AI最新トレンド

・

2026-08-07

Llamaをマーケティングに活用する方法とは？広告コピー作成や分析を検証

Yuzuki Amano

🎨Llamaとは？マーケティングで注目される理由
🚀Yoomはマーケティング業務を自動化できます
🛠️Llamaをマーケティングに導入するメリット
💡Llamaを活用したマーケティング活用例
🧪Llamaを使ったマーケティング検証
⚠️Llamaをマーケティングに導入する際の注意点
✅まとめ
⚙️Yoomでできること

マーケティングの現場では、日々膨大なコンテンツ制作やデータ分析が求められています。
限られた予算と時間の中で成果を最大化するために、Meta社が提供するオープンウェイトAI「Llama」の活用が注目されています。
本記事では、Llamaをマーケティングに導入する具体的なメリットや実務での活用方法について詳しく解説します！

🎨Llamaとは？マーケティングで注目される理由

まずは、Llamaがなぜマーケティングで重要視されているのか、その基本を見ていきましょう。

▼Metaが提供するオープンウェイトAI「Llama」とは

Llamaの最大の特徴は、モデルの重みが公開されていることです。

💡モデルの重み：AIが学習によって身につけた知識や判断基準を表す数値パラメータ

モデルの重みが公開されているため、ライセンス条件や必要な計算資源を満たせば、自社のサーバーやクラウド環境で自由に運用できます。一般的なAIチャットサービスとの違いは以下です。

一般的なAIチャットサービス：提供企業のクラウド上で利用する
Llama：自社サーバーやクラウド環境に導入して運用できる

そのため、機密データを外部に送信せずに運用しやすく、自社の用途に合わせたカスタマイズもしやすいというメリットがあります。

▼マーケティングでLlamaが注目される背景

現代のマーケティングでは、ターゲットの細分化が進み、一人ひとりに合わせたパーソナライズされたコンテンツやメッセージの作成が求められています。
一方で、外部のAIサービスを利用し続ける場合は、次のような課題があります。

利用量の増加に伴うコストの増加
機密情報を外部へ送信するリスク

Llamaは、こうした課題に対応しながら、自社専用のAIとして運用・カスタマイズできます。
そのため、コストを抑えつつ、安全性も確保したい企業のマーケティング担当者から注目を集めています。

🚀Yoomはマーケティング業務を自動化できます

AIを利用したマーケティング施策は、精度の高いアウトプットが期待できる一方で、生成されたテキストを各媒体へ転記したり、分析用のデータを手動で集約したりといった付随する事務作業が意外と重荷になりがちです。そんな問題もYoomなら解決できます！

[Yoomとは]

たとえば、Google スプレッドシートで行が更新されたら、AIワーカーで広告文の初稿案を生成し通知するといったことも可能です。気になる方はぜひチェックしてみてくださいね👀

Google スプレッドシートで行が更新されたら、AIワーカーで広告文の初稿案を生成し通知する

試してみる

■概要
広告制作において、過去の成功事例の参照や複数のコピー案を作成する作業は、多くの工数と集中力を要する課題ではないでしょうか？特にキャンペーンの立ち上げ時期などは、限られた時間の中で質の高い広告文案を用意することが求められます。このワークフローを活用すれば、Google スプレッドシートの行が更新されるだけで、AIワーカーが過去のデータを分析してターゲットに最適な広告文を自動生成し、Chatworkへ通知します。データに基づいた素案作成を自動化することで、広告出稿の準備をスムーズに進めることが可能です。

■このテンプレートをおすすめする方
Google スプレッドシートで管理している広告キャンペーン情報をもとに、効率よく広告文の作成を行いたい広告担当者の方
過去の成果データを踏まえた最適な広告コピーを、AIを使って自動で生成し、制作のスピードアップを図りたいと考えているマーケターの方
広告文の生成完了をChatworkで迅速に把握し、広告出稿前の確認作業を効率化したいと考えている運用チームの方

■このテンプレートを使うメリット
Google スプレッドシートの更新をトリガーに広告文が自動生成されるため、これまで手作業で行っていた案出しの時間を短縮し、本来の企画業務に集中できます。
過去の成果データの分析結果に基づいた初稿案がAIからChatworkへ通知されるため、チーム内での共有や確認作業が滞りなく進み、広告出稿までのリードタイム短縮につながります。

■フローボットの流れ
はじめに、Google スプレッドシートとChatworkをYoomと連携する
次に、トリガーで、Google スプレッドシートの「行が更新されたら」アクションを設定する
最後に、AIワーカーで、ターゲットや訴求ポイントに合わせた広告文の生成と記録、通知を行うためのスキルを作成し、使用ツールとしてGoogle スプレッドシートとChatworkのアクションを設定する
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション

