AI活用マーケティング術完全ガイド2026
2026年のビジネスシーンにおいて、マーケティングの成否を分けるのは、「AIを使うこと」ではなく「どう使うか」にすでにシフトしています。
ChatGPTやGeminiを導入したものの、期待した成果が出ない。生成したコンテンツの品質にばらつきがあり、チェックに時間を取られる。現場からは「結局、これまで通りやった方が早いような…」という声が上がる――こうした悩みを抱える企業は少なくありません。
本記事では、SEO記事制作、広告運用、データ分析、プレスリリース、SNS運用、動画・音声制作など、マーケティング業務の全工程において、生成AIが「本当に機能する使い方」を実務レベルで解説します。単なるツール紹介ではなく、具体的なプロンプト例、工程ごとの注意点、AIの限界と人間の判断が必要な境界線まで踏み込んだ実践ガイドです。
さらに、ChatGPT、Gemini、Claude、NotebookLMなど主要11ツールの使い分け方、社内導入のロードマップ、スキル格差やファクトチェック負荷といった現場の課題への対処法も網羅。2026年最新の情報をもとに、「導入だけで終わらせない、成果につながるAI活用マーケティング術」となっています。
限られた人数とリソースで、確実に成果を積み上げたい企業の経営層やマーケティング部門の方はぜひご活用ください。
生成AIマーケティングとは
生成AIマーケティングとは、分析や戦略策定、コンテンツ制作などの工程に生成AIを取り入れたマーケティング全般のことです。
たとえば、競合調査やユーザーレビュー分析、サイトに載せる文章コンテンツの作成、SNS投稿作成、レポート作成といったマーケティング業務は、生成AIで素早く大量にこなすことができます。業務の工数が減ることで、これまでできなかった施策や分析をやる余地が生まれ、企業のマーケティング力を高めることにつながります。
生成AIマーケティングと従来のマーケティングとの違い
従来のマーケティングは、人のスキルと時間に大きく依存していました。企画、調査、制作、分析といった工程は、それぞれ専門性が高いのが特徴です。そのため、今いる人だけでとりあえずやってみたけど何もよいことは起こらなかった、という状態に陥りがちでした。
生成AIマーケティングでは、この前提が変わります。アイデア出しや下書き、データ整理といった、時間はかかる作業をAIが担うことで、人は意思決定や改善といった本質的な業務に集中できます。
また、経験者でなければ難しいとされていた作業も、AIの支援によって一定水準まで引き上げることが可能になります。その結果、マーケティングは少人数・高速・試行回数重視の運用へとシフトしていきます。
では、コンテンツ制作やWEB広告、分析といったマーケティング業務に、どのようにAIを組み込めばよいのでしょうか。ここからは、それぞれについて詳しく解説していきます。
生成AIを使ったマーケティング戦略立案術
マーケティング戦略とは、誰に・どんな情報を届け、どうやって成果まで運ぶかを設計する「意図を持った全体設計」です。実施するマーケティング施策を決めるだけではなく、狙いとそのための勝ち筋を言語化し、関係者の行動指針とすることがマーケティング戦略立案の価値です。
これまでは、マーケティング戦略作りは、経営者の暗黙知や、外部コンサルタントの提案する他社戦略の焼き直しによるところが大半でした。しかし生成AIの登場によって、そのプロセスは「速く回して、精度を上げる」方向に大きく変わってきています。
AIを使った戦略立案の基本は、いきなり施策案を出させるのではなく、十分な前提情報を入力することです。
たとえば、私たちトガリズムでは、実務でマーケティング戦略を作る際に、下記のようなプロンプトを使うことがあります。
この会話では、下記の方針で答えてください。読んだら「検討したいマーケティングの方向性や現状課題を教えてください」とだけ返してください。
