- ホーム
- AI画像ジェネレーター
- Omneky

Omneky
ウェブサイトを開く-
ツール紹介:広告クリエイティブを自動生成。ブランド一貫性を守り、全チャネル運用と分析でROI向上、ターゲティング精度も強化。
-
登録日:2025-11-06
-
ソーシャルメディアとメール:
ツール情報
Omneky AIとは?
Omneky AIは、パフォーマンスマーケターのために設計されたAI搭載の広告プラットフォームです。生成AIで広告クリエイティブのバリエーションを迅速に作成し、ブランド管理機能でトーンやビジュアルの一貫性を担保します。さらに、オムニチャネルのインサイトを統合してチャネル横断の成果指標を可視化。学習したデータに基づき、メッセージやデザインの改善点を示し、A/Bテストや配信最適化の意思決定を支援します。制作と運用の工数を削減しつつ、スケールとスピードを両立できる点が特長です。チーム間のコラボレーションや承認フローもまとめて管理でき、ブランドガバナンスを保ちながら運用の自動化を推進。結果として、広告パフォーマンスの継続的な向上とROI改善を目指せるよう設計されています。アセットライブラリの整理やキャンペーンごとのダッシュボードでの可視化にも対応し、クリエイティブとデータを循環させるワークフローを構築します。これにより、テキスト・画像・動画を含む多面的な検証がしやすく、意思決定のスピードを高めます。
Omneky AIの主な機能
- AIクリエイティブ生成:テキスト・画像・動画の広告バリエーションを自動生成し、訴求やフォーマットを迅速に検証
- ブランド管理:スタイルガイドやアセットの一貫性を維持し、承認フローでブランドガバナンスを確保
- オムニチャネルインサイト:チャネル横断の指標を集約し、オーディエンス・メッセージ別の効果を可視化
- 最適化支援:パフォーマンスデータに基づく改善提案やA/Bテスト設計をサポート
- アセットライブラリ:画像・コピー・動画素材を集中管理し、再利用性を向上
- ダッシュボードとレポーティング:キャンペーンのKPIをリアルタイムに把握し、意思決定を迅速化
- コラボレーション:マーケ・デザイナー・ステークホルダー間のコメント・承認を一元化
- ワークフロー自動化:制作から出稿、検証までの反復サイクルを効率化
Omneky AIの対象ユーザー
Omneky AIは、広告費の効率化とスケールを求めるパフォーマンスマーケターやデジタル広告担当、グロースチームに適しています。大量のクリエイティブ検証が必要なD2C・EC事業、アプリ・サブスク事業、B2B/SaaSの獲得施策、複数クライアントを抱える広告代理店にも有用です。ブランドの一貫性を重視する企業や、クリエイティブ制作と運用を同一ワークフローで回したいチームにとって、オムニチャネルでのパフォーマンス最適化を推進する基盤として機能します。
Omneky AIの使い方
- アカウントを作成し、チームメンバーと権限を設定する
- ブランドガイド(ロゴ、カラー、トーン)と既存アセットを登録する
- キャンペーンの目的とKPI(CPA、ROAS、CTRなど)を定義する
- プロンプトを入力するか素材を指定し、AIで広告クリエイティブのバリエーションを生成する
- 推奨案や過去実績に基づき、訴求・デザインの候補を選定してA/Bテスト計画を組む
- チャネル別の配信設定を行い、ターゲット・予算・期間を確定する
- ダッシュボードで指標を監視し、学習結果に応じてメッセージやクリエイティブを更新する
- 成果が出たパターンをアセット化し、次のキャンペーンに横展開する
Omneky AIの業界での活用事例
ECでは、季節キャンペーンに合わせてテキスト・画像・動画のクリエイティブを大量生成し、セグメント別の訴求を迅速に検証。アプリやサブスクでは、オンボーディング・リテンション向けのメッセージをA/Bテストで最適化し、獲得コストの改善を狙います。B2B/SaaSでは、業種・役職ごとに異なる価値訴求を作り分け、ABM的な精度でリード獲得を促進。代理店では、複数クライアントのアセットと承認フローを一元管理し、ブランド一貫性を保ちながら運用の自動化とレポーティングの効率化を実現します。
Omneky AIの料金プラン
料金は、利用規模や必要機能、サポート範囲によって変動します。導入の目的(例:クリエイティブ生成中心か、オムニチャネルの分析・最適化まで含めるか)に応じてプランが構成されるため、評価環境や提供機能の範囲、契約条件を事前に確認することをおすすめします。運用体制や成果指標に合わせて見積もり・プラン設計を行うのが一般的です。
Omneky AIのメリットとデメリット
メリット:
- 生成AIによりクリエイティブ制作のスピードとスケールを両立
- ブランド管理でトーン・ビジュアルの一貫性を維持しやすい
- オムニチャネルのデータを集約し、データドリブンな最適化を実行
- A/Bテスト設計と改善提案で意思決定を効率化
- ダッシュボードとレポートでKPIの可視化と共有が容易
- コラボレーションと承認フローの一元化による運用ミスの抑制
デメリット:
- ガイドライン設定や初期アセット整備に一定の工数がかかる
- 生成AIの特性上、独自性の確保や表現の微調整が必要になる場合がある
- 十分な学習・検証には継続的なデータ投入と運用サイクルが求められる
- ツールへの依存度が高まると、ワークフロー変更時の移行コストが発生し得る
- 著作権・ブランドセーフティなどのガバナンス対応を並行して整備する必要がある
Omneky AIに関するよくある質問
-
質問:どのような広告クリエイティブを生成できますか?
テキスト、画像、動画のバリエーション生成に対応し、訴求やフォーマットを変えた検証を効率化します。
-
質問:ブランド一貫性はどのように担保しますか?
スタイルガイドやアセットを登録し、承認フローを通すことで、トーンやビジュアルの一貫性を維持します。
-
質問:既存のアセットや過去データは活用できますか?
アセットライブラリに素材を集約し、過去の成果指標を参照した最適化の意思決定に活用できます。
-
質問:A/Bテストはサポートされていますか?
テスト設計の支援やバリエーション比較を行い、結果に基づく改善提案を提供します。
-
質問:導入後の成果はどのように可視化できますか?
ダッシュボードでKPIをモニタリングし、チャネル横断のパフォーマンスやクリエイティブ別の効果をレポートできます。



