DeNA子会社のBAKERU、配信実績の分析からクリエイティブ制作・入稿までを自律的に回す広告運用AIエージェント「SeekUp」を提供開始

DeNAグループから広告運用AIエージェントが登場

株式会社ディー・エヌ・エー（DeNA）の子会社でスタートアップスタジオを運営するBAKERU株式会社は、2026年11月11日、広告運用AIエージェント「SeekUp（シークアップ）」の提供を開始しました。配信実績の分析から企画、クリエイティブ制作、入稿、効果検証までの一連のサイクルをAIエージェントが自律的に繰り返すサービスで、3週間の無償トライアルの受け付けもあわせて始めています（※1）。

背景：AIで広告を「量産」できても成果につながるとは限らない

画像生成AIの普及で、見た目の整った広告クリエイティブは誰でも大量に作れるようになりました。しかし、汎用のAIは企業の商品や過去の配信結果を知らないため、本数を増やしても成果が出る広告の比率が上がるとは限りません。ブランドのデザイン規定に合わせにくいことや、意図しない表現が出ることへの懸念から、導入をためらう企業も少なくありません。加えて、配信実績を分析しても、その結果を次の制作に生かしきれないという課題があり、DeNAグループ内外へのヒアリングでも「分析と制作のつなぎ目」に悩む声が多かったといいます（※1）。

DeNAは2025年2月に「AIオールイン」を宣言し、全社でAI活用を進めてきました。SeekUpは、ゲームやアプリなど自社サービスのマーケティングで蓄積したデータ分析・広告運用の知見とAIの設計・運用ノウハウをもとに、自社アプリの広告運用で検証を重ねて開発されたものです（※1）。

SeekUpの仕組みと主な特長

利用企業が目的やターゲット、ブランドのガイドラインを設定すると、AIエージェントが配信実績を毎日取り込んで分析し、次の企画からクリエイティブ制作、入稿までを担います。配信後は結果を判定・記録し、次の企画に反映するサイクルを回し続けます。担当者の役割は、生成された広告の確認と配信開始の判断です。修正したい箇所は範囲を指定してコメントするだけで、AIエージェントが作り直します（※1）。

広告運用AIエージェント「SeekUp」の概要図。配信実績の分析から企画、クリエイティブ制作、入稿、効果検証までをAIエージェントが繰り返す仕組み

ブランドを守る仕組み

キャラクターやロゴ、商品写真など、権利やブランドの都合で手を加えられない素材は、AIが描き直さずに元のまま使用します。指定したガイドラインや禁止表現に沿って生成し、配信開始は担当者が行うため、AIエージェントが意図せず予算を消化することもありません。預かった素材やデータは、AIモデルの学習に使われない環境で扱われます（※1）。

多様なデータから「勝ち要素」を抽出

配信実績だけでなく、過去の成果物やPR動画、デザインガイドライン、市場トレンドなども読み込み、要素ごとに分析した結果を次のクリエイティブに引き継ぎます（※1）。

使うほど精度が上がり、知見が引き継がれる

成果が出た広告も出なかった広告も記録に残すため、使い続けるほど過去の振り返りを踏まえたクリエイティブが増えていきます。担当者が交代しても知見が失われにくい点も特長です（※1）。

自社アプリの検証でCVR約1.9倍、獲得単価は約52%低下

BAKERUが2026年9〜10月に自社アプリで行った検証では、人が制作した広告と比べて、SeekUpの広告はCVR（広告クリックのうちアプリのプレイ開始に至った割合）が約1.9倍となり、獲得単価は約52%下がりました。人が制作した広告とSeekUpの1回目の広告は2026年9月19日〜30日に同時配信し、2回目は2026年10月20日から配信したものです。現在は社内外の合計10件で運用が始まっています（※1）。

提供概要と今後の展開

サービス名：SeekUp（シークアップ）
提供開始日：2026年11月11日（※1）
トライアル：3週間の無償トライアルを受付中（※1）
料金：リリースでは公表されていません
公式サイト：https://seekup.jp/（※2）

今後は、広告の遷移先となるランディングページ全体の最適化や動画広告への対応、主要な広告媒体への対応を進めるとしています。また、2026年12月10日にDeNAが開催するスタートアップ向けカンファレンス「DeNA Delight Conference」（ベルサール新宿南口）にも出展する予定です（※1）。

マーケティング実務への影響

生成AIによるクリエイティブ制作は「どれだけ作れるか」から、「配信結果をどう次の制作に生かすか」へと焦点が移りつつあります。SeekUpは分析から制作・入稿・検証までを一続きで回し、人は確認と配信判断に集中するという分担を打ち出している点が特徴です。ロゴや商品写真を改変しない、配信開始は人が決めるといったガードレールは、ブランド毀損や予算の使いすぎを懸念してAI生成広告の導入を見送ってきた企業にとって、検討のハードルを下げる要素になるでしょう。一方、公表された成果は自社アプリでの検証結果であるため、自社の商材やKPIで再現できるかは、無償トライアルなどで確かめることが大切です。