# 目的
初心者から中級者までのユーザーに対して、デジタルマーケティングのプロフェッショナルとして、マーケティング戦略（全体設計）に関することのみ回答します。
※各チャネル／広告／SNS運用／LP改善など、個別施策の具体的なやり方／運用手順／細かな設定には踏み込みません。
# 回答範囲（重要）
扱うのは「戦略」だけです。具体的には以下に限定します。
- 事業目標とマーケティング目標の整合
- ターゲットと提供価値（誰に何を）
- ポジショニングと差別化の方針
- 市場／競合／自社の構造把握（分析）
- 獲得の筋道（ファネル／顧客化の流れ）
- 優先順位とリソース配分（何を先に捨て、何に集中するか）
- KPI設計（何を成功指標にするか）
※「何をやるべきか」の方向性までは言いますが、「どうやるか」の手順や設定は書きません。
# 受け答え
いきなり回答しない。3回質問をする。「具体的な状況を把握するため、3回質問をしますので回答してください」と言ってから質問をする。質問は、一度に1つだけする。絶対に複数回まとめて質問しない。
# トーンとスタイル
- トーン: 専門的だが平易で丁寧
- スタイル: ユーザーに親しみやすく、全体像がつかめる説明を心がける
# 回答のアウトプット
- 戦略の骨子: 前提→打ち手の方向性→優先順位→KPIの順で整理
- チェックリスト: 戦略の抜け漏れ確認（施策の手順ではなく、設計観点の確認）
※ステップバイステップは「実行手順」ではなく、「戦略を固めるための思考手順」に限定する
# 言語
日本語
# 優先トピックス
デジタルマーケティングの全体戦略に重心を置いて回答する。特に以下を重視する。
- STP（セグメント／ターゲット／ポジショニング）
- 競合分析（代替含む）
- SWOT（ただし羅列ではなく、戦略意思決定に直結させる）
- ファネル設計とKPI設計
- 優先順位付け（捨てる判断を含む）このプロンプトのいいところは、AIの質問に3回答えるだけで、一定の精度のマーケティング戦略のたたき台が浮かび上がる点です。AIに何をインプットすべきか分からない場合でも、現時点ではっきりしていない項目を大量に入力する手間をかけられない場合でも気軽に使うことができます。
必要に応じて、「競合との差分が弱いので、代替案を出して」「このターゲットの最大の不安を5つ挙げて、それぞれの反証コピーも作って」「認知から成約までのKPIツリーにして」のように指示を重ね、戦略の解像度を上げます。
また、戦略は作って終わりではありません。AIにチャネル別の検証計画まで考えさせ、実施後は結果を渡して学びを要約し、次の打ち手に反映させます。
そもそも、画面の向こうの見込み顧客は、提供元企業の人間模様を考慮して購入や問い合わせをしてくれる訳ではないという意味で、非常に冷徹な存在です。
しかし、AIを使ってこのように戦略を作っては実行し、得られた事実や直面した新たな壁を元にまたAIと戦略を練り直す、というサイクルを繰り返すことで、組織内の力学に引っ張られることなく、ロジカルにマーケティング力を強化することができます。その結果、経営層にとってもマーケティングの実務担当者にとっても納得性の高い戦略になり、勝ち筋を見出すことにつながります。
生成AIを使ったSEO記事制作術
SEO記事は、検索エンジンでサイトを上位表示させ、見込み客を獲得するために行われるオーソドックスなマーケティング手法です。
SEO記事は、1本作ってすぐに効果が出るものではありません。戦略を立てた上で、何十本、何百本と書くと、その中の一部が検索上位に上がって見込み顧客にリーチできるというものです。つまり、従来のSEO記事制作の最大の課題は、大量のコンテンツを制作し続ける必要があることでした。1つのSEO記事を作るのに、専門業者に制作を依頼する場合、およそ3～10万円の外注費がかかります。社内で内製する場合、8～15時間の工数がかかります。
SEO記事は、キーワード選定、競合調査、構成作成、本文執筆、校正、画像追加というステップで制作されます。現代では、こういった工程の多くの部分で生成AIを活用できます。
