データ分析と生成AIを組合せた
キャッチコピー生成システム
株式会社日立製作所 研究開発グループ
コネクティブドライブ研究部
藤間友理 久保陽 武田広大 床井博洋

要旨
■目的
データに基づいた効果的なキャッチコピーを生成するシステムを構築する

マーケティング
データ■結果・考察• データ分析と生成AIを組合せたキャッチ
コピー生成システムを提案• クラスタリングと広告効果分析からターゲット消費者クラスタのペルソナの特徴文字列を抽出

購買意思データ① クラスタリング
各消費者クラスタの特徴文字列（設問）

消費者クラスタラベル

商品/サービス② 広告効果分析

データ分析

ターゲット消費者
クラスタの特徴文字列• 特徴文字列を生成AIのプロンプトに挿入することでキャッチコピーを生成• 生成したキャッチコピーと消費者クラスタ特徴は高い類似度を示したことから、ターゲット消費者クラスタの特徴を考慮したキャッチコピーが生成できた

消費者属性データターゲット
消費者クラスタプロンプト文字列③ ChatGPT（生成AI）
生成AI

キャッチコピー

提案するキャッチコピー生成システムのフロー
1目次■ １．緒言１．１ 背景１．２ 生成AIによるコピーライティングのメリットと課題
１．３ 本研究の狙い
１．４ 提案するシステム■ ２．使用データ■ ３．マーケティングデータの分析
３．１ 消費者のクラスタリング
３．２ 広告効果の推定
３．３ ターゲット消費者クラスタのペルソナの抽出■ ４．生成AIを用いたキャッチコピー生成
４．１ 生成AIを用いたキャッチコピー生成：方法
４．２ 生成AIを用いたキャッチコピー生成：結果例
４．３ 生成AIを用いたキャッチコピー生成結果の評価：方法
４．４ 生成AIを用いたキャッチコピー生成結果の評価：結果①
４．５ 生成AIを用いたキャッチコピー生成結果の評価：結果②■ ５．まとめと展望2

１．１ 背景生成AI市場は急速に拡大。マーケティング分野ではライティングでの利用が主流
生成AIの市場推移
生成AI市場は急速に拡大する見込み
市場規模 (億米ドル)

1200
1000

800

CAGR27%

600
400
2000

マーケティングでの生成AI利用状況
ライティングでは半数以上が既に利用中
文章生成・コピーライティ…
文書生成・コピーライティング
SEOキーワード対策
メール・議事録要約
翻訳・ローカライズ
画像・動画生成
データ解析
コード生成・修正
カスタマーサポート
0%
利用中

年

[1]アリアンツGI「新たな段階に入った生成AI」

50%
検討中

100%
予定なし

[2]Econsaltancy「Generative AI: 75% of marketers are already using it oractively considering it」

3

１．２ 生成AIによるコピーライティングのメリットと課題
生成AIのメリットはキャッチコピー案を高速・大量に作成できること、
課題はターゲット消費者のリストアップ、ペルソナの特定が困難であること■コピーライティング例■ターゲット消費者のリストアップ例

あなたはプロのコピーライターです。
キャッチコピーを10個生成してください。

あなたはプロのコピーライターです。ChatGPTを使用するユーザーのペルソナを提案してください。

もちろんです！以下はChatGPTのキャッチコピーの例です：
1. 「次世代の会話AI、ChatGPT！あなたの質問に答える最高の相棒です。」
2. 「誰でも使えるAIアシスタント、ChatGPT！賢い会話を楽しんでください。」……

もちろんです！以下に、ChatGPTを使用するユーザーのペルソナの提案をいくつかご紹介します。
1. 学生サポートセンターのスタッフ: 学生からの質問や相談に対して、迅速かつ適切な回答を提供するためにChatGPTを利用することができます。
……

