マーケティングでAIを活用するには？従来手法との違いやメリット、注意点も紹介
営業戦略部
2025.05.14
2025.05.14
マーケティングにAIを活用することに対して興味があっても「専門知識がないから」と導入に踏み切れない方もいるでしょう。AIを活用すれば、膨大なデータの収集・分析など従来の手法ではむずかしかったマーケティング施策を実現できます。この記事では、マーケティングにおけるAI活用の基本概念や従来手法との違い、メリットから導入ステップまで解説します。
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- 営業・マーケの連携や顧客育成の効率化を図りたい
- Salesforceの機能を十分に使いこなせていないと感じている
マーケティングにおけるAI活用とは？従来の手法との違い
AIを活用するマーケティングと従来のマーケティングの最も大きな違いは、データ活用方法と消費者行動の変化にあります。
従来型では人間の経験や直感に頼っていましたが、AI活用により膨大なデータを客観的に分析し、数値根拠に基づいた戦略立案が実現しました。
消費者行動も大きく変化しています。旧来の「AIDMA」モデルから進化し、現代では「検索」や「比較」という要素が加わり、顧客が主体的に情報収集する形へ移りました。
AI導入により、潜在的興味を持つ層へ効率的にアプローチできる環境が整うでしょう。
生成AIの活用によりマーケティング領域でできること
生成AIの活用によって、マーケティング領域でできることは以下の8つが挙げられます。
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データ分析
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パーソナライズされたマーケティング
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コンテンツ制作の効率化
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戦略立案と意思決定の支援
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Web広告の自動入札
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ECサイト運用の効率化
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カスタマーサポートの強化
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実店舗における顧客行動の可視化
順番に見ていきましょう。
できること１：データ分析
生成AIは自然言語処理技術を用いて、テキストデータから消費者の感情や意見、潜在的なニーズを抽出できます。
数値データだけでなく、消費者の声に基づいた深いレベルでの市場分析ができるようになりました。
たとえば、SNSの投稿やニュース記事など、多様な情報源からデータを自動的に収集・整理することで、トレンドの早期発見や将来的な市場変化の予測も行えます。
従来の市場調査では膨大な時間と労力が必要でしたが、生成AIによってマーケティング担当者は分析作業に集中できるようになり、より素早い意思決定が可能になります。
できること2：会議資料の作成
議事録作成や資料制作の分野で、生成AIは優れた能力を発揮します。
従来、会議の議事録は人間が取り、そちらを整理して文書化する工程で多くの時間を要し、内容の欠落やミスが生じやすい作業でした。
一方、生成AIを活用すれば、会議の音声を自動的にテキストに変換できるため、抜け漏れのない議事録を効率的に作成可能です。
資料制作においても同様のメリットがあります。
生成AIが文章要約や必要な画像の検索を担当することで、表現手法や構成に悩む時間が大幅に削減されます。
人間がゼロから作成するよりも、はるかに効率的な業務遂行が実現するでしょう。
できること3：コンテンツ制作の効率化
生成AIの活用で、ブログ記事や広告コピーなどのテキストコンテンツも自動生成できるようになりました。
たとえば、ブランドの特性に合わせた文章も短時間で作成可能です。
またGANs（敵対的生成ネットワーク）などの技術を用いて、高品質な商品画像や広告バナーの自動生成もできます。
新商品の3Dモデルから商品画像を自動生成することで、商品撮影のコストと時間を削減できるようになりました。
できること4：戦略立案と意思決定の支援
生成AIは新たな視点やアイデアを提供し、効果的なマーケティング戦略立案の支援もできます。
マーケティング担当者は従来の単純作業やルーティンワークから解放され、施策立案や戦略策定などの重要な業務に多くの時間を割けるようになった結果、より精度の高いマーケティング戦略が打ち出せるようになりました。
たとえば、毎月のキャンペーンデータをAIで自動解析し、効果測定レポートを作成することで、次回の施策に活かすことも可能になりました。
生成AIによる分析結果を基に、マーケティング戦略の改善点を特定し、より効果的なアプローチを見つけられるようになった点は、大きな進歩といえるでしょう。
できること5：Web広告の自動入札
生成AIの活用で、Web広告の自動入札と最適化も可能になりました。
