AIを使った広告文の作り方【売れる書き方】

「AI 広告文 作り方」で検索する方の多くは、「とにかく早くたくさん案を出したいけれど、質も落としたくない」というジレンマを抱えています。生成AIの普及で、誰でもそれなりのコピーを量産できるようになりましたが、「クリックされる」「申し込みにつながる」広告文にするには、ちょっとしたコツと手順が欠かせません。

本記事では、AIを単なる“文章自動生成ツール”として扱うのではなく、「材料の渡し方」「プロンプトの設計」「人の手で整えるポイント」を押さえながら、売上やリード獲得につながる広告文を作る具体的な方法を解説します。検索広告・SNS・LPといった媒体別の型から、実際に使えるプロンプト例、ビフォー・アフターの比較、A/Bテスト前提の運用の考え方まで、一連の流れをそのまま現場で試せる内容にまとめました。AIを活用した広告コピー制作の「再現性のあるやり方」を身につけたい方に向けたガイドです。

AIを使った広告文の作り方【売れる書き方】

この記事でわかること

AIを使って売れる広告文を作るための基本から、事前準備、プロンプト例、実践手順、手直しのポイントまで一通り理解できます。検索広告・SNS・LPなど媒体別のコツやチェックリストも掲載しています。

また、Google広告（RSA）やSNS広告でのAI連携の現状、人間のコピーとAIコピーをどう組み合わせると成果が出やすいかについても具体的に解説します。

「AI 広告文 作り方」が注目されている理由

生成AIの精度向上により、短時間で多くのパターンを作れるようになり、A/Bテストやパーソナライズが容易になったためです。コスト削減とスピード向上により、広告運用の効率が大きく向上しています。

特に、GoogleのAI Maxのように検索意図を自動分析して広告文を動的生成する仕組みや、電通のAICO2のようにコピーライターのノウハウを学習した専用LLMの登場により、「単なる自動生成」を超えて、配信データに基づく継続的な最適化までAIが担うようになってきています。

AIで作った広告文は本当に売れるのか？

AIがそのまま生成した広告文は改善が必要なことが多いものの、適切なプロンプトと人間による事実確認やトーン調整を組み合わせれば、CTRやCVRの改善につながる事例は多数あります。

たとえば、ChatGPTなどでペルソナを細かく指定して広告コピーを量産し、A/Bテストでコンバージョン率が約30％向上した例や、AI Maxの導入で検索広告のクリック率が2〜5割改善したケースも報告されています。重要なのは「AI任せ」にせず、検証と改善のサイクルを継続的に回すことです。

AI広告文作成の基本

AI広告文とは何か？人力コピーとの違い

AI広告文とは、LLM（大規模言語モデル）が生成する広告文案のことです。量産性とスピードが大きな強みです。一方、人力コピーは洞察や独自性、ブランド特有の言い回しなどで優位性があります。最適なのは、両者を組み合わせたハイブリッド運用です。

AIは、過去の膨大なテキストから統計的に「それらしい」表現を組み立てる仕組みであり、広告の「型」やよくある表現は得意です。しかし、ブランドの歴史や文脈、微妙なニュアンスまでは初期状態では理解していません。そこで、人間が以下を担当し、AIは案出し・バリエーション生成・言い換え・量産を担う形が現実的です。

• 戦略設計（誰に・何を・なぜ伝えるか）
• ブランドの言葉遣いルールの定義
• 最終チェックと微調整

どんなツールを使えばよいか（ChatGPT / Google AI / 専用ツールなど）

主なツールは次のとおりです。

• 汎用AI：ChatGPT、Claude、Gemini
• 広告連携AI：Google AI Max（RSA連携）
• 専用ツール：Jasper、リテラ、Transcope など（ブランドガイド対応、SEO連携）

用途に応じて使い分けると効率的です。

日々の広告文案の叩き台づくりやアイデア出しは、ChatGPT・Claudeなどの汎用AIで十分対応できます。SEO記事と広告文を一貫したキーワード設計で作りたい場合は、リテラやTranscopeのようなSEO連携ツールが有効です。検索キャンペーンを運用している場合は、Google AI Maxの自動アセット生成を組み合わせると、検索意図に合った広告を自動で提示しやすくなります。