メリット： 高速・大量に作成可能

課題： 根拠が不明瞭（説明可能性が低い）※生成AIはChatGPT(gpt-35-turbo)を使用

4

１．３ 本研究の狙い
データ分析と生成AIを組合せることで両者の長所をいいところどりし、データに基づいた効果的なキャッチコピーの生成システムを提案、および評価する
項目

生成AI
(LLM)

マーケティング
データ分析

生成AI＋
データ分析

手法例

ChatGPT、Jasper など

マーケティングコン
テスト従来研究 など

本提案

ターゲット消費者のリストアップ△
説明可能性が低い※〇
データに基づいて説明可能○
データに基づいて説明可能

消費者のペルソナの特定△
説明可能性が低い※〇
データに基づいて説明可能○
データに基づいて説明可能

キャッチコピーの作成

○
自動生成

×
人力であり工数大○
自動生成※ChatGPTのAdvanced data analysisでは表データを入力可能となったが大きなデータは扱えないなどの制約有り

5

１．４ 提案するシステム
マーケティングデータ分析によりターゲット消費者クラスタをリストアップ、ペルソナを表す特徴文字列を抽出し、生成AIのプロンプト文字列を作成する
マーケティングデータ

消費者属性データ

購買意思データ① クラスタリング
各消費者クラスタの特徴文字列（設問）

消費者クラスタラベル

商品/サービス② 広告効果分析

データ分析

ターゲット消費者
クラスタの特徴文字列

ターゲット
消費者クラスタプロンプト文字列③ ChatGPT（生成AI）
生成AI

キャッチコピー6

２． 使用データ
マーケティング分析コンテスト提供のアンケートデータ、テレビCM出稿データ、および、実際の広告のキャッチコピーを使用■マーケティング分析コンテスト提供データ（データ分析用）
・アンケートデータ（2500サンプル、シングルソースデータ）
個人属性データ（性別、年齢、未既婚、子供有無、家族構成、職業、世帯年収、etc.）
個人価値観データ（例：「とにかく安くて経済的なものを買う」など）
商品別の購入意向データ（例：「あなたは●●を買いたいと思いますか」）
テレビ番組別視聴状況データ
・テレビCM出稿データ
テレビCMの出稿先番組、時刻、秒数等■実際の広告のキャッチコピー（キャッチコピー生成結果評価用）
・公式ウェブサイトにアクセスし、文字起こしすることにより入手

7

３．１ 消費者のクラスタリング：方法の全体像
購買の意思決定に関与する、消費者の内的特徴※1に基づくクラスタリング
ターゲット消費者クラスタの購買意思決定を促すキャッチコピー生成に向け、内的特徴に基づくクラスタリングを下記にしたがって行った。
■クラスタリングに使用したデータ：
購買の意思決定プロセスに関与すると考えられる内的特徴を抽出するため、メインデータの４つの尺度に関する設問を使用
・消費価値観・認知欲求尺度
・RECスケール・制御焦点尺度→内的特徴に基づくクラスタリングにより、消費者層のペルソナを表現する特徴文字列を抽出■クラスタリングまでの流れ(次頁以降で詳述)(Step1)カテゴリカル因子分析：順序尺度で測定される回答の背景にある連続的な因子を推定(Step2)各消費者に対する因子得点計算：各消費者が持つ、各因子に対する重みを計算(Step3)因子得点に基づく消費者のクラスタリング(k-means)：各消費者クラスタの持つ特徴を分析※１ 内的特徴：消費における優先事項、嗜好、認知処理、意思決定スタイル、動機付けの傾向など

8

３．１ 消費者のクラスタリング：(Step１)カテゴリカル因子分析
順序尺度※1で測定される設問への回答の背景にある、連続変数としての因子を推定
カテゴリカル因子分析(消費価値観の設問の分析を例に) ※最尤法, プロマックス回転■因子負荷量に応じて、設問を５因子に分類※因子数の決定にはスクリーテストを使用※因子負荷量0.4以上を採用

