マーケティング領域のAI活用｜成功の手順や関連ツール、事例を紹介

データ分析から広告配信、コンテンツ制作まで、幅広い場面でマーケティング業務の効率化を目的として、AIを活用する企業が急速に増えています。

しかし「どこから始めればいいのか」「どんなツールを選べばいいのか」といった疑問を抱える方も少なくないでしょう。

本記事では、AIを活用したマーケティングの具体的な活用場面や導入手順、おすすめのツール、実際の企業事例を詳しく解説します。

マーケティングにおけるAI活用とは

AIを用いたマーケティングとは、さまざまな業務を効率化・改善し、成果を最大化することです。

人工知能は膨大なデータを短時間で正確に処理し、顧客ニーズをリアルタイムで把握する能力を持っています。

<AIマーケティングの3つの活用領域>

新規顧客獲得や顧客エンゲージメントの場面では、マーケターが戦略を立案し、AIを支援ツールとして活用するのが一般的になりつつあります。

マーケティングでAIを活用できる6つの場面

マーケティング業務において、データ解析から広告配信、顧客対応まで、幅広い領域でAIが活用されることが多いです。

ここでは、AIがとくに効果を発揮する6つの代表的な活用シーンを紹介します。

データ分析と予測モデルの構築

マーケティングにおけるAI活用により、大量の顧客情報や購入履歴を短時間で処理し、複数の情報源から関連性を見出して、一人ひとりの購買傾向を数値化できます。

データに基づく予測により、マーケティング担当者は根拠のある迅速な判断ができます。

顧客セグメントの絞り込みや料金調整など、戦略的な施策展開を後押しするでしょう。

パーソナライズされたアプローチ

マーケティングにおけるAI活用は、最適化施策の精度と効率の向上に有効です。

複数のプラットフォームに散在する顧客情報を統合・解析し、個別の嗜好やニーズを把握できます。

顧客との関係性を深め、購入率の向上や顧客体験の改善につなげられます。

クリエイティブ・コンテンツの生成

生成AIは、マーケティングのコンテンツ制作における時間と労力を削減する有力な手段です。

簡単な指示だけで、ブログ記事や広告文、画像、動画字幕など、幅広いコンテンツを迅速に作成できます。

A/Bテストや顧客別の最適化に必要な大量のバリエーション作成や、長尺動画からの要点抽出など、クリエイティブ制作の効率化とコスト削減が期待できるでしょう。

Web広告の最適化と配信

Web広告配信では、マーケティングにおけるAI活用がすでに自動化の中心として機能しています。

Google AdsやSNS広告プラットフォームでは、蓄積されたユーザー情報と広告主からの注文を照合し、最も効果的な配信条件を自動で設定できます。

顧客対応（チャットボット）

マーケティングにおけるAI活用として、Webサイトやアプリに対話システムを導入することで、時間帯を問わず即座に回答できる体制を整えられます。

頻繁に寄せられる質問や基本的な問い合わせを自動で処理することで、人間の担当者は複雑な案件に集中できるようになります。

SNSやSEO戦略の支援

マーケティングにおけるAI活用で、InstagramやX上の大量の口コミや話題をリアルタイムで解析し、顧客の要望や感情を把握できます。

SNSマーケティングにおいて、自社や競合企業の投稿を分析し、効果的な投稿戦略の立案が大切です。

AIを活用したマーケティングのメリット5選

マーケティング領域にAIを導入することで、業務プロセスの改善から顧客体験の向上まで、幅広い場面で具体的な成果が期待できるでしょう。

ここではマーケティングにおけるAI活用がもたらす代表的な5つのメリットを紹介します。

業務の効率化と自動化

広告配信やレコメンド表示などのデータ処理から、文章・画像制作、議事録要約、資料準備まで、幅広い定型業務を自動処理できます。

<自動化できる主な業務内容>

業務効率化でリソースに余裕が生まれ、マーケティング担当者は戦略立案や施策企画など、より創造的で付加価値の高い業務に注力できるでしょう。

迅速かつ正確な大量データ分析

マーケティングにおけるAI活用により、大量の情報を数秒で分析し、精度の高い結果や動向予測を導き出せます。

<データ分析における主なメリット>

高速処理により、マーケティング担当者はキャンペーンデータからリアルタイムで知見を得られ、施策を柔軟に調整できます。

顧客へのパーソナライズ強化

マーケティングにおけるAI活用により、購入記録や閲覧パターン、嗜好傾向を統合解析し、個々の顧客ニーズを正確に把握できます。

人的コストを削減しながら、各顧客に最適なコミュニケーション手法を設計・展開できるでしょう。

<顧客へのパーソナライズ強化の実施例>

顧客ごとに最適化された情報を届けることで、企業と顧客の信頼関係を強化することが重要です。

高度な業務へのリソース集中

マーケティングにおけるAI活用により、データ処理や広告運用、コンテンツ初稿作成などの定型作業を自動化でき、担当者のリソースに余裕が生まれ、以下のような業務に集中できるでしょう。

