マーケティングにAIを活用するには？できること8選と導入事例・成功のポイントを解説
「データ分析やコンテンツ制作に時間がかかりすぎる」「AIをマーケティングに使えると聞くが、何から始めればいいか分からない」——そう感じているマーケティング担当者は少なくありません。
2024年1月にSurveyMonkeyが米国の就業者707名（うちマーケター507名・市場調査担当200名）を対象に実施した調査では、マーケターの88%が「現在の仕事でAIに頼っている」と回答しています（SurveyMonkey「Marketing trends for a new era」2024年1月8〜18日実施）。
本記事では、以下の内容を解説します。
- マーケティング業務でAIができること8選
- AI活用の企業事例
- AIツールを導入するだけでは成果につながらない注意点
- AI×人で成果を出すための成功のポイント
マーケティングにおけるAI活用とは？広がる背景
マーケティングにおけるAI活用が急速に広がっている背景には、大きく次の2つの要因があります。
- AIが担える領域の全体像（分析・予測・生成の3領域）
- 注目される背景（データ量の増大と人手不足）
マーケティング業務でAIが担える領域の全体像
AIがマーケティング業務にもたらす価値は、大きく「分析」「予測」「生成」の3つの領域に整理できます。
分析は蓄積された顧客データや行動データから傾向を読み解く作業、予測は将来の購買可能性や解約リスクなどをスコアリングする作業、生成は文章や画像といったコンテンツを作り出す作業を指します。
ChatGPTやClaude、Geminiといった生成AIの普及によって、これまでデータサイエンティストや専門ベンダーに依頼するしかなかった「分析」「予測」の一部も、マーケティング担当者自身が直接扱えるようになってきた点が、近年の変化の大きさを物語っています。
以前は数週間かかっていた集計・分析作業が、条件を伝えるだけで数分で下地ができあがるようになった点も、現場の実感としては大きな変化です。
注目される背景：データ量の増大と人手不足
背景の一つは、扱うべきデータとチャネルの急増です。
Web、SNS、広告媒体、CRMなど複数のチャネルにデータが分散し、人力だけでの統合・分析には限界があります。
もう一つは、マーケティング人材の不足です。
高度な分析基盤や専門知識を持つ人材がいなければ着手できなかった施策も、生成AIの進化によって非エンジニアでも扱えるようになりつつあります。
生成AIを使った業務効率化の考え方や進め方は、別記事で詳しく解説しています。
特に中小企業やスタートアップでは、専任のデータアナリストを置く余裕がないケースも多く、AIが「不足している専門性を補う」役割を担い始めている点が注目されています。
あわせて読みたい：生成AIを使った業務効率化の考え方や進め方
マーケティング業務でAIができること8選
マーケティング業務でAIが担える代表的な領域は、大きく次の8つに整理できます。
- 顧客データ分析・セグメント抽出
- 広告運用の自動最適化
- 記事・SNS投稿などコンテンツ作成
- メールマーケティングのパーソナライズ
- SEO・AI検索（LLMO）対策
- チャットボットによる顧客対応・リード獲得
- 市場調査・競合リサーチ
- レポーティング・効果測定の自動化
ここでは、上記8つの領域を、代表的なツール（ChatGPT・Claude・Gemini等）にも触れながら一つずつ紹介します。
どの領域から着手するかは、自社が抱える課題の緊急度と、社内にあるデータの整備状況によって変わってきます。
1. 顧客データ分析・セグメント抽出
購買データや行動データをAIに読み込ませることで、優良顧客に共通する特徴の抽出や、離脱しやすい顧客層の予測がしやすくなります。
従来はアナリストが手作業で行っていたクロス集計や相関分析の一部を、ChatGPTやClaudeなどにデータを渡しながら壁打ちで進める、という使い方も広がっています。
たとえば購入頻度・購入金額・直近の購入時期をもとにしたRFM分析のような定番手法も、条件を伝えるだけで対象顧客リストのたたき台を作成できるようになってきました。