5因子に決定設問ID

設問内容
第1因子 第2因子 第3因子 第4因子 第5因子
消費価値観（とにかく安くて経済的なSEN_01_MA
0.264 -0.025 0.299 -0.721 0.194
ものを買う）
消費価値観（価格が品質に見合ってSEN_02_MA
0.888 -0.111 -0.177 -0.042 0.011
いるかどうかをよく検討してから買う）
消費価値観（多少値段が高くても、品SEN_03_MA
0.250 0.014 -0.040 0.716 0.061
質の良いものを買う）
・・・
・・・・・・・・・・・・・・・・・・■因子に含まれる設問内容に応じて因子を命名(例)消費価値観から推定した第３因子に含まれる設問
設問ID
SEN_12_MA
SEN_31_MA
SEN_10_MA
SEN_30_MA

設問内容
消費価値観（周りの人が持っているものを持っていないと気になる）
消費価値観（周りの人がよいと言っているものを選ぶことが多い）
消費価値観（使っている人の評判が気になる）
消費価値観（有名な人がよいと言っているものを選ぶことが多い）

第１因子： コスパ重視因子
第２因子： オシャレ因子

第３因子： フォロワー因子
第４因子： 品質重視因子
第５因子： セカンドハンド・シェア因子※１ 順序尺度：大小の関係性は存在し、並び順に意味があるが、間隔に意味はない尺度（例1） 【設問X】→【選択肢】 0:ない 1:ある（例2） 【設問Y】→【選択肢】 1:非常にそうである 2:そうである 3:少しそうである 4:どちらでもない 5:あまりそうでない 6:そうでない 7:全くそうでない

9

３．１ 消費者のクラスタリング：(Step2)各消費者の因子得点を計算
各消費者が持つ因子への重みを計算し、個人の内的特徴を数値化■メインデータの４つの尺度から推定した計１５因子に対して、各消費者の因子得点を計算
消費価値観から推定

認知欲求尺度から推定

・コスパ重視因子
・オシャレ因子・フォロワー因子・品質重視因子・セカンドハンド・シェア因子

・非熟考因子・思索好き因子・生き辛因子・割り切り因子

RECスケールから推定・先取り因子
・合理性因子・デザイン重視因子

制御焦点尺度から推定・理想重視因子・予防重視因子
・規範重視因子■各消費者の因子得点計算結果
SampleID

コスパ重視因子オシャレ因子

フォロワー因子

品質重視因子セカンドハンド・シェア因子

××因子

1380001-0.1080.673-0.120

0.501

0.324

…

1380002

0.088

0.473

0.207-0.450-0.076…

1380003

0.574

0.146

0.046

0.687

-0.201…

1380004

0.386

0.335

0.142

0.970

-0.819

…

…

…

…

…

…

…

…

・オシャレ因子・品質重視因子・セカンドハンド・シェア因子
etc.の因子得点が高い消費者

10

３．１ 消費者のクラスタリング： (Step3)因子得点に基づく分類
各因子に対する重みに基づき、消費者を５つのクラスタに分類■因子得点に基づく消費者のクラスタリング(k-means法)
各クラスタの特徴(各因子得点の平均点)

エルボー法※１でクラスタ数を決定

5クラスに決定

消費者の分布※１ エルボー法：
クラスタ数の増加に伴う二乗和誤差の減少が頭打ちになる点を「肘」(エルボー)としてクラスタ数を決定する手法

因子名
コスパ重視因子オシャレ因子
フォロワー因子
品質重視因子セカンドハンド・シェア因子
非熟考因子
思索好き因子生き辛因子
割り切り因子先取り因子
合理性因子
デザイン重視因子
理想重視因子予防重視因子規範重視因子Group0
0.342
0.145
0.145
-0.3270.098
0.641-0.9250.276
0.596-0.4910.248
0.433-0.5240.289-0.232

