記事ポイント
- マンガ広告の「どの作品を広告塔にすべきか」をAIで予測するソリューション「MALOOKレコメンド」が運用開始
- 過去の配信実績がゼロの新作品でも「ヒット候補」としての期待値を算出できる独自アルゴリズムを搭載
- 広告出稿作品の固定化・訴求の画一化によるCPA高騰・LTV頭打ちの解消をめざした機能設計
数万〜数十万タイトルが存在するマンガ作品群のなかから、広告効果の高い一作を選び出す作業は、担当者の経験や感覚だけでは限界があります。
アドウェイズが開発した「MALOOKレコメンド」は、その意思決定をAIで支援する新しいソリューションです。
2026年5月25日に運用が開始されました。
アドウェイズ「MALOOKレコメンド」
- 提供会社：株式会社アドウェイズ
- ソリューション名：MALOOKレコメンド
- 運用開始：2026年5月25日
- 位置づけ：AIソリューション群「MALOOK」の第1弾
「MALOOKレコメンド」は、マンガ広告特化型AIソリューション「Agent MALOOK（エージェント マルック）」のデータ基盤を活用して開発された、作品選定に特化したプロダクトです。
クリエイティブ制作の最適化を担う「Agent MALOOK」の支援領域を、広告塔となる作品の選定そのものへと拡張しています。
AIソリューション群「MALOOK」の第1弾として位置づけられており、今後さらなる機能拡張が予定されています。
長年にわたりアドウェイズが蓄積してきたマンガ広告クリエイティブの構成・演出・配信データと、AI技術を組み合わせた独自のアルゴリズムが中核を担います。
過去の広告配信実績がまったくない作品に対しても、「ヒット作品候補」としての期待値を算出・予測できる点が最大の特徴です。
「作品選定のAI化」が必要とされる背景
生成AIの普及でクリエイティブ制作の自動化が進む一方、「どの作品を広告塔に選ぶか」というデータに基づく判断が伴わなければ、広告効果の本質的な改善には結びつきません。
新たな作品の発掘が進まない状態が続くと、広告出稿作品の固定化と訴求の画一化が生じ、ユーザー獲得単価（CPA）の高騰や顧客生涯価値（LTV）の頭打ちを招くことがあります。
こうした構造的な課題を解消するために設計されたのが「MALOOKレコメンド」です。
UIと予測の仕組み
UIには「実績」と「期待値」を切り替えるスライダーが用意されており、スライダーを「期待値」側に動かすとマンガ作品のレコメンド順位がリアルタイムで入れ替わります。
独自の「ユーザーの反応傾向」と、プロフェッショナル人材が言語化・構造化した「運用ナレッジ（絵柄やジャンルごとの訴求力など）」を統合したAIアルゴリズムにより、データ実績が存在しない新作品の期待値も数値として可視化されます。
3つの提供価値
「MALOOKレコメンド」は、広告主のサービスのLTV向上に最も貢献する作品をレコメンドする機能を中心に、3つの価値を提供します。
第1に、クリエイティブディレクターの独自視点と膨大な広告配信実績から導き出した「作品ジャンルごとの獲得傾向」「絵柄・内容の訴求力」をスコアリング化し、広告主がリーチしたい層に対して広告効果が最大化できる作品を高精度に提示します。
第2に、人間の担当者では分析しきれない膨大な作品群から、プロモーション実績はないものの特定セグメントへの訴求力を秘めた「眠れるIP（作品）」をAIが発掘します。
これにより、一部の作品への依存脱却と、プラットフォーム内の未開拓ジャンル・過去のヒット作品の再活性化が期待されます。
第3に、配信媒体・性別・絵柄の訴求力といった細分化された独自ナレッジに基づいて期待値を算出するため、社内ノウハウが蓄積されていないローンチ直後の新規サービスでも、初動から作品候補を高精度に導き出せます。
今後の機能拡張
「MALOOKレコメンド」は、マンガと親和性の高いアニメやゲームなど周辺エンタメ領域の市場データや、SNS上での発話量・感情分析（ポジティブ／ネガティブ）といった外部データを段階的に知見基盤へ組み込み、未開拓作品を発掘する予測精度の向上をはじめとした機能拡充が予定されています。
AIソリューション群「MALOOK」として、マンガサービスの事業成長を支援する新たなプロダクト開発も計画されています。
広告配信実績がゼロの作品でも期待値を数値化できるアルゴリズムは、特に新規サービスの立ち上げ期や、固定作品への依存から脱却したいマンガプラットフォームにとって実用性の高い設計となっています。
CPAの高騰やLTVの頭打ちといった構造的課題に対して、データと運用ナレッジの両軸からアプローチするソリューションです。
アドウェイズ「MALOOKレコメンド」の紹介でした。
よくある質問
Q. 「MALOOKレコメンド」と既存の「Agent MALOOK」はどのような違いがありますか？
A. 「Agent MALOOK」は過去の配信データに基づくクリエイティブ制作の最適化を担うソリューションです。
「MALOOKレコメンド」はそのデータ基盤を活用しつつ、広告塔となる作品の選定そのものを最適化する領域へ支援範囲を拡大したプロダクトです。
Q. 過去の広告配信実績がない作品でも期待値を算出できますか？
A. 算出できます。
独自の「ユーザーの反応傾向」と、クリエイティブディレクターが言語化した「運用ナレッジ（絵柄やジャンルごとの訴求力など）」を統合したAIアルゴリズムが、配信実績がゼロの作品に対しても期待値を予測します。
ローンチ直後の新規サービスでも初動から活用できます。