ただし、個人情報を含むデータをAIに読み込ませる際は、利用目的の範囲や社内規程との整合を確認したうえで、入力内容が学習に利用されないエンタープライズ環境を選ぶことが前提となります。
情報漏洩や著作権に関する対策全般は、後述の注意点であらためて整理します。
2. 広告運用の自動最適化
Google広告の「Performance Max」やMeta広告の「Advantage+」キャンペーンのように、入札額・クリエイティブ・配信面の組み合わせをAIが自動で調整する機能は、主要な広告媒体で標準機能として提供されるようになっています。
担当者は個別の入札調整よりも、AIに渡す目標設定やクリエイティブ素材づくりに時間を使う方向へとシフトしつつあります。
複数パターンのバナーやコピーをAIに生成させ、実際の配信結果を見ながら反応の良い組み合わせに絞り込んでいく、というテスト運用も一般的になってきています。
3. 記事・SNS投稿などコンテンツ作成
生成AIはブログ記事やSNS投稿の下書き作成、リライトを得意とします。
ただし、生成された文章をそのまま公開すると事実誤認やトンマナのずれが生じやすいため、品質を担保するには人による編集が欠かせません。
一つのテーマから複数の切り口の投稿案を短時間で用意できるため、日々の運用にかかる工数を圧縮しやすい領域でもあります。
編集・校正や実際の入稿作業まで含めて外部に任せることで、コンテンツ制作の生産性は飛躍的に向上します。
Webマーケティング事業を展開する株式会社ウィルゲート様では、記事校正・Web入稿・データ収集作業を代行チームへ外注することで、編集部の業務工数を半減させる成果を上げています。
・参照事例: https://cast-er.com/case/smes/willgate/
あわせて読みたい：記事作成代行サービスの選び方
4. メールマーケティングのパーソナライズ
件名や本文を顧客セグメントごとに自動生成したり、開封率データをもとに配信タイミングを最適化したりする用途にもAIが活用されています。
複数パターンの件名を用意してA/Bテストを行い、開封率の高いものを選び出すといった検証も、AIを使えば手間をかけずに繰り返せるようになります。
配信設定や運用そのものに手が回らない場合は、メール配信代行の活用も選択肢になります。
あわせて読みたい：メール配信代行
5. SEO・AI検索（LLMO）対策
キーワード調査や構成案作成の効率化は、生成AIが早くから活用されてきた領域の一つです。
加えて近年は、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが検索の入り口になる「AI検索」に対応するための施策——いわゆるGEO（生成エンジン最適化）やLLMO（大規模言語モデル最適化）——にも関心が集まっています。
従来のSEOが検索結果ページでの順位を対象にしていたのに対し、GEO・LLMOはAIの回答の中で引用・言及される状態をつくることを目的とする点が異なります。
自社のコンテンツがAIの回答内でどのように扱われているかを定点観測すること自体が、新しい運用テーマになりつつあります。
6. チャットボットによる顧客対応・リード獲得
サイト上でのよくある質問への自動応対や、資料請求フォームへの誘導など、リード獲得の入り口をチャットボットが担うケースも増えています。
営業時間外の問い合わせでも一次対応を取りこぼさずに済む点は、リード獲得の機会損失を防ぐうえで実務的なメリットになります。
チャットボットで拾いきれない個別対応まで含めて、問い合わせ対応を効率化する方法を整理しておくと運用が安定します。
あわせて読みたい：問い合わせ対応を効率化する方法
7. 市場調査・競合リサーチ
競合サイトの構成分析や、業界動向に関する一次情報の収集・要約にもAIが活用できます。
ただし、AIが生成した要約を鵜呑みにすると、ハルシネーション（事実と異なる情報の出力）のリスクがあるため、一次情報への当たり直しは依然として必要です。
海外の事例や英語の一次情報を要約させる用途でも活用でき、リサーチにかかる時間そのものを圧縮できる点が特徴です。
一方で、調査設計や大規模な一次調査が必要な場面では、リサーチ代行サービスとの使い分けも検討したいところです。
あわせて読みたい：リサーチ代行サービス