Group10.388
0.148
0.010
0.547
-0.027-0.9230.554-0.015-0.492-0.193
0.403
0.448
0.508
0.011
-0.446

Group2-3.859

Group30.160

Group4-0.054-3.613-2.089-0.123-2.342-0.021-0.251

0.269
0.065-0.1780.222-0.091-0.036

0.302
0.435

-0.592-0.315-0.391-0.2300.079-0.559-0.019-0.517-0.633-0.339-0.465-0.479-0.382-0.475
0.171

0.182

0.061
0.274
0.835
0.686
0.857
0.648
1.103
0.499
0.400

0.985
0.933
0.567

11

３．１ 消費者のクラスタリング：結果
クラスタが持つ因子得点の平均値を分析することで、集団の価値観を抽出
Group0の各因子得点の平均点
因子名
コスパ重視因子オシャレ因子
フォロワー因子
品質重視因子セカンドハンド・シェア因子
非熟考因子
思索好き因子生き辛因子
割り切り因子先取り因子
合理性因子
デザイン重視因子
理想重視因子予防重視因子規範重視因子Group0
0.342
0.145
0.145
-0.3270.098
0.641-0.9250.276
0.596-0.4910.248
0.433-0.5240.289-0.232

Group0が重視する
価値観は…

コスパ重視因子SEN_02_MA 消費価値観（価格が品質に見合っているかどうかをよく検討してから買う）
SEN_24_MA 消費価値観（商品を買う前にいろいろ情報を集めてから買う）
SEN_16_MA 消費価値観（できるだけ長く使えるものを買う）
SEN_29_MA 消費価値観（同じ機能・値段であるならば、外国製品よりも日本製品を買う）
SEN_08_MA 消費価値観（無名なメーカーの商品よりは、有名なメーカーの商品を買う）
SEN_15_MA 消費価値観（自分のライフスタイルにこだわって商品を選ぶ）
SEN_18_MA 消費価値観（安全性に配慮して商品を買う）
非熟考因子
NC_Scale_04_MX 認知要求尺度（新しい考え方を学ぶことにはあまり興味がない）
NC_Scale_09_MX 認知要求尺度（考えることは楽しくない）
認知要求尺度（問題の答えがなぜそうなのかを理解するよりも、単純にNC_Scale_15_MX答えだけを知っている方がいい）
認知要求尺度（自分が人生で何をすべきかについて考えるのは好きでNC_Scale_11_MXはない）
NC_Scale_08_MX 認知要求尺度（長時間一生懸命考えることは苦手な方である）
NC_Scale_10_MX 認知要求尺度（深く考えなければならないような状況は避けようとする）

・・・
12

３．１ 消費者のクラスタリング：結果
本手法で抽出したクラスタは、多様な外的特徴※1を持つ消費者層→内的特徴に着目することで初めて明らかになる、新しい消費者層を特定できた■Group0の構成詳細
性別（参考）全回答者の構成詳細

女性
男性

男性
女性

年齢

婚姻歴

20

3040

未婚
既婚
離婚・死別

収入 700万円～1,000万円
400万円～500万円
300万円～400万円
200万円～300万円
500万円～600万円
Other values

5060

2030

40

5060

既婚
未婚
離婚・死別
700万円～1,000万円
1,000万円～1,500万円
500万円～600万円
300万円～400万円
400万円～500万円
Other values※1外的特徴: 性別、年齢、婚姻歴、収入等

13

３．２ 広告効果の推定：方法の全体像
購入意向変化のCM視聴群と非視聴群の差を用いて広告効果を推定
ターゲット消費者クラスタを特定するために各クラスタに対する広告効果を分析した。