<AIでなく人が注力すべき高度な業務例>

AI技術と人間の強みを組み合わせることで、より質の高いマーケティング活動を展開できるでしょう。

コスト削減と費用対効果（ROI）向上

マーケティングにおけるAI活用によって、ルーティン作業の自動化により、人件費や外部委託費を大幅に削減できます。

<AI活用によるコスト削減と効果向上>

最適なターゲット選定や施策の自動調整により、投下した費用に対する利益を増やせます。

AIを活用したマーケティングのデメリット5選

マーケティングにおけるAI活用は多くのメリットをもたらす一方で、導入や運用にあたって注意すべき課題もあります。

ここでは、マーケティングにおけるAI活用で、よくある5つのデメリットを紹介します。

AI活用を担う人材の確保

マーケティングにおけるAI活用を効果的に進めるには、機械学習の知識やデータ解析スキルを持つ専門人材が必要です。

<人材確保における主な課題>

専門家を採用するか外部委託するか、いずれも相応のコストが発生します。

自社の予算や体制を踏まえた最適な方法の選択が重要です。

データの量と質への依存

マーケティングにおけるAI活用の精度は、学習するデータの量と質に大きく影響を受けるため、正確な分析には、十分な顧客情報や購買履歴といったデータが不可欠です。

<データに関する主な課題>

データが不足していたり品質が低いと、誤った分析結果につながります。

導入前には分散したデータを統合し、正確性を検証するようにしましょう。

情報漏洩やセキュリティのリスク

ネット上で公開されている生成サービスを使う際、社内の重要データや顧客の個人情報を安易に入れてしまうと、外部流出の危険性があります。

<情報流出の危険性と防止策>

重要情報を入力禁止とする社内ルールの徹底や、セキュリティ対策が充実したサービスを選ぶのがおすすめです。

思考プロセスのブラックボックス化

高度な分析ツールが示す結果について、どのような経緯で導かれたのかが見えにくくなる問題があります。

<ブラックボックス化による課題>

提示された数値や提案を無批判に採用するのではなく、どういった論理で導かれたのかを吟味し、担当者独自の視点や市場理解を組み合わせることが重要です。

生成物の精度や倫理的な課題

自動生成されたコンテンツは、学習データを基にした確率的な出力であり、内容の正確性は担保されていません。

<生成物における主なリスク>

事実と食い違う記述や論理的に矛盾した表現が含まれる恐れがあり、そのまま使用すると企業の信用を損なう危険があります。

出力された内容は必ず担当者が確認し、権利侵害を防ぐ運用ルールの整備をするようにしましょう。

【5ステップ】マーケティングにおけるAI活用の手順

マーケティング領域で新しい技術を導入する際は、計画的なステップを踏むことが重要です。

ここでは実践的な5つのステップを紹介します。

1.マーケティング課題と目的の設定

最初のステップとしてすべきことは、自社のマーケティング活動における具体的な課題の明確化と、何を達成したいのかという目的（KPI）の設定です。

<課題と目的設定の具体例>

具体的な数値目標を設定することで、導入自体を目的化することを避けられます。

2.必要なデータの整理と準備

成果を出すには、質の高いデータを準備する必要があります。

設定した目標を達成するために、どんな情報が必要かを洗い出しましょう。

<データ準備で実施すべき作業>

質の悪い情報を使うと、間違った分析結果が出てしまうため、情報の正確さや妥当性をチェックすることが大切です。

3.適切なAIツール・ソリューションの選定

課題、目的、使えるデータが明確になったら、目標を実現できるツールを選びます。