AI広告文が向いている広告の種類

AI広告文は、次のような広告と相性が良いです。

• 検索広告：キーワード最適化が重要
• SNS広告：ファーストビューのフック重視
• LP（ランディングページ）：長文でベネフィット訴求
• チラシ：短く印象的な見出しと利点明示

加えて、求人広告やメールマガジン、LINE配信など、「似た構成で大量の文面が必要」な領域とも相性が良好です。求人AIツールのように、職種ごとのテンプレートをAIが自動生成し、人間が修正して使う運用も広がっています。

失敗しないAI広告文作りの前準備

ターゲットをAIにどう伝えるか（年齢・悩み・シーンの具体化）

ターゲットは「20代女性、乾燥肌で夜のケアを探している、忙しく時短重視」など、具体的に伝えます。人物像・悩み・利用シーンを3行程度でまとめて入力すると効果的です。

さらに、以下の情報まで書き添えると、AIが刺さる言葉を選びやすくなります。

• ライフスタイル（例：在宅勤務が多い／小さな子どもがいる）
• 価値観（例：コスパ重視・国産志向・サステナブル重視）
• 現在使っている代替手段

商品・サービスの「売り」をAIに正しく理解させるコツ

商品の情報は、「特徴（機能）→利益（ベネフィット）→差別化要素」の順で箇条書きにし、優先度を指定します。

例：「無香料、3分で吸収、敏感肌でもOK（差別化）」

このとき、「売りにしたい順番」を明確に書くことがポイントです。

• 【最重要】敏感肌でも使える
• 【次に重要】3分で浸透する時短
• 【補足】無香料・国産

このように重みづけしておくと、AIは限られた文字数でも優先度の高い訴求を前面に出しやすくなります。

競合との差別化ポイントを整理する簡単フレーム

次の4要素を1文ずつ埋めるだけで、差別化ポイントが明確になります。

• 誰に
• 何を
• どのように（独自性）
• その結果どうなるか

例：

• 誰に：敏感肌で市販クリームがしみる30代女性に
• 何を：低刺激でしっかり潤う保湿クリームを
• どのように：95％天然由来成分＆アルコールフリー処方で
• その結果どうなる：夜まで粉ふき知らずの肌で、メイク崩れのストレスから解放される

この4文をプロンプトの最初に記載するだけで、AIの出力精度は大きく変わります。

売れるAI広告文の「型」

基本構成1：問題提起 → 共感 → 解決策 → 行動喚起

「〜で悩んでいませんか？」（問題提起）→「その気持ちわかります」（共感）→「解決策は◯◯です」（解決策）→「今すぐ試す」（CTA）という流れです。

AIに「この構成で書いてください」と指定すると、論理の抜け漏れが減り、LPやSNSの長文広告でも読みやすさが安定します。

基本構成2：ベネフィット先行型（未来イメージから入る）

「たった3分でしっとり肌。毎朝の鏡が楽しみに。」のように、理想の未来を提示して興味を引く型です。

AIには「最初の1文は、読者の理想の未来を一文で表現してください」と指示すると、ベネフィット先行型のコピーが出やすくなります。

検索広告向け：タイトル・説明文の文字数とキーワード配置

検索広告では、次の点を意識します。

• タイトル：主要キーワードを左寄せ
• 説明文：主要ベネフィット → CTA の順に構成
• 文字数制限に合わせて優先順位を明確にする

Google広告のレスポンシブ検索広告（RSA）では、見出しと説明文を複数登録し、AIが検索クエリに合わせて最適な組み合わせを自動で出し分けます。そのため、以下のように役割を分けた見出しを複数作成させると効果的です。

• キーワード重視の見出し案
• ベネフィット重視の見出し案
• 信頼・実績を伝える見出し案

SNS広告向け：1文目で引きつけるフックの作り方

SNS広告では、タイムライン上で目を止めるために、1文目が重要です。次のいずれかの要素を入れると効果的です。

• 疑問
• 意外性
• 数字
• 感情

例：「実は90%が知らない○○の真実」などです。

AIには「1文目は20文字以内で、意外性のある質問形にしてください」「感情の言葉を必ず入れてください」など、フックの条件を具体的に伝えると、目を引くコピーを量産しやすくなります。

