「AIマーケティングとは？」
「マーケティングに生成AIを導入した事例はある？」
近年、生成AI技術の進化によって「マーケティングAI」という言葉をよく耳にするようになりましたが、実際にどのようなことができて、どんなメリット・デメリットがあるのかはイメージしにくいものです。
当記事では、マーケティングAIの基本から、企業の導入事例、活用する際の注意点や成功のポイントまでをわかりやすく解説します。
マーケティングに生成AIを導入しようか検討している方は、是非参考にしてください。
| 当記事でわかること |
| ・AIマーケティングとは ・マーケティングに生成AIを導入した事例5選 ・生成AIをマーケティングに活用するメリット ・AIマーケティングのデメリットや注意点 ・生成AIが活用されているマーケティング領域 ・AIマーケティングを成功させるポイント |
AIマーケティングとは
AIマーケティングとは、人工知能を活用してマーケティング業務を自動化・効率化する取り組みのことを指します。
データの収集・分析からターゲティング、コンテンツ生成まで、生成AIが人の代わりに判断や作業を担うことで、より精度の高いマーケティングが可能になります。
生成AIの進化により、より柔軟な対応や創造性を活かした施策も行えるようになりました。
AIマーケティングでできること
マーケティングAIを使えば、データ分析・広告配信・チャットボット対応など、従来は人手が必要だった業務を効率化できます。
特に、顧客の行動履歴をもとに最適な施策を選定したり、パーソナライズされたコンテンツを自動で作成したりと、精度の高いアプローチが実現可能です。
また、生成AIによるテキスト・画像の自動生成など、クリエイティブ領域でも活用が広がっています。
マーケティングに生成AIを導入した事例5選
マーケティングに生成AIを導入した事例について、以下の5つをご紹介します。
| ・資生堂：生成AIを活用した皮膚解析技術 ・ANA：生成AIチャットボットによる顧客対応の効率化 ・富士通：生成AI需要予測によるデータ分析ビジネスを共創 ・ライオン：生成AIと検索システムで「知識伝承のAI化」ツールを開発 ・サントリー：生成AIを活用したCM企画 |
実際に生成AIを導入して成果を上げている企業の事例を知ることで、活用イメージが具体的になります。
生成AIは大企業だけのものと思われがちですが、業界・業種を問わず幅広く活用が進んでおり、マーケティング業務にも柔軟に対応可能です。
以下では、画像解析、チャットボット、リサーチ分析、提案営業、クリエイティブ制作など、異なる角度から生成AIを取り入れている5社の実例を紹介します。
資生堂：生成AIを活用した皮膚解析技術
資生堂は、国際医療福祉大学や生理学研究所などと共同で、生成AIを活用した新技術『デジタル3Dスキン™』を開発しました。
この技術により、皮膚の内部構造を超高精細な3D画像として再現・解析することが可能となり、従来難しかったコラーゲンや細胞の立体的構造も可視化できるようになりました。
今後は、解析結果を活用して化粧品や美容サービスの精度向上に取り組むとしています。
参考：資生堂、AIを活用した皮膚解析の新技術『デジタル3Dスキン TM』を開発｜資生堂 企業情報
ANA：生成AIチャットボットによる顧客対応の効率化
ANAは、生成AIを活用した自動チャットサービスを提供し、24時間365日体制で顧客からの質問に対応しています。
パソコンはもちろん、スマートフォンからも利用可能で、航空券の予約や変更、マイル確認など日常的な問い合わせにスムーズに応答可能です。
現時点ではすべての質問に答えられるわけではありませんが、利用者からのフィードバックをもとに継続的に学習・改善されており、利便性の向上に貢献しています。
参考：ANA自動チャットによる 問い合わせ応答サービスのご紹介｜ANA
富士通：AI需要予測によるデータ分析ビジネスを共創
富士通は三井住友銀行と、生成AIを活用したデータ分析ビジネスの共創に向けて2025年4月に基本合意書を締結しました。
富士通の特許技術「動的アンサンブルモデル」を用いた高精度な需要予測AIと、三井住友銀行の業界知見・データ分析ノウハウを組み合わせ、発注量や人員配置、物流計画などの最適化を支援しています。
製造・小売・卸売業など幅広い企業の経営判断をサポートするソリューションを展開しています。
人手不足や環境課題といった社会背景にも対応した、先進的な取り組みです。
参考：株式会社三井住友銀行と富士通株式会社によるAIを活用したデータ分析ビジネス共創における基本合意書締結｜富士通
