AnthropicがClaude Codeで広告制作を自動化しコード未経験の担当者でも30分の作業を30秒に短縮することに成功

AIチャットボットのClaudeを開発するAnthropicが、自社のコーディングエージェントであるClaude Codeで広告制作を自動化することで広告1本あたりの作業時間を「30分から30秒」に短縮することに成功した事例を公開しました。

How Anthropic's Growth Marketing team cut ad creation time from 30 minutes to 30 seconds with Claude Code | Claude
https://claude.com/blog/how-anthropic-uses-claude-marketing

(PDFファイル)How Anthropic teams use Claude Code| Anthropic
https://www-cdn.anthropic.com/58284b19e702b49db9302d5b6f135ad8871e7658.pdf

Anthropicでグロースマーケティングを担当するオースティン・ラウ氏は、Claude Codeの公開当初はターミナルの開き方を検索するところから始めるほどにコーディングの知識がなく「Claude Codeが何に使えるのか分からなかった」と語っています。しかしラウ氏は社内Slackに投稿されていた非技術職向けの導入ガイドを見てClaude Codeを使い始め、その後の1週間でバナー広告を制作するために利用していたデザインツール「Figma」のプラグインと、Google広告に入稿するための広告文生成ワークフローを作ったとのこと。

ラウ氏がFigmaのプラグインや広告文生成ワークフローを作ろうと思ったのは、広告運用で発生する大量の広告文の差し替えや画像素材の更新作業がきっかけだったそうです。Google広告のレスポンシブ検索広告では多数の見出しや説明文を用意する必要があり入稿時の文字数制限も厳しいため、Googleスプレッドシートで案を作って文字数を確認してからGoogle広告へ手作業で転記するという作業が発生していました。

また、バナー広告の制作においてもFigmaとGoogleドキュメントを往復しながらコピー＆ペーストを繰り返して作業を行っていたため、広告の更新頻度が高いほど作業量が膨らんでいたとラウ氏は説明しています。

Figma側の課題を解決するため、ラウ氏は「Claude Codeにやりたいことを説明する」という方法でプラグインの作成を進めました。作業中はFigma APIのドキュメントをClaude Codeに参照させつつ調査と試作を進めさせたそうです。Claude Codeが生成した試作品は完璧ではなかったものの、たたき台としては機能し、その後の調整を経て実用的なプラグインにつながったとのこと。

ラウ氏が作成したFigmaプラグインがどのようなものかは以下の動画で確認できます。

How Anthropic uses Claude in Marketing - YouTube

まずはレイヤー全体を選択して右クリックし「Work even smarter with AI」をクリックします。

続いて「Identify Template Components」をクリック。

作りたい広告に合わせて各要素の設定を編集します。

次に、Googleスプレッドシートから広告文のリストをまとめてコピー。

コピーした内容をプラグイン側の入力欄に貼り付け「Generate Ad Variants」をクリックします。

すると、複数のバナー広告のバリエーションが生成されます。Figmaプラグインではテンプレート内のフレームを識別して見出しや説明文を差し替え、最大100件の広告バリエーションを生成できるとのことです。

一方、Google広告向けの広告文生成については、Claude Codeで「/rsa」というカスタムスラッシュコマンドを使う仕組みを構築したとのことです。Claude Codeはキャンペーン情報・既存の広告文・キーワードなどの情報を受け取り、Google広告向けの作成ルールやブランドトーンなどをまとめた「Agent Skills」を参照しながら広告文の候補を生成します。

ただし生成された広告文をそのまま採用するのではなく、「訴求内容が適切か」「トーンが合っているか」「競合との差別化ができているか」を人間が確認して調整し、最終的にGoogle広告へ入稿しやすいCSV形式にまとめる運用方法だとラウ氏は説明しています。

AnthropicはグロースマーケティングチームでのClaude Codeの活用例として、他にもMeta広告のAPIと連携したキャンペーン分析や、広告の仮説や実験結果を蓄積して再利用する仕組みを挙げています。

また、チーム全体でClaude Codeを利用した結果としては、広告文の作成にかかる時間が2時間から15分に短縮され、Figma連携を含む自動化によって広告バリエーションの出力量が10倍になったとのことです。さらに専任エンジニアが必要だった作業にも対応しやすくなり、手作業にかける時間を減らして戦略設計やAIエージェントでの自動化の構築に時間を使えるようになったとAnthropicは記しています。

最後にAnthropicはClaude Codeを使った自動化のコツとして、まずAPIを備えたツールを使う反復作業を優先して見つけることを挙げています。また、複雑なワークフローを1つの巨大なプロンプトにまとめるのではなく、役割ごとにサブエージェントへ分けることも重要だとしています。さらに、実装に入る前にClaude.aiで十分にアイデア出しを行い、プロンプトの設計や全体構造を考えてから段階的に進めるよう勧めています。

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