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title: "広告生成から「反応データ起点のコンテンツ運用」へ。2026年8月、AIコンテンツ制作は次の段階に入りつつある｜ブログ | STORYAI"
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last_updated: "2026-08-27T06:33:07.697Z"
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テックブログIP マネージャー記事

# **広告生成から「反応データ起点のコンテンツ運用」へ。2026年8月、AIコンテンツ制作は次の段階に入りつつある**

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**PdMレター**

**2026.08.27**

**共有**

生成AIによって、文章や画像を作ること自体はすでに珍しいものではなくなりました。

一方で、2026年8月に入ってから目立つのは、単純な「生成」ではなく、**ブランドルール、ユーザーの反応、公開後の成果、コンテンツの信頼性までを一つの制作プロセスとして扱う動き**です。

直近では、Google Adsがブランド情報をもとに広告動画を生成し、そのまま編集・配信までつなげる仕組みを拡張しました。またB2Bマーケティングの領域では、ウェビナーで得られた視聴や質問といった反応データを、その後のコンテンツ制作や営業活動へ接続するサービスも登場しています。

さらに、AI生成コンテンツが大量に流通する一方で、「誰が発信しているのか」「その情報はどこから来たのか」といった来歴や主体の確認も、企業にとって無視できないテーマになっています。

こうした変化は、STORYAIが今後どこへ進むべきかを考えるうえでも重要です。

### Google Adsが示す、「動画を作る」から「ブランドを守りながら運用する」への変化

Googleは、Google AdsにおいてGemini Omniを活用した動画制作機能を世界的に展開しました。

ブランドガイドライン、Webサイト、静止画、簡単なブリーフなどを入力すると、広告動画の絵コンテや映像を生成し、さらにシーン、ナレーション、テンポなどを自然言語で調整できます。

9:16や16:9といった媒体ごとのアスペクト比にも対応し、制作したクリエイティブをそのまま広告キャンペーンへ展開できます。

重要なのは、AIで動画を生成できることそのものではありません。

**企画、ブランド確認、動画生成、媒体別変換、広告配信という、これまで分断されていた工程が一つの環境につながり始めていること**です。

Googleによれば、同社の広告サービスを利用する世界の中小企業の半数以上が、2026年上期にGoogle AIを利用してクリエイティブの作成や最適化を行ったとしています。これはGoogle内部のデータではありますが、広告制作における生成AIの利用が実験段階を越えつつあることを示しています。

STORYAIでも、文章や画像生成、構造分析、感情分析、キャラクター・世界観設定といった機能を提供しています。

さらに内部では動画生成に関する技術開発も進めており、今後重要になるのは単純に動画生成機能を追加することではなく、**ブランドの一貫性を維持したまま複数媒体向けのクリエイティブを作れる仕組みへ発展させること**だと考えています。

例えば、

- ブランドガイドラインを読み込む
- 9:16と16:9を同時に生成する
- 動画を最大5カット程度に分解する
- 音声やテンポを自然言語で指定する
- 公開前にブランド表現とのズレをチェックする
- どのAIや素材から生成されたかを記録する

といった機能です。

これは「動画生成機能」というより、**ブランド準拠型のコンテンツ制作基盤**と呼ぶべきものになるでしょう。

出典： [**Google公式発表**](https://business.google.com/us/accelerate/announcements/omni-in-google-ads/) [**Search Engine Land**](https://searchengineland.com/google-brings-gemini-omni-video-creation-to-google-ads-485814)

### ウェビナーの「反応」が、次に作るコンテンツを決める

もう一つ注目したいのが、B2Bマーケティングにおけるコンテンツ運用の変化です。

Sequelは、自社Webサイト上で行われるウェビナーや動画イベントについて、視聴データ、質問、投票、CTAへの反応、イベント前後の閲覧行動などを統合し、次のコンテンツや営業アクションにつなげる「Agentic Engagement Cloud」を発表しました。

従来も、ウェビナー終了後に文字起こしを行い、その内容をブログやSNSへ再利用する取り組みはありました。

しかし今回の考え方は少し違います。

重要なのは、

> 「何を話したか」ではなく、「どの話に、誰が反応したか」

というデータを制作に利用することです。

例えば、60分間のウェビナーの中で特定のテーマについて質問が集中していたなら、その部分は顧客にとって関心の高いテーマだと考えられます。

そこから、

- ブログ記事
- LinkedInやX向けの投稿
- 営業フォローアップ文
- ホワイトペーパー
- FAQ
- 次回ウェビナーの企画

などを生成できます。

つまり、コンテンツ制作が、

**企画 → 制作 → 公開 → 反応を見る**

という一方向のプロセスではなく、

**制作 → 反応取得 → 分析 → 次の制作**

という循環型のプロセスへ変わっていきます。

STORYAIが持つ文章生成、要約、タイトル生成、感情分析、構造分析などの機能も、この考え方との相性が非常に高い領域です。

例えば、ウェビナーの文字起こしと視聴・質問データを読み込み、

「視聴者の反応が最も強かった3つの箇所」

を抽出したうえで、その根拠となる時間情報とともにブログ記事やSNS投稿を作ることができます。

コンテンツを大量生産するのではなく、**実際の顧客反応を起点として、次に作るべきコンテンツをAIが提案する**。

今後のB2Bコンテンツ制作では、こうした使い方が重要になっていくと考えています。

出典： [**Sequel公式製品ページ**](https://sequel.io/product-updates) [**VentureBeat**](https://venturebeat.com/business/sequel-launches-agentic-engagement-cloud-to-move-the-webinar-category-beyond-the-webinar)