■このワークフローのカスタムポイント
Google スプレッドシートのトリガー設定では、広告文の生成のきっかけとなる情報が入力される特定の列を更新対象として指定してください。
AIワーカーのスキル設定では、プロンプトを調整することで、検索広告やSNS広告など、配信先に応じた広告文のトーン＆マナーに変更することが可能です。
Chatworkでの通知先として、プロジェクト専用のグループチャットなどを任意で設定してください。

■注意事項
Google スプレッドシート、ChatworkのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
Google スプレッドシートをアプリトリガーとして使用する際の注意事項は「【アプリトリガー】Google スプレッドシートのトリガーにおける注意事項」を参照してください。
AIワーカー内で20件を超える大容量データの取得やループ処理を行うと、タスクを著しく消費する可能性があるためご注意ください。
AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
AIワーカーはスキルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。

詳細を見る  試してみる

定期的にGoogle Adsからレポートを取得し、AIワーカーで運用分析と改善案の立案を行いSlackで通知する

試してみる

■概要
定期的なGoogle Adsのレポート取得や分析に、手間や時間を要していると感じていませんか。また、分析結果を基にした改善案の立案には専門的な知見が求められるため、担当者によって成果にばらつきが出てしまうケースもあります。このワークフローを活用すれば、Google Adsのレポート取得から、AIエージェントによる分析と改善案の立案、Slackでの通知までの一連のプロセスを自動化し、広告運用を効率化します。
■このテンプレートをおすすめする方
Google Adsのレポート作成や効果分析を定型業務として行っているマーケティング担当者の方
AIエージェントのように、Google Adsの運用を自動化し、効率を高めたいと考えている方
広告運用の分析や改善案の立案を属人化させず、チームで安定した成果を出したい方
■このテンプレートを使うメリット
Google Adsからのレポート取得、分析、通知までが自動処理されるため、手作業で行っていた時間を他のコア業務に充てることが可能になります。
AIがデータを基に分析と改善案の立案を行うため、担当者のスキルに依存しない安定したアウトプットが期待でき、業務の属人化を防ぎます。
■フローボットの流れ
はじめに、Google AdsとSlackをYoomと連携します。
次に、トリガーでスケジュールトリガーを選択し、任意の実行スケジュールを設定します。
最後に、AIワーカーのオペレーションで、Google Adsからレポートを取得し、広告運用の分析と改善案を策定してSlackに通知するためのマニュアル（指示）を作成します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
スケジュールトリガー機能では、レポートの取得や分析を行いたい頻度に合わせて、実行したい日時を任意で設定してください。
AIワーカーでは、利用したいAIモデルを選択し、どのような観点で分析し、改善案を立案してほしいかといった指示内容を任意で設定してください。
Slackへの通知は、分析結果を共有したいチャンネルを任意で設定してください。
■注意事項
Google Ads、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。

詳細を見る  試してみる

🛠️Llamaをマーケティングに導入するメリット

ここでは、具体的な導入メリットを3つの視点から掘り下げていきます。

1.大規模利用で優れたコストパフォーマンス

Llamaは、適用されるコミュニティライセンスの条件に従うことで、原則としてロイヤリティフリーで利用できます。

ChatGPTなどの商用サービスにはユーザー単位の月額プランがあり、APIでは処理するトークン数などに応じた従量課金が採用されています。一方、Llamaなら自社のインフラで動かす限り、生成量が増えても利用量に応じた追加のライセンス料は発生しません。

数万件におよぶ顧客レビューの分類
膨大な商品点数に対する商品説明文の生成

など、ボリュームの大きい業務において、高いコストメリットを発揮します。

2.自社環境で実現する高いセキュリティ

マーケティング戦略
未発表のキャンペーン情報
顧客リストに基づいた分析データ

などは、企業にとって最高機密です。
外部のクラウドAIにこれらのデータを送信することに抵抗を感じる企業も少なくありません。
Llamaであれば、自社の社内サーバー内、あるいは閉域網のクラウド環境内で完結して動作させることができます。推論データを外部のAIサービスへ送信せず、自社の管理範囲内に保ったまま運用できるため、セキュリティ基準の厳しい企業でも導入しやすいのが大きな強みです。

