広告コピーをChatGPTとClaudeとCopilotに書かせ比べた広告運用歴あり38歳の判定

広告コピー120本をChatGPT・Claude・Copilotに書かせ比べた広告運用歴あり38歳の判定

120本。先月、私が3つのAIに書かせた広告コピーの本数です。

では、そのうち手直しゼロで「これなら出稿できる」と判定できたのは何本だったと思いますか？

答えは31本。だいたい4本に1本。この数字を「意外と使える」と見るか、「7割ボツかよ」と見るか。私は正直、両方の感想を同時に持ちました。使える。でも任せきりは無理。この中途半端な結論の中身を、これから具体的に話していきます。

申し遅れました。江東区在住、38歳のIT会社員です。BIエンジニアを5年やったあと広告運用の現場に移り、今はPMとしてAI導入の実務を回しています。SNS広告の管理画面とにらめっこして、クリック単価の10円の上下に一喜一憂していた時期がある人間です。だからコピーの良し悪しを「なんとなく良い」では判断しません。配信して、数字を見て、直す。その癖が染みついています。

この記事で持ち帰ってもらいたいことは3つ。

• ChatGPT・Claude・Copilot、それぞれの「コピーの癖」と広告での向き不向き

• 凡庸なコピーが出てきたとき、プロンプトのどこを直せば化けるのか

• AIに任せていい工程と、人間が決めないと事故る工程の線引き

まわりを見ていると、AIでコピーの叩き台を作ること自体は、もう珍しくもなんともなくなりました。代理店にいる知人も、事業会社のマーケ担当も、聞けばだいたい何かしら使っている。ただ、その先で二極化している。体感ですが、「量産して選ぶ」型に持ち込めた人と、「1本作らせて微妙だったからやめた」人に、はっきり分かれています。

私は後者がもったいないと考えています。1本だけ書かせて判定するのは、新人コピーライターに1案だけ書かせて「才能ないね」と言うようなもの。AIは量産させて初めて癖が見える道具だと、120本回してみて確信しました。

とはいえ、偉そうに言える立場でもありません。

白状すると、私も最初にやらかしています。半年前、社内の新サービス告知でChatGPTに20本まとめて書かせ、ろくに見ずに事業部へ持っていったら、部長にひとこと。「これ、全部同じに見えるんだけど」。読み返したら本当にそうでした。語尾と語順が違うだけで、切り口は20本中3種類しかない。あの会議室の沈黙は、いまだに思い出したくない。

その反省があって、今回はやり方を変えました。同じ商材・同じ条件で、ChatGPT、Claude、Copilotの3つに40本ずつ。訴求のパターンを揃えて、判定基準も先に決めて。要は、広告運用時代にやっていたABテストの発想をそのまま持ち込んだわけです。

この話を社内でしていたら、隣の席の後輩タカギ（28歳、マーケ2年目）が食いついてきました。

「先輩、それ結果どうだったんですか。ぶっちゃけ、どれか1個契約すれば済む話ですよね？」

「済まなかったんだよ、それが」

「え、3つとも必要ってことですか？　経費精算する身にもなってくださいよ」

「逆。全部いらない場面もある。商材と工程によって、勝つAIが入れ替わるんだ。刺さる切り口を出す勝負、日本語の自然さの勝負、ブランドトーンを守る勝負。それぞれ勝者が違った」

「……なんですかその、じゃんけんみたいな関係」

「しかもだ。40本ずつ書かせると、途中で品質がブレる奴と、最後まで安定してる奴に分かれる。1本目だけ見て契約を決めると、たぶん後悔する」

タカギは露骨に面倒くさそうな顔をしました。気持ちは分かる。「どれが一番いいか教えてくれれば済むのに」と言いたいのでしょう。

でも、個人的にはここが一番伝えたいところです。「一番いいAI」を探すのをやめた瞬間から、AIのコピーは急に使い物になり始めました。道具を選ぶ話ではなく、工程を割り振る話。包丁とまな板とコンロのどれが一番優秀か、と聞かないのと同じです。