■購入意向変化の定義
アンケートデータの購入意向の回答値を用いて購入意向変化 = −(3月回答値 − 1月回答値)と定義した。ただし回答値はぜひ買いたい→１、買いたい→２、分からない→３、買いたくない→４とした。値が正のとき、購入意向が改善したことを示す。
時間経過による購入意向変化の影響を取り除くためにCMによる広告効果 = 購入意向変化 CM視聴群− 購入意向変化(CM非視聴群※)と定義した。また、交絡を考慮して、差分をとる際には次ページで説明するように傾向スコアによる層化解析法を用いて平均処置効果(ATE)を求めた。
※CM視聴有無の定義：あるCMに対して、そのCMが出稿されたテレビ番組の視聴歴がある場合をCM視聴歴有りと見なした。

購入意向■広告効果の定義

CM視聴群
CM非視聴群

CMによる広告効果
時間経過による変化

1月
3月
CM広告効果と時間経過の影響
14３．２ 広告効果の推定：方法（層化解析）
交絡を考慮して傾向スコアによる層化解析法を用いて平均処置効果(ATE)を算出
平均処置効果(ATE)は以下の式で求めた。
𝐴𝑇𝐸 = ෍𝑘=1

傾向スコアで層化し、各層で視聴群と非視聴群を比較

𝑛𝑘[ 𝑌ത 1 − 𝑌ത𝑘 (0)]𝑁 𝑘

ただし、𝑘：層の番号、𝐾：層の合計数
𝑛𝑘 ：𝑘層目の標本数、𝑁：全体の標本数
𝑌ത𝑘 (1)：𝑘層目のCM視聴群の購入意向変化平均𝑌ത𝑘 (0)：𝑘層目のCM非視聴群の購入意向変化平均とした。
層化には傾向スコアを用い、層数は10とした。
傾向スコアの算出にはロジットモデルを用いた。

層の区切

購入意向変化

𝐾

CM視聴群

CM非視聴群

傾向スコア
傾向スコアによる層化解析のイメージ

15

３．２ 広告効果の推定：結果例
広告効果推定により各商品・サービスに適したターゲット消費者クラスタを特定可能
また、広告効果を得るには適切なターゲット消費者クラスタの特定が必要■分析結果例①：タフト
全体

ATE -0.0384■分析結果例②：東レ

Group0Group1Group2Group3Group40.2631

0.2056-0.0680

0.0133-0.0802

全体

ATE -0.0551

Group0Group1Group2Group3Group40.0214

0.3024-0.9800-0.1630

0.0980Group0に対する広告効果が大きい（消費者全体に対する広告効果はない）Group1に対する広告効果が大きい（消費者全体に対する広告効果はない）

タフトはGroup0をターゲットにするとよい広告効果が望めると考えられる。

東レはGroup1をターゲットにするとよい広告効果が望めると考えられる。

16

３．３ ターゲット消費者クラスタのペルソナの抽出
クラスタリングおよび広告効果推定結果からターゲット消費者クラスタのペルソナを表現する特徴文字列を抽出■ペルソナの抽出例：タフト
広告効果推定において効果の大きかったGroup0をターゲット消費者クラスタに選定

全体Group0Group1

Group2Group3Group4

ATE -0.0384

0.26310.2056-0.0680

0.0133-0.0802

クラスタ内の因子得点平均が0.3以上の因子に含まれる設問の文字列をターゲット消費者クラスタの特徴文字列として使用
因子名
コスパ重視因子オシャレ因子
フォロワー因子
品質重視因子セカンドハンド・シェア因子
非熟考因子
思索好き因子生き辛因子
割り切り因子先取り因子
・・・

Group00.342
0.145
0.145
-0.3270.098
0.641-0.9250.276
0.596-0.491・・・

コスパ重視因子
SEN_02_MA 消費価値観（価格が品質に見合っているかどうかをよく検討してから買う）
SEN_24_MA 消費価値観（商品を買う前にいろいろ情報を集めてから買う）
SEN_16_MA 消費価値観（できるだけ長く使えるものを買う）
SEN_29_MA 消費価値観（同じ機能・値段であるならば、外国製品よりも日本製品を買う）
SEN_08_MA 消費価値観（無名なメーカーの商品よりは、有名なメーカーの商品を買う）
SEN_15_MA 消費価値観（自分のライフスタイルにこだわって商品を選ぶ）
SEN_18_MA 消費価値観（安全性に配慮して商品を買う）

