GoogleがNewFronts 2025で披露した「AI Max」は、Gemini搭載のチャットUIで在庫選定・入札・レポート生成を自動化し、CTVを含むあらゆるメディアを一括最適化する。広告主は目標を入力するだけで最適構成を取得し、検証とクリエイティブに集中可能。ファーストパーティデータ連携やブランドセーフティ強化も同時に進み、AI主導のプログラマティック運用が新標準へ移行する序章となる。

DV360に搭載されたAI機能

Google Marketing Platformの発表によれば、2025年5月のNewFrontでDisplay & Video 360（以下DV360）には強力な生成AI機能群が導入された。これらは「AI Max」とも呼ばれ、プログラマティック広告における入札やターゲティング、レポート作成を、Googleの大規模言語モデル（Gemini）を使って自動化・簡素化するものである。従来のDSPでは手作業が必要だったキャンペーン設計、在庫選定、成果分析などをAIが支援することで、広告運用の効率と成果を最大化を目指す。

• インベントリ（配信先）選定

  • 「スポーツC TVファン向け」のような自然言語要求に応じて、AIが提案・最適化された広告枠（プレミアムビンや事前交渉済みの特別枠も含む）を自動サジェスト

• 自動キャンペーン設定

  • 目標や商品、商材など概要を入力するだけで、AIが最適なターゲット層・入札戦略・ブランドセーフティカテゴリ・クリエイティブ属性をセットアップして提案

• インタラクティブ分析

  • 「売上は？」などchatGPTに対する質問でキャンペーン指標を即時算出する。

• 内部連携

  • Commitment Optimizer（予算配分）、Audience Persona（オーディエンス設計）など既存ツールともシームレスに連動。DV360全体が大規模言語モデル上で再構築され、今後は全インターフェースでAIアシスタントが利用可能になる見込み。

以下は公式ブログからの引用だが、配信先を見つけるDiscover画面内で赤枠部分に「ライブスポーツに関心があり、テイクアウトを頻繁に注文するオーディエンスにリーチできる、プレミアムなCTVパブリッシャーのディールを見つけましょう。」と打ち込んでいて、それに見合ったメディアプラットフォーム、想定インプレッションなどが表示されている。

他プラットフォームとの違い（Meta Advantage+等）

GoogleのAI機能は、従来型のDSPやSNS広告のAI支援と比べても大きな革新性がある。Meta社の「Advantage+キャンペーン」（詳細はこちらを参照されたし）などもAIによる自動最適化を売りにしている、主にFacebook/Instagramプラットフォーム内でのクリエイティブ組み合わせ最適化や予算配分に留まっている。

一方、DV360の「AI Max」はGoogleのGeminiモデルを活用した汎用性の高い自然言語インターフェースを持ち、広告主が望むあらゆるメディアやオーディエンス条件に対してリアルタイムに最適解を生成が可能となる。Metaはクローズドな自社データでマッチングするが、DV360は広範なオープンWeb（YouTube、プレミアムCTV、ディスプレイ、音声、ゲーム配信など）の在庫から最適な組み合わせを探せる点が特徴である。また、Metaではクリエイティブ素材の自動生成や最適化機能が独自に進化しているが、DV360の場合はまだ開発途上で、UI上でのレコメンドやレポート中心の機能である。

総じて「AI Max」はキーワードやルックアライクに依存せず幅広い要望を自然言語で実現できる点で先進的であり、その効果は例えばAudience Personaの利用企業で動画完視率70%増（Google社内データ）と報告されている（ソース）。

広告主・広告会社は、プラットフォーム間で自社データの取り扱いや運用体制が変わる点を理解した上で、複数媒体を横断したAI活用戦略を構築すべきであろう。

運用者・広告主への影響

AI Max導入により、広告運用者の役割は「施策実行」から「戦略設計・検証」へシフトする。以下の変化が想定される。

• 業務プロセスの簡略化

  • 手動で設定していたターゲティングや予算配分、レポート作成がAIに委ねられ、運用担当者は入力だけで複数戦略のアウトプットを即時比較可能になる。Googleの「Experiment Center」機能などを使えば、従来手間のかかったA/Bテストやファネル横断分析を簡単に実施できる。これにより分析・最適化サイクルが高速化し、運用リソースをより戦略的な意思決定やクリエイティブ改善に振り向けられるようになる。

• 役割変化

  • 運用者はAIから提示される推奨結果を評価・編集する「チューナー」役に近づくだろう。たとえば、AIが作成したキャンペーンの推奨設定に対し、セールスチームやブランド側と調整しながら微調整を加えるスキルが重要となる。また、AIによる誤り・偏りをチェックするためのデータリテラシーやAIリスク管理も必要である。

