競合の広告は、いまや開けばいくらでも見られます。でも、一本ずつ開いて、どんな成分を推しているかを書き留め、訴求の切り口をメモして、価格帯を確かめる。気づけば数時間が溶けている。しかも見終わったころには、最初に見た広告のことはもう曖昧になっている。「見る」ことそのものに時間を使いすぎていないか、と感じたことはないでしょうか。
化粧品・サプリメントを自社で企画・開発し、WEB広告を主な販売チャネルとしている株式会社ハーバルアイ様。この会社では、商品開発と広告運用という別々の現場で、同じ道具が使われていました。動画広告分析Pro（DPro）のMCPを社内で使っている対話型のAIにつなぎ、競合の広告を”一本ずつ”ではなく”まとめて”読ませる、という使い方です。商品開発を担う宮田 采奈様は、競合の成分・訴求を調べて社内提案の材料にするまでの時間が、体感で約2時間から5分ほどに。広告運用を担う相澤 優希様は、記事LPの分析にかかっていた3時間が30分以内に（いずれも体感値）。役割の違う二人に、その中身を伺いました。
この事例のキーワードが「MCP」です。むずかしそうに聞こえますが、ざっくり言うと「AIに、外部のツールやデータを”直接つないで”使わせる仕組み」のこと。ここでは「自社で使っているAIに、DProが集めた競合広告のデータをそのまま読ませて、まとめさせる」イメージだと考えてください。専門知識がなくても、”データをAIにつなぐ”という発想さえ掴めれば大丈夫です。
お話を伺った方
会社名：株式会社ハーバルアイ 様
事業：通信販売事業（化粧品・健康食品の企画・開発・販売）
お話を伺った方：宮田 采奈 様（商品開発）／相澤 優希 様（ヘルスケア事業部 マーケティング課）
公式サイト：https://www.herbal-i.co.jp/
「1本ずつ見て、覚えて、また調べ直す」｜その繰り返しに、時間が溶けていく
ハーバルアイ様は、WEB広告を主な集客の柱としています。だからこそ、商品開発でも広告運用でも、まず「競合が、いまどんな広告を出しているか」を調べる工程が欠かせません。
化粧品やサプリの広告は、成分の推し方も、訴求の切り口も、商品ごとに驚くほど幅があります。とくにサプリは、一つの成分だけでなく、二つ、三つと配合されているものも珍しくありません。その中で「どの成分を、どの切り口で前に出しているか」は、公式ページを眺めるだけでは分かりません。実際に広告や記事を一本ずつ読み込まないと見えてこない領域です。
ここに、地道な手作業が積み上がります。広告を一本開いては成分を書き留め、訴求をメモし、また次の一本を開く。数十本を見比べるころには、最初のほうに見た内容は薄れている。商品開発の宮田様も、広告運用の相澤様も、この「一本ずつ」の重さを、それぞれの現場で抱えていました。
DProの価値は、”分解された状態”で競合広告をまとめて渡せること
ハーバルアイ様がDProに感じている価値は、ツールの画面で競合広告を一本ずつ「見る」ことよりも、集めた広告のデータをAIにまとめて読ませ、必要な要素を一望できる形にできることにあります。
何を抜き出しているか
DProは、競合の記事LP（縦長の記事型ランディングページ）やバナー広告を、業界を横断して集めています。その一本一本を、「どんな訴求で」「どの成分を」「どの価格帯で」売っているか。こうした要素に分解した状態で持っています。広告を”見出し・訴求・構成・成分などの要素に分けて、AIがそのまま読み込める形にしたもの”、これを「構造化データ」と呼びます。
化粧品・サプリの現場で効くのは、この「成分」の粒度です。記事の中で実際に押している成分は、公式サイトの成分一覧を見ても分かりません。記事を読み込んで初めて「この会社は、この成分をこの切り口で推している」と分かる。その読み込みを、まとめてAIに任せられます。
それを自社のAIにどうつなぐか
ハーバルアイ様は、DProのMCPを、社内で使っている対話型のAIに直接つないでいます。すると、競合の広告を一本ずつ開いて回るのではなく、「この条件で集めて、訴求と成分と価格帯をまとめて」とAIに投げるだけで、横断した一覧が返ってくる。一本一本を人が覗いて回る作業を、大きく減らせます。
ただし、ここで大事なのは「すべてをAIに任せる」ことをゴールにしていない点です。まとめる作業はAIに寄せる一方で、「では、どの成分を、どの切り口で押すか」という最後の判断は人が握る。集めた中に、広告ではなくモール（ECモール）の商品ページが含まれることもあり、その見極めも人の目で行う。手を動かす部分をAIに、決める部分を人に。この線引きが、二人の現場に共通していました。
商品開発：競合の”成分と訴求”を、まとめて一望する（宮田様の声）