ライオン：生成AIと検索システムで「知識伝承のAI化」ツールを開発
ライオン株式会社は2023年12月に、生成AIと検索システムを組み合わせた「知識伝承のAI化」ツールを研究領域で試験導入し、その有効性を検証しました。
自然文で入力した質問に対して、社内の技術・実験データから関連文書を高速に検索し、生成AIが要約・分析した情報を返答します。
実験では、従来の検索では時間のかかっていた文書取得が約1/5に短縮されたほか、AIが必要な情報を素早く抽出・整理したことが確認され、大幅な業務効率化が期待されています。
今後は研究から社内全体へ展開し、蓄積されたナレッジの活用を通じてイノベーション創出に寄与する狙いです。
参考：＜お知らせ＞ 生成AIと検索システムを用いた「知識伝承のAI化」ツールの開発を開始 研究領域での活用により、イノベーションの創出を加速｜ライオン株式会社
サントリー：生成AIを活用したCM企画
サントリーは、「GREEN DA・KA・RA やさしい麦茶」のリニューアルに合わせ、同商品の新CMをChatGPTと共に制作しました。
このCMでは、“AI部長”と名付けられたChatGPTがアイデア出しから演出提案までを担当しています。
人間では思いつかないユニークな構成が実現され、見る人の印象に残る映像が完成しました。
サントリーとして初の生成AIによるCM企画であり、ブランドコミュニケーションの新たな可能性を示す取り組みです。
参考：ニュースリリース一覧 | サントリー食品インターナショナル
生成AIをマーケティングに活用するメリット
生成AIをマーケティングに活用するメリットは、主に以下の3つです。
| ・大量データを高速・高精度に分析できる ・パーソナライズ施策でCVRを向上できる ・人手不足の解消・業務効率の向上が期待できる |
生成AIを活用することで、マーケティング業務はより効率的かつ精度の高いものになります。
人的リソースの限界を補いながら、パーソナライズされた施策を大量かつスピーディに実行できる点が大きな強みです。
以下では、特に代表的な3つのメリットについて紹介します。
大量データを高速・高精度に分析できる
生成AIを導入すれば、膨大な顧客データや行動ログを短時間で分析し、有益なインサイトを抽出することが可能です。
人間では見落としがちな相関関係やパターンも、機械学習によって精度高く捉えることができ、仮説立案から施策実行までのスピードが格段に向上します。
上記により、リアルタイムでのマーケティング最適化が実現するのです。
パーソナライズ施策でCVRを向上できる
生成AIは、顧客一人ひとりの興味関心や行動履歴をもとに、最適なコンテンツやタイミングでのアプローチを実現します。
例えば、以下のような例が挙げられます。
| ・行動履歴や購入傾向をもとにおすすめを提示 ・メールや広告の配信タイミングを最適化 ・顧客ごとに異なるニーズへ柔軟に対応 |
マス向けでは難しかった「個」への対応が可能となり、CVR向上につながります。
人手不足の解消・業務効率の向上が期待できる
繰り返し作業や膨大なデータ処理など、人手がかかっていた業務を生成AIに任せることで、マーケターはより創造的な業務に集中できます。
また、限られた人員でも多くのタスクを同時進行でこなせるようになり、人手不足の企業にとっては特に効果的です。
業務効率の改善だけでなく、従業員満足度の向上にもつながるでしょう。
AIマーケティングのデメリット・注意点
AIマーケティングのデメリット・注意点は、主に以下の3つです。
| ・アルゴリズムのブラックボックス化 ・データの質・量に成果が依存する ・セキュリティリスクや情報漏洩の懸念 |
生成AIの活用には多くのメリットがある一方で、慎重に運用すべき課題も存在します。
導入すればすぐに成果が出るわけではなく、データの整備や運用体制、セキュリティ面など、事前の備えが不可欠です。
特に、著作権法や商標法などの知的財産権にも十分注意が必要です。
生成されたテキスト・画像・音楽・コードなどが、既存の著作物と類似していた場合、権利侵害となるおそれがあります。
加えて、マーケティング施策においては第三者のブランド名やキャッチコピーを無断使用しないよう、事前の確認と社内ルール整備が重要です。
以下では、AIマーケティングで注意したい代表的なデメリットを3つ紹介します。
アルゴリズムのブラックボックス化
生成AIの判断ロジックが不透明で、結果の根拠を説明できないことがあります。
とくにディープラーニングをはじめとする複雑なAIモデルは、どのような要因でその結論に至ったのかが人間には把握しづらい構造です。