以下では、AIの限界も踏まえて各工程で具体的に生成AIをどう使うのか、実際にAIを使ってSEO記事を日常的に制作してきた専門業者の業務経験を元に解説していきます。
キーワード選定
生成AIは、SEO対策をすべきキーワードを選定する際に活用できます。どんなキーワードがよさそうか、ChatGPTなどを使ってリストアップをさせます。
リストアップの際は、下記のようなプロンプトを用います。
あなたはSEOマーケティングのプロフェッショナルです。
以下の条件に基づいて、SEO対策に有効なキーワードの候補を30個程度、改行区切りでリストアップしてください。
【対象テーマ】
◯◯（←ここにビジネステーマや商品ジャンルを入力）
【条件】
- 検索意図が明確なキーワード
- 単体キーワードと複合キーワードを同じくらい含めるAIを使ったSEOキーワード選びというと、キーワードの月間検索回数もAIに聞きたくなるところですが、現状、正しい数値を答えないことには注意が必要です。
生成AIに無理に検索回数を回答させても、その数値は、実際にGoogleのキーワードプランナーで確認した検索回数と大きな乖離があることが多数のキーワードで検証済みです。GoogleのGeminiの有料版であっても1桁以上違うことは普通で、全然正確ではありません。生成AIはキーワードプランナーと接続されておらず、Webで公開されている情報から無理やり類推して答えるためです。キーワードの検索回数がWeb上で公開されていることなんてほとんどありません。
このため、SEOキーワードのリストアップは生成AIにやらせ、それらのキーワードの検索回数は、キーワードプランナーで確認する必要があります。
なお、Google広告をやっていないとキーワードプランナーが使えません。その場合は、Ubersuggestなどの信頼できるSEOツールを使うようにします。Ubersuggestの場合、どのキーワードでもキーワードプランナーの数値と一致します。また、回数制限はありますが無料でも使えて、Google検索結果に検索回数を表示させるためのChrome拡張機能が便利です。
競合調査
生成AIは、SEOで狙いたいキーワードで上位の競合ページの分析に使えます。競合上位ページの見出しや本文を分析させ、検索意図や盛り込むべきトピックを把握することができるため、制作するSEO記事で何を書けばよいか明確になり、順位が上がる可能性が高まります。
競合調査に使えるプロンプトの一例を下記紹介します。
あなたはSEOマーケティングのプロフェッショナルです。
キーワード「◯◯◯◯」のSEOについて、以下を答えてください。
# 以下のURLにアクセスし、出力ルールに沿って記事構成を出してください。内容は要約・創作せず、Webページに表示されているそのままを書き出してください。
- 対象URL
https://〇〇〇〇/〇〇〇
https://△△△△/△△△
https://▢▢▢▢/▢▢▢
-出力ルール
各見出しの冒頭にタグ名（title: /H1: / H2: / H3:）を必ず付けること。
視認性を高めるため、H2見出しの間に空行を入れること。
見出し以外の本文や説明文は一切含めないこと。
# 上記対象URL内の頻出キーワードを多いものから10個
# 検索意図の特定: ユーザーが抱える顕在的・潜在的な悩み
# 必須トピック: 上位ページに共通する、盛り込むべき要素
# 差別化の提案: 上位ページにはないが、追加するとユーザー満足度が上がる独自の切り口対象キーワードだけ指定して、上位ページの同定からAIに任せたいところですが、今のところ（2026年1月時点）、ChatGPTもGeminiも、最新の正しいSEO順位を答えることができていません。
記事構成
SEO記事制作において、記事構成（見出し構成）とは、HTMLタグの一種であるH1、H2、H3などの見出しタグを使って記事の内容を階層的に組み立てることです。
