商品理解AI

商品資料をAIへ渡して広告台本を作る時、良さそうな一文ほど、資料のどこへ戻れるのかが不安になります。仕様、利用場面、注意書きが同じ資料に混ざったまま文章生成へ進めると、根拠のある主張と補った表現が見分けにくくなります。

商品理解AIは一発で広告文を作らせるものではなく、商品資料から事実、訴求候補、避ける表現を先に分ける小さな作業として使うと扱いやすくなります。手元の資料1点で試せる範囲と、業務に組み込む時に確認すべき範囲を分けて判断できます。

この記事を AI に渡す：商品資料を1点だけ受け取り、原文の範囲で事実、訴求候補、禁止表現候補を分けてください。各項目には、資料内の根拠箇所が分かる短い根拠名を付けてください。資料にない効能、比較、法令適合、顧客実績は補わず、根拠外として止めてください。台本へ進める時は各文に元の事実IDを残し、人が採用可否を確認する項目を添えてください。社外秘や個人情報が含まれる資料は入力しない前提で扱ってください。

商品理解AIが読む材料を分ける

商品理解AIは、商品資料の原文を読み、広告制作に使う前の材料へ分けるためのAI活用です。AIに商品情報を理解される前提では、資料を多く渡すよりも、台本へ進める材料を小さく見分けられる状態にすることが先になります。

資料を三つに分ける理由

商品資料には、仕様のようにそのまま確かめられる情報と、広告文へ変換できそうな意味と、先に止めたい表現が同居しています。事実は資料に書かれた属性や仕様、訴求候補は広告で伝えられる意味、避ける表現は根拠にない効能、比較、断定の候補です。

AIへ渡す文脈は有限の情報として扱い、高い信号になる情報を選ぶ考え方が重要です。（Effective context （公式））商品資料も同じで、原文を丸ごと台本へ流すより、事実、訴求候補、避ける表現に分けてから渡す方が、人が確認しやすい材料になります。

たとえば撥水ナイロン、カード8枚、鍵、水中での使用不可という原文が同じ紙面に並ぶと、AIは便利そうな言い回しへ寄せたくなります。最初に三つの欄へ分けると、素材や収納量は事実の欄、持ち歩きやすさは訴求候補の欄、水中でも安心という飛躍は避ける表現の欄に置けます。

事実と訴求候補の違い

事実は、資料の原文へ戻って確認できる属性、仕様、注意事項です。たとえば素材、容量、対応範囲、対象外の条件は、広告文の前に独立した項目として置くと扱いやすくなります。

訴求候補は、事実を広告文へ変換しうる意味です。撥水ナイロンという事実から雨の日の持ち歩きやすさを考えることはできますが、完全防水という表現は原文の範囲を超えます。

SynClipの公開プロンプト草案では、商品資料から事実、訴求候補、禁止表現を書き出す使い方を想定しています。記入例は、顧客資料ではなく架空資料で添える前提です。

同じ原文から採用文と見送り文を分けると、AIの出力をそのまま採用する判断になりません。事実に戻れる候補だけを採用側へ寄せ、根拠が足りない文は見送り側へ置くと、台本化の前に迷いを減らせます。

カード8枚と鍵を収納できるという原文なら、小物をまとめやすいという訴求候補は資料に戻れます。何でも入る、収納力が圧倒的といった文は、収納点数や比較対象が資料にないため見送り側に置きます。

避ける表現を先に出す

避ける表現は、広告として悪い言葉を機械的に決める欄ではありません。資料にない効能、比較、断定が混ざりそうな候補を先に出し、人が台本化の前に確認するための欄です。

AIシステムの評価では、入力、出力、採点の考え方を分けて見る説明があります。（Demystifying evals（公式））商品資料でも、うまい言い回しを先に作るより、根拠外の候補を分けて止める形にすると、後から各文を確認しやすくなります。

この分け方は、法令審査を置き換えるものではありません。根拠にない効能、競合より優れているという比較、すべての人に当てはまる断定を、台本に入れる前の確認候補として外に出すための整理です。