宮田様は、商品企画・開発を担当されています。新しい商品の案が複数あるとき、「世の中にどんな商品があって、どんな成分が、どんな切り口で溢れているか」を素早くつかみたい。以前はそれを、広告を一本ずつ見て確かめていました。
いまは、DProをAIにつないで、競合の広告をまとめて集約させています。どんな成分が、どれくらいの価格帯で、どんな訴求で出ているか。一本ずつ開いていた作業の多くが、一度の集約でまかなえるようになりました。
商品企画では、複数の案がある中で、競合が何をどう打ち出しているかをパッと調べたい場面が多いんです。以前は広告を一つひとつ見ていましたが、今はまとめて集約して、成分や訴求の傾向をAIに教えてもらう形にしています。とくに、社内で提案するときの説得力が変わりました。自分の目だけで見たものを見せても弱いのですが、きちんと集約したデータがあれば、根拠として通ります。以前は指導しながら1時間半から2時間かけていた資料づくりが、今はものの5分ほどで用意できるようになりました。
株式会社ハーバルアイ 宮田 采奈 様
※ 読みやすさのため、話し言葉を整えています。
宮田様の言葉で印象的だったのは、時間の短縮そのものよりも「社内提案の説得力」でした。自分の感覚で見たものを見せるのではなく、横断して集約した客観的なデータを添える。それが、チームを動かす材料になる。効率化の裏で、提案の質そのものが上がっていました。
広告運用：自分のバイアスを、AIの俯瞰で外す（相澤様の声）
一方の相澤様は、広告運用の立場でDProを使っています。記事LP・バナー・テキストなど、競合のクリエイティブを幅広く確認し、成果の出ている型を自社の制作に活かす。ここでも「一本ずつ開いて構成を追う」作業に、時間がかかっていました。
記事LPを参考にするとき、掲載の状況を幅広く見て、訴求の中身を一つひとつ開いて、構成のパターンを分けて……という分析にとても時間がかかっていました。それに、自分の中の経験が”こういう訴求が効くはず”というバイアスになってしまう。そこを俯瞰して見てくれるAIが、いちばん相性がいいんです。連携して必要な範囲で幅広く集めて、そこから自社の制作に活かせる形に整理してくれる。しかも出現の頻度などが数値で見える。感覚値ですが、3時間かかっていた分析が、30分以内には収まっていると思います。
株式会社ハーバルアイ 相澤 優希 様
※ 読みやすさのため、話し言葉を整えています。
相澤様が挙げた「バイアス」は、経験を積んだ運用者ほど陥りやすい落とし穴です。人は、自分が過去に当てた訴求を無意識に信じてしまう。そこにAIの俯瞰した視点が入ると、思い込みの外にある型に気づける。時間の短縮と同時に、判断の偏りまで補正されていました。
※ 数値は宮田様・相澤様の体感値です。案件や商材によって変わります。
もう少し具体的に、競合を調べる日々の流れで見てみます。
つまづくとしたら”最初の設計”だけ｜まとめさせる前に、抜き出したい軸を決める
MCPでAIにまとめさせる、と聞くと難しそうですが、二人の使い方から見えてきたコツはシンプルでした。「何を抜き出したいか」を先に決めてから、AIに投げることです。
化粧品・サプリなら、抜き出したい軸は「訴求」「成分」「価格帯」がまず中心になります。この軸を決めずに「競合をまとめて」とだけ投げると、返ってくるものは漠然としがちです。逆に軸さえ決めておけば、あとはAIが横断して集約してくれる。
もう一つが、集約した結果を鵜呑みにしないこと。集めた中には、広告ではなくモールの商品ページが混ざることもあります。「これは広告なのか、モールの商品なのか」を最後に人が見極める。この一手間を残しておくと、AIにまとめさせる速さと、判断の確かさを両立できます。
どこまでをAIに任せ、どこを人が握るのか。整理すると次のようになります。
まとめ：競合広告は”1本ずつ”から”まとめて”へ
ハーバルアイ様は、競合広告の調査を「一本ずつ見る」から「まとめて読ませる」へ移していました。
商品開発の宮田様は、社内提案の説得力を。広告運用の相澤様は、自分のバイアスを外す俯瞰を。役割はまったく違うのに、どちらも同じ仕組み（DProのデータをAIに直接つないで、競合広告をまとめて読ませる）から、それぞれの成果を引き出していました。
一本ずつ開いて、覚えて、また調べ直す。その繰り返しに時間を溶かすのか。それとも、まとめて読ませて、決める部分に自分の時間を使うのか。競合広告を「見る」で止めるか、AIに「つないで、まとめさせる」ところまで踏み込むか。差がつくのは、たぶんそこです。
「競合の広告を、一本ずつ見るのに時間を溶かしている」。そう感じている方は、その調査を丸ごとAIにまとめさせる使い方があります。動画広告分析Proに相談してみませんか？
