2026.10.20 2026.10.21

AI駆動で広告運用は本当にできるのか？自社でやってわかった、AIに任せられる仕事・任せてはいけない仕事【2026年版】

Takeshi Sato

「AIで広告運用が自動化できる」という話をよく聞くようになりました。では実際に、AIに広告運用を任せることは本当にできるのでしょうか。

当社（TAKETIN）は2026年9月から、自社のGoogle広告の運用にAIを入れています。毎日の検索語句の確認から週ごとの数字の振り返りまで、AIと一緒に回しています。この記事では、その経験からAIに任せられた仕事・任せなかった仕事と、実際につまずいたことを、うまくいかなかった話も含めてそのまま書きます。

Contents

結論：できる。ただし「AIが運用する」ではなく「AIが調べて、人が決めて押す」
AIに任せられた仕事
AIに任せていない仕事
実際につまずいたこと
外注していた頃と比べて
自社でAI駆動の広告運用を始めるなら、最初に決める5つのこと
よくある質問
まとめ
- あわせて読みたい

結論：できる。ただし「AIが運用する」ではなく「AIが調べて、人が決めて押す」

結論から言うと、AI駆動の広告運用はできます。ただし、うまく回っている形は「AIに広告アカウントを渡して自動で運用させる」ではありません。

AIが毎日データを読み、気になる点と打ち手の案を出す。人がそれを見て決め、管理画面で実行する。この分担にしてから、少人数でも毎日の確認が回るようになりました。

	AIがやること	人がやること
毎日	検索語句を読み、関係のない検索と除外キーワードの案を出す（そのまま貼れる形で）	案を見て、管理画面に貼る
週ごと	数字を読み、先に決めておいた基準と比べて報告する	続ける・やめる・変えるを決める
必要なとき	広告文の案、アクセス解析（GA4）との突き合わせ、過去の数字の掘り起こし	どれを使うか決める

AIに全部やらせれば、人は何もしなくていいんじゃないの？

はくにゃん

そう期待していましたが、実際には「最後に人が見る」工程がいちばん効いています。理由は次の章で書きます。

AIに任せられた仕事

検索語句の毎日の確認：どんな検索で広告が出たかを毎日読み、関係のない検索を見つける。人がやると後回しになりがちな作業が、毎日欠かさず回るようになった
除外キーワードの案づくり：止めたい検索を、マッチタイプ（どこまで似た検索を止めるか）まで含めて、管理画面にそのまま貼れる形で出す
数字の読み取りと比較：広告の管理画面とアクセス解析の数字を突き合わせ、「先に決めた基準と比べてどうか」を報告する
過去の掘り起こし：「この月に何が起きたか」を、過去数年分のデータからさかのぼって調べる
広告文や見出しの案：複数の案を出す。採用するかは人が決める

共通しているのは、「読む・調べる・案を出す」仕事です。量が多く、毎日続ける必要があり、人がやると抜けやすい。ここはAIが向いていました。

AIに任せていない仕事

任せていない仕事	理由
広告アカウントへの書き込み（設定の変更）	AIは読み取りだけでつないでいる。書き手が増えると、何が原因で変わったのか追えなくなる
予算を決めること	会社としての判断。AIは数字を出すまで
何を「成果」として数えるか	ここを間違えると、広告の自動の仕組みが間違った方向に学習する（後で書く失敗の一つ）
続ける・やめるの最終判断	数字だけでは分からない事情（商談の中身、季節など）を人が知っている

書き込みをAIにさせない理由には、実体験があります。以前、外部の自動の仕組みが広告の予算を毎日書き換えていたのに、長いあいだ把握できていなかったことがありました。自動で動くものが増えるほど、何が起きているか見えなくなります。除外キーワードを貼るのは1日に数語、30秒ほどです。この30秒を人が持つことで、事故を一度目で止められています。

