01広告運用AXAD OPERATIONS

広告運用の実務を、AIエージェントに。

提案資料からレポーティング、入稿、運用改善まで。広告運用まわりの実務を7領域×工程レベルに分解してAIエージェント化し、人はレビューと承認に集中できる体制へ変えていきます。

はじめに

AIは、ツールを入れただけでは定着しない。

多くの企業で、AI活用は部署ごとの単発導入にとどまり、事業の成果につながっていません。全社共通の課題として、ほぼ同じ壁に突き当たります。

導入したツールが、現場の業務プロセスに組み込まれない。

単発のツール導入で終わり、日々の仕事のやり方は変わらないまま。

何から着手すべきか、優先順位を判断できる人材が社内にいない。

AIに詳しい人材が不足し、投資対効果の見極めができず着手が遅れる。

個別業務の自動化で止まり、事業構造レベルの変革に至らない。

部署単位の部分最適にとどまり、全社的な競争力の底上げにつながらない。

定着は、現場と作る。

AXが失敗する典型は、課題解決として「正しいシステム」を作り、現場に渡して終わること。現場は「今のやり方を否定された」と感じ、使われないまま形骸化します。否定すべきは、現場のやり方ではなく、AXの進め方の方です。LUDENTZは、まず現場の強みと専門性を起点に設計し、小さな成功を積み上げて合意を作りながら、業務に溶け込ませます。

現場の強みを、設計の起点にする
小さく入れ、成功で合意を広げる
何を自動化し、何を人が持つかを再設計する

WORKING DEMO

レポートから、改善実装まで。

広告データを眺めるだけで終わらず、検索語句からボトルネックと変更案を示し、人の承認後にGoogle広告へ反映。実行後の照合までを一つの画面で行います。

デモデータを使用しています。実案件では、媒体アカウント・LP・承認ルールに合わせて構築します。

CONSULTANT — 担当

全案件、代表が直接入ります。

（創業1期目限定）業務の棚卸しから設計・実装・定着まで、代表の大平が一貫して担当します。

大平葵

LUDENTZ株式会社創業者・代表取締役

PRエージェンシーの創業・10年間の経営を経て、運用型広告コンサルティング会社にて立ち上げ期サービスの広告戦略・運用を担当。戦略設計から運用改善まで一気通貫で支援。

その後、上場企業10社以上の新規事業開発を伴走し、AIを活用した事業開発にも複数従事。2026年にLUDENTZ株式会社を創業。自社の営業・経理・総務・デリバリー業務をAIエージェントで運営し、その実運用から得た型をもとにマーケティング領域のAX支援を行っている。

SERVICE MODEL

業務を棚卸しし、3つの型に組み直す。

すべての業務を工程レベルで洗い出し、「どの型で組み直すか」を見立てます。丸ごと自動化するのではありません。どこに人の判断を残すか、現場の専門性をどうフローに織り込むか——その設計こそが、価値の源泉です。

判定基準

その業務、開始ボタンを押したあと「人がそこにいる」必要があるか？

いる → ① 伴走型
いらない・手順を渡せる → ② 固定ワークフロー
いらない・目的だけ渡したい → ③ 委任型エージェント

伴走型

SKILLS

AIスキルの設計・配布

対象: 人が判断しながら進める業務
例: 分析、企画、クリエイティブ、提案書
提供: 業務手順のSkill化・配布・定着伴走。個人の生産性を再設計する

固定ワークフロー

WORKFLOW

決定論的パイプライン + LLM工程

対象: 毎回同じ手順で流れる定型業務
例: 定時レポートの集計・配信、リード処理
提供: 「エージェント化しない」判断。安く、壊れにくい自動化として実装する

委任型エージェント

DELEGATED

既製エージェント → カスタム構築

対象: 投げて離れる業務（無人・長時間・並列）
例: 常時リサーチ、アウトバウンド運用
提供: 既製のエージェント環境から始め、必要な時のみカスタム構築する

売り物は「機構」ではなく「設計」——業務をどこで切り、何をAIに任せ、何をルールで縛り、何を人が見るか。

USE CASE

広告運用 × AIエージェント：活用領域マップ。

広告運用まわりの実務を7領域×工程レベルに分解し、AIエージェント化。人はレビューと承認に集中できる体制に変えていきます。

営業提案資料

Before約6〜8時間

After約30分

工数約90%削減

定例資料

Before約3〜4時間

After約15分

工数約92%削減

レポーティング

Before1〜2時間×社数

Afterほぼゼロ

完全自動化

バナー生成

Before約2〜3時間

After数十分で10案

工数約85%削減

動画生成

Before数日〜数週間

After1時間以内

※検証フェーズ推奨

入稿・構築

Before約8〜16時間

After2〜3時間

工数約75%削減

運用改善

Before約2〜3時間

After週30分

工数約80%削減

人の関与は3段階

完全自動：レポーティング
AI一気通貫 × レビュー：資料・クリエイティブ
AI提案 × 承認実行：入稿・運用改善

※ 工数は業界一般の目安です。導入時は御社の実測値でBeforeを置き換え、効果を測定します。

RECOMMENDED STACK

スタックは、絞る。

LUDENTZはClaudeを中核に、決まった道具立てで組みます。ツール選定から迷わないことも、立ち上がりの速さのうちです。

Claude

中核。分析・生成からエージェント実行まで

Google Workspace

ドキュメント・データの基盤

Slack

通知・承認・AIとの接点

Notion

ナレッジ・マニュアルの定着先

Dify

固定ワークフローの実装基盤

非対応の環境

Microsoft 365環境（Teams・SharePoint・Copilot）は、原則対応していません。スタックを絞ることで、寄せ集めの浅い横断ではなく、設計の深さに投資します。

PRICING

まず助言から。実行フェーズで伴走へ。

状況に合わせて、助言のみ／実行まで踏み込む伴走支援の2段階でご提供します。

ADVISORY

助言のみ

月20万円〜

AI活用方針の助言・壁打ちを中心としたプラン（実働なし）。

HANDS-ON

伴走支援

月50万円〜200万円

週次MTGと実行支援。支援範囲は内容に応じて調整します。

PRACTICE LOG — note

実践ログ

自社の業務をAIエージェントで回す、日々の実践記録。うまくいった型も、失敗も、noteでそのまま公開しています。

大平のnote ↗小林のnote ↗

2026.08.10 · 大平