2-2. ChatGPTとは？文章と会話に強い“企画・編集系AI”

ChatGPTは、自然言語処理に特化した汎用型の会話AIです。
特徴としては、

• 文章の要約・リライト・校正が得意
• アイデア出しや構成案の作成に強い
• カスタマーサポートやFAQの草案作成にも活用しやすい

Google広告運用では、

• 広告文案の大量生成
• LP構成案・セールスコピーのドラフト作成
• キーワードリストの発想支援

など、テキストベースのクリエイティブ業務で圧倒的に役立ちます。

2-3. ざっくりした使い分けイメージ

• Codex：「スクリプトを書きたい」「APIやレポートを自動化したい」→ エンジニアリング寄りのタスク
• ChatGPT：「広告文をもっと速く作りたい」「LP案を量産したい」→ 企画・コピーライティング寄りのタスク

この前提を押さえたうえで、実務レベルでの使い比べを詳しく見ていきます。

3. Google広告のどの業務にAIを当てるべきか

3-1. 戦略フェーズ：市場調査・ペルソナ設計

Google広告を始める前段階として、

• どんなニーズのユーザーがいるのか
• 競合はどのように訴求しているか
• 自社の強みをどこに置くか

といった戦略フェーズがあります。

ここでは、ChatGPTが非常に有用です。

• 「◯◯というサービスを検討している人は、どんな検索キーワードを使いそうか」
• 「このサービスの主な利用シーンとペルソナを3パターン出して」
• 「競合A社・B社・C社のLPを要約して、訴求の共通点と違いを整理して」

といった形で、思考のたたき台として活用することで、資料作成や企画ミーティングの準備時間を大きく短縮できます。

3-2. 設計フェーズ：キーワード・構成・予算配分

キャンペーン設計においては、

• キーワードの洗い出し
• 広告グループの構成
• 予算配分の仮説立て

が重要です。

ここでも中心になるのはChatGPTですが、データを扱う部分はCodexの出番もあります。

• ChatGPT：
  • 「このキーワード一覧を検索意図ごとにグルーピングして」
  • 「CV獲得に繋がりそうなロングテールキーワード案を追加で30個出して」
• Codex：
  • 既存アカウントの検索語句レポートをもとに、CVに寄与している語句の抽出ロジックをスクリプト化
  • Googleスプレッドシートと連携して、キーワード一覧を自動でフォーマット・分類するツールを作成

といった形で、ChatGPTで企画・仮説を出し、Codexで定常業務を自動化するのが理想形です。

3-3. 運用フェーズ：入札調整・除外設定・レポート

運用フェーズでは、

• 入札や予算の調整
• 除外キーワード・除外プレースメントの更新
• 定期レポートの作成

など、ルーティン作業が多く発生します。

ここで最も強力なのがCodexです。

• コンバージョン数やCPAに応じて入札調整を行うGoogle広告スクリプト
• 成果の悪い検索語句を自動で抽出し、除外キーワードに提案するスクリプト
• 日次・週次・月次のレポートを自動生成してスプレッドシートにまとめるコード

こうした処理は、一度コードを書いてしまえば半永久的に自動化できます。
ただし、コードを書くハードルを下げてくれるのがCodexというわけです。

レポートの解釈・改善提案の部分では、ChatGPTも活躍します。

• 「このレポートの数値を要約して、気づきを5つにまとめて」
• 「この3カ月の推移から考えられる改善施策を提案して」

といった使い方をすることで、運用担当者の思考整理を高速化できます。

4. 実際に使い比べてわかったCodexの強み・弱み

4-1. Codexの強み：スクリプト・API周りの生産性が激変

Google広告運用者がCodexを使う最大のメリットは、「なんとなくコードがわかる」レベルでも自動化に手を出せる点です。

例えば、次のような要望を自然文で書くだけで、Codexはコードのひな形を生成してくれます。

• 「過去30日間のキャンペーン別CV数とCPAを取得して、スプレッドシートに書き出すGoogle広告スクリプトを書いて」
• 「一日の消化金額が予算の120％を超えたらメールでアラートを送るコードを作って」

従来であれば、公式ドキュメントを読み込みながら数時間かけて書いていたコードも、Codexを活用すれば数十分〜1時間程度で形にできます。

4-2. Codexの弱み：ビジネスロジックは人間が設計する必要がある

一方で、Codexはあくまで「指示されたロジックをコードに落とす」のが得意なAIです。
つまり、

• どの指標を見て判断するか（CV数、CPA、ROASなど）
• どの閾値で入札を上げ下げするか
• どれくらいの頻度で実行すべきか

といった運用方針の設計は人間側の仕事になります。

また、Codexが生成したコードは、

• 最新のAPI仕様とズレている
• 想定外のデータでエラーを起こす
• パフォーマンスが最適ではない

といった課題もあるため、必ずテスト環境で動作確認を行い、小さく試しながら改善していく必要があります。

5. 実際に使い比べてわかったChatGPTの強み・弱み

5-1. ChatGPTの強み：広告文・LP案の「初稿」を爆速で作れる

Google広告運用の現場で最も時間が取られがちなのが、

• 広告文の作成
• LPの構成案作成
• 訴求パターンのバリエーション出し

といったクリエイティブ系のタスクです。

ChatGPTをうまく使えば、これらを「0から考える」フェーズをほぼ削減できます。

たとえば、次のようなプロンプトを渡します。

【前提】
商品：オンラインプログラミングスクール
ターゲット：20〜30代の社会人。未経験からITエンジニアを目指している
強み：転職成功率90％以上。現役エンジニアのマンツーマンサポート