8. レポーティング・効果測定の自動化
広告媒体やアクセス解析ツールのデータを取り込み、定例レポートのグラフ化や下書き作成を自動化する動きも進んでいます。
数値の読み取りと下書き作成をAIに任せ、担当者は「その数字から何を意思決定するか」に時間を使う、という役割分担が定着しつつあります。
毎回フォーマットが決まっている週次・月次レポートほどAIや外部代行の効果を実感しやすい業務です。
例えば株式会社ピアラ様では、広告運用成果の集計やExcelによるグラフ化・定期レポート作成を代行チームへ委託することで、分析準備にかかる時間を大幅に短縮し、本質的な施策の検討に集中できる体制を構築しています。
・参照事例: https://cast-er.com/case/smes/piara/
マーケティングにAIを活用した企業事例
数値をともなう事例としては、NECのマーケティング施策立案ソリューション「BestMove」を伊藤園が導入し、AIが提示したターゲット顧客層やキャッチコピー案をもとにプロモーション動画を制作したところ、広告動画の閲覧数増加など反応率の向上が確認されたことから本格導入に至った例があります。
このように、施策立案の初期段階にAIを組み込み、仮説の精度を高めてから実行に移すという進め方は、業種を問わず広がりつつあります。
注意点：AIツールを入れるだけでは成果につながらない
AIツールを導入しただけでは成果につながらない理由は、主に次の点に集約されます。
- ハルシネーション・ブランド毀損リスクへの対策が必要
- 戦略立案・クリエイティブの最終判断はAIに代替できない
- 「AIを使いこなして実行する人」の不足が最大の壁
- 解決策：AIに強い外部人材と「AI×人」で運用する
ここまで紹介してきたようにAIができることは幅広いですが、「ChatGPTやClaudeを導入すれば解決する」というほど単純な話ではありません。
ハルシネーション・ブランド毀損リスクへの対策が必要
生成AIは、もっともらしいが事実と異なる情報（ハルシネーション）を出力することがあります。
マーケティング施策で使う数値やキャッチコピーをそのまま公開してしまうと、ブランドの信頼を損なうリスクがあります。
生成物のファクトチェックとトンマナの管理は、引き続き人の仕事として残る領域です。
特に統計データや事例の数値を扱う場合は、公開前に一次情報へ立ち返って確認する工程を設けることが欠かせません。
また、社内の顧客データや機密情報をそのままAIに入力することによる情報漏洩や、生成物が既存の著作物に類似してしまう著作権侵害のリスクも存在します。
安全な活用には、事前の匿名化処理や明確な運用ルールの策定もあわせて不可欠です。
戦略立案・クリエイティブの最終判断はAIに代替できない
AIが得意とするのは、既存のデータやパターンをもとにした実行の効率化です。
一方で「誰に、何を、どう伝えるか」という戦略設計や、ブランドの世界観を体現するクリエイティブの最終判断は、依然として人が担う領域として残ります。
AIが提示する複数の選択肢の中から、自社らしさに沿ったものを選び取る判断力こそが、今後さらに重要になっていくといえます。
AIにできることとできないことを切り分けたうえで、人が担う範囲を決めておくことが欠かせません。
あわせて読みたい：AIにできることとできないこと
「AIを使いこなして実行する人」の不足が最大の壁
総務省が2026年7月に公表した「令和8年版情報通信白書」（調査：総務省(2026)「国内外における最新の情報通信技術の研究開発及びデジタル活用の動向に関する調査研究」）によると、生成AIの活用方針に関する設問で「わからない」と回答した企業を除いたベースで、日本企業の86.4%が自社の何らかの業務で生成AIを利用していると回答しています。
一方、「利用を禁止している」と回答した企業を除いたベースでは、生成AIによる業務変革について「組織的な取組はない」と回答した割合が27.0%にのぼります。
同じ設問で「組織的な取組はない」と回答した割合は、米国1.4%、ドイツ4.9%、中国2.6%であり（図表Ⅰ-2-1-3）、日本は国際的に見ても突出して高い水準です。
ツールの導入が進んでも、実際に使いこなして成果に結びつける実行体制づくりが追いついていない企業が少なくないことがうかがえます。