広告プラットフォームに組み込まれたAIが、過去の広告パフォーマンスデータや市場動向を分析して、最適な入札額を自動的に設定します。
広告の表示対象となるユーザー層も、AIがもっとも効果的であると判断した層に自動調整されるため、広告費用対効果が向上しました。
人間が手動で行っていた広告運用の多くの部分をAIに任せることで、マーケティング担当者はより創造的な業務に集中できるようになりました。
できること6：ECサイト運用の効率化
生成AIのECサイト運用への活用で、
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商品説明文の自動生成
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顧客レビューの分析による商品改善点の抽出
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在庫管理の合理化
などが可能になりました。
特にAIによる需要予測は、在庫の過不足を防いで、機会損失やコスト増加を防止するのに役立っています。
また顧客の購買パターンを分析し、クロスセルやアップセルの機会を特定して、顧客単価の向上にも貢献しています。
商品カテゴリの自動分類や、検索機能の最適化により、顧客が求める商品を素早く見つけられるようになり、ユーザー体験の向上にも繋がっています。
できること7：カスタマーサポートの強化
生成AIを活用したチャットボットにより、デジタル接客の質が向上しました。
従来のルールベースのチャットボットと異なり、生成AIを搭載したチャットボットは自然な会話が可能で、顧客の複雑な質問にも対応できます。
また24時間365日対応可能なため、顧客は時間を問わずサポートを受けられるようになりました。
よくある質問への回答だけでなく、商品推奨や購入アドバイスなど、より高度な接客も行えるようになっています。
人間のカスタマーサポート担当者は、AIが対応できない複雑な問題に集中できるようになり、サポート全体の質が向上しています。
できること8：実店舗における顧客行動の可視化
実店舗においても、AIカメラを活用した顧客行動の可視化が可能になりました。
店内のどの場所に顧客が集まりやすいか、どの商品に興味を示しているかなどを分析して、効果のある店舗レイアウトをつくれます。
顧客の表情分析により、商品や広告に対する反応測定も可能になりました。
また、来店客数や滞在時間などのデータをリアルタイムで収集・分析でき、スタッフ配置の最適化やピーク時間帯の予測も行えます。
プライバシーに配慮しながら、顧客の行動パターンを理解することで、オンラインだけでなく実店舗でも数値的な根拠のあるマーケティング戦略を展開できるようになりました。
マーケティングにAIを導入することで得られる3つのメリット
マーケティングにAIを導入するメリットは、大きく以下の3つが挙げられます。
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データ分析精度の向上
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個人にあわせたアプローチが可能
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業務効率化できる
順番に解説していきます。
メリット1：データ分析精度の向上
マーケティングにAIを導入すると、企業に蓄積された膨大な量のデータを迅速かつ正確に分析できるようになります。
従来は人間が手作業で行っていたデータ処理では、時間がかかるだけでなく人為的なミスが発生するリスクもありました。
しかしAIを活用すれば、ビッグデータと呼ばれる大量の情報を瞬時に処理し、より精度の高い分析結果を得られるでしょう。
データ量が増えるほど分析の精度が向上するため、企業活動で日々生成される大量のデータを実用的な知見として活用できるようになりました。
メリット2：個人にあわせたアプローチが可能
生成AIの活用によって、個々のユーザーの行動履歴や興味関心に基づいた、パーソナライズされたマーケティングが可能になりました。
たとえば購入履歴や閲覧履歴の分析を行い、各顧客に適した商品をおすすめするメールを自動生成して、メールの開封率とクリック率を向上させられます。
またリアルタイムで訪問者の行動を分析し、ウェブサイトのコンテンツや商品表示をカスタマイズすることで、コンバージョン率を向上させることも可能です。
あるEコマース企業では、AIを活用したパーソナライズ推奨システムの導入により、売上が増加し、顧客離反率が低下したという実績もあります。
メリット3：業務の効率化ができる
マーケティングにAIを導入することによって、これまで人の手に頼っていた多くのデータ処理作業や定型業務を自動化できるようになりました。
たとえば、
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日々発生する営業データの集計
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分析レポートの作成
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データの品質チェック