正しく構成されたSEO記事は、Googleのクローラーが見出しを手がかりに記事のテーマや重要ポイントを把握できるため、狙った検索キーワードで上位表示につながります。また、必要な情報が書かれていることを読者が見つけやすくなるため、離脱率が下がります。SEO記事の構成は、ユーザーが知りたい情報を漏れなくカバーする網羅性が重要です。
生成AIに、SEOで狙うキーワードと検索意図を与えると、必要なトピックを網羅した見出し案を短時間で出力してくれます。プロのSEOライターやSEOディレクターは、下記のようなプロンプトを使っています。
あなたはSEOマーケティングのプロフェッショナルです。
キーワード「◯◯」で上位表示を狙う記事の構成（title/H1/H2/H3）を作ってください。
# 条件：
- 検索意図を「情報収集→比較検討→行動」の順に満たす
- H1（title）には、冒頭に対策キーワードそのものずばりを盛り込む
- H 2にも対策キーワードを不自然にならない範囲で盛り込みます
- H2は4〜6個、各H2にH3を0〜3個
- H2の下にH3が必ずしもなくてよい
- H3は動詞や形容詞で終わってもいい
- H2とH3の関係性が明確になるように、「（H3）のが（H2）」あるいは「（H3）が（H2）の1つ」という形にしたときに、日本語として成立するように書く
- 下記のような見出しも無理のない範囲でH2やH3に盛り込めないか検討する。
〇〇とは
〇〇の歴史
〇〇のメリット
〇〇のデメリットとその対策
〇〇と△△の違い
〇〇の種類
〇〇成功のポイント
〇〇の事例
〇〇のご相談は✕✕まで
# 出力形式：
title（H1）：◯◯
H2：◯◯
H3：◯◯
H3：◯◯
H2：◯◯
H3：◯◯
H3：◯◯
H3：◯◯
# 参考情報：
（競合調査時の回答内容をここに貼り付けます）実際には、プロンプト1つで理想的な記事構成ができ上がることはありませんが、少し調整すれば使えるレベルのものは得ることができます。
本文執筆
本文執筆は、SEO記事制作のメインとなる工程です。前段で作った記事構成に沿って、見出しの下に本文を書いていきます。
プロンプトの一例を下記に示します。
あなたはSEOマーケティングのプロフェッショナルです。
以下のルールを厳守して、高品質なSEO記事の本文を執筆してください。
# ルール
- 1行目には、直前の見出しの内容を形を変えて言い直す
- キーワードを自然に配置する
- 意味のまとまりごとに改行し、段落の間は一行空ける
- 文体は「です・ます」調で統一
- 専門用語は初出時に説明を入れる
- 見出しの主題に関係しないことは書かない
- H2の下にH3がある場合、H2直下の本文はごく簡潔なリード文にしてH3につなげる。
# 記事構成
（作成した記事構成を貼り付けます）生成AIで本文を執筆するときのポイントは、一度に全文を書かせないことです。生成AIは回答速度が遅くなりすぎないように、ある程度の時間内で回答する傾向があります。そのため、長文を書かせると、内容が薄くなってしまったり、似たような文章を繰り返してしまうことがよくあります。
「Thinking」などの熟考モードを使えばいくらかよくはなりますが、それでも人間が読んだときに違和感がある箇所はなくなりません。最初の回答の後にAIに修正の指示をしたり、人間が手直しをしない訳にはいきません。
そこで、AIにいきなり全文を書かせるのではなく、1セクション（H2 1つとその下層のH3たち）ずつ熟考モードで書かせることが有効です。1回の回答の難易度を下げることで、有限である1回あたりのAIリソースを潤沢に使えるようにするのです。この方法ならば、手直しの少ない本文が得られることが、これまでのさまざまな記事の制作現場でも示されています。
校正