個人がツールを試す段階から、組織として業務プロセスに組み込む段階へ移行できるかどうかが、成果の差を分ける分岐点になっています。
AI導入がうまくいかない原因を先に把握しておくと、自社のつまずきどころも見つけやすくなります。
出典：総務省「令和8年版情報通信白書」（2026年7月公表）／生成AIの業務利用状況 ／組織的な取組状況
あわせて読みたい：AI導入がうまくいかない原因
解決策：AIに強い外部人材と「AI×人」で運用する
「AIを使いこなして実行する人」が社内に不足している場合、採用によって解決しようとすると時間もコストもかかります。
現実的な選択肢の一つが、AIを日常的に活用しながら入稿・レポート作成・SNS運用・リスト整備といった実務を代行できる外部チームに、実行部分を任せる方法です。
AIによる効率化と実務を担う外部人材を組み合わせることで、業務負荷を劇的に軽減し売上成長に直結する体制を作ることができます。
例えば株式会社TVer様では、営業メンバーが月20時間費やしていたデータ突合や資料作成を代行チームへ切り出すことで商談数を増やし、売上倍増を実現しています。
・参照事例: https://cast-er.com/case/department/tver/
AIアウトソーシングの考え方を押さえておくと、社内に残す業務と任せる業務の線引きがしやすくなります。
あわせて読みたい：AIアウトソーシングの考え方
マーケティング実行部隊としての「CASTER BIZ assistant」活用事例と成果
AIツールを導入しても、「実行するリソースが足りない」という壁に直面する企業は少なくありません。
ここでは、CASTER BIZ assistantを導入し、この壁を乗り越えた2社の事例を紹介します。
freee株式会社の事例
クラウド会計ソフト「freee」を展開するfreee株式会社では、新規事業「freeeカード」の立ち上げにあたり、担当者が一人で事業を軌道に乗せる必要に迫られていました。
戦略立案から調査・集計作業、Webプロモーションまで幅広い業務が一人に集中する状況の中でCASTER BIZ assistantを導入し、インタビュー録音の書き起こしや記事作成、アンケート集計、データのダブルチェックなどを依頼。
3か月の間に、戦略づくりからWebサイトの改修、8本のインタビュー記事作成、ナーチャリングプログラムの設計・実装までを、専任担当者一人の体制のまま形にしました。
ベースフード株式会社の事例
少数精鋭での急成長を掲げるベースフード株式会社は、自動化しきれない手作業のレポート作成や資材の発注業務が残っていることに課題を感じていました。
そこでRPAロボットやSlackとCASTER BIZ assistantを組み合わせ、データ取得からレポート作成までの一連の流れを、新たに人を雇うことなく仕組み化。
アウトプットの品質が安定し時間的な余裕が生まれたことで、社員19名という少数精鋭の体制を保ちながら、一人ひとりが本質的な業務に集中できる循環が生まれています。
この2社に共通するのは、AIやツールだけでは自動化しきれない「実行」の部分を実務に精通した外部人材に任せることで、少人数体制のまま事業を前に進めている点です。
AIによる効率化は、その実務を実際に回す体制とセットで初めて成果につながります。
まとめ：AI×人でマーケティングの成果を最大化しよう
AIはマーケティング業務の「効率化」と「パーソナライズ」の両面で大きな効果を発揮します。
一方で、戦略立案や最終判断、そして「実行するリソース」の不足という壁は、ツールの導入だけでは解決できません。
自社の状況に応じて、AIによる効率化と、実行を担う外部人材の活用を組み合わせることが、成果を最大化する近道になります。
まず着手しやすいのは、顧客データ分析やレポーティングなど、AIに渡すデータの形が明確な業務からです。
そこで一定の成果を確認したうえで、コンテンツ制作や広告運用など、より判断が絡む領域へと対象を広げていくと、社内にノウハウを蓄積しながら無理なく活用範囲を広げられます。
ツールの選定そのものより、「誰が、どの業務を、どこまでAIに任せるか」という運用設計を先に固めておくことが、遠回りに見えて最短の近道になります。
