Adobe Sensei

広告バナー生成AI

日本製

コスト

要問合せ

無料プラン

IT導入補助金

無料トライアル

~ 広告バナー生成AI

事業規模

中小

中堅

大企業

Adobe Senseiとは

強み

注意点

カテゴリ別市場マーケットシェア

プラン

代替サービス

サービス基本情報

運営サービス一覧

Adobe Senseiとは

Adobe Senseiは、Adobe社が開発した広告バナー生成AIサービスです。FireflyやGenStudioといった製品群を活用することで、企業のブランドガイドラインに準拠した画像やコピーの生成が可能となり、さらに配信媒体に応じた多様なバリエーションの展開をサポートします。Creative CloudやExperience Cloudとの連携機能により、広告素材の制作から運用、効果分析まで一連のプロセスを統合的に最適化できる点が特徴です。特にデザイン部門を有する中堅企業から大企業において、大規模な広告運用に適しており、社内での制作ワークフローとの親和性が高いとされています。このように、Adobe Senseiは企業の広告制作業務の効率化と品質向上を同時に実現することを目指したソリューションとして位置づけられています。

強み

顧客データ活用のコンテンツ自動パーソナライズ

Adobe SenseiはAI技術を活用して顧客データを分析し、ターゲット毎に最適化された広告クリエイティブやコンテンツを自動生成する機能を備えています。Adobe Experience Cloud上に蓄積された購買履歴や興味関心情報を基に、個々の顧客に適したバナーの組み合わせやメッセージを自動で作成することが可能です。従来のような大量のパターンを人手で制作する必要がなく、データに基づいたパーソナライズされたクリエイティブを効率的に提供できるため、顧客体験の向上と広告効果の改善の両方に寄与する特長があります。

マーケティング全体の効率化とROI向上

Adobe Senseiは顧客ジャーニー全体を俯瞰し、各接点で最適なクリエイティブの配信に関するインサイトを提示します。どのクリエイティブ要素が成果に貢献したかを自動学習し、改善点を示すことでPDCAサイクルの高速化を実現します。単純な作業自動化にとどまらず、AIがマーケティング戦略の質を底上げし、ROIの継続的な向上をサポートする設計となっています。

Experience Cloud連携によるシームレス活用

Adobe SenseiはAdobe Experience Cloud製品群と深く統合されており、AI機能を既存のワークフローに自然に組み込むことができます。Adobe Targetでのパーソナライズ配信やAdobe Analyticsでのセグメント分析結果を活用したクリエイティブ生成など、各ツール間での自動化処理が実現されます。一つのプラットフォーム上でデータ収集からクリエイティブ生成・配信まで完結するため、データの断絶なくワンストップで高度なマーケティング施策を展開することが可能となります。

注意点

単体利用不可の組み込み型AI

Adobe Senseiは、Adobe製品群に組み込まれたAI技術であり、単体のツールとしては提供されていません。利用するためには、Adobe Advertising Cloudなどの同社エンタープライズ向けサービスの導入が必要となり、単独での試用や小規模な利用はできない仕組みとなっています。汎用の生成AIとは異なり、自社のマーケティング基盤にAdobeのソリューション全体を組み込む形での活用が前提となります。

大規模導入前提のソリューション

Adobe Senseiは膨大な広告データやオーディエンス情報と連携して効果を発揮するAIのため、小規模事業者にはメリットが出にくい可能性があります。Adobe AnalyticsやAudience Managerなどから得られるデータを総合的に活用して最適化する設計となっており、それらを保有しない環境では十分な効果を得られない場合があります。主に大企業向けの高度な統合ソリューションである点を念頭に置いて検討する必要があります。

Adobe依存によるベンダーロックイン

Adobe Senseiは広告の自動生成・最適化から分析までがAdobeエコシステム内で完結する設計となっているため、一度採用すると他のツールへの移行が困難になる可能性があります。長期間の利用により蓄積されたデータや運用ノウハウは他社製品との互換性が限られるため、将来的に別のソリューションへ切り替えを検討する際にも移転作業に課題が生じる場合があります。自社内で独自の運用体制を構築したい企業や、複数ベンダーの製品を組み合わせた柔軟な環境を求める組織にとって、このような依存度の高さは検討すべき要素の一つと考えられます。

カテゴリ別マーケットシェア

2025年8月 FitGap調査