撥水と書かれた資料から完全防水へ広げる、使用不可の条件を消して安心だけを残す、比較資料がないのに他商品より優れると書く、といった文は先に止める候補です。避ける表現の欄を先に作ると、広告訴求を弱めるためではなく、根拠のある言い換えだけを残すための確認ができます。

広告訴求の根拠が先に要る

一文ごとに戻れる状態

広告訴求の根拠は、台本をうまく見せるための飾りではなく、採用する一文を資料へ戻すための目印です。根拠IDは、台本の文やカットがどの事実から来たかを人がたどるための識別子です。旅行用ポーチの台本初稿では、三つのカットそれぞれに根拠の事実IDが付き、資料にない表現は含まれませんでした。

根拠IDが付いていても、そのまま正しさが保証されるわけではありません。見るべき点は、台本の一文が元資料のどの属性に戻れるか、戻った先の意味を広げすぎていないか、同じ資料内の別項目と混同していないかです。根拠を先に付けておくと、良さそうな言い回しを採用する前に、広告 訴求 根拠の対応を一文単位で見直せます。

根拠外は止める

商品理解AIを広告制作に使う時は、資料にない主張をきれいな言葉で補うより、根拠外として止める動きのほうが重要です。架空ポーチの防水要求では、出力は根拠内の三カットに戻り、ナレーションに防水語を含めず、見送り理由を返しました。防水のような魅力的な訴求でも、資料側に戻れる事実がなければ採用候補から外します。

資料がない条件では、カット数はゼロになり、商品事実を作らず確認待ちの状態になりました。AIシステムの評価では、入力に対する出力だけでなく、最後に環境へ残った状態を見る考え方があります。（Demystifying evals（公式））商品資料 構造化の段階で根拠外を止める設計にすると、公開前の人の確認が、文章の好みではなく資料との対応に向かいます。

旧版混在で起きる迷い

商品資料を読むAIは、文を生成するだけでなく、どの資料を使うかの迷いにも向き合います。旧版と別商品が混在した条件では、全資料が五件ある状態と、選択後に一件へ絞った状態の両方で、現行承認資料が参照されました。この結果だけで選び間違いが起きたとは言えませんが、比較のための見方としては、商品名、版、承認状態を分けて確認するほうが扱いやすくなります。

新版へ更新した条件では、現行承認資料は新しい版に変わりましたが、選択後の初稿に仕様外の表現が混入し、文章全体の合格にはなりませんでした。版を選べたことと、広告文として採用できることは別の判断です。根拠IDは見直しを始める位置を示しますが、利用場面への言い換えや形容の広がりは、人が採用可否を見ます。

旧版と未承認版しかない条件では、全資料三件と選択後ゼロ件の両方で確認待ちになり、商品事実を返しませんでした。この結果から言えるのは、未承認の材料だけで文章を続けるのではなく、商品事実を返さず止まる状態を確認できたことです。各文を資料へ戻す形にしておけば、新版更新時も、版の選択、根拠の一致、表現の広がりを分けて確認できます。

商品資料の構造化は小さく進める

まず資料を一つに絞る

商品資料の構造化は、最初から複数の資料をまとめて読ませるより、商品資料を一つに絞るほうが進めやすくなります。商品名、資料の版、広告で扱う対象範囲を先に書くと、AIが見る材料と見ない材料の境界を人が確認できます。商品理解AIを使う場面でも、商品名だけを渡して説明文を作らせるのではなく、原文の範囲を小さく決めてから抽出へ進めます。

コンテキスト設計では、望む出力に近づくために、限られた文脈へ何を入れるかを選ぶ考え方が重視されています。（Effective context （公式））Anthropicのコンテキスト設計の説明では、モデルに入れる情報は有限の資源として扱い、高信号の情報を選ぶ考え方が示されています。商品資料でいえば、全カタログを渡すより、今回の広告で使う商品名、版、対象ページ、原文だけを先にそろえる設計にすると、あとで人が台本化の根拠を追う位置を決めやすくなります。資料の一部だけを使う場合は、見出しやページ名も残し、あとで人が原文へ戻れる形にします。

