ChatGPTやNano Banana Proなど、生成AIの進化の中で画像生成・動画生成AIもどんどん進化しています。 SNSで流れてくる、思わず「こんなこともAIでできるんだ」と感じるような作例も日々目にするようになってきました。そんな中で、制作やメディアに関わる方々は「自社でも同じようなことができるのではないか」と一度は考えたことがあるのではないでしょうか。 AIを使いこなせれば、もっと早くクリエイティブを世の中に出せるかもしれない。 もっと魅力的で創造的なデザインを顧客に提案できるかもしれない。本ホワイトペーパーの事例は、まさにそういったことを考えている方にお伝えしたい内容です。事例でご紹介するのは、大手コスメメディア運営企業A社。 自社メディアに広告枠があり、コスメブランドとのタイアップのLP制作をする業務フローがありました。タイアップLPの需要拡大が事業成長の追い風になる一方で、A社では制作リソースが追いつかず、 「人と人のバトンリレー」により2.5ヶ月かかる制作フローが 広告売上のボトルネックになりかけていました&quot;現場の頑張り&quot;では吸収しきれない状況のなかで求められたのは、 AIを「便利なツール」ではなく、業務そのものを回す「仕組み」にする発想でした。そこでA社が採用したのが、チャット型AIを&quot;現場が頑張って使う方針&quot;のではなく、 AIが自動で連続実行し、工程をつないで業務そのものを回すアプローチ（オペレーティブAI）です。 「AI同士の自動バトンリレー」で制作の複数工程を一気通貫にすることで、 初稿（LP文字原稿）作成と一次チェックまでの工程を1日で完結する仕組みを構築。 制作リードタイムを60%短縮（2.5ヶ月→4週間）することに成功しました。本資料では、制作のボトルネック構造の整理からどうすれば&quot;業務が回るAI&quot;に落とし込めるのかまでを、 実際のワークフローをもとに具体的に解説します。 「チャットAIを入れたのに現場が変わらない」と感じている方にこそ、 次の打ち手が見える内容です。<hr><h2 id="h9a5b760120">本資料でわかること</h2><ul><li>大手メディアで実際に起きていた、&quot;長い制作リードタイム&quot;の構造的な課題</li><li>リードタイムを60%削減した、AI駆動の制作ワークフローのつくり方</li><li>なぜチャットAIでは難しい？：業務が回る「オペレーティブAI」の特徴</li></ul><hr><h2 id="hf327220088">こんな方におすすめ</h2><ul><li>制作のリソース不足が発生しており、AIでなんとか生産性を上げられないか考えている 制作部門の責任者</li><li>制作やチェックのリードタイムが長く、施策を世の中に出す速度が遅いと感じている マーケター・ブランド担当者</li><li>チャットAIを導入したが、現場の生産性が改善していないと感じているDX推進担当者</li></ul><pre><code class="language-html">&lt;iframe src=&quot;https://ma.glpgs.com/l/969983/2026-02-19/gtmlg&quot; width=&quot;100%&quot; height=&quot;1000&quot; type=&quot;text/html&quot; frameborder=&quot;0&quot; allowTransparency=&quot;true&quot; style=&quot;border: 0&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</code></pre>