3.ブランドに合わせて自由にカスタマイズできる

ブランドの個性を守るためには、AIが生成する文章の「語り口」が非常に重要です。
Llamaはモデルの重みを利用できるため、適用されるライセンスやデータの権利関係を確認したうえで、自社のコピーやブランドガイドラインを用いたファインチューニング（微調整）を行えます。調整方法や運用環境を自社で設計できるため、細かなニュアンスまで反映した自社専用のモデルへ「染め上げる」ことが可能です。これにより、ブランドのトーン＆マナーに沿った、一貫性のある発信を実現します。

💡Llamaを活用したマーケティング活用例

Llamaの高い言語能力を具体的にどのように実務へ応用できるのか、4つの活用アイデアをご紹介します。

1.SNS投稿・広告コピーの自動生成

Llamaを用いることで、

Twitter（X）
Instagram
Facebook

など、プラットフォームごとの特性に合わせた投稿文を素早く生成できます。ターゲット属性や訴求したい商品の特徴を入力するだけで、クリック率の向上を狙った魅力的なキャッチコピーを複数パターン作成可能です。
A/Bテスト用の大量の広告バリエーションを制作する際も、Llamaを基盤とした自動生成ツールを活用することで、クリエイティブ制作のスピードを飛躍的に高められます。

2.顧客レビュー・VOCの感情分析

ECサイトやSNSに寄せられる膨大な顧客レビュー（VOC）の分類・分析に、Llamaを活用できます。単なるポジティブ・ネガティブの判定だけでなく、「価格に対する不満」「配送スピードへの賞賛」といった具体的なカテゴリ分けと、改善の優先順位付けまでを自動化できます。
人間がすべてを読み込むのは不可能に近いデータ量であっても、Llamaなら短時間で要点をまとめ、マーケティング戦略に直結するインサイトを抽出します。

3.日本語特化モデルによるコピーライティング

Llama 3.3をベースに、東京科学大学と産業技術総合研究所の研究チームが開発した「Llama 3.3 Swallow」のような、日本語能力を強化したモデルも利用できます。
Llama 3.3 Swallowは、公式評価において日本語の理解・生成タスクでベースモデルを上回る結果が報告されており、日本語のニュアンスを重視したコピーライティングへの応用が期待できます。キャッチコピーの案出しから、長文のメルマガ執筆、プレスリリースの下書き作成まで、用途に応じて出力を確認・調整しながら、幅広い日本語コンテンツの制作に活用できます。

4. 社内ナレッジを活用した回答生成

過去の販促資料
商品マニュアル
顧客からのFAQデータ

などをLlamaに参照させる（RAG構成）ことで、専門性の高い回答を生成する社内向けマーケティングアシスタントを構築できます。
新人担当者が、

「この商品のターゲット層は？」
「過去の類似キャンペーンの結果は？」

と質問すると、Llamaが社内ドキュメントを参照し、関連情報に基づく回答を生成します。情報収集の時間を大幅に短縮し、企画立案や意思決定のスピードアップを強力にサポートします。

🧪Llamaを使ったマーケティング検証

実際にLlamaをマーケティングの実務に見立てて検証を行いました。
今回の検証は『Hugging Face（AIモデルを試せるプラットフォーム）』上に用意されたLlamaモデルを使用し、ブラウザ上で検証をしていきます。

環境：Hugging Faceのブラウザ上
モデル：Llama 3.3

※Llama 3.3の公式対応言語に日本語は含まれないが、今回は日本語で検証。

検証1：SNS広告コピーの多言語生成・表現調整

日本語の「この夏、最高の思い出を作る特別な一台。」という中古車販売のコピーを、Llamaを用いて英語へ展開しました。

【検証プロンプト】

以下の日本語の中古車販売向け広告コピーを、
・アメリカ在住の20代向け
・Instagramのフィード／ストーリーズで「映える」トーン
・自由で冒険的な雰囲気を強調
になるように英語コピーへリライトしてください。
#広告コピー
この夏、最高の思い出を作る特別な一台。

検証結果

単純な直訳ではなく、英語圏で自然に使われる冒険や自由を想起させるコピーへ変換されていました。

▼1つ目のコピーの翻訳

「夕日に向かって走り出す準備はできていますか？この夏、あなたの理想の一台とともに道を自由に駆け抜け、忘れられない思い出を作りましょう！ #自由 #冒険 #夏を楽しもう」

「Ready to ride off into the sunset?」や「own the road」といった表現により、自由に車で旅をするイメージが強く表現されていました。元の「夏の思い出を作る特別な一台」というニュアンスを残しながら、英語圏の広告で自然に使われる冒険的なトーンへ変換できています。