原文を表へ移す

入力文は短くて構いません。たとえば「この商品資料一つだけを使い、原文、事実、訴求候補、根拠外を分けて表にしてください。資料にない効能、比較、法令適合、顧客実績は補わないでください」と置くと、文章生成の前に材料整理として使えます。公開プロンプト草案は、制作時に架空資料の記入例を添える前提で、商品資料から事実、訴求候補、禁止表現を書き出す用途に寄せています。

表へ移す時は、原文を短く切り、事実と訴求候補を同じ列に混ぜないことが大切です。事実は資料にある属性や条件で、訴求候補は広告文へ変える前の意味です。根拠外は、資料にない効能や比較を足してしまいそうな表現を止める欄として使います。Claudeのプロンプト資料では、プロンプト改善の前に成功条件、経験的に試す方法、改善したい初稿を用意する前提が示されています。（Prompt engineering（公式））商品資料の構造化でも、成功条件はきれいな文章ではなく、原文、事実、訴求候補、根拠外が分かれていることに置くと、表の各行を人が確認しやすくなります。

短い流れにすると、スマホでも確認しやすくなります。資料名を見て、版を見て、原文を表に移し、採用可否を分け、台本の一文から原文へ戻る順です。この順番なら、良さそうな広告文を先に選ぶのではなく、使ってよい材料だけを次の工程へ渡せます。

1. 資料名と商品名を合わせる
2. 資料の版と対象範囲を見る
3. 原文を短く表へ移す
4. 採用可と要確認を分ける
5. 台本の文から原文へ戻す

台本へ渡す条件

台本へ渡すのは、表の中で事実IDが付いた項目だけにします。採用可は、資料内の原文へ戻れて、広告文に変える候補として人が使ってよいと見られる状態です。要確認は、原文には近いものの、表現の強さ、対象範囲、媒体上の見せ方を人がまだ見る状態です。根拠外は、資料にない効能、比較、断定が混じるため、台本へ渡さない状態です。

架空の旅行用ポーチを使った実行では、商品事実を渡した台本初稿の各カットに根拠の事実IDが付き、資料にない表現は含まれませんでした。この結果は一回の試行であり、音読時間や人の承認は検証していません。台本化の条件として使えるのは、AIがきれいな文を出したことではなく、各文がどの事実へ戻るかを人が追えることです。別の実行では、防水を求める条件でも根拠内の三カットを返し、ナレーションに防水語を含めず、見送り理由を返しました。資料なしの条件では状態が確認待ちになり、カット数はゼロでした。採用可に進める判断は、書けた量ではなく、事実ID、見送り理由、停止状態が確認できるかで分けます。

AI評価の考え方では、入力を与え、出力を見て、期待に合うかを採点する構造が示されています。（Demystifying evals（公式））商品資料の構造化でも、出力された表をそのまま完成物にせず、採用可、要確認、根拠外の三つに分けてから次へ進めます。要確認が残る行は台本に入れず、商品担当者や表現を確認する担当者が原文を見てから採用を決めます。

商品理解AIの出力を原文へ戻す

架空ポーチの三条件

架空の旅行用ポーチで商品理解AIの出力を見る時は、うまく文章になったかだけで判断しないほうが扱いやすくなります。正常に資料がある場合、追加で防水を求めた場合、資料がない場合を分けると、台本化へ進める条件と止める条件が見えます。2026年10月4日の試行では、架空ポーチの商品事実を使い、三つの条件をそれぞれ一回ずつ実行しています。

正常条件では、参照できる商品事実に戻れる状態で三カットの台本が返っています。防水要求を入れた条件でも、根拠内の三カットは返り、ナレーションには防水語を含めず、見送り理由を返しています。資料なしの条件では、追加情報が必要な状態になり、カット数はゼロでした。

