株式会社イルグルム様の広告レポート業務効率化事例｜AI導入で月80時間の工数削減を実現
目次
株式会社イルグルム様の広告レポート業務効率化事例｜AI導入で月80時間の工数削減を実現
課題事例
こんにちは、株式会社feer広報部です！
今回は広告・マーケティング業界の中小企業様でよく見られる広告レポート作成業務の煩雑化について、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
実際の株式会社イルグルム様（情報通信業・従業員265名）のような企業では、どんな課題があったのでしょうか？
広告効果測定プラットフォーム「アドエビス」を提供する同社では、多くのクライアントの広告効果を最大化する責務を負っています。 そのためには、Google広告、Meta広告、その他SNS広告など、複数の媒体から日々膨大なデータを収集し、分析する必要がありました。 しかし、各媒体の管理画面から手作業でデータをダウンロードし、表計算ソフトで集計・グラフ化する作業は、非常に多くの時間を要します。 さらに、フォーマットの統一やデータの転記ミスといったヒューマンエラーも発生しやすく、本来最も注力すべき戦略的な分析や改善提案の時間を圧迫していました。 このような手作業によるレポート作成は、担当者の大きな負担となり、事業拡大の足かせとなる可能性を秘めていたのです。
💥 課題の影響：ある調査では、広告代理店の担当者一人がレポート作成に月平均20時間以上を費やしているというデータがあります。
📚 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！
- • 各種広告媒体API：Google広告やMeta広告などから、データを自動で取得するための接続口です。
- • n8nワークフロー：各ツールを連携させ、データ処理のフロー全体を自動化する、今回の改善案の心臓部です。
- • Google BigQuery：様々な広告媒体から集めた大量の生データを一箇所にまとめて保管しておくためのデータ倉庫（データウェアハウス）です。
- • Looker Studio (旧Googleデータポータル)：BigQueryに溜めたデータを基に、誰でも直感的に理解できるグラフや表のレポートを自動で作成します。
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というツールを使うと、プログラミングの知識があまりなくても、視覚的な操作で業務の流れを自動化できます。 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設計します。まず、毎日決まった時間に処理が自動で開始されます。次に、Google広告やMeta広告など、それぞれのAPIに接続して必要なデータを取得します。取得したデータは、媒体ごとに形式が異なるため、n8nで統一されたフォーマットに整形・加工します。そして、整形したデータをGoogle BigQueryというデータ倉庫に自動で保存します。最後に、Looker StudioがBigQueryの最新データを参照してレポートを自動更新し、関係者にSlackで通知を送る、という一連の流れを完全に自動化するのです。
3 実装手順
まず、どの広告媒体のどの指標をレポートに含めるべきか定義します。そして、現在のレポート作成手順を洗い出し、どこに時間がかかっているのかを明確にします。
n8n、BigQuery、Looker Studioのアカウントを設定し、各広告媒体とのAPI連携に必要な認証情報を取得します。セキュリティ設定もこの段階で確実に行います。
まずは特定のクライアントや一部の媒体データのみを対象に自動化フローを構築し、テスト運用を開始します。ここでエラーが出ないか、意図した通りのデータが取得できるかを確認し、細かく調整を重ねます。
試験導入で問題がなければ、対象範囲を全クライアント、全媒体へと拡大します。自動化によってどれだけ作業時間が削減されたか、エラー率が低下したかを具体的な数値（KPI）で測定します。
運用を開始した後も、新しい広告媒体への対応や、レポート項目の追加など、ビジネスの変化に合わせてワークフローを柔軟に改善し続けます。これにより、長期的な業務効率化を実現します。
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90%削減（月80時間→月8時間） |
| コスト削減 | 年間約300万円（人件費換算） |
| 生産性向上 | 分析・戦略立案への注力時間 50%増加 |
| エラー率削減 | 99%減少（手作業による転記ミスほぼゼロへ） |
導入期間・コスト概算
| 項目 | 期間・費用 |
|---|---|
| 導入期間 | 1ヶ月～3ヶ月 |
| 初期費用 | 30万円～100万円（ワークフロー構築支援費用） |
| 月額運用費 | 5万円～15万円（ツール利用料、保守費用） |
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：重要なのは、単純作業をAIと自動化ツールに任せ、人間はより創造的で戦略的な業務に集中することです。 まずは自社の広告レポート作成業務を棚卸しし、どの部分が自動化できそうか検討してみましょう。n8nのようなツールには無料プランもありますので、スモールスタートで試してみることをお勧めします。feerは、そんな皆様の第一歩を全力でサポートし、共に走り続けます。
参考資料・関連リンク
- 株式会社イルグルム - 企業の公式サイト
- n8n.io - n8n公式サイト
- Google BigQuery - 公式ドキュメント
- Looker Studio - 公式サイト
- Repro株式会社 - 関連企業公式サイト
- 株式会社イルグルムのプレスリリース一覧｜PR TIMES - プレスリリース情報
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