そのため、以下の点には注意が必要です。
| ・ブラックボックス化により説明責任が果たしにくくなる ・意図しない偏りや差別的判断が混入するリスクもある ・結果の妥当性を評価する知識やレビュー体制が必要 |
マーケター自身が生成AIの限界を理解し、生成AIを鵜呑みにせず必ず人の目による判断を挟むことを意識しましょう。
データの質・量に成果が依存する
生成AIの性能を最大限に引き出すためには、学習に使うデータの質と量が極めて重要です。
不十分なデータや偏ったデータを用いて生成AIを運用すると、誤った予測や分析結果が出る可能性が高まり、かえって判断を誤るリスクにつながります。
また、過去の古いデータだけを参照してしまうと、現状に合わない結果を導きかねません。信頼性の高いデータを定期的に収集・更新し、生成AIが常に最新の環境で正しく判断できるようにする体制づくりが求められます。
セキュリティリスクや情報漏洩の懸念
AIマーケティングでは、顧客の購買履歴や属性データなど、個人情報に近い機密情報を扱うことが少なくありません。
そのため、セキュリティ対策を怠ると、万が一の情報漏洩が企業ブランドの大きな毀損につながるリスクをはらんでいます。
特にクラウド型AIツールを利用する場合は、どのような経路で情報が処理・保存されるかを明確に把握する必要があります。
また、GDPRや個人情報保護法といった法的規制への対応も不可欠であり、利便性とリスクのバランスを見極めた慎重な運用が求められます。
生成AIが活用されているマーケティング領域
生成AIが活用されているマーケティング領域として、以下の6つが挙げられます。
| ・MA（マーケティングオートメーション） ・ターゲティング広告 ・パーソナライズドマーケティング ・広告コピーや画像の生成 ・SEO・コンテンツ制作支援 ・SNS・インフルエンサーマーケティング |
生成AIはすでにさまざまなマーケティング領域で活用が進んでおり、業務の効率化や施策の精度向上に貢献しています。
従来の分析業務にとどまらず、クリエイティブ制作やユーザー対応など、幅広い分野で実用化が進んでいるのが特徴です。
以下では、現在生成AIが実際に使われている代表的な6つの領域について、それぞれの特徴や役割を解説します。
MA（マーケティングオートメーション）
MAとは、見込み顧客の獲得から育成、商談化までの一連のマーケティングプロセスを自動化する仕組みです。
生成AIを組み合わせることで、顧客の行動履歴をもとにしたスコアリングやメール配信のタイミング最適化が可能となり、効率的にホットリードを抽出できます。
また、購買履歴やWeb閲覧行動を分析し、最適なコンテンツを提供することで、営業部門との連携もスムーズになります。
生成AIが意思決定を支援することで、より高い成果が期待できます。
ターゲティング広告
生成AIは、ユーザーの属性・興味関心・行動データを解析することで、広告配信先の最適化を実現します。
過去の購買履歴やWeb上での行動パターンを学習し、より効果的な広告クリエイティブと配信タイミングを導き出すことで、クリック率やCVRの向上が見込めます。
さらに、A/Bテストの結果を自動で反映し、配信戦略を進化させていく仕組みも整いつつあります。
媒体やターゲットごとに最適化された広告運用が行えるのは、生成AIならではの強みです。
パーソナライズドマーケティング
顧客一人ひとりに合わせたアプローチを行う「パーソナライズドマーケティング」でも、生成AIは大きな力を発揮します。
年齢や性別だけでなく、購入履歴や閲覧傾向などのデータをリアルタイムで解析し、ユーザーごとに最適なコンテンツを提示できます。
たとえば、ECサイトでは個別のレコメンドやクーポン配信を自動で行うことが可能です。
こうした体験価値の向上は、顧客ロイヤルティの強化やLTVの最大化につながります。
広告コピーや画像の生成
近年では、生成AIを用いて広告コピーや画像素材を自動生成する事例も増えています。
テキスト生成AIを活用すれば、商品特徴やターゲット層に応じたキャッチコピーを瞬時に複数パターン作成でき、企画会議やテストマーケティングのスピードが大幅に向上します。
また、画像生成AIを使えば、撮影なしでSNS投稿用ビジュアルやバナー画像などを作成可能です。
コスト削減だけでなく、創造性の幅を広げる手段として注目を集めています。
SEO・コンテンツ制作支援
生成AIはSEO分野でも有効に活用されています。
