メタ、GoogleのGemini AIモデルを広告ターゲティングに活用検討

メタがGoogle Cloudとの初期段階の話し合いを行っており、その中でGemini AIモデルを広告ターゲティングの改善に活用する可能性があると報じられています。The Informationによると、メタの社員たちはGeminiおよびオープンソースのGemmaモデルをメタの広告データに適応させることについて議論しているとのことです。

一目でわかるポイント

• メタがGoogleのGemini AIを広告ターゲティングに利用する可能性を探る。
• 広告収益は前年同期比で約21％増加。
• AI駆動の広告システムによる成長が主要因。

Gemini AIモデルの適応

メタの意図は、広告推薦システムを強化することにあります。これには、ユーザーが最も関与する可能性が高い広告を表示する前に要約するツールが含まれます。現在のところ、これらの話し合いは初期段階であり、合意に至る可能性は不透明です。この報告は、メタが競合企業の技術を検討していることが、独自のAIモデルをスケールアップする上での困難を示していることを示唆しています。

メタの公式な立場

メタは、GoogleのGeminiを広告システムに統合する計画はないと否定しています。PYMNTSによると、メタのスポークスマンは、同社がGeminiを広告システムに追求しているのではなく、外部モデルをベンチマークのために使用していると述べています。

「私たちは常に業界トップの独自の広告ターゲティングおよび推薦システムを構築してきました」とスポークスマンはメールで述べています。PYMNTSが報じた通り、「それとは別に、私たちはベンチマークの目的で第三者ツールを定期的に評価しています。」

広告ビジネスの成長

メタとGoogleは、オンライン広告の最大手企業であり、両社は最近の収益成長をAIに結び付けています。2025年第2四半期には、メタの広告ビジネスが強く成長し、広告収益は約470億ドルに達し、前年同期比で約21％増加しました。広告インプレッションも約11％増加し、広告1件あたりの平均価格は約9％上昇しました。

メタは、この成長の多くをAIによる広告システムの改善に起因しているとしています。新しいAI駆動の推薦モデルは、より多くの「サーフェス」に適用されており、生成AI機能を使用したキャンペーンからの広告収益の重要な部分も報告されています。

広告作成と配信の自動化

メタは広告の作成と配信における自動化を強調し、機械学習によって強化されたAdvantage+キャンペーンの採用を広告主に促しています。このプラットフォームは、2026年末までに広告の作成、ターゲティング、予算最適化を完全に自動化することを目指しています。この計画の下では、ブランドは製品画像と予算を提供するだけで済み、AIが広告（テキスト、動画、画像）を生成し、どこで誰に表示するかを決定します。

AIインフラと人材への投資

このビジョンを支えるため、メタはAIインフラと人材に多額の投資を行っています。同社は資本支出を増やし、Scale AIなどの企業に投資を行い、トレーニングとインフラを支援しています。メタのスーパインテリジェンスラボ（MSL）は、研究、トレーニング、製品、インフラのユニットで構成されており、最新のLlamaモデル（バージョン4.1および4.2）に取り組んでおり、2025年末までにLlama 4.Xを目指しています。

CEOのビジョン

CEOのマーク・ザッカーバーグは、AIをメタの未来の「バックボーン」と呼び、「ユーザーと広告主の両方にサービスを提供する個人のスーパーインテリジェンス」を構築するというビジョンを描いています。ザッカーバーグはまた、AIがメタの広告ビジネスを「ずっと良くする」と述べています。

AIの展開における課題

これらの努力にもかかわらず、メタはAIの展開のペースに苦しんでいる可能性があるとの報告があります。The Informationは、メタの新しいスーパインテリジェンスラボチームが社内のLlamaモデルをまだ洗練していると指摘しています。競合他社のモデルに一時的にでも頼ることは、広告主の需要にスケールで応える上での課題を示唆しています。

読者からの質問

Q1: メタはなぜGoogleのGeminiを検討しているのですか？
メタは広告ターゲティングの改善を目指しており、Geminiの利用がその手助けになると考えているためです。

Q2: メタの広告収益はどのくらい増加していますか？
2025年第2四半期には、広告収益が前年同期比で約21％増加し、約470億ドルに達しました。

Q3: メタの広告作成の自動化はどのように進められていますか？
メタは2026年末までに広告作成、ターゲティング、予算最適化を完全に自動化することを目指しています。