Galapagos AI Beyond｜AI時代を勝ち抜くための"深層DX"事例を届けるメディアがお届けするホワイトペーパー

制作リードタイムを60%短縮。大手コスメメディアが実践したAI制作ワークフロー

「Wonjungyo」「&amp;be」「CipiCipi」など、話題のコスメブランドを手がけてきた株式会社Rainmakers。 次々とヒットを生み出す一方で、ブランド成長に比例して増えていくのが、クリエイティブ、とりわけ動画を中心とした制作・チェック・差し戻しの業務量です。急成長フェーズでは、この“見えない運用負荷”がスピードを鈍らせ、品質やコンプライアンスのリスクも高めてしまいます。それでもRainmakers社は、少数精鋭体制のまま、マーケ施策のスピードを落とさずに運用をスケールさせてきました。 その裏側にあるのが、クリエイティブ×AIを「制作の効率化」で終わらせず、増え続ける広告クリエイティブを、品質とコンプラを担保したまま回し切る“仕組み”として設計する発想です。本ホワイトペーパーでは、月間1,500本規模の動画チェックという現実的なボトルネックに対して、AIを“現場で頑張って使うもの”ではなく、裏側で稼働し続けるワークフローへ落とし込んだ取り組みを紐解きます。 「急成長を続ける組織は、何をAIに任せ、どこを人が握り、どう運用を回しているのか」。そのヒントが見える内容です。<hr><h2 id="h9a5b760120">本資料でわかること</h2><ul><li>「急成長ブランドほど制作が詰まる」──そのボトルネックがどこで生まれ、なぜ放置すると失速につながるのか</li><li>AIを“業務効率化”で終わらせず、品質とコンプラを担保したまま回し切る仕組みに変える発想と設計観点</li><li>現場の運用を崩さずにAIを裏側へ組み込むための考え方（定着するAIの条件）</li><li>薬機法・景表法（ステマ規制）・ブランド規定など“ミスできない領域”で、AI活用を成立させるための進め方と勘所</li><li>工数削減に留まらず、広告クオリティと施策スピードを同時に引き上げるための実践的な示唆</li></ul><hr><h2 id="hf327220088">こんな方におすすめ</h2><ul><li>AIを活用し、成長を実現したいマーケ／ブランド担当者</li><li>少数精鋭の体制のまま、AIが業務を実行する“仕組み”を作りたいマネージャー／責任者</li><li>AI推進・DX推進として、「現場で使われるAI」をどう設計し、どう根付かせるかの具体例を探している方</li><li>法務・コンプラ・品質管理の観点から、リスクを守りつつAIによる運用効率化を実現する手法を学びたい方</li><li>生成AI導入後に「結局、人の確認が増えた」「運用が回らない」と感じており、次の打ち手を検討している方</li></ul><pre><code class="language-html">&lt;iframe src=&quot;https://ma.glpgs.com/l/969983/2025-12-17/bh46m&quot; width=&quot;100%&quot; height=&quot;1000&quot; type=&quot;text/html&quot; frameborder=&quot;0&quot; allowTransparency=&quot;true&quot; style=&quot;border: 0&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</code></pre>

話題のコスメブランド『Wonjungyo』の急成長を支える、“裏側で回るAI”とは？

ChatGPT／Copilotなどの生成AI導入・活用が広がる一方で、現場ではこんな&quot;壁&quot;が増えています。 ・要約・資料作成といった業務は速くなったが、結局そのあとに手作業が残る ・「AIにまるごと仕事を任せる」自動化はできていない ・使う人／使えない人に分かれて、品質のブレや属人化が起きる これはAIの性能不足ではなく、「人が指示して動かす」チャット型AIの限界です。 業務フローにAIを組み込もうとしても、チャット型AIへの入力や出力を次工程に渡す部分で、人の手間が残り続けるのです。 そこで必要になるのが、AIを&quot;便利ツール&quot;として使うのではなく、業務ワークフローとして自動で実行し続ける「オペレーティブAI」という考え方。 本資料では、AIを「使う」から「業務を任せる」へシフトし、既存の社内システムやツール（SFA／スプレッドシート／チャット等）とつながった状態で、複数ステップの業務を自動実行する方法を解説します。 さらに、広告表現チェック／インサイドセールスの架電準備／商品情報更新など、領域の異なる3つの実装事例（効果・進め方）も収録しています。<hr><h2 id="hc783c847fa">本資料で分かること</h2><ul><li>チャットAI活用が「個人の時短」止まりになる理由と、現場で起きるボトルネックの正体</li><li>業務を回す「オペレーティブAI」を徹底解説</li><li>AIエージェントとオペレーティブAIの違い</li><li>3つの実例で学ぶ「オペレーティブAIの効きどころ」</li><li>どの業務から始めるべきかの見極め方と、プロトタイプ→試験運用→本番で成功率を上げる進め方</li><li>業務として回すためのパートナー選定ポイント</li></ul><hr><h2 id="hf327220088">こんな方におすすめ</h2><ul><li>生成AIを導入したが、資料作成・要約など「個人の効率化」で止まっている方</li><li>議事録、チェック、更新、転記、共有などの後工程がボトルネックになり、業務が前に進まない方</li><li>AIエージェントに関心はあるが、品質のばらつき／ブラックボックス化／セキュリティ・法令リスクが不安な方</li><li>既存システムが多く、セキュリティ要件も厳しい環境で、&quot;現場に定着する&quot;AI実装を検討している方</li><li>具体的な実装事例と、失敗しにくい業務選定・進め方をもとに、自社の次の一手を設計したい方</li></ul><pre><code class="language-html">&lt;iframe src=&quot;https://ma.glpgs.com/l/969983/2026-01-22/cxq2x&quot; width=&quot;100%&quot; height=&quot;1000&quot; type=&quot;text/html&quot; frameborder=&quot;0&quot; allowTransparency=&quot;true&quot; style=&quot;border: 0&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</code></pre>