上記を踏まえて、Google検索広告用のタイトル（30文字以内）を15個、
説明文（90文字以内）を15個作成してください。

このように前提をしっかり書いて依頼すれば、数十パターンの案を一気に作ってくれます。

その中から、人間の目線で良いものを選び、微調整して入稿するだけで、作業時間を大幅に削減できます。

5-2. ChatGPTの弱み：前提が曖昧だと「それっぽいけど刺さらないコピー」になる

ChatGPTの弱点は、与えた情報が曖昧だと、ターゲットに刺さらない無難なコピーを量産してしまう点です。

例えば、

• 商品・サービスの特徴が具体的に書かれていない
• ターゲット像（年齢・職業・悩み）が曖昧
• 競合との違い・強みが定まっていない

といった状態でプロンプトを投げると、どこかで見たような一般的なコピーばかり出てきます。

この問題を避けるには、

• 事前に自分たちでペルソナ・ベネフィット・差別化ポイントを整理しておく
• ChatGPTには「要素を組み合わせて文章化する」役割を与える
• 出力された案をもとに、人間が「刺さる言葉」へブラッシュアップする

といった使い方が重要になります。

6. CodexとChatGPTの効果的な組み合わせ方

6-1. 「調査・企画はChatGPT」「自動化はCodex」が基本

ここまでの内容を踏まえると、Google広告運用における基本方針は次のようになります。

• ChatGPT：市場調査、ペルソナ整理、キーワード仮説、広告文・LP案の作成
• Codex：スクリプト作成、API連携、レポート自動化、データ加工

言い換えると、

• ChatGPT → 「考える」「書く」フェーズの時短
• Codex → 「繰り返す」「集計する」フェーズの自動化

という役割分担です。

6-2. 実務フローの具体例：週次運用のAI活用パターン

例えば、週次のGoogle広告運用フローを、AIを前提に組み替えると次のようになります。

1. 数値の取得・整形（Codex）
   Google広告スクリプトやAPIをCodexで作成し、必要な指標（インプレッション、クリック、CV、CPA、ROASなど）を自動でスプレッドシートに集計。
2. 結果の要約・気づきの抽出（ChatGPT）
   集計したデータをChatGPTに渡し、「今週の良かった点・悪かった点・要因仮説」を文章で要約させる。
3. 改善案のブレスト（ChatGPT）
   要約結果をもとに、「次週試すべき施策候補」をChatGPTに複数出してもらう。
4. 改善施策の自動化（Codex）
   入札調整や除外キーワード提案など、定型化できるアクションはCodexでスクリプト化。

このように、分析〜意思決定〜実装までの一連の流れにAIを組み込むことで、運用者はより戦略的な仕事に時間を使えるようになります。

7. AI活用で失敗しないための3つのポイント

7-1. 「AIの前に自分の頭で考える」をサボらない

CodexやChatGPTは非常に便利ですが、前提条件を整理しないまま使うと、精度の低いアウトプットが返ってきます。

特にGoogle広告運用では、

• 目標（CPA、ROAS、売上など）
• 制約条件（予算、配信期間、KPI）
• ターゲット（誰に届けるのか）

を人間側が明確に定義したうえで、AIに指示を出すことが大切です。

7-2. 小さく試して、うまくいった型をテンプレート化する

AI活用は、「一気に全部変えよう」とするよりも、小さく試してうまくいった型を広げるほうが成功しやすいです。

• まずは「広告文作成だけChatGPTを使う」ことから始める
• 次に「週次レポートの自動集計だけCodexに任せる」に広げる
• うまく機能したプロンプトやスクリプトは社内テンプレートにする

といったステップで進めると、現場に負担をかけずにAI活用を定着させられます。

7-3. セキュリティ・守秘義務に注意する

最後に、AIツールを使ううえで避けて通れないのが情報の取り扱いです。

• アカウントIDや顧客名などの機密情報をそのまま入力しない
• 外部に出せない数値データは、マスクした上で傾向だけを伝える
• 自社・クライアントのポリシーに沿った利用ルールを社内で整備する

といった対応は必須です。
特に代理店で複数クライアントのアカウントを扱っている場合は、利用ポリシーを明文化してからAI活用を進めましょう。

8. まとめ：CodexとChatGPTを使い分けて、Google広告運用を次のステージへ

本記事では、Google広告運用におけるCodexとChatGPTの違いと使い分け方を解説しました。

• Codexはコード・スクリプト・API連携に強い「エンジニア系AI」
• ChatGPTは文章・企画・要約に強い「コピーライター・編集者系AI」
• Google広告運用では、「考える・書く」はChatGPT、「繰り返す・集計する」はCodexが相性◎
• AIに丸投げせず、人間が戦略や前提条件を設計することが成功の鍵

AIをうまく使いこなせば、

• 広告文作成の時間が半分以下になる
• レポート作成や数値チェックが自動化される
• 運用者は「より売上に直結する仕事」に集中できる

といったメリットが期待できます。

まだAIを本格的に活用できていない方は、ぜひChatGPTでの広告文作成と、Codexでの簡単なスクリプト生成から始めてみてください。
小さな一歩でも、積み重ねることでGoogle広告運用の生産性は大きく変わります。

Google広告運用のAI活用について、より具体的な実演・手順を動画で確認したい方は、こちらの動画も参考になります。
https://youtu.be/MDKJA5lqELo?si=bX5t8NNeb_ErYWPN