• 組織の準備

  • 広告主・広告会社はAI Max機能の習熟・評価体制を早急に整備すべきと考える。具体的には、「AI提案と従来運用の効果差を見極める実験プランを立案」「自社データ品質を向上させるためのPAI RやGA4連携を推進」「ブランドセーフティ基準を明確化してAI設定を適切に監視」などだろうか。これにより、AIの利便性を享受しつつリスクを低減する体制を構築できる。

AI Max導入により、運用担当者はキャンペーンの細部設定よりも、AIの最適化結果の評価・意思決定に集中できるようになる。社内チームや代理店と連携しながら、AI生成結果の信頼性チェックや調整を行うスキルが求められる。

ストリーミング広告・CTVへの影響

DV360はもともとYouTubeやオーディオ広告に強みがあったが、今回の発表で本格的にCTV領域を巻き込むプラットフォームとして再定義された。ComscoreによればDV360は現在米国広告主のCTV世帯の98%にリーチ可能で、月間50億時間以上のアドサポート動画視聴枠を持つとされ、主要DSPの中で最大級の在庫を扱っている。加えてNetflix、NBCUniversal、Disney（Disneyのライブ認定も取得）など一流メディアとの交渉・認定を拡大し、スポーツやライブ番組、ゲーミング配信（ロブロックス）といった新チャネルもカバー。新機能「キュレーテッドCTVオークション」では、地域ごとに需要が高いパブリッシャーの特選入札枠をワンクリックでまとめて購入できるようになった。これらにより、広告主は事前交渉型のDealだけでなくオークション型買い付けでも効率的に質の高いストリーミング在庫を確保できるようになる。

日本市場でもテレビCM予算からデジタルへ振り向ける動きが加速している中、DV360の強化は国内広告主にも大きな可能性を提示する。国内では既に動画広告やOTTサービスが普及しており、YouTubeアフィニティオーディエンスがNetflix広告にも適用されるなど、Googleエコシステムのデータ連携が進めば、国内企業は新たな視聴者層に到達できるだろう。特に、世帯ターゲティングの導入（ソース）は、日本における家族同時視聴層へのアプローチに有効である。広告主はこれら機能を活用し、既存のテレビキャンペーン予算をプログラマティックCTVへ段階的に振り分ける戦略を検討してもよいだろう。

ブランドセーフティと追跡透明性の論点

AI Max導入により、ブランドセーフティと透明性への対応も重要である。DV360ではAIが自動設定したブランドセーフティカテゴリがキャンペーンに反映されるが、広告主は自社ブランド基準を厳格に指定しつつ結果をモニタリングする必要がある。先述した「役割の変化」が求められる。Googleは先述したExperiment Centerで新戦略と従来戦略の効果を比較できるようにするなど、AI導入後も「何が効いたか」の可視化に注力するのは去年発表されたが記憶に新しい（ソース）。また、DV360のPAIR（Publisher Advertiser Identity Reconciliation）機能はファーストパーティデータを安全に連携し、Cookieに頼らない計測を可能にしている。プライバシー強化の潮流でも、GoogleはPAIRをIAB標準化に貢献するなど業界主導の透明性確保にも取り組んでいる。広告主・広告会社はAIのブラックボックス化への懸念に対し、パフォーマンス実験やデータ検証を実施し、結果に基づく調整を継続すべきである。特に日本では第三者機関によるブランドセーフティレポートや独自メディアチェックも活用し、AI推奨を無条件に受け入れない慎重さも求められる。

インサイト・検討すべきアクション

• AIツールの早期実装:

  • 新機能は段階的展開なので、早期ベータテストから導入し、内部での知見を蓄積すべき。特にキャンペーン立案の初期段階でAIアシスタントを使い、従来との効果差を評価するなど、AI併用型のワークフローを設計を早いうちからしておく。

• データ活用の強化

  • Google Audienceと自社First-partyデータ（GA4、顧客ID、CRMデータ）の連携を推進し、AIからの提案精度を最大化する。PAIRなどオープンな基準を活用して、CTVでも計測可能なファーストパーティオーディエンスを構築する。

• 教育と組織整備

  • 運用チームへのAIトレーニングを実施し、AI出力の検証・活用スキルを高める。広告会社は広告主向けにAIツールの利点・リスクを説明するコンサルティング体制を整備すべき。

• マルチチャネル戦略の再構築

  • CTV、動画、ディスプレイ、リテールメディアをDV360上で統合管理し、広告効果を横断的に最適化を検討する。特にストリーミング広告ではTV予算からのシフトを進めつつ、オンラインとオフラインの組み合わせROIを分析することが肝要。

• 透明性の確保

  • AI判断の根拠や結果を常にレポート・検証し、必要に応じて手動調整を加える。Experiment CenterやGoogleの新しいレポート機能で効果検証を強化し、説明責任を果たせる体制を構築すべし。