### AI時代に重要になる「誰が言ったのか」という情報

生成AIの普及に伴い、もう一つ重要になっているのがコンテンツの信頼性です。

OpenAIは2026年8月、ロシア発とみられる影響工作に関連するアカウント群を遮断したことを公表しました。

報告によると、AIを使って多言語のSNS投稿を大量に作成し、それらを一見すると専門機関のように見えるWebサイトやTelegramチャンネルなどへ誘導する活動が確認されています。

特徴的なのは、単純にAIで偽情報を作っていたわけではないことです。

問題となった活動では、

- 架空または不透明な専門家
- 組織らしく見えるWebサイト
- 他媒体の記事の転載
- 独自指標のように見える情報
- AIによって生成されたSNS投稿

などを組み合わせることで、「信頼できそうな情報源」に見せる構造が作られていました。

OpenAIの調査では、確認された36本の記事のうち34本が他の情報源から転載されたものでした。

つまり、AI時代のコンテンツ検証では、「この文章はAIが書いたのか」という問いだけでは不十分です。

より重要なのは、

**誰が言っているのか。 どの組織が公開しているのか。 元の情報はどこにあるのか。 別の媒体から転載されたものではないか。**

という、情報の来歴を確認することです。

STORYAIでも、要約、差分比較、履歴管理、用語集、構造分析といった機能を提供しています。

今後これらを発展させるなら、単純な「AI生成判定」ではなく、**出典と主体の整合性を確認する仕組み**が重要になると考えています。

例えば、

- 記事内の主要な主張を抽出する
- 出典URLを一覧化する
- 著者名や組織名を抽出する
- 類似する公開記事を確認する
- 引用元と本文の関係を表示する
- 不一致や確認できない項目を人間の編集者へ提示する

といった形です。

AIに「真偽を判定させる」のではありません。

**人間が確認すべきポイントをAIが整理する。**

企業の広報、オウンドメディア、編集業務では、この考え方の方が現実的です。

出典： [**OpenAI公式調査**](https://openai.com/index/disrupting-malicious-uses-of-ai-influence-campaign-russia/) [**Le Monde**](https://www.lemonde.fr/en/pixels/article/2026/08/25/russian-disinformation-on-chatgpt-fake-telegram-channels-fake-videos-and-a-real-fake-israeli-think-tank_6756822_13.html)

### 生成AIの競争は「生成品質」だけではなくなる

今回取り上げた3つの動きには、共通点があります。

Google Adsは、ブランド情報と広告制作をつなぎました。

Sequelは、視聴者の反応と次のコンテンツ制作をつなごうとしています。

OpenAIの調査は、コンテンツそのものだけではなく、その背後にある発信者、組織、情報源を確認する重要性を示しました。

つまり、生成AIを活用したコンテンツ制作は、

**「何を生成できるか」**

だけを競う段階から、

**「どの情報を使い、どのルールに従い、どの反応を学習し、どのような根拠を残して生成するか」**

を競う段階へ移りつつあります。

STORYAIも、単純なコンテンツ生成ツールではなく、こうした制作プロセス全体を支える方向へ発展できる可能性があります。

例えば、

**ブランド情報 ↓ コンテンツ生成 ↓ 公開前分析 ↓ 公開 ↓ ユーザー反応取得 ↓ 反応分析 ↓ 次のコンテンツ生成**

というループです。

ここに出典や生成来歴の管理が加われば、企業がAIを使ってコンテンツ制作を継続するための、より実務的な基盤になります。

### STORYAIで検証したい3つのテーマ

今回の動向を踏まえ、STORYAIでは今後、次の3つのテーマを検証する価値があると考えています。

#### 1. ブランド準拠型動画生成

動画を生成するだけではなく、ブランドガイドラインに沿って複数媒体向けの動画を生成できる仕組みです。

まずは1つのブランドガイドライン、9:16と16:9、最大5カット程度に限定し、実際の制作業務でどの程度使えるかを検証します。

見るべきなのは生成本数ではありません。

**広告素材が完成するまでの時間、初回生成の採用率、再生成回数、ブランド上の差し戻し率**です。

#### 2. エンゲージメント起点のコンテンツ生成

ウェビナーなどの文字起こしと、質問・視聴データを組み合わせ、反応の強い箇所からコンテンツを作る実験です。

B2Bウェビナーを運営する企業数社と、小規模な検証から始めることができます。

ここでは、制作時間だけではなく、生成されたコンテンツの公開率やクリック率、商談への影響まで確認する必要があります。

#### 3. 出典・主体の整合チェック

コンテンツ内の出典URL、著者、組織名、転載の可能性などを整理し、人間が確認すべき箇所を提示します。

目指すのはAIによる「真偽判定」ではありません。

編集者や広報担当者が、

「ここは確認した方がよい」

と判断するための材料を提供することです。

### AIがコンテンツを作るほど、「制作の仕組み」が重要になる

これからAIによる文章、画像、動画の生成コストは、さらに下がっていくでしょう。

だからこそ、企業にとって差になるのは「AIを使えるかどうか」ではなくなります。

どのブランド情報をAIに渡すのか。

公開前に何を確認するのか。

ユーザーの反応をどう次の制作へ戻すのか。

そして、そのコンテンツがどこから生まれたのかを、どこまで説明できるのか。

生成AIによってコンテンツが大量に作れる時代だからこそ、こうした**制作プロセスそのものの設計**が重要になります。

STORYAIも、文章や画像を生成するAIから、企業のコンテンツ制作における「分析・生成・評価・学習」をつなぐ基盤へ。

その方向性を、実際の利用データと小さな検証を重ねながら探っていきます。

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