AI2026/8/18
広告PDCAが機能する企業はわずか6%？広告運用とAI活用の実態調査
結論（先に要点）
広告運用の効果改善手法であるPDCAサイクルが、実際に機能している企業はわずか6%であることが、516名のインハウス担当者への調査で明らかになりました。改善が進まない最大の要因は「分析できる人材の不足」や「属人化（特定の担当者に業務が集中すること）」です。AIへの期待は「効果データの自動分析」に集まる一方で、現状のAI活用は「広告文作成」などの作業支援に留まっており、理想と現実のギャップが課題として浮上しています。本調査は、広告運用のボトルネック解明とAI活用戦略の検討に役立ちます。
この記事のポイント
- 機能する企業はわずか6%: 516名のインハウス（自社内で広告運用を行うこと）担当者を対象とした調査で、広告PDCAが実際に機能していると回答した企業は全体の6%に過ぎませんでした。
- 分析できる人材の不足: 広告効果を適切に分析し、改善策を導き出せる専門人材が不足していることが最大の要因です。
- 業務の属人化: 高度な判断業務が特定の担当者に集中し、その人にしかできない状態（属人化）がボトルネックとなっています。
広告運用のPDCAが機能しない実態
広告運用におけるPDCA（Plan-Do-Check-Action：計画→実行→評価→改善という業務改善サイクル）は、多くの企業で期待通りに機能していません。
- 機能する企業はわずか6%: 516名のインハウス（自社内で広告運用を行うこと）担当者を対象とした調査で、広告PDCAが実際に機能していると回答した企業は全体の6%に過ぎませんでした。
改善が進まない主な要因
広告運用の改善サイクルが回らない背景には、構造的な課題が存在します。
- 分析できる人材の不足: 広告効果を適切に分析し、改善策を導き出せる専門人材が不足していることが最大の要因です。
- 業務の属人化: 高度な判断業務が特定の担当者に集中し、その人にしかできない状態（属人化）がボトルネックとなっています。
AI活用の現状と課題
AI（人工知能）は広告運用改善の鍵と期待されていますが、現状では理想と現実のギャップが見られます。
- AIへの期待: 調査対象者がAIに期待することは、「効果データの自動分析」といった、より高度な判断支援です。
- 実際のAI活用: しかし、現状でのAI活用は「広告文の作成」といった作業支援にとどまっています。
この調査レポートは、自社の広告運用・改善体制を見直すための具体的な材料を提供します。
調査概要
- 対象: 広告をインハウス運用する企業の経営層および現場担当者 516名
- 調査テーマ: 広告運用におけるPDCAの実態とAI活用に関する調査
- 提供元: イルグルム
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