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他社にはできない、3つのイノベーション
独自の広告運用特化型LLM
最新の消費者研究論文×Web上のトレンド×SNSの生の声を統合分析。3億の実績データ×最新理論で成功確率90%以上を初回実現。
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各メディアの強みを活かした訴求を自動選択する超特化型LLM。各クリエイティブ間の一貫性をペルソナAIが常時チェック＆最適化。
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代表延吉（旧チャンキョメ）
アナグラム株式会社(現フィードフォース)に8人目のメンバーとしてジョイン。ベンチャー企業から上場企業の広告運用やレポーティングまで一貫して行う。
アナグラム退職後、フリーランスとして活動。予算型広告の運用、成果型広告の運用、マーケティングインハウス支援事業、SEOメディアの立ち上げなど、幅広く活動。
2020年、株式会社星組を創業。
テクニカル運用をギュッと詰め込んだ教科書もプレゼント
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多様な体制に柔軟にご対応します
広告代理店と併用
既に依頼している広告代理店にも任せつつ、自社内でも運用
フルインハウスの組織を作りたい
NovaSphereで作られた記事LP/クリエイティブを活かすための運用サポートも承ります。
scheduleβ版以降で自動運用機能も追加予定
広告代理店様も歓迎
クリエイティブ量産・記事LP制作のリソースとして。属人化解消・納品スピード向上に貢献します。
広告代理店の「選別」は、もう始まっています。
生き残るのは「AIを使う代理店」ではなく、「AIを武器にできる代理店」です。
私たちがご提示するのは、単なる業界予測ではなく、過去のデータと市場構造が指し示す「勝ち残りの条件」です。AI導入だけでは差別化になりません。広告に特化したAIを、いかに早く実装するか——それが次の3年を決めます。
AI導入率は急伸。しかし「成果を出せている企業」は一握り
生成AIを業務に導入する企業は急増しています。しかし、導入と成熟は別の話です。
企業のAI導入状況（2025年調査）
出典：コーレ株式会社「2025年最新・企業の生成AI利用実態調査」
問題は「導入したが、使いこなせていない」企業が大半ということ
汎用AIは誰でも導入できます。つまり、ChatGPTを入れただけでは競合との差別化にならない。広告業界で本当に求められているのは、広告データで学習し、貴社の案件に最適化された専門特化型AIです。
「汎用AI」では勝てない。本命は「広告特化AI」を持つ代理店
大手代理店はすでに、汎用AIではなく自社専用の広告AIシステムを構築し、圧倒的な生産性格差を生み出しています。
大手の広告AI活用実績
| 企業 | 取り組み | 効果 |
|---|---|---|
| サイバーエージェント | 専用AI「シーエーアシスタント」を全社員に導入 | 運用業務 2.4万時間削減 |
| サイバーエージェント | デジタル広告の運用担当人材 | ゼロに |
| イリアル社 | 広告特化AI「マーケGAI」導入 | 業務工数 1/3に削減 |
中小代理店がこの差を埋めるには？
自社でAI研究所を持つことは現実的ではありません。しかし、広告データで学習済みの専門LLMを「導入する」ことは可能です。NovaSphereは、まさにその解決策として設計されています。
広告代理店の「大量退場」は、すでに現実になっている
AIを武器にできなかった代理店から、市場退出が始まっています。
広告関連業の市場退出数推移
| 年度 | 倒産 | 休廃業・解散 | 合計 |
|---|---|---|---|
| 2022年 | 56件 | — | 最少水準 |
| 2023年 | 82件 | — | 前年比+46.4% |
| 2024年 | 69件（+25.4%） | 399社（+6.4%） | 468社（過去10年最多） |
出典：東京商工リサーチ
注目すべきは「市場は成長しているのに、代理店は減収」という構造
デジタル広告市場は前年比+10%成長を続けています。にもかかわらず、サイバーエージェントですら広告事業が5年ぶり減収。淘汰されているのは市場ではなく、変化に対応できなかった代理店です。
クライアントの「代理店離れ」が、減収の主因
米国では82%の企業がマーケティング業務をインハウス化。日本でも同じ波が押し寄せています。
クライアントが代理店を離れる3つの理由
逆に言えば、「AIを武器に、代理店だからこそ出せる価値」を示せれば、選ばれ続ける
クライアントが内製化できない領域——大量のクリエイティブ生成、記事LP量産、複数媒体の横断運用——を、AIで圧倒的なスピードと品質で提供できれば、インハウス化の波を「追い風」に変えられます。
