、対応履歴のデータを蓄積し、AIが学習することで回答精度が向上する仕組みも導入されました。

広告領域でのAI活用を進めるサントリーウエルネスと異なり、顧客接点に重点を置いた事例ですが、業界全体でAIを活用する流れが加速していることを示しています。

サントリーウエルネス社の概要

サントリーウエルネスは、サントリーグループの一員として健康食品やサプリメントを中心に事業を展開している企業です。「自然のちからで、もっと健やかな毎日を。」を掲げ、科学的根拠に基づいた商品開発と顧客志向のサービスを提供しています。

通販事業に強みを持ち、デジタルマーケティングを積極的に活用している点も特徴です。

企業理念と事業領域

サントリーウエルネスは、「人々の健康寿命を延ばす」という理念を基盤に事業を展開しています。サントリーグループが培ってきた自然素材の研究や発酵技術を活かし、サプリメントや健康食品を数多く提供してきました。代表的な商品には「セサミンEX」や「DHA&EPA+セサミンEX」などがあり、中高年層を中心に幅広い支持を得ています。

また、商品開発だけでなく顧客との長期的な関係構築にも注力しており、コールセンターやオンラインサービスを通じて利用者の健康をサポートしています。今回の極予測AIの導入は、顧客接点に直結する広告施策の強化という意味で、同社の理念と整合する取り組みといえます。

デジタル戦略と今後の展望

同社は、通販チャネルを軸にデジタルマーケティングを積極的に展開してきました。データ分析に基づく顧客理解を深め、パーソナライズされた提案を行う仕組みを強化しています。

極予測AIの導入も、効率的に新規顧客を獲得し、既存顧客との関係をより深める戦略の一環です。将来的には、AIを活用した需要予測や商品提案、顧客サポートへの応用も検討される可能性があります。健康寿命の延伸という社会課題に対し、科学とデジタル技術を融合させて解決を目指す姿勢は、業界内外から注目されています。

サントリーウエルネスは今後も、健康分野におけるAI活用の先進企業として新たな価値を創出し続けるでしょう。