▼2つ目のコピーの翻訳

「この夏が、もっと最高にクールになる。あなたにぴったりの一台を見つけて、広い道へ走り出そう！ #ロードトリップ #夏の冒険 #自由を求める人」

2つ目のコピーでは「Summer just got a whole lot cooler」のように若者向けでInstagramに適した表現が使われており、ターゲット設定には沿っています。ただし、中古車販売の広告として見ると、車そのものの魅力や購入後の体験がやや抽象的です。

また、ハッシュタグの追加を指示していませんでしたが、「Instagram向け」という条件からSNS投稿で使われる要素を考慮し、自律的にハッシュタグを付与していました。このように、媒体の特徴を踏まえて表現を調整できる点も評価できます。

抽象度の高い表現については文章を追加したり、ハッシュタグを広告方針に合わせて調整したりするなど、最終的な手直しは必要ですが、Llamaは文化的なニュアンスやターゲット層を考慮した広告コピー生成ができており、海外向けマーケティング文面の作成補助として活用できる精度でした。

検証2：大量の顧客レビューからの改善インサイト抽出

架空の100件の化粧品レビューを読み込ませ、不満点を抽出しました。

【検証プロンプト】

以下の100件の日本語の顧客レビューを分析し、
ユーザーが不満に感じているポイントを特定してください。
特に「製品品質」「パッケージ」「配送」の3つのカテゴリに分類し、それぞれについて改善の優先順位が高い順に箇条書きでまとめてください。
#顧客レビューデータ

【顧客レビューデータ（100件）一部】

検証結果

レビュー全体の傾向をもとに主要な不満点を抽出し、カテゴリごとに優先順位を付けて整理できていました。単なる不満の羅列ではなく、「頻度」「深刻度」「ブランドイメージへの影響」などを考慮した優先度になっており、改善すべきポイントを把握しやすい形式でした。
また、今回の検証環境では、大量のレビューを約5秒で分析できました。

一方で、「ポンプの故障」「容器からの液漏れ」など、複数のレビューで発生している不満が一部抽出されておらず、細かな課題まで網羅する点では改善の余地がありました。
より詳細な分析を行いたい場合は、

「複数回登場する不満を抽出する」
「優先順位が高いものを10個ずつ挙げる」

など、条件を追加で指定すると、より精度の高い結果が得られます。
結果として、Llamaは数秒で大量の顧客レビューから全体的な傾向や改善ポイントを把握するマーケティング業務で有効なツールだと感じました。

⚠️Llamaをマーケティングに導入する際の注意点

Llamaは非常に強力なツールですが、導入にあたってはいくつか考慮すべき点があります。スムーズな運用のために、あらかじめ理解しておくべきポイントを整理します。

1. 自社サーバーやクラウド環境の構築コスト

モデル自体の利用料金がかからない場合でも、Llamaを動かす環境には費用がかかります。
特に大規模なモデルを十分な処理速度で運用するには、大容量のGPUメモリを備えた高性能なGPUや、複数のGPUが必要になることがあります。
主な費用は、利用する環境によって異なります。

自社でサーバーを用意する場合
GPUを搭載したサーバーの購入費など、初期投資が必要です。また、電気代や保守・運用にかかる費用も発生します。
AWSやGoogle Cloudなどを利用する場合
GPUを搭載したサーバーの構成や利用時間などに応じて、従量課金が発生します。

必要な構成や費用は、モデルの規模、量子化の有無、処理量、同時利用者数などによって異なるため注意が必要です。

2. 日本語性能を高めるための調整が必要

Llamaの日本語性能や公式の対応言語は、利用するモデルによって異なります。

マーケティングで「刺さる」日本語の文章を作るためには、

日本語に特化した派生モデルを選択する
プロンプトエンジニアリングによって丁寧に指示を出す
自社データで微調整を行う

といった工夫が効果的です。用途に合ったモデルと調整方法を選ぶことで、日本語の細かなニュアンスを反映したコンテンツ制作に活用できます。

✅まとめ

Llamaは、オープンウェイトならではの「運用環境を選べること」や「カスタマイズ性」を生かし、マーケティング業務を効率化できます。
特に、大量のコンテンツ制作や高度なデータ分析を自社環境で安全に行いたい企業にとって、LlamaはChatGPT等に代わる、あるいはそれらを補完する強力な選択肢となります。技術的な準備は必要ですが、その先にある「自社専用AI」による業務効率化のインパクトは、計り知れないものがあるでしょう！

⚙️Yoomでできること

Yoomは、業務を自動化するハイパーオートメーションプラットフォームです。
これまで手動で利用していた各ツールをメインとした自動化フローが、直感的な操作で実現可能です。もし自動化に少しでも興味を持っていただけたなら、ぜひ登録フォームから無料登録して、Yoomによる業務効率化を体験してみてください。