「少人数×多案件」を実現した代理店だけが生き残る
広告代理店の収益構造は「人月ビジネス」。しかし、人件費高騰と採用難で従来モデルでは利益が出ない構造に陥っています。
従来モデルの限界
勝ち残る代理店の条件
- 採用なしで、運用・制作キャパを3〜5倍に拡張
- 人間は「戦略」「クライアントリレーション」に集中
- 広告特化AIを「自社の戦力」として実装している
それが今、NovaSphereで実現できます。
採用ゼロ、1日で導入。プロ数十人分の戦力を、貴社の武器に。
NovaSphereは、広告データで学習した専用LLMを搭載。クリエイティブ制作・記事LP作成・運用レポートを自動化し、少人数で多案件を回せる体制を即日構築できます。
大手が数年かけて構築した「広告特化AI」の力を、今日から貴社のものに。
次の3年で淘汰される側になるか、淘汰する側になるか。
その分岐点は、今日の意思決定にあります。
広告運用のインハウス化は「予測」ではありません。
データが示す「3年後の現実」です。
私たちがご提示するのは、単なる事業計画や市場予測ではなく、過去10年の日米広告市場データをベースに描く「未来のロードマップ」です。勝ち筋を数字で把握し、確実な意思決定へ落とし込みます。
日本の広告市場は、米国の「タイムマシン」である
日本の広告市場は、米国で起きた出来事をタイムラグを伴ってなぞる構造的な特性があります。希望的観測ではなく、過去10年のデータが示す再現性の高いパターンです。
日米広告市場における主要トレンドの発生年比較
| トレンド | 米国 | 日本 | タイムラグ |
|---|---|---|---|
| デジタル広告費 > 従来メディア | 2013年 | 2021年 | 8年 |
| プログラマティック比率 > 85% | 2020年 | 2023年 | 3年 |
| 動画広告費 > ディスプレイ広告費 | 2022年 | 2024年 | 2年 |
| デジタル動画広告費 > TV広告費 | 2024年 | 未達（予測） | 2〜3年（予測） |
分析のポイント
- タイムラグの圧縮：直近のトレンドでは2〜3年差まで短期化。米国のいまは、日本の2〜3年後の現実になる。
- 未来予測の精度：米国発の潮流をベンチマークすれば、国内の投資判断を事業計画レベルで具体化できる。
米国で今、起きている「インハウス化革命」
広告代理店中心のモデルは、米国ですでに再定義されています。データは代理店シェアの縮小と、企業側の自走体制へのシフトを明確に示します。
巨大ブランドがインハウス化へ進む理由
日本の巨大市場に眠る「5,219億円」のチャンス
AI×インハウス化の波は確実に日本へ到達しますが、受け皿となる仕組みはまだ整っていません。代理店に依存している5,000億円超のマージンが次の競争源泉です。
代理店手数料として流出している原資を、AIと自走体制で企業内に蓄積。
「LLM活用インハウス化支援ツール」は、この資本を成長投資へ再循環させる唯一のショートカットです。
「ノウハウがない」「専門人材が不在」「代理店に依存」という構造課題こそが、NovaSphereが提供する戦略的リードの源泉です。
インハウス化のメリットはコストカットだけではありません
広告スキルの属人性の高さ
広告クリエイティブ制作における属人的な経験則への依存と、制作スピード・品質のばらつき
そもそも良いCRや記事を作れる人間は稀有
膨大な成分・効果効能・ブランド・パッケージデザインなどから有効な広告クリエイティブの作成が困難で、顧客属性に合致した最適なコピーを導き出すまでに長い検証期間が必要
広告の管理の煩雑さ
過去の広告成功事例を効率的に再利用・改善できず、広告効果を持続的に高める仕組みの不足
テクニカル運用の知識格差
広告媒体に準拠した、テクニカルな運用ができていないために、せっかく作ったクリエイティブや記事のポテンシャルを発揮できていない
経営スピード・機動力の向上
広告運用において、クリエイティブ差し替え・予算調整・審査対応の遅れや、トレンド・需要期・緊急キャンペーンへの準備不足といった、スピードと柔軟性の欠如が引き起こす機会損失を解決したい。
コスト最適化・透明化
外部手数料や重複ツール費、非効率な人件費といったコストの無駄をなくし、費用対効果を可視化することで、成果の出る領域へ迅速にリソースを再配分できない構造的な問題を解決したい。
組織学習・ナレッジの向上
属人化した知見や部門間の共通言語の欠如が、勝ちパターンの横展開や効率的なオンボーディングを妨げ、ノウハウ流出リスクを生んでいるという、組織的なナレッジ共有の課題を解決したい。
ガバナンス・リスク
広告配信において、薬機法などの法令順守、ブランドセーフティ、アドフラウド対策、クリエイティブの権利管理、アカウント凍結といった、多岐にわたるリスクへの対策が不十分であるというガバナンス上の課題を解決したい。