こんにちは。2025年8月、暑すぎて脳みそが働かず、北斗の拳のゲイラのような心境（あぁ～めんどくせぇ～）の時こそAIの出番だよね～と思います、株式会社セレンデック代表の楠本です。

広告の月次レポート、ちゃんと届いてますよね？

でも──「見たけど、で、何をすればいいか分からない」

そんな風に感じたこと、ありませんか？（そして考えるの面倒くさいなぁ～とｗ）

実際、外注の広告レポートをPDFで受け取っている企業は多いですが、

• 数字だけ見て終わる
• CVRが落ちてても、原因がピンと来ない
• 会議で「どうする？」が出てこない
• 分析して考えるのが面倒くさい（笑）

…となっているケース、意外と多いんです。

そこで今回は、そうした「止まったデータ」を“動くヒント”に変えるために、

ChatGPT×SLM（Small Language Model）という考え方で、AI分析の第一歩をご紹介します。

「PDF読ませて質問すればAIが分析してくれる」──は半分ホント、半分ウソ

最近よく聞くのが、

「ChatGPTにPDFレポートを読ませて、“今月の改善点を教えて”ってやると便利らしいよ」
──たしかに便利です。

ですが、実際にやってみたら、なんだか“当たり前のこと”しか返ってこない

• 数字をなぞっただけの表面的なコメント
• 分析というより、単なる要約…

という話をよくききます。

ここでカギになるのが、SLM的な思考設計です。

SLMとは？──大規模じゃなく、“狭く深く考える”小さな専門家AI

一般にAIというと「LLM＝大規模言語モデル」の話になりがちですが、

私たちが注目しているのは、あえて情報を絞り込んで訓練するSmall Language Model（SLM）という考え方です。

要するに、

「なんでもかんでも知ってる平均的なAI」ではなく、

「この分野については深く考えられる“小さな専門家AI”」をつくる、という発想。

ChatGPTやClaudeなど、今あるAIでも十分にこの“SLM的活用”は可能です。

そのために必要なのが、2つの情報の“注入”です。

SLM的AIに必要な2つの情報：①“分析者の視点” ②“現場の文脈”

✅ ① 分析する人の脳をAIに読み込ませる

ただ「PDF読んで」と言っても、

AIは“誰として読むか”が決まっていなければ、精度の高い示唆は出せません。

たとえば──

• 有名な広告分析家の本や解説書
• セミナーのノートや考え方の要約
• ケーススタディの比較資料

こうしたものをAIに読み込ませておくことで、

“その人の目線”で、あなたのレポートを分析してもらう

という使い方が可能になります。

これが、SLM的活用の第一のポイントです。

✅ ② 自社の過去・現状・狙いをAIに共有する

AIはあなたの業界も状況も知りません。

• 今月のKPIや成果目標
• これまでやってきた施策や広告訴求
• 現在抱えているボトルネックや課題感

こうした“現場の背景”は、WebにもAIにも載っていない一次情報です。

ですから、これらを丁寧にテキストでまとめて「事前に渡す」ことが大切。

AIに“地図と地形”を持たせてから質問する。

このひと手間が、分析の解像度を変えてくれます。

実践ステップ｜小さな分析AIを育てる3ステップ

🧩 Step1｜“小さな脳”を作る（専門知識の読み込み）

書籍・講座・ケース分析などを要約してAIに渡す
「あなたは●●氏の視点を持っています」と明示する

🧩 Step2｜“現場情報”を注入する

今月の広告レポート
過去の施策・KPI・成果の流れ
「今困っていること」「達成したいこと」も含めて

🧩 Step3｜会話しながら仮説を深める

「どこが変化してる？」「なぜ落ちた？」
「何を優先して直すべき？」

このように“問いを重ねていく”ことで、

AIが“答える存在”から、“一緒に考える相棒”に変わっていきます。

実例紹介：「今月CVR落ちたのは、検索語とバナーのズレかも？」

実際にあった話です。

ChatGPTにPDF広告レポートを読み込ませ、
「CVRが先月より下がってるんだけど、原因を3つ教えて」と聞いたところ、

そこから実際に

検索語調整＋クリエイティブ微調整をしたら、
次月にはCVRが1.2倍に回復

「いつもの代理店より、“なぜこうなってるか”を論理で教えてくれる」との声も。

まとめ：「問いを考える力」こそ、AIに託すべき知性

分析とは「数字を並べること」ではなく、「問いを立て、仮説を持つこと」

そのためには、“誰の脳で読み解かせるか”“どんな地図を与えるか”が重要

ChatGPTやClaudeでも、SLM的設計をすれば“考えるAI”に育つ

最初は小さくて構いません。

「1つの広告指標」に対して「3つ質問する」だけ。

…そこから、変わり始める現場があるかもしれません。

この気づきが、どなたかの“止まっていた広告データ”に風を吹き込むきっかけになれば嬉しいです。

面倒くさがり屋の方こそ、ＡＩ活用は必須ですよ～、ＡＩ使って仕事をハックしていきましょう！

次回は、「AIでキャッチコピーを量産する」編をお届けします。

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よくある質問（FAQ）

• Q1. AIを導入するメリットは何ですか？
  A. AIを導入することで、データ分析の自動化、業務効率化、新たなビジネス機会の創出など、多岐にわたるメリットがあります。
• Q2. SLMはどのような企業に向いていますか？
  A. 特定の分野に特化した分析を行いたい、自社のデータをより深く活用したいと考える企業に特に向いています。
• Q3. 専門知識がないとAIは活用できませんか？
  A. 専門知識がなくても、今回ご紹介したような「SLM的思考」を取り入れれば、AIを効果的に活用し、自社の課題解決に役立てることができます。

• Q. AIを活用したデータ分析に興味があるのですが、何から始めたらいいか分かりません。
  A. そうですね。まずは、どのようなデータを分析したいか、どのような課題を解決したいか、といった目的を明確にすることが大切です。
• Q. 例えば、広告レポートの改善点を見つけたいのですが、PDFだと毎回手動で分析するのが大変で…
  A. まさに、この記事でご紹介したSLM的な思考が役立ちます。AIにPDFを読ませるだけでなく、「分析者の視点」と「現場の文脈」を注入することで、より深い示唆を得られるようになりますよ。