この比べ方で見る点は、AIが魅力的な言い回しを出したかではありません。各カットに根拠IDが残っているか、資料にない防水語を入れていないか、資料がない時に止まれているかを先に見ます。三条件の結果は機械検査の範囲であり、人の承認や費用、音読時間、精度比較までを示すものではありません。

原文と台本の対応

台本の一文を確認する時は、生成文から元資料へ戻れる線を追います。ただし、下のスクリーンショットは架空ポーチのAI出力や台本照合の実績ではありません。架空商品を使ったブラウザー自動操作のローカル撮影で、商品IDと登録語が完全に一致するかだけを見るデモ画面です。

赤枠で見る対象は、商品情報欄、差し戻し理由、承認結果の対応に限ります。登録欄には架空商品の商品IDと登録語が表示され、根拠にない訴求を入力した時は差し戻し理由が出ています。その後、登録語へ修正した時に確認OKと担当者承認が表示されています。これは商品IDと登録語の一致を見る確認であり、広告表現の適法性を確定する作業ではありません。

文章全体は人が見る

根拠IDが残っていても、文章全体の読みやすさや広告としての採用可否は別に見ます。同じ初稿をAI編集者の指示で修正した例では、仕様の列挙から、利用場面を先に置く修正案へ変わり、根拠IDは維持されています。根拠がある文でも、伝える順番や媒体での見え方は人が判断する領域です。

商品理解AIの出力は、資料に戻れる文を作る入口として使うと扱いやすくなります。根拠IDが付いた三カットでも、そのまま公開する前に、商品の事実、訴求の強さ、根拠外の混入を分けて見ます。文章の良し悪しまで一回の出力で決まる前提にせず、原文へ戻れる状態を保ったまま採用候補を絞ります。

自社で試す範囲とOrbit基盤

単発で足りる場面

商品資料が一つに絞れていて、公開前の草案を少量だけ作る段階なら、プロンプトと表だけで試せます。SynClipの公開プロンプト草案は、商品資料から事実、訴求候補、禁止表現を書き出す用途として扱います。

この段階で見るのは、良い広告文が一度で出るかではありません。原文に戻れる事実だけを使い、根拠にない効能や比較を採用しないように人が採用可否を分ける場面に向いています。

業務化で増える論点

複数商品を扱い始めると、単発の表だけでは資料の選び間違いが起きやすくなります。商品ごとの資料、最新版、承認済みの範囲、台本で使ってよい表現を同じ場所で見られる状態が必要になります。

SynClipはOrbitマーケティングOSを基盤に顧客コンテキストの収集、登録、整備から業務実装へ進むプロジェクトを提案する方針です。商品理解AIを広告制作へ組み込む相談では、製品利用と追加開発を同じものとして扱わず、資料管理や制作フローのどこを業務実装として検討するかを分けて見ます。

初期の検討では、まず一つのユースケースに絞ると判断しやすくなります。SynClipは最初の一つの制作・実行エンジンと業務アプリケーションを含む初期プロジェクトを一か月から三か月を目安に提案する方針で、範囲と期間は個別に決めます。

既存支援ページ
広告制作を起点にしたAI活用支援の検討に進めます。 既存支援ページを見る

研修は補助の入口

開発検討へすぐ進めない場合は、研修やワークショップ形式で資料の見方をそろえる選択肢があります。SynClipは開発の検討にすぐ進めない企業には研修やワークショップ形式を補助的な入口として提案し、主力事業には置かない方針です。

研修は製品導入の必須経路ではなく、資料の原文、訴求候補、避ける表現をどう分けるかを関係者で合わせるための入口です。業務に入れる段階では、広告制作を起点に企業固有のカスタム開発と共創へつなぐかを分けて判断します。

開発相談前に比べる論点

開発相談の前に比べるべき軸は、AIの性能だけではありません。どの資料を入力できるか、誰が採用可否を見るか、継続的に直す前提を置けるかで、自社試行とカスタム開発の適合性は変わります。