AIへのプロンプト（指示文）の作り方

「ふわっとした指示」がダメな理由

「良い感じの文を作ってください」といった抽象的な指示では、平凡で一般論的な出力になりがちです。

特に汎用AIは、情報が少ないと「どんな商品にも当てはまる無難なコピー」を返しがちです。ターゲット・商品・目的・媒体・文字数・トーンのうち、最低でも3〜4項目は指定するようにしましょう。

基本プロンプト例（そのまま使えるテンプレート）

例として、次のようなプロンプトが有効です。

「対象：20代女性、悩み：乾燥、商品：○○クリーム（特長：無香料・3分吸収）、トーン：カジュアルで信頼感。検索広告用の見出し5案、説明文3案を作成してください。主要キーワード：『乾燥対策』『敏感肌』」

ここに「『絶対』『必ず』などの禁止表現は使わない」「見出しは15文字以内、説明文は45文字以内」などのガイドラインを追加しておくと、修正の手間がさらに減ります。

目的別プロンプト例

目的に応じて、次のように指示します。

クリック率を上げたいとき

「ファーストビューで興味を引く短いフックを10案出してください。各案は20文字以内で、感情喚起を意識してください。」

CVを増やしたいとき

「購買を後押しする証拠（数字・体験談）を入れた説明文を5案作成してください。CTAは『今すぐ購入』以外に3パターン提示してください。」

複数パターンを一気に出したいとき

「トーン（親しみ・専門・端的）ごとに各5案、合計15案を出してください。既に出した案と内容が被らないようにしてください。」

実践ステップ：AIで広告文を作る手順

ステップ1：材料を箇条書きで整理する

まず、次の情報を5行以内でまとめます。

• ターゲット
• 課題
• 商品特徴
• 競合
• キーワード

この「材料リスト」を一度作成しておけば、媒体別・トーン別にプロンプトを調整するだけで、一貫性を保ったままさまざまな広告パターンを生成できます。

ステップ2：AIに投げるプロンプトを組み立てる

テンプレートを使いながら、次を明確に指定します。

• トーン
• 文字数
• 用途（検索広告／SNS広告など）

「この後、LP文面も作りたいので、同じトーンで使い回せる表現にしてください」など、後工程も見据えた指示を出しておくと、チャネルをまたいだコピーの整合性が取りやすくなります。

ステップ3：出てきた案を絞り込み・修正する

AIが出した案から、以下の観点で選び、必要に応じて修正します。

• 具体性があるか
• 数字や証拠があるか
• ブランドトーンに合っているか

このとき、人間が一つずつ修正するだけでなく、「この3案をベースに、もっと簡潔に・より丁寧語で・ターゲットを30代に変えてください」などと追加指示を出すと、修正作業も自動化しやすくなります。

ステップ4：A/Bテスト用にバリエーションを作る

見出しやCTAを変えたパターンを、最低3〜5種類用意し、実測で比較します。

Google AI MaxやSNS広告の配信アルゴリズムは、自動的に成果の良いクリエイティブに配信を寄せていくため、初期段階で「ある程度のバリエーションを用意する」ことが重要です。AIで一気に10〜20案生成し、その中から人間が候補を絞ると効率的です。

クオリティを上げる「人間のひと手間」

誇大表現・炎上リスクを避けるチェックポイント

次の点を必ず確認します。

• 事実確認が取れているか
• 根拠のある数値のみ使用しているか
• 差別的表現や過度な断定を避けているか

生成AIは学習データ由来の誇張表現（「世界一」「絶対に〜」など）を自然に混ぜがちです。医療・美容・健康食品など、業界別のガイドラインに抵触しないかも確認し、気になる表現はAIに「法律・ガイドライン上安全な言い回しに言い換えてください」と依頼すると安心です。

