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Connected-Stories
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ツール紹介:生成AIでブリーフから施策化。個別コンテンツをリアルタイム最適化し成果を伸ばす。予測AIとマルチモーダル分析搭載。
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登録日:2025-11-09
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ツール情報
Connected-Stories AIとは？
Connected-Stories AIは、GenAIssanceを基盤にした生成AIと独自の予測AIを組み合わせ、クリエイティブのパーソナライゼーションをエンドツーエンドでオーケストレーションするクリエイティブ管理プラットフォームです。キャンペーンブリーフや既存アセットをチャットインターフェースに投入するだけで、実行可能な戦略案の設計から、パーソナライズされたコンテンツの生成までを一気通貫で支援。マルチモーダルなGenAIがテキスト・画像・動画などの素材理解と生成を担い、プロプライエタリな予測AIはリアルタイム信号を解析して、ユーザーごとに最適化されたコンテンツ体験を提示します。これにより、企画・制作・配信・最適化・測定が滑らかに接続され、制作スピードの加速、テストの高速化、ブランド一貫性の担保、そしてキャンペーンROIの向上が期待できます。分断されがちな手作業やツールを統合し、マーケターとクリエイティブの協働を促進することで、継続的なコンバージョン改善と顧客体験の高度化を可能にします。
Connected-Stories AIの主な機能
- 生成AIチャットインターフェース：ブリーフとアセットから、戦略提案とクリエイティブ案を自動生成
- マルチモーダル生成：テキスト・画像・動画を横断した素材理解とパーソナライズドコンテンツの生成
- 予測AIによるリアルタイム最適化：行動シグナルを解析し、ユーザー単位で体験を最適化
- クリエイティブのバリエーション生成とテスト：複数パターンを素早く生成し、検証を効率化
- パーソナライゼーションルールの設計：オーディエンスやコンテキストに合わせた出し分け設定
- パフォーマンス分析：成果指標を可視化し、継続的な学習と改善に反映
- ブランドガードレール：ガイドラインに沿った表現を保ちながらスケール
- ワークフローのオーケストレーション：企画・制作・承認・配信を一元管理
Connected-Stories AIの対象ユーザー
デジタルマーケター、ブランド/クリエイティブチーム、パフォーマンス広告運用者、グロース担当、コンテンツマネージャー、広告代理店などに適しています。特に、多数のオーディエンスセグメント向けに動的なクリエイティブを展開したい企業、スピードと一貫性を両立させたいチーム、リアルタイム信号を生かしてキャンペーン最適化を行いたい組織に有用です。
Connected-Stories AIの使い方
- キャンペーンの目的・KPI・ターゲットを明確にしたブリーフを用意する。
- ロゴ、画像、動画、コピーなどの既存アセットをアップロードまたは指定する。
- チャットインターフェースに要件を入力し、戦略案やコンテンツ案の生成を実行する。
- 提案されたバリエーションをレビューし、トーンや表現を編集してブランドに適合させる。
- セグメントやコンテキストに応じたパーソナライゼーションルールを設定する。
- プレビューでデバイス・配置別の表示を確認し、品質チェックと承認を行う。
- 配信先のワークフローに合わせてエクスポートまたは接続し、キャンペーンを開始する。
- リアルタイムのパフォーマンス指標を監視し、予測AIの示唆をもとにクリエイティブを改善する。
- 成果学習をナレッジとして蓄積し、次回施策のブリーフに反映する。
Connected-Stories AIの業界での活用事例
小売・ECでは、季節や在庫、価格の変動といったリアルタイム信号を取り込み、ユーザー属性に合わせてビジュアルやコピーを自動で出し分ける施策に活用されています。旅行・観光では、目的地や出発地、天候などのコンテキストに応じて訴求内容を最適化。メディア/エンタメでは、関心ジャンルに沿った番組・作品のプロモーションを動的に生成しエンゲージメントを高めます。金融・保険では、セグメント別のニーズに配慮した表現をガードレールの下で生成し、コンバージョンとコンプライアンスの両立を図るといった使い方が一般的です。
Connected-Stories AIのメリットとデメリット
メリット：
- 生成AIと予測AIの連携により、構想から最適化までを高速に一元化
- マルチモーダル対応で多様なアセットを横断的に活用可能
- ユーザー単位のリアルタイム最適化により体験品質と成果を向上
- バリエーション生成とテストの効率化で学習サイクルを短縮
- ブランドガードレールにより一貫性と安全性を担保
デメリット：
- 効果最大化には、信号データやアセット整理などの初期準備が必要
- 運用設計やルール設定の習熟に学習コストがかかる
- データ連携や権限管理など、組織内のガバナンス整備が求められる
- 生成物の最終チェック/承認フローを維持しないとブランドリスクが生じ得る
- 高頻度の最適化には計算資源や体制面の負荷がかかる場合がある
Connected-Stories AIに関するよくある質問
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質問：どのような点が一般的な生成AIツールと異なりますか？
生成AIによる制作に加え、独自の予測AIがリアルタイム信号を解析して配信体験を最適化する点が特徴です。戦略設計から最適化までをオーケストレーションできるため、運用の一貫性と速度が向上します。
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質問：既存のアセットを活用できますか？
ブリーフとアセットを入力すると、チャットインターフェース経由で戦略やバリエーション生成に反映できます。ブランドトーンやガイドラインにも合わせて編集可能です。
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質問：どのようにパーソナライゼーションを行いますか？
オーディエンスやコンテキストのルールを設定し、予測AIがリアルタイム信号を踏まえて最適なコンテンツを提示します。テスト結果は継続的な改善に活用されます。
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質問：ブランドの一貫性をどう担保しますか？
ガードレールや表現ルールを設け、生成物をレビュー・承認するワークフローを通じて、ブランドガイドラインに沿った出稿を維持します。
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質問：導入前に準備すべきことは何ですか？
キャンペーンの目的・KPIの明確化、主要アセットの整理、基本的なセグメント設計、承認フローの定義などを整えておくと、立ち上げがスムーズになります。