特徴文字列

非熟考因子
NC_Scale_04_MX 認知要求尺度（新しい考え方を学ぶことにはあまり興味がない）
NC_Scale_09_MX 認知要求尺度（考えることは楽しくない）
・・・
・・・

17

４．１ 生成AIを用いたキャッチコピー生成：方法
テンプレートにターゲット消費者クラスタの特徴文字列を挿入してプロンプトを作成
質問①：まず宣伝対象についての事前情報を問い、適切な回答が得られることを確認。
質問②：ターゲット消費者クラスタの特徴文字列と、広告効果のあった既存キャッチコピーを教え、キャッチコピー生成を指示。
■プロンプトのテンプレート
質問①「○○株式会社の【宣伝対象】について教えてください。」

回答①「・・・」
質問②「あなたは○○株式会社の【宣伝対象】の広告制作を担当しています。
マーケティングのターゲットとなるのは、下記のような特徴の強い人々です。
[特徴文字列の箇条書き]
また、この人たちは下記のような広告メッセージに良い印象を抱くことが分かっています。
[広告効果のあった既存キャッチコピーの箇条書き]【宣伝対象】の商品情報を基に、この人たちが【宣伝対象】により良い印象を抱く広告を10個作成してください。」
回答②「・・・(キャチコピー生成)」18

４．２ 生成AIを用いたキャッチコピー生成：結果例
ターゲット消費者クラスタのペルソナを表す特徴文字列をプロンプトに含めることで、ターゲット消費者クラスタに適したキャッチコピーを生成
質問①、回答①

質問②

回答②(キャッチコピー生成結果)

特徴文字列

19

４．３ 生成AIを用いたキャッチコピー生成結果の評価：方法
BERT※1により、生成キャッチコピーとターゲット消費者クラスタの特徴文字列の意味的な類似度を評価※１ BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)：
大規模なテキストデータを用いて事前学習された言語モデル。
文中の単語やフレーズの意味を文脈に基づいて理解し、文の内容を表すベクトル表現を生成する。
翻訳、文書分類、回答生成等のタスクに応用されている。
生成キャッチコピー(タフト)ターゲット消費者クラスタ(Group0)の特徴文字列

新しい冒険、新しい自分。タフトなら、いつでも冒険が始まる。

価格が品質に見合っているかどうかをよく検討してから買う
商品を買う前にいろいろ情報を集めてから買うできるだけ長く使えるものを買う
・・・

ベクトル化(BERT)
ターゲット消費者クラスタベクトル(特徴文字列のベクトルを合成したベクトル)

ベクトルのコサイン類似度により意味の類似性を評価
キャッチコピーベクトル

20

４．４ 生成AIを用いたキャッチコピー生成結果の評価：結果①
生成キャッチコピーはターゲット消費者クラスタとより高い類似度を示した→提案手法によってターゲット消費者クラスタに適したキャッチコピーが生成できた■タフト(ダイハツ)のキャッチコピー評価結果
従来キャッチコピー
類似度スコア平均: 0.780
ID