入力資料の扱い

入力資料は、公開済みの情報、社内だけで扱う情報、個人に結びつく情報を分けて考えます。NISTのAIリスク管理の考え方では、AIシステムの目的、利用される文脈、想定される影響、利用者や運用者の期待を把握し文書化することが求められます。（NIST AI RMF Playbook）商品理解AIに資料を渡す時も、便利だから入れるのではなく、用途と影響を先に分ける判断が必要です。

公開資料は、広告訴求の根拠に使いやすい入口です。社外秘の仕様書や未発表の価格表は、そのまま入力せず、必要な範囲だけを匿名化した架空資料へ置き換えて試すほうが扱いやすくなります。個人情報や未承認の顧客情報は、商品説明の根拠ではなくリスクの起点になりやすいため、入力対象から外します。

未承認表現は、台本に使う候補としてではなく、避ける表現の確認対象として扱います。たとえば根拠のない効能、競合比較、断定的な成果表現は、資料から採用する言葉ではなく、人が止める候補に分けます。この分け方を相談前に見ておくと、開発範囲をAI文章生成ではなく、資料管理と根拠照合を含む業務設計として比べやすくなります。

人とAIの分担

人とAIの分担は、AIに抽出を任せ、人が採用可否と公開可否を見る形に置くと判断しやすくなります。IPAのアジャイル開発版モデル契約の説明では、ユーザ企業とベンダ企業が互いに理解し、プロダクトのビジョンを共有しながら緊密に協働して進める必要があるとされています。（情報システム・モデル取引・契約書（アジャ）商品資料を扱う開発相談でも、顧客側の業務知識と入力資料の準備が判断の中心になります。

AIが向くのは、資料内の原文から事実、訴求候補、根拠外の候補を取り出し、根拠の位置をそろえる作業です。人が見るのは、その候補を広告として採用してよいか、公開してよいか、承認済み資料と合っているかです。特に商品担当者や法務に近い確認者は、表現の良し悪しだけでなく、社内で使ってよい資料かどうかを見ます。

カスタム開発として相談する場合は、担当者の役割も比較対象になります。自社試行では、担当者が手作業で資料を選び、出力を読み、台本へ反映します。開発相談では、どの資料を参照対象にするか、どの状態なら人へ戻すか、改善の記録を誰が見るかまで業務側と実装側で決めます。

一か月から三か月の目安

顧客コンテキストとは、商品資料、承認済み表現、避けたい表現、担当者の判断基準など、AIが商品を読む前にそろえる業務情報です。SynClipでは、OrbitマーケティングOSを基盤に、顧客コンテキストの整備から業務実装へ進む提案があります。商品理解AIの相談では、単発のプロンプト改善だけでなく、資料と台本を結ぶ業務の形まで含めて適合性を見ます。

1ユースケースは、複数の業務を一度に広げるのではなく、商品資料から広告台本の根拠を残す、といった一つの使い道に絞った単位です。初期の相談では、その一用途に必要な制作実行の仕組みと業務で使う小さなアプリをまとめ、1〜3ヶ月を個別調整の目安にする考え方があります。期間は個別調整の目安であり、固定納期や成果保証ではありません。

初期プロジェクトの後は、顧客のオントロジー拡張や別の業務アプリケーションの追加開発が次の選択肢になります。最初から広げすぎず、資料の入力可否、人の確認、根拠照合、改善記録のどこまでを扱うかを一つの用途で決めると、継続改善へ進みやすくなります。開発と共創の相談は、広告制作の実務に根拠を残す仕組みを入れたい時の導線です。

開発と共創の相談
商品資料と広告台本の根拠づけを業務に組み込みたい場合の相談先です。 開発と共創を相談する

公開前に人が見る項目

資料に戻れるか

台本の各文は、よく見える言い回しより先に、元の資料へ戻れる状態にしてから採用します。架空ポーチの試行では、正常条件で参照ID付きの三カットが返り、防水要求では防水語をナレーションに含めず見送り理由を返しました。公開前の確認では、文末の整い方ではなく、その一文がどの原文から来たかを追えるかを見ます。