検索ニーズの分析やキーワード選定、記事構成の自動提案など、コンテンツ制作の効率を高める役割を担っています。
生成AIを使えば、タイトルやメタディスクリプションの案出しはもちろん、構成に沿った本文生成まで対応可能です。
人の手による最終チェックは必要ですが、ライターの負担軽減と制作スピードの向上に寄与し、PDCAの高速化にもつながります。
SEO業務を内製化する動きとも相性がよい活用領域です。
SNS・インフルエンサーマーケティング
SNS領域でも生成AIの活躍は拡大しており、投稿の効果測定やユーザー反応の分析、さらにはインフルエンサーの選定など、さまざまな場面で使われています。
たとえば、どの投稿が最もエンゲージメントを得られたのか、どの時間帯が効果的かといった分析を生成AIが行い、次の施策に反映できます。
また、インフルエンサー選びでは、フォロワー属性や過去投稿の反応データなどをもとに最適な人選が可能になります。
SNS運用の精度と効率を高める強力なツールです。
AIマーケティング導入のステップ・準備事項
AIマーケティングを成功させるには、いきなりツールを導入するのではなく、段階を踏んだ準備と計画が必要です。
具体的には、以下のステップに沿って準備を進めるようにしましょう。
| ・社内のデータ環境を確認・整備する ・小規模なPoC（試験導入）から始める ・必要に応じて外部パートナーの支援を受ける |
「目的に合った導入ができるか」「必要なデータは揃っているか」「スモールスタートで効果検証できるか」など、事前に確認すべきポイントは多岐にわたります。
以下では、AIマーケティング導入に向けた実践的なステップを3つの観点から解説します。
社内のデータ環境を確認・整備する
生成AIを活用するには、まず“燃料”となるデータの存在が欠かせません。
具体的には、以下のデータを確認しましょう。
| ・顧客の行動履歴 ・購買履歴 ・Webアクセスログ ・問い合わせ内容 など |
どのようなデータが社内に蓄積されているかを洗い出し、活用可能な状態かを確認しましょう。
また、形式がバラバラなデータや部署ごとに分断されているデータは、生成AIに適切に学習させるための整備が必要です。
データの質と量が成果に直結するため、導入前の時点でデータ環境の棚卸しを行うことが成功の土台となります。
小規模なPoC（試験導入）から始める
生成AI導入は一気に進めるのではなく、まずは限られた範囲で効果を検証する「PoC（Proof of Concept）」から始めるのが効果的です。
たとえば、メールマーケティングの配信タイミング最適化や、特定商品の広告バナー自動生成など、スモールスケールで成果が測りやすい施策を選びます。
PoCで得られた成果や課題をもとに、改善を重ねながら本格導入へとステップを進めていくことで、無駄なコストや失敗リスクを抑えられます。
必要に応じて外部パートナーの支援を受ける
自社内で生成AIを扱える人材やノウハウが不足している場合は、外部パートナーの協力を前提に進めることも現実的な選択肢です。
AIベンダーやコンサルティング会社、実績のあるマーケティング支援企業などを活用すれば、自社に最適なツール選定から導入後の運用支援まで一貫したサポートが受けられます。
また、最新事例や成功パターンに基づいたアドバイスが得られるため、スピーディかつ安全に生成AI活用を進めるうえでも有効です。
外注先の選定は信頼性や業界知見を重視して行いましょう。
AIマーケティングを成功させるポイント
AIマーケティングを成功させるためには、以下の3つのポイントを抑えることが大切です。
| ・目的とKPIを明確に設定する ・スモールスタートから段階的に導入する ・人と生成AIの役割分担を意識する |
AIマーケティングは導入するだけで成果が出るものではなく、目的設定や導入プロセス、組織体制などをしっかり整える必要があります。
成功の鍵を握るのは、「目的の明確化」「段階的な実装」「人と生成AIの協働」という3つの視点です。
上記を踏まえることで、生成AIの力を最大限に引き出し、持続的な成果へとつなげることができます。
以下では、それぞれのポイントについて詳しく解説します。
目的とKPIを明確に設定する
生成AI導入の第一歩は「何のために使うのか」を明確にすることです。
たとえば、コンバージョン率の改善、顧客満足度の向上、業務効率化など、目的によって必要な生成AIツールやデータの種類は異なります。
目的が曖昧なまま進めてしまうと、せっかくの投資が成果につながらないリスクもあります。
そのため、数値で評価可能なKPIを事前に設定し、施策ごとに期待値と検証手段を明確化しておくことが大切です。