キャッチコピー

類似度
スコア

01
2
3

タフは、強さタフは、生き方タフは、自由だ
好奇心エンジンTAFT

0.775
0.762
0.820
0.764

[3]ダイハツ「『エンドレス・タフ』篇」※本評価はペルソナ文字列との類似度に特化した評価であり、従来キャッチコピーの効果や価値を否定するものではありません

生成キャッチコピー
類似度スコア平均: 0.886 (＋13.6％)
ID

キャッチコピー0123456789

価格と品質の最適解。タフトが提案する、価値ある選択。
安心の日本製。確かな品質、確かな選択。タフトで日常をタフに。
新しい冒険、新しい自分。タフトなら、いつでも冒険が始まる。
無駄を削ぎ落とす、無駄なく選ぶ。タフトでシンプルライフ。
自由なスタイル、自由な選択。タフトで、あなたらしい自由を。
安全とスタイル、両立が可能。タフトが提案する、安全な冒険。
未知への挑戦、それが人生。タフトで新しい可能性を。
シンプルイズベスト。タフトが贈る、シンプルな幸福。
考えない、感じる。タフトが呼ぶ、直感の冒険。
タフトなら、未来への一歩が軽やか。未来を共に歩もう。

類似度
スコア
0.895
0.876
0.875
0.898
0.881
0.902
0.877
0.871
0.908
0.873

21

４．５ 生成AIを用いたキャッチコピー生成結果の評価：結果②
より抽象度の高いサービスに関するキャッチコピーも従来より高い類似度を示した→本手法が幅広い宣伝対象に応用できることが示された■東レのキャッチコピー評価結果従来キャッチコピー
類似度スコア平均: 0.854
ID

キャッチコピー

0 素材には社会を変える力がある
1
資源循環型社会へ
2
CO2排出を少なく3
健康をすべての人へ
4
安全な空気、水を

類似度
スコア
0.882
0.869
0.816
0.847
0.856

[4]東レ「テレビCM」※本評価はペルソナ文字列との類似度に特化した評価であり、従来キャッチコピーの効果や価値を否定するものではありません

生成キャッチコピー
類似度スコア平均: 0.893(＋4.57％)
ID

キャッチコピー

01
2
3
456
78
9

価格と品質のバランスで選ぶ、東レが選ばれる理由。
未来のために、情報を集め、品質を選ぶ。東レがあなたの選択です。
持続可能な未来を築く、長く使える製品の東レ。
日本製の品質、東レの誇り。あなたのライフスタイルに寄り添います。
安心のブランド、東レ。安全と品質を共に。
東レと共に、未来への第一歩。安全・環境に配慮した製品で。
賢く選ぶ、リースとレンタルの先進、東レ。
未来への循環、リサイクルと共に歩む、東レの使命。
難問に挑戦し、未来を創る。東レがあなたの知的なパートナー。
未来の理想へ向かう、価値ある選択。東レが、あなたと共に。

類似度
スコア
0.919
0.910
0.893
0.882
0.876
0.909
0.874
0.880
0.897
0.891

22

５ まとめと展望■目的
データに基づいた効果的なキャッチコピーを生成するシステムの構築■結果・考察• データ分析と生成AIを組合せたキャッチコピー生成システムを提案• クラスタリングと広告効果分析からターゲット消費者クラスタのペルソナの特徴文字列を抽出• 特徴文字列を生成AIのプロンプトに挿入することでキャッチコピーを生成• 生成したキャッチコピーと消費者クラスタ特徴は高い類似度を示したことから、ターゲット消費者クラスタの特徴を考慮したキャッチコピーが生成できた■今後の課題・展望• 生成したキャッチコピーの官能評価• キャッチコピー以外（例えば拡散モデルを活用した画像広告や動画広告）の生成

23

参考文献
[１]アリアンツGI「新たな段階に入った生成AI」、
https://jp.allianzgi.com/ja-jp/jp-insights/outlook-and-commentary/generative-ai（アクセス日：2023/11/7）[2]Econsaltancy「Generative AI: 75% of marketers are already using it or actively considering it」、
https://econsultancy.com/generative-ai-adoption-marketing/（アクセス日：2023/11/7）[3]ダイハツ「『エンドレス・タフ』篇」、
https://www.daihatsu.co.jp/cm/taft/index_09.htm（アクセス日：2023/8/31）[4]東レ「テレビCM」、
https://www.toray.co.jp/aboutus/visual/vis_002.html（アクセス日：2023/8/31）

24