根拠IDがない文は、採用する文ではなく採用しない候補へ戻します。資料に書かれた事実から離れた文をそのまま残すと、後から修正した時に元資料との対応が切れます。スマホで確認する時も、台本の一文、根拠ID、原文の順で短くたどれる形にすると、制作前の見直しがしやすくなります。

• 台本の各文に根拠IDが付いている
• 根拠IDから原文へ戻れる
• 原文にない効能や比較が混ざっていない
• 商品IDが対象商品と一致している
• 版が承認済み資料と一致している
• 承認者が見直す項目として残っている

言い過ぎが戻ってないか

修正後の台本では、最初に外した言い過ぎが戻っていないかを見ます。架空ポーチの防水要求では、資料内の訴求に戻した三カットを返し、ナレーションに防水語を含めず見送り理由を返しました。根拠外として止めた語が別の言い換えで復活していないかを、人が制作前に確認します。

禁止表現候補や比較表現の確認は、法令判断を完了させる作業ではありません。AIの評価や実行では、出力の誤りが後続の状態へ伝わり、複雑な処理ほど影響が重なることがあります。（Demystifying evals（公式））広告の公開前には、根拠外、要確認、採用可の扱いが修正後も保たれているかを見て、根拠のない効能、最上級表現、競合比較に近い文を採用候補から外します。

版と商品が合っているか

商品IDと版が違うと、文の表現が自然でも広告の根拠として使いにくくなります。旧版と別商品が混在した試行では、全資料五件と選択後一件のどちらでも現行承認資料を参照しました。対象商品が同じでも、旧版、未承認版、別商品の資料が混ざると、公開前の確認では合格にできません。

新版へ更新した試行では、全資料六件と選択後一件のどちらでも現行承認資料を参照しました。ただし、選択後の初稿に仕様外の「日常使いしやすく」が混入し、文章全体の合格ではありませんでした。根拠IDが付いていても、文全体の採否は別に見ます。

資料がない時に止まれることも、公開前の確認項目です。対象商品が見つからない試行では、全資料二件と選択後ゼロ件の両方で確認待ちになり、商品事実を返しませんでした。旧版と未承認版しかない試行でも、全資料三件と選択後ゼロ件の両方で確認待ちになり、商品事実を返しませんでした。資料がない状態で整った文だけを作らないことが、広告訴求の根拠を残すための最低条件になります。

指示文の骨を本文に置く

入力文の最小形

手元の資料で試す時は、商品資料を広く渡すより、資料名、対象商品、補完してはいけない範囲、出力形式を先に固定します。プロンプト作成は言い回しの工夫だけでなく、成功条件、試し方、最初の草案を用意してから改善する作業として扱うと、広告訴求の根拠を残しやすくなります。（Prompt engineering（公式））

版日は2026-10-04として、資料にない効能、比較、法令適合、顧客実績を補わない条件を入力文に含めます。出力は自由な文章ではなく、事実、訴求候補、根拠外理由、台本への採用状態を分ける形にします。

入力する資料は1点に絞り、商品名や版が分かる名前を先に置きます。対象範囲を資料内の原文だけにすると、後から台本の一文を確認する時に、どの情報を採用したのかを戻しやすくなります。

版日: 2026-10-04
目的: 商品資料1点から、広告台本に使う前の材料を構造化する

入力する資料名: {資料名}
対象商品: {商品名}
対象範囲: この資料に書かれている内容だけ

禁止する補完:
- 資料にない効能を足さない
- 資料にない他社比較を足さない
- 法令適合を確定しない
- 顧客実績や売上を作らない

出力形式:
1. 事実
2. 訴求候補
3. 根拠外として止める表現
4. 台本へ進める時の採用状態

各項目には、資料内のどの原文に戻るかを示す根拠IDを付ける。根拠がない項目は採用可にしない。

出力テンプレの骨

出力テンプレは、後で台本の一文から資料へ戻るための骨組みです。架空の旅行用ポーチを使った試行では、3カットの台本初稿に根拠の事実IDが付き、資料にない表現は含まれませんでした。