読みやすさ・信頼感を高める3つの調整

読みやすさと信頼感を高めるには、次の3点を意識します。

• 具体的な数字を入れる
• 第三者の評価や実績を入れる
• 文を簡潔にする

AIに「この文から曖昧な表現をすべて抽出し、具体的な言葉に書き換えてください」と依頼すると、ふわっとした表現の洗い出しにも役立ちます。人間が情報を補い、そのうえでAIに再構成させるイメージです。

ブランドトーンに合わせて言い回しを整えるコツ

ブランドトーンを守るため、あらかじめブランドワードリストを作成し、禁止語・必須語を決めてテンプレートに組み込みます。

• 例：必須語「お客さま」「私たち」／禁止語「ユーザー」「貴社」 など

ブランドトーンのガイドラインをプロンプトとして保存し、「今後このブランドのコピーは、常にこのトーン定義を守ってください」と前提条件として読み込ませると、毎回の調整が大幅に楽になります。

具体例：AI広告文のビフォー・アフター

例1：スキンケア商品の広告文

AIがそのまま生成した文：
「乾燥肌におすすめのクリーム。保湿力が高く、しっとりします。」

手直し後の文：
「忙しい朝でも3分でしっとり肌。敏感肌対応・無香料で口コミ4.6★の保湿クリーム。今なら初回30%OFF。」

改善ポイント：
「具体的な時間」「ターゲット」「証拠（口コミ評価）」「オファー」を追加して訴求力を高めています。
このとき、「公式サイトのURLにある成分情報を要約して盛り込んでください」とAIに指示すれば、LP内容と広告文の一貫性も確保しやすくなります。

例2：BtoBサービス（SaaS）の広告文

AIがそのまま生成した文：
「業務効率化ツールで作業時間を削減します。」

手直し後の文：
「導入3ヶ月で平均作業時間を40%短縮。月額5万円〜の業務効率化SaaS。無料トライアルあり、導入事例を今すぐ確認。」

BtoBならではのポイント：
数値、料金感、導入実績、問い合わせ導線を明確にすることが重要です。
さらに、「同じ文面を、意思決定者（経営層）向けと現場担当者向けに言い換えてください」とAIに依頼すると、同じサービスでも訴求相手に合わせたバリエーションを簡単に作れます。

よくある失敗パターンとその直し方

ありがちな失敗1：誰に向けているのかわからない

対策として、ターゲットを冒頭で明示する文を加えます。
AIには「この文を『◯◯にお悩みの30代女性へ』のような呼びかけから始めてください」と改善指示を出すと簡単に修正できます。

ありがちな失敗2：メリットが抽象的で刺さらない

対策として、具体的な改善結果や時間軸、数字を入れます。
AIに「このコピーの中で抽象的なメリットを指摘し、時間・コスト・回数など測定可能な指標を使って言い換えてください」と依頼すると、どこをどう具体化すればよいかのヒントが得られます。

ありがちな失敗3：キーワードを入れすぎて不自然になる

対策として、主要キーワードは自然な語順で1〜2回に絞ります。
検索広告用には「主要キーワードを1〜2回だけ自然に入れ、読みやすさを優先してください」と、最初から条件としてプロンプトに入れておくと、キーワード詰め込みを防げます。

AIに「改善指示」を出すときの言い換えフレーズ集

AIに修正を依頼する際は、次のような表現が有効です。

• 「もっと具体的にしてください」
• 「証拠を追加してください」
• 「専門的な表現を簡潔にしてください」
• 「20文字以内のフックを5案作ってください」
• 「この表現は法律的にグレーなので、よりマイルドな表現にしてください」
• 「BtoB向けにフォーマルな敬語にしてください」
• 「LPのセクション見出しとして使えるように整えてください」

これらを組み合わせると、現場でそのまま使えるレベルまで一気に近づけることができます。

効果を最大化する運用のコツ

AIで量産 → 実際の数字で絞り込む流れ

AIで大量に案出しし、小規模テストを実施し、実測データで上位案を選定・拡大配信するサイクルを高速で回します。

Google AI MaxやSNSの自動最適化は「候補が多いほど学習しやすい」側面があります。AIで10〜20案を一気に生成し、プラットフォーム側の最適化と組み合わせることで、従来より短期間で勝ちパターンにたどり着きやすくなります。