SEO記事の校正は、誤字脱字や表記ゆれ、日本語のねじれを見つけて直し、読者が迷わず読める形に整える作業です。内容自体が良く、検索上位に表示されたとしても、文章にミスが目立つといい加減な企業という印象を与えるため、購入や問い合わせ、資料ダウンロードといったアクションにはつながりにくくなります。校正は、サイト訪問者の体験を守る重要な工程です。
SEO記事原稿の校正には、生成AIが便利です。他の工程と違い、ほとんど問題なく校正を自動化することができて実用的です。
校正の際には、原稿をWordファイルで添付の上、下記のようなプロンプトを用います。
添付の文書を校正してください。誤字脱字、表記ゆれ（用語・数字・全半角・句読点）、助詞やねじれ、冗長表現、リンク・引用の不備を確認し、修正箇所を教えてください。画像追加
SEO記事のテキスト原稿が完成したら、アイキャッチ画像や本文中の挿入画像を用意します。かつては、ストック画像サイトの中から画像を選んで記事に掲載するのが主流でした。しかし、これでは他のサイトでよく見かける雰囲気の画が並ぶことになるため、見る人の印象に残らず、本文の内容もほとんど表現できませんでした。
今では画像生成AIによって、ブランドや記事の内容に即した画像を入れることができます。
記事で使う画像を大別すると、イメージ画像と図解画像があります。イメージ画像は、その記事やセクションで何を解説しているのかを表したもので、読者の興味を引き本文を読む気にさせるモチベーションとなるものです。一方、図解画像は、本文の内容を図で整理して理解を助ける役割があります。
AIに画像を作らせる時のポイントは、最初は画像を生成させるためのプロンプトをテキストで何案か作らせ、その中の1つを選んで（必要であれば修正の上）実際に画像生成させることです。画像生成にはテキストよりも長い時間がかかり、無料版のAIでは回数制限にも引っかかりやすいため、こうすることで、意図に合った画像を効率的に得られます。
SEO記事で用いるイメージ画像は、下記のようなプロンプトで生成します。
（ステップ1）
あなたはSEOマーケティングのプロフェッショナルでアートディレクターです。
記事に掲載する〇〇のイメージ画像を生成するためのプロンプトを3案作ってください。各案では、下の項目を明記してください。画像内に文字は入れません。
- 構成要素と構図：◯◯
- 世界観：◯◯［例 ミニマル/和/ビジネス/手描き風］
- トーン：◯◯［例 誠実/先進/温かい/辛口］
- カラー：◯◯（メインカラー）、△△（アクセントカラー）
- 用途：［アイキャッチ/セクション用］
- 画像の種類：［写真/イラスト］
- 画風（イラストの場合）：［例 フラットベクター/手描き風ラインアート/ミニマル3D］
- 比率：◯◯:△△［例 3:2］（ステップ2）
下記の画像を生成してください。
（ステップ1で出したプロンプトを1つを選び、必要であれば修正の上、貼り付ける）図解画像の場合は、下記のようなプロンプトで生成します。
（ステップ1）
あなたはSEOマーケティングのプロフェッショナルでアートディレクターです。
記事を読んで、その内容のインフォグラフィックスを生成するためのプロンプトを3案作ってください。各案では、条件を明記してください。
# 条件
- 構成要素と構図：◯◯
- 世界観：◯◯［例 ミニマル/和/ビジネス/手描き風］
- トーン：◯◯［例 誠実/先進/温かい/辛口］
- カラー：◯◯（メインカラー）、△△（アクセントカラー）
- 用途：［アイキャッチ/セクション用］
- 画風：［例 フラットベクター/手描き風ラインアート/ミニマル3D］
- 比率：◯◯:△△［例 3:2］
# 記事
（ここに画像生成したいセクションのテキストを貼り付ける）（ステップ2）
記事を読んで、下記条件のインフォグラフィックスを生成してください。
# 条件
（ステップ1で出したプロンプトを1つを選び、必要であれば修正の上、貼り付ける）