根拠IDは正しさを保証する印ではなく、人が原文へ戻るためのラベルです。出力テンプレでは、事実ID、原文、訴求候補、根拠外理由、台本への採用状態を同じ単位で持たせ、採用可と要確認と根拠外を混ぜないようにします。

架空ポーチの台本初稿では、カットごとに使った事実が残っていたため、広告文の読みやすさを見る前に資料との対応を確認できました。資料にない表現が混じっていないかを見る時も、完成文だけを読むより、事実IDと原文を並べて確認するほうが判断しやすくなります。

{
  "facts": [
    {
      "fact_id": "F001",
      "source_text": "資料内の原文を短く写す",
      "fact": "資料に書かれた事実",
      "appeal_candidate": "広告文に変換しうる意味",
      "out_of_scope_reason": "根拠外の場合の理由",
      "script_status": "adoptable | needs_review | out_of_scope"
    }
  ],
  "script_handoff": [
    {
      "line_purpose": "台本で使う目的",
      "allowed_fact_ids": ["F001"],
      "human_check": "採用前に人が見る点"
    }
  ]
}

変更してよい所

商品カテゴリ、資料名、語調、使用媒体は、自社の商品と広告面に合わせて変えてかまいません。変更する時の設計案として、根拠外を補わないこと、根拠IDを消さないこと、人が採用状態を見られる形にすることは残します。

スマホで確認する時は、変更してよい項目を短く分けると、入力前の見落としを減らせます。入力文の見た目を整えるより、資料の範囲と採用状態が読み取れることを優先します。

語調を変える場合も、元資料にない効能や比較を足す変更は避けます。使用媒体を台本からLPや営業資料へ変える時も、根拠IDと採用状態を残しておけば、人が公開前に原文へ戻って確認できます。

• 商品カテゴリは自社の商品分類へ置き換える
• 資料名は版や日付が分かる名前にする
• 語調は媒体に合わせて変える
• 使用媒体は台本やLPなどに合わせる

商品理解AIへのよくある問い

自社資料を業務に結ぶ相談へ

相談に持っていく材料

自社資料で小さく試した後は、商品資料の種類、承認の流れ、台本で使いたい媒体、避けたい表現の例を分かる範囲で持ち寄ると相談しやすくなります。商品資料は、公開済みの仕様、社内確認中の説明、承認済みの表現、使わない表現の候補に分けて話せれば十分です。

台本で使いたい媒体は、短尺動画、LP、営業資料など、広告制作で実際に確認したい面から選びます。避けたい表現は、根拠にない効能、競合比較、断定的な成果表現のように、台本へ入る前に人が止めたい候補として扱います。

共創で決める範囲

SynClipの相談では、広告制作の現場で使う資料や表現確認を出発点に、会社ごとの開発と共創範囲を詰めます。商品理解AIを業務へ入れる相談では、広告文を作る部分だけでなく、資料の参照範囲、承認の戻し方、担当者が見る画面や記録の残し方を個別に決めます。

OrbitマーケティングOSを基盤にする場合は、顧客コンテキストの収集、登録、整備から業務実装へ進む提案として扱います。研修やワークショップは、開発検討にすぐ進めない時に資料の見方をそろえる補助的な入口であり、業務実装の必須工程ではありません。

相談先の導線

広告制作の実務から、商品資料と台本の根拠を残す仕組みへ広げたい時は、既存支援ページで制作支援の前提を確認できます。SynClipの既存支援ページは https://synclip.co.jp/services/short-video-ai です。

既存支援ページ
広告制作を起点にした支援範囲を確認する導線です。 既存支援ページを見る

自社資料で根拠を残す広告制作を業務に入れたい場合は、開発と共創の相談へ進みます。SynClipは最初の制作・実行エンジンと業務アプリケーションを含む初期プロジェクトを一か月から三か月を目安に提案する方針で、範囲と期間は個別に決めます。

カスタム開発と共創の相談
自社資料と広告制作を業務実装へつなぐ相談導線です。 開発と共創を相談する