さまざまなサービスがあるため、以下の観点から比較しましょう。

<ツール選定で確認すべきポイント>

4.データプライバシーと法規制の遵守

法令遵守は企業を守るためにも欠かせません。

新しい技術を導入する際にも、プライバシー法に違反せず顧客データを扱うことは重要です。

<データ保護で実施すべき対策>

適切なデータ管理と透明性のある管理で、顧客の信頼を獲得しましょう。

5.スモールスタートと継続的な効果検証

初めて使用するツールについては、いきなり全部門で導入せず、特定の部門や業務に絞って試験的に始めましょう。

<スモールスタートの進め方>

小規模から始めることで、リスクを抑えながら自社に合った使い方を模索できます。

【場面別】マーケティングに活用できるAIツール

マーケティング業務を効率化するツールは、用途に応じてさまざまあります。

ここでは、場面別に代表的なツールを紹介します。

テキスト生成AI

文章作成ツールを使えば、指示を入れるだけで、メールマガジンやランディングページの原稿をすぐに作れます。

主なツールは以下の2つです。

<ChatGPT>

自然言語処理技術「GPT」を基盤とした対話型サービスです。

<Gemini（旧Bard）>

Googleが開発した大規模言語モデルを使った対話型サービスです。

Google検索と連携しているため、最新の情報を取り込んだ回答が得られます。

画像生成AI

画像制作ツールを使えば、デザインスキルがなくても高品質なビジュアル素材を作成できます。

テキストで指示を入れるだけで、ブログの見出し画像や広告バナーをすぐに作れるでしょう。

主なツールは以下の2つです。

<Adobe Firefly>

Adobeによる画像制作サービスです。

IllustratorやPhotoshopなどのAdobe製品で利用できます。

<Stable Diffusion>

Stability AIが公開した画像制作サービスです

テキスト入力から安定して高品質な画像を作れます。

動画生成AI

動画制作ツールを使えば、テキストを入力するだけで専門的な編集スキルがなくても高品質な動画を作成可能です。

代表的なツールとしてElaiが挙げられます。

<Elai>

わずか3クリックでテキストからプロ品質の動画を作成できるサービスです。

MA/CRM連携AI

顧客管理システムと連携するツールでは、顧客データを統合して分析が可能です。

以下、代表的なツールを紹介します。

<Marketing Cloud Einstein>

Salesforceの「Marketing Cloud」に搭載された機能で、CRMに蓄積された顧客データを統合し、顧客全体像を分析できます。

データ分析AI

データ分析ツールの強みはWebサイト上の顧客行動を詳しく把握できることです。

代表的なツールとしては、Googleアナリティクス4（GA4）が挙げられます。

<Googleアナリティクス4（GA4）>

Googleが出しているWebサイト分析サービスです。

ほかにも有料ツールでは、TableauやLooker Studioなどもおすすめです。

AIを活用したマーケティングの事例5選

AIを活用したマーケティング施策は、業種や規模を問わず、さまざまな場面で成果を上げることが可能です。

ここでは、具体的なマーケティングでの活用事例を5つ紹介します。

【2026年最新】生成AIの業界別活用事例13選｜成功事例から学ぶ実装ステップ

現在、多くの企業や個人が生成AIの導入を検討している中で、成功事例を知ることは非常に重要になります。実際の運用シーンにおける成果事例を学ぶと、企業は自社への適用を具体的にイメージできるはずです。まずは生成AIがどのような…