社内での合意形成にもこの段階が重要となります。
スモールスタートから段階的に導入する
生成AIは一度にすべてを自動化するものではなく、段階的に導入することでリスクを抑えながら効果を高めることができます。
最初は限定的な業務領域から試験的に導入し、効果検証を行ったうえでスコープを広げていくアプローチが現実的です。
たとえば、広告の最適化やコンテンツ分析など、比較的成果が見えやすい領域から始めると、社内理解も得やすくなります。
小さく始めて大きく育てることが、生成AI活用の成功パターンと言えるでしょう。
人と生成AIの役割分担を意識する
生成AIはあくまでツールであり、人間の代わりではなく“補完”する存在です。
クリエイティブな発想や倫理的判断、感情に寄り添った対応など、人にしかできない領域は依然として重要です。
生成AIにはルーティン業務や大量データの処理を任せ、人は企画立案や判断といった本質的な業務に注力することで、全体の生産性と質の両方を高めることができます。
役割分担のバランスを意識することが、AIマーケティングを成功に導く鍵となります。
AIマーケティングの未来
生成AIの活用範囲は加速度的に拡大しており、マーケティング領域においてもその進化は止まりません。
生成AIがマルチモーダル化し、ユーザー接点を統合する未来、ゼロパーティデータとプライバシー配慮の並立、そして“人×生成AI”による新たなマーケター像など、次の段階へと移行しつつあります。
具体的な未来展望について、以下で詳しく解説します。
生成AIの進化とマルチモーダル活用の可能性
今後の生成AIはテキストだけでなく、画像・音声・動画を同時に扱える「マルチモーダルAI」へと進化し、広告制作やキャンペーン展開の手法を大きく変えていくでしょう。
すでに「プロンプト入力から広告キャンペーンまで一括生成」という事例が報告されており、これによりカスタマイズの精度向上とコスト効率改善が見込まれます。
マルチモーダルAIは従来のAIDAファネルモデルを刷新し、ユーザーのAttentionからActionまでを即連結する新たなコミュニケーション経路を構築し始めています。
参考：AIアシスタントを活用して広告キャンペーンを作成｜HubSpot
ゼロパーティデータとの連携とプライバシー配慮
プライバシー規制の強化により、サードパーティCookieが廃止される流れのなか、今後はユーザーが自ら提供する意図的な「ゼロパーティデータ」がマーケティングの主軸となると予測されています。
当データは、アンケートや会員登録時に自発的に収集され、高精度なパーソナライズに活用可能です。
また、透明性と同意を前提としているため、GDPRやCCPAなどの法制度とも相性が良く、今後のマーケティング戦略には不可欠な要素です。
マーケターの役割変化
生成AI導入により、マーケターの役割は大きく変化しつつあります。
コンテンツ制作やレポート作成といったルーティン業務は自動化される一方、戦略設計、ブランドストーリー構築、倫理判断など人にしかできない“価値創造”がこれまで以上に重要になります。
企業にとって、生成AIを使いこなす“人材育成”が競争力強化の鍵となるでしょう。
AIマーケティングで使えるスキルを習得したいなら「生成AI活用研修」がおすすめ
AIマーケティングで使えるスキルを習得したい方は、DMMAIの「生成AI活用研修」がおすすめです。
AIマーケティングを本格的に活用するには、ツールの操作方法だけでなく、活用シーンの見極め方や効果測定の考え方といった実践的な知識が不可欠です。
特に生成AIは進化が速く、仕組みを理解していないと誤った使い方をしてしまうリスクもあります。
当研修では、ChatGPTをはじめとする生成AIを使ったマーケティング業務の最適化手法を、非エンジニアの方でもわかりやすく体系的に学ぶことができます。
コンテンツ企画や広告コピーの作成、データ分析まで幅広く対応しており、実務直結型の内容で即戦力を育てられる点が特長です。
まとめ
AIマーケティングは、データ活用や業務効率化を推進するうえで、今後ますます欠かせない存在となっていくでしょう。
当記事では、AIマーケティングの基本から具体的な導入事例、活用メリットや注意点、そして実際にどの領域でどのように使われているのかまで、幅広く紹介しました。
生成AIをマーケティングに導入することに不安を感じている方も、まずは小さな一歩から始めることが大切です。
企業の競争力を高め、より質の高いマーケティング活動を実現するために、生成AIの力をうまく取り入れていきましょう。