広告レポートをAIに読ませて改善案を出してもらう方法

広告レポートの要点（CTR／CVR／CPAなど）を整理し、AIに「改善案とA/Bテスト用案を3つずつ出してください」と依頼すると、具体的な案が得られます。

たとえば、「CTRが高いがCVRが低い広告」と「CTRは低いがCVRが高い広告」を並べて入力し、「この2つの良い点だけを掛け合わせた新しい案を作ってください」とAIに頼むと、データを踏まえたハイブリッド案の生成も可能です。

画像・動画AIとの組み合わせ方（テキストとの一貫性）

広告文のトーンやキービジュアルの指示を揃え、同じキーメッセージを画像生成にも反映させます。

CanvaやAdobe Fireflyのようなツールでは、テキストと画像を同じキャンバス内で編集できます。

• 見出しコピー
• サブコピー
• 画像内テキスト（バナーの文字）

これらをAIに一括で作らせ、「ビジュアルにもこの言葉を入れてください」と指示すると、訴求がブレないクリエイティブをまとめて作成できます。

ツール別の使い分け方

汎用チャットAIで十分なケース・足りないケース

短文の作成やアイデア出しは、汎用チャットAIで十分対応可能です。一方、ブランドトーンの細部や大量配信の運用自動化には、専用ツールが有利です。

特に日本語広告では、電通のAICO2のように日本語コピーに特化したLLMや、SEO特化ツールを組み合わせると、「言い回しの自然さ」「検索上位との整合性」などの面でクオリティを一段引き上げやすくなります。

広告プラットフォーム内AI（Google AI Maxなど）の活かし方

RSAや自動生成機能は、スケール運用や検索意図への最適化で強みを発揮します。ただし、人間による監視を必ず入れ、過度な自動化は避ける必要があります。

AI Maxはランディングページや既存アセットから自動で広告文を作成するため、LP側のテキストを整えておくことも重要です。LPの見出しやボタン文言もAIで改善し、広告文とメッセージを揃えることで、品質スコアやCVRの底上げが期待できます。

マーケ担当・個人事業主・代理店それぞれのおすすめ構成

立場別のおすすめ構成は次のとおりです。

• 個人事業主：ChatGPT＋プロンプトテンプレートでスタート
• 中小企業のマーケ担当：専用ツールでブランドルールを設定し、汎用AIと併用
• 代理店：広告プラットフォーム内AIと、自社のナレッジを組み込んだツールを組み合わせてスケール運用

代理店やインハウスマーケでは、「プロンプト集」をナレッジとして蓄積しておくと、担当者が変わっても一定水準以上のコピーを安定して量産できます。電通のように社内専用LLMを用意する事例も増えており、中長期的には自社データを学習したカスタムAIを使う動きも広がると見込まれます。

今日から試せる「AI広告文 作り方」チェックリスト

プロンプト作成チェック項目

• ターゲットは具体的に定義できているか
• トーンと文字数を明確に指定しているか

本記事で扱ったポイントを一言でまとめると、「AIに丸投げせず、材料と指示を丁寧に整え、人の目で検証し続けること」が売れる広告文づくりの近道です。

• ターゲット・商品の強み・競合との差を、短く具体的な言葉で整理してからAIに渡す
• 「問題提起→共感→解決策→行動喚起」「ベネフィット先行」などの型を指定して書かせる
• 媒体別（検索広告・SNS・LP）に、文字数・キーワード・フックの条件を明確に伝える
• 出力された案を、人間が「具体性・証拠・ブランドトーン」の観点で必ず整える
• A/Bテストを前提に複数案を量産し、実際の数字から勝ちパターンを育てていく

この流れを一度作ってしまえば、案件ごとに微調整するだけで再現性の高い運用がしやすくなります。まずは、自社商品用の「材料リスト」と基本プロンプトを1セット用意し、小さなA/Bテストから試してみてください。そこに検証結果を少しずつ上書きしていくことで、AIを「なんとなく使う段階」から「売上に直結する武器」として扱えるようになっていきます。