チャットAIは導入した。でも仕事の生産性が"ちょっと良くなった"だけ。もっとAIで自動化出来ないの？

「顧客起点でやりたいことは山ほどある。でも、日々の運用に追われて前に進まない…」 BtoBマーケの現場で、今こんな声が増えています。 ・市場／顧客／競合の情報収集が追いつかず、仮説づくりまで辿り着けない ・データが散在していて整理に時間がかかり、比較・分析が後回しになる ・施策の叩き台が作れず、部門調整・合意形成で止まってしまう 実はこれ、担当者の努力やスキルの問題ではありません。「顧客起点を回すための裏側業務」が増えすぎて、物理的に回らなくなる構造が原因です。 本資料では、AIを単なる便利ツールとして使うのではなく、業務プロセスに組み込んで「顧客理解〜施策実行」を回し続ける方法を解説。さらに、売上数千億円規模の大企業で実際に動いた実践事例も紹介します。<hr><h2 id="hc783c847fa">本資料で分かること</h2><ul><li>顧客起点のBtoBマーケを&quot;回る仕組み&quot;にするための全体像</li><li>人が担うべき判断と、AIに任せるべき収集／整理／比較／叩き台作成の切り分け</li><li>市場・競合・セグメント分析を前に進める具体的な進め方施策化を止めないための、合意形成を加速するアウトプット設計</li><li>売上数千億円規模の大企業で成果につながった実践事例</li></ul><hr><h2 id="hf327220088">こんな方におすすめ</h2><ul><li>顧客起点を掲げているが、日々の運用に埋もれて前に進まない方</li><li>競合比較やセグメント別訴求など「やるべきだが手が回らない」業務を抱えている方</li><li>生成AIを導入したものの、個人の時短で止まり業務に定着していない方</li><li>部門横断の調整が多く、施策化・コンテンツ化が遅いと感じている方</li><li>大企業の現実的なAI活用事例をもとに、自社の進め方を設計したい方</li></ul><pre><code class="language-html">&lt;iframe src=&quot;https://ma.glpgs.com/l/969983/2025-12-17/bh4bj&quot; width=&quot;100%&quot; height=&quot;1000&quot; type=&quot;text/html&quot; frameborder=&quot;0&quot; allowTransparency=&quot;true&quot; style=&quot;border: 0&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</code></pre>

お役立ち資料

制作リードタイムを60%短縮。大手コスメメディアが実践したAI制作ワークフロー

話題のコスメブランド『Wonjungyo』の急成長を支える、“裏側で回るAI”とは？

チャットAIは導入した。でも仕事の生産性が"ちょっと良くなった"だけ。もっとAIで自動化出来ないの？

やりたいのに、やり切れない。BtoBマーケの"詰まり"をAIで解決する。