次のパートから、120本の実際の中身に入ります。まずは切り口出しの勝負、つまり「刺さる角度を何種類出せるか」から。私の予想は、いい意味で裏切られました。

第2部：包丁3本の見分け方——基礎知識と、この1年で現場が変わったこと

「先輩、その前にそもそもの話をしていいですか。ChatGPTとClaudeはまだ分かるんですけど、Copilotって結局何なんですか。Wordの右上に住んでる人？」

「人じゃない。でもその認識、半分は当たってる」

タカギの質問は雑に見えて、実は核心でした。3つの違いが分からないまま「AIでコピー書いて」と言われている人、うちの会社にも大勢いるので。

「3つとも中身は大規模言語モデル……と言うと寝るだろうから、広告屋の言葉に直す。『世界中の文章を読み込んだ、化け物みたいな予測変換』だ。次に来る言葉を当て続けるのが本業。だから15字のキャッチみたいな短文勝負は、もともと相性がいい」

「予測変換にコピー書かせてたんですか、うちの部署」

「乱暴に言えばな。ただし3つは性格がまるで違う。ここを混同すると120本回した意味がなくなる」

私の整理はこうです。

ChatGPTは器用な何でも屋。切り口の「数」を出す発想会議に強い。ただし日本語にたまに英語直訳の匂いが混ざる。「あなたのビジネスを次のレベルへ」みたいなやつです。

Claudeは長い文章と文体の再現が得意な優等生。ブランドのトンマナ——トーン&マナー、つまり「その会社らしい口調のルール」——を渡すと、素直に守る。反面、遠慮がちでパンチが弱い日がある。

Copilotは単体のAIというより、WordやExcelの中に住んでいる同僚。社内の資料と地続きで動けるのが持ち味で、コピー単体の切れ味は正直、後述の数字の通り。

「トンマナとかプロンプトとか、横文字が増えてきましたよ」

「プロンプトは指示書。発注書だと思えばいい。発注書が雑なら人間のライターだって変な原稿を出す。それだけの話だ」

もうひとつ、広告で一番怖い用語を教えました。ハルシネーション。AIが堂々と嘘をつく癖のことです。私は去年、Copilotが初稿に「顧客満足度No.1」と書いてきたのを見落としかけました。うちはそんな調査をした事実がない。媒体入稿の2時間前に気づいて背筋が凍った。景表法案件になるところでした。あれ以来、私はAIの出した「実績風の言葉」を一度も信じていません。

この1年、現場で何が変わったか

ここからは2025年から今年にかけて、私が自分の目で見た変化を5つ。世の中の統計ではなく、江東区の自宅と職場で起きたことです。

ひとつ。AIが「前回」を覚えるようになった。 ChatGPTに一度ブランドの口調を教えると、次の週も引き継いでくる。以前は毎回ゼロから説明していたので、この差は体で分かるほど大きい。

ふたつ。レギュレーション資料を丸ごと預ける運用が定着した。 Claudeのプロジェクト機能にNGワード表と過去の入稿原稿を放り込んでおく。これをやってから、初稿の事故が目に見えて減りました。

みっつ。これは事件でした。営業が勝手にコピーを作り始めた。 CopilotがPowerPointの中で提案資料の見出しまで書くようになった結果、トンマナ管理をしている私の知らない「わが社らしくない言葉」が客先に出ていく。便利さと統制は、はっきり対立し始めています。

よっつ。バナーのラフ画像までセットで出る流れ。 コピーと絵を別発注していた工程が、たたき台までなら一人で回る。

ここから先は、私が実際に手を動かした手順と、つまずいた箇所、そのまま真似できるテンプレートやプロンプトまで、順番に載せています。同じところで止まっている方は、この先がそのまま使えます。