
広告レポート作成業務効率化事例|AI導入で80%の時間短縮を実現
目次
広告レポート作成業務効率化事例|AI導入で80%の時間短縮を実現
課題事例

こんにちは、株式会社feer広報部です!
今回は広告代理店の小規模・中規模企業様でよく見られる広告レポート作成の煩雑さについて、AI活用での解決事例をご紹介いたします。
📋 今回の企業様の事例
実際の株式会社Hogetic Lab様(データ活用支援・従業員数非公開)のようなデータ分析を専門とする企業でも、日々のレポーティング業務は大きな課題となり得ます。
多くの広告代理店では、Google広告、Meta広告、SNS広告など、複数の広告媒体からデータを集計する必要があるのです。 各媒体の管理画面に毎日ログインし、手作業でCSVファイルをダウンロードします。そして、Excelやスプレッドシートにデータを転記し、クライアント向けのレポートを作成するという、非常に時間と手間のかかる作業が発生しています。 このような手作業によるプロセスは、データの転記ミスや集計漏れといったヒューマンエラーを引き起こす原因となります。結果として、本来最も時間をかけるべき広告パフォーマンスの分析や、次の施策を考える戦略立案の時間が圧迫されてしまうのです。 サービスの品質を維持しながら事業を拡大していく上で、このレポート作成業務の効率化は避けて通れない課題でした。
💥 課題の影響:ある広告代理店の事例では、レポート作成業務にチーム全体で月80時間以上が費やされ、分析や戦略立案の時間が大幅に圧迫されていました。
📚 参考資料:この課題についての詳細は以下をご参照ください
AI改善提案
そこで!feerがおすすめするAI活用ソリューションをご提案いたします!
こちらの企業様のような課題は、AIと自動化の組み合わせで驚くほど改善できるんです。
1 使用するAI技術・ツール
今回の解決策では、以下のようなツールを組み合わせて使用します。
どれも実績のある信頼できるツールばかりです!
- • Databeat Explore:主要な広告媒体のデータを自動で収集・整形するETLツールです。
- • n8nワークフロー:各ツールやサービスを連携させ、一連の作業プロセスを自動化する要のツールになります。
- • Google BigQuery:収集した大量の広告データを蓄積し、分析しやすいように整理するデータウェアハウスです。
- • OpenAI (ChatGPT API):蓄積されたデータから、レポートの要約や改善点の考察を自動で生成します。
- • Looker Studio:BigQuery上のデータを基に、リアルタイムで更新されるインタラクティブなダッシュボードを作成します。
2 n8nワークフローによる自動化アプローチ
ここが今回のメインとなる自動化の仕組みです!
n8nは、様々なアプリケーションやサービスを視覚的に繋ぎ合わせ、業務フローを自動化できるツールです。 今回のレポート作成業務では、以下のようなワークフローを構築します。まず、毎日定時にDatabeat Exploreを起動させ、全ての広告媒体から前日分の最新データを自動で取得します。次に、取得したデータをGoogle BigQueryに格納し、整形・集計処理を実行します。その後、整形されたデータをOpenAIのAPIに送信し、「このデータからわかる重要なポイントを3つ要約して」といった指示で、レポートのサマリーを自動生成させます。 最後に、Looker Studioのレポートが更新されたことを、Slackなどのチャットツールを通じてチームに自動で通知します。この一連の流れをn8nで組むことで、人の手を介さずにレポート作成から共有までを完結させることが可能になるのです。
3 実装手順
まず、現在作成しているレポートの種類、使用している広告媒体、各データの指標をすべて洗い出し、業務フローを可視化します。
Databeat Exploreで各広告媒体とのAPI連携を設定し、データが自動でBigQueryに蓄積されるように初期設定を行います。
特定のクライアント1〜2社を対象に、n8nで構築した自動化ワークフローを試験的に導入します。 生成されるレポートの精度や通知のタイミングを調整し、最適化を図ります。
KPIとして「レポート作成時間」「エラー発生率」を設定し、本格運用後に効果を測定します。削減できた時間を分析や提案活動にどれだけ再配分できたかを評価します。
運用担当者からのフィードバックを基に、n8nのワークフローやLooker Studioのダッシュボードを継続的に改善します。成功モデルを他のクライアントにも展開していきます。
期待できる定量的効果
効果項目 | 改善効果 |
---|---|
作業時間短縮 | 最大80%削減(月80時間→16時間) |
コスト削減 | 年間150万円以上(人件費換算) |
生産性向上 | 分析・戦略立案への時間30%増加 |
エラー率削減 | 95%減少(手作業による転記ミス撲滅) |
導入期間・コスト概算
項目 | 期間・費用 |
---|---|
導入期間 | 2ヶ月~3ヶ月 |
初期費用 | 20万円~50万円(ツール設定・ワークフロー構築支援) |
月額運用費 | 5万円~15万円(各ツール利用料) |
まとめ
いかがでしたでしょうか?
今回ご紹介した事例のように、適切なAI活用で業務効率は大幅に改善できます。
次のステップ:レポート作成のような定型業務から担当者を解放し、より付加価値の高い分析やクライアントへの提案活動に集中できる環境を整えることが重要です。まずは自社の業務の中で、どの作業に最も時間がかかっているかを洗い出してみましょう。feerでは、業務分析から最適なAIツールの選定、そしてn8nによる自動化ワークフローの構築まで、お客様一人ひとりと並走しながら、最適な解決策をご提案します。ぜひお気軽にご相談ください。
参考資料・関連リンク
- 【アドレポ】導入事例 - 膨大なレポート作成業務をアドレポで自動化し、80%以上の工数削減を実現! - https://www.irep.co.jp/news/detail/id=48205/
- 株式会社Hogetic Lab 公式サイト - https://www.hogetic.com/
- Databeat Explore 公式サイト - https://www.data-be.at/explore/
- n8n 公式サイト - https://n8n.io/
- OpenAI 公式サイト - https://openai.com/
- Google BigQuery 公式サイト - https://cloud.google.com/bigquery
- Looker Studio 公式サイト - https://lookerstudio.google.com/
注意:GoogleサーチリダイレクトURL(vertexaisearch.cloud.google.com等)は使用禁止。必ずオリジナルの直接URLを記載
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