実際につまずいたこと

ここからは、うまくいかなかった話です。人の設定ミスもあれば、AIの読み違いもあります。

1. 1語の除外キーワードで、本命の検索がすべて止まっていた

過去に登録されていた除外キーワード「システム」（フレーズ一致）が、「会員管理システム」「サブスク管理システム」といったいちばん出したい検索をすべて止めていました。30日間、「システム」を含む検索での表示がゼロだったことから、AIが見つけたものです。

除外キーワードは、通常のキーワードとマッチタイプの効き方が違います。商材の中心になる語を、広く止める形で除外してはいけない。止めたいなら、完全一致にするか、「システム開発」のような具体的な組み合わせで止める。これは今もAIに守らせているルールです。

2. 「ページに着いただけ」を成果として数えたら、予約が止まった

ある時期、予約ページに「着いた」だけを広告の成果として数える設定になっていました。広告の自動の配信（P-Max）は、数えろと言われたものを増やすように学習します。その結果、ページには来るけれど予約しない人ばかりが集まり、予約が止まりました。

AIと過去のデータをさかのぼって、設定が変わった時期と予約が止まった時期が重なっていることがわかりました。今は、成果として数えるのは「相手が何かを差し出した」行動だけ（予約の完了、資料の請求など）にしています。

3. AIが数字を読み違えた——しかも2回

1回目。広告の管理画面では、成果が最後にクリックされた広告にしか付きません。それを見たAIは、「広告からの成果は月1〜2件が上限」と2回言い切りました。

ところが、最初にどこから来たかでアクセス解析を見直すと、過去1年で問い合わせなどにつながった人のうち、最初の入口が広告だった人が13人いました。広告で知って、あとで直接サイトに戻ってきた人は、管理画面では広告の成果として数えられていなかったのです。管理画面の成果がゼロでも、広告が何も生んでいないわけではありませんでした。

2回目。その見直しの中で、AIは「ライブデモの予約の4割は、最初の入口が検索広告」と報告しました。ところがこれは、人数ではなく回数で数えていました。同じ1人が短い期間に11回記録されていたのを、11件と数えていたのです。人数で数え直すと、予約14件のうち、最初の入口が検索広告だったのは2件でした。

「広告がまったく効いていないわけではない」という私の感覚は、方向としては合っていました。ただ、規模はAIの報告よりずっと小さかった。今のルールは、AIの報告は別の角度の数字で裏を取り、何を数えているか（回数か人数か）まで確かめることです。

※2026年10月21日訂正：公開時、この節に「ライブデモの予約30件のうち12件（4割）は最初の入口が検索広告」と書いていましたが、回数で数えた誤りでした。人数で数え直した数字に改めています。

4. 「対応した」と記録したのに、1週間効いていなかった

アクセス解析まわりの設定を、タグを管理するツールで変更しました。AIは「対応した」と記録しましたが、設定を保存しただけで、公開していませんでした。1週間後、別の確認で効いていないことに気づきました。

今は、変更したら実際に公開されている状態を取りにいって確認するまでを、作業に含めています。

5. AIが、すでに決めたことを「新しい発見」として出してきた

週ごとの振り返りで、AIが2週間前に決めたばかりのことを4件、「発見」として提案してきたことがあります。うち1件は、方針に合わないとして外した広告の文言を、また戻そうという提案でした。

原因は、決めたことの記録をAIが読んでいなかったことです。今は、提案の前に、直近の「決めたことの記録」を必ず読ませるようにしています。AIは毎回まっさらな状態で考えるので、決めたことを文字で残し、読ませる仕組みが欠かせません。

外注していた頃と比べて

当社は以前、広告運用を外部に任せていました。新しい手法をいつも提案してもらい、こちらは詳しくないので言われるとおりに進めましたが、以前より悪くなることのほうが多かったというのが正直な実感です。実際、問い合わせなど1件あたりにかかった広告費は、ある年に以前の倍近くになっていました。

AIを入れて変わったのは、「以前の数字と比べてどうか」を毎回先に出せるようになったことです。新しい提案は、AIからのものでも外部からのものでも、まず以前の実績と並べて見る。小さく試し、何を見て判断するかを先に決めておく。AIは提案をする道具であると同時に、提案を確かめる道具にもなります。