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レコメンデーションと購買促進

顧客の行動データや好みを分析し、一人ひとりに合った商品やコンテンツを提案することが大切です。

以下、代表的な事例を紹介します。

<主な活用事例>

チャットボットによる顧客サポート

顧客からの問い合わせに自動で対応するチャットボットは、顧客対応の効率化と満足度向上を両立させる手段として効果的です。

以下、具体的な導入事例を紹介します。

<主な活用事例>

需要予測と在庫管理の最適化

過去の売上データや市場の動き、季節性などを解析し、商品の需要を的確に見通すことで、在庫管理の改善が期待できるでしょう。

以下、代表的な取り組みを紹介します。

<主な活用事例>

パーソナライズ広告とMA

顧客データを活用したマーケティングオートメーション（MA）と組み合わせることで、パーソナライズ広告の精度を高め、費用対効果を改善できます。

以下の事例を紹介します。

<主な活用事例>

生成AIを活用したクリエイティブ制作

生成AIツールを使えば、従来は時間とコストがかかっていた広告やコンテンツ制作を短期間で行えるようになりました。

以下では、実際の取り組みを紹介します。

<主な活用事例>

顧客分析による離脱防止と売上向上

顧客の離脱リスクを事前に把握し、適切な対応を取ることで、収益の悪化を防げます。

以下、主な活用例を紹介します。

<主な活用事例>

AIの活用でマーケティングの業務が「なくなる」という意見も

マーケティングにおけるAI活用が進むことで、業務の多くが自動化されるという見方があります。

ここでは業務の変化と、これから求められるスキルについて解説します。

業務の8割が自動化される可能性

マーケティングにおけるAI活用が進むことで、マーケティング業務の約8割が5年でなくなる可能性があると指摘する声もあります。

具体的には以下のような業務です。

マーケティング自体は消滅しない理由

一部の業務が自動化されても、マーケティング自体が消滅する可能性は極めて低いとされています。

顧客の心を動かす施策や、ブランドの世界観を作り上げる仕事は、人間にしかできません。マーケターの役割は変化しますが、なくなることはないでしょう。

AIと人間の役割分担

マーケティングにおけるAI活用が進む中、今後はAIと人間の業務の役割分担が重要になります。

<AIと人間が得意とする役割>

AIが得意とするのは、データ処理や予測といった定量的・運用的な作業です。

一方、人間に求められるのは、分析結果に感性や経験に基づく洞察を加え、ブランドの世界観を構築することなどが挙げられます。

AI時代のマーケターに求められるスキル

マーケティングにおけるAI活用が進む時代に、マーケターには新たなスキルセットが求められます。

<求められる主なスキル>

ツールを使いこなすスキルと、分析結果を戦略に落とし込む力、さらにAIには真似できない創造性を磨き、継続的に学び続けることが重要です。

マーケティングのAI活用に関するよくある質問

マーケティングにおけるAI活用を検討する際、多くの企業が同じような疑問を抱えています。

ここでは、導入前に知っておきたいよくある質問についてお答えします。

AI導入の成功のために最初にすべきことは何ですか？

まず最初に行うべきは「マーケティング課題の明確化」と「具体的な目標（KPI）の設定」です。

導入自体を目的にせず、自社の課題を明確に把握しましょう。

AIマーケティングにおける課題は何ですか？

最大の課題は「データの量と質への依存」と「適切な人材の確保」です。

<主な課題>

学習に使用するデータの正確性に性能が左右されるため、データ管理とツールを効果的に運用する人材の確保が重要です。

生成AIがマーケティングで担う主な役割は何ですか？

主な役割は「コンテンツ生成」と「企画立案の幅出し」などによる業務効率化が挙げられます。

AI導入時に情報漏洩を防ぐための対策はありますか？

情報漏洩リスクを防ぐには、データ管理とツール選定に関する厳格なルール策定を設けましょう。

入力内容が学習データとして利用される可能性があるため、公開ツールを利用する際はとくに注意が必要です。

まとめ

AIを活用することで、マーケティング業務のさまざまな場面において効率化と成果の向上が期待できます。

導入を成功させるポイントは、自社の課題と目標を明確にし、質の高いデータを準備して、適切なツールを選ぶことです。また、AIが業務の多くを自動化する時代になっても、マーケティングという仕事自体がなくなることはないでしょう。

データ処理や予測はAIに任せ、人間は創造性や戦略立案といった強みを活かす役割分担が重要です。

本記事を参考に、AIをうまくマーケティング業務に生かし、成果を高めていくのじゃ！