などを、AIが正確かつ迅速に行えるようになっています。
またAIによるコンテンツ作成の自動化により、マーケティング活動のスピード感も向上するでしょう。
従業員は戦略的な業務により多くの時間を割くことができ、企業全体の生産性向上に繋がる可能性もあります。
マーケティングにAIを導入するときの3つのリスク
マーケティングにAIを導入するときには、以下3つのリスクも留意しておきましょう。
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情報漏えいのリスク
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間違った情報を流すリスク
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著作権侵害のリスク
順番に確認していきましょう。
リスク1：情報漏えいのリスク
AIシステムは膨大な顧客データを扱うため、個人情報や企業の機密情報が外部に漏れる可能性があります。
特にインターネット上で利用できる対話型の生成AIの場合、入力した情報がAIに蓄積され学習に使われるため、意図せず情報が流出するケースも考えられます。
万が一情報漏洩が発生した場合、企業の社会的信用を大きく損なうだけでなく、法的な問題にも発展する恐れがあります。
マーケティングにAIを安全に活用するためには、社内でのデータ取扱いガイドラインの策定やセキュリティ対策の強化が不可欠となるでしょう。
リスク2：間違った情報を流すリスク
マーケティングにおけるAI活用の効果は、使用するデータの品質に大きく左右されます。
データが低品質である場合や、偏りがあると、AIは誤った分析結果や予測を出力してしまいます。
たとえば特定の顧客層のデータが不足していると、AIはその層に対して不公平な判断を下す可能性があり、ターゲティングのミスが起こります。
AIが出した結果を鵜呑みにするのではなく、人間の補助ツールとして認識し、最終決定は人間が行うことが重要です。
リスク3：著作権侵害のリスク
生成AIが作成した画像やテキストが既存の著作物に似ていると、著作権侵害として認定される可能性があります。
著作権侵害が認められた場合、企業は損害賠償請求や差し止め請求の対象となり、最悪の場合はサービスの即時停止やビジネスモデルの見直しを余儀なくされることも考えられます。
このリスクを回避するには、生成AIで作成したコンテンツに人間が編集や加工を加えて独自性を持たせることや、企業内でAIコンテンツ利用のガイドライン策定が有効です。
また著作権に関する知識を深め、疑わしい場合は専門家への相談も検討しましょう。
マーケティングにおけるAIの活用事例3選
ここからは、マーケティングにおけるAIの活用事例を3つ紹介していきます。
順番に見ていきましょう。
事例1：AIを活用した広告クリエイティブの制作
ある飲料メーカーでは、テレビCMに生成AIで作成したモデルを起用し、本物の人間と見分けがつかないクリエイティブの制作を行いました。
更に別の飲料メーカーでは、生成AIからのアドバイスを参考にキャストの選定や企画内容を決定し、人間には思いつかないようなユニークな内容のCMを制作して注目を集めました。
またファッション企業の事例では、実際のモデル撮影を行わずに、グラフィックやムービー、ナレーションや音楽まですべてAIで作成した広告を展開しています。
事例2：パーソナライズされた商品推薦システム
大手ECサイトでは、AIを活用したレコメンドシステムにより、顧客一人ひとりの好みに合わせた商品提案を実現しています。
過去の購入履歴や閲覧履歴をAIが分析し、個々の顧客に適切な商品をおすすめしています。
また時系列予測機能も活用しており、特定商品の需要を予測して、在庫管理やマーケティング戦略に役立てています。
アパレル企業の例では、AIレコメンド機能や接客機能にくわえ、在庫切れを予測して追加発注のプランを自動生成する機能を導入し、顧客一人ひとりに合わせた対応を実現しています。
事例3：顧客対応業務の効率化
あるICT企業では、AIをマーケティングに導入するまでは問い合わせ対応に平均30分の時間を費やしていました。
しかしAIによる自動対応で、所要時間は約10分に短縮しました。
更に顧客の声を分析して、製品改善にも役立て、顧客満足度も向上させています。
AIを日常業務に取り入れて、社員の負担軽減と顧客サービスの質向上を同時に実現した好例といえるでしょう。
まとめ
マーケティングにおけるAIの活用は、膨大なデータの分析や個別対応など、従来では実現がむずかしかった施策を可能にします。
データ分析精度の向上や個人に合わせたアプローチ、業務効率化といったメリットがありますが、情報漏えいや誤った情報発信などのリスクも存在するため注意が必要です。
AI導入は現状の体制でできることから段階的に進めることが重要であり、最終判断は人間が行うという原則を忘れないようにしましょう。
toBeマーケティング株式会社が実施した2024年のMA活用に関するアンケート調査の結果として、半数以上の企業（56%）が業務で何らかのAIツールを利用しており、特に生成AIの利用が最も多い傾向にあります。AI活用による効果も明確に示されており、90.3%の企業が何らかの効果を実感しています。
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