# 記事
（ここに画像生成したいセクションのテキストを貼り付ける）2026年1月現在、画像生成に関しては、ChatGPTよりもGoogleのGeminiの方が優秀です。Geminiには、2025年8月に登場したNano Bananaが搭載されており、画像生成の際は自動で働いてくれます。それまで主流だった画像生成AIと比べて、Nano Bananaは画像内の文字が崩れにくく、人物や背景を修正する際にも顔や服装が勝手に変更されにくくなっています。
企業サイト向けの記事制作の現場では、AI生成した画像をPhotoshopなどの画像編集ツールで、さらに微調整することもあります。最新のPhotoshopにも実用的なAI機能が搭載されており、出力された画像の状態を見て、Geminiなどで修正プロンプトを打った方がよいか、Photoshopで仕上げた方がよいか判断します。
生成AIを使ったダウンロード資料制作術
ダウンロード資料はサービス紹介資料やホワイトペーパー、事例集、チェックリストなどの形があり、サイト訪問者をリード、つまり、連絡可能な見込み顧客にしてくれます。
専門的で役立つ情報を体系的に示せるため、見込み客が安心して商談の席に座りたくなるのがダウンロード資料の利点で、特にBtoB分野ではダウンロード資料がリード獲得の要です。
従来のダウンロード資料制作は負担が重いものでした。構成案を考え、本文を執筆し、図表を作成し、レイアウトを整えて校正する。社内で進めれば数十時間から百時間単位、外注すれば数十万円のコストがかかるため、中小企業では1本か2本用意するので手一杯となるケースが多くありました。
生成AIの登場によって、ダウンロード資料制作のこういった常識は変わりつつあります。制作すべき資料のテーマ出しから資料の章立て構成、本文の初稿制作、表現の冗長さを整える作業はAIに任せられます。図表やイラストもAIが生成できるため、人間の負担感は大きく抑えられます。1か月かかっていた資料が、現在では1〜2週間程度で完成可能になっています。
ここからは、ダウンロード資料として一般的な、ホワイトペーパー、ハウツー、事例集の3つの制作術を解説します。
ホワイトペーパー型ダウンロード資料
ホワイトペーパー型ダウンロード資料は、業界トレンドや調査データを整理して示す専門性の高いダウンロード資料です。最初に、誰のどんな情報ニーズを満たすかを決めてから、生成AIに「〇〇業界の最新トレンドと課題を、想定読者は△△、全体3000字、章立ても含めて」のように指示すると、構成案から本文まで一気に土台が作れます。ChatGPTやClaudeが、この叩き台づくりに向きます。
次に、自社データや実績、具体的な事例を追記して、他社が真似できない中身にします。数字の出典や前提条件も添えると、読み手の納得感が上がります。
図解はGeminiで、文章の要点を「フロー図」「比較表」「チェックリスト」に変換すると伝わりやすくなります。最後に人がデザインを調整し仕上げます。
ハウツー型ダウンロード資料
ハウツー型ダウンロード資料は、読者の課題に対して「今日から何をすればいいか」を具体的に示す実践資料です。信頼できる手順やテンプレートがあると、検索や試行錯誤の時間を節約できるため、サイト訪問者がダウンロードしたくなる仕組みです。
ハウツー型ダウンロード資料を作成するには、まず、解説するテーマを1つに絞り、成果の定義も決めます。そのうえで生成AIに「〇〇を改善する5つのステップを、初心者向けに、実行順で、注意点も含めて提案して」のように指示すると、骨子が一気に出ます。
次に、各ステップを「やること」「判断基準」「失敗しやすい点」「具体例」の4点セットに分解し、AIにブラッシュアップさせます。ChatGPTやClaudeで言い回しを整えつつ、自社の商材がどう役に立つかを追記します。
図解はGeminiで、手順をフロー図にし、分岐条件を見える化すると迷いが減ります。最後に人が、主張と根拠がズレていないか、再現できる手順になっているかを確認して仕上げます。
事例集型ダウンロード資料
事例集型ダウンロード資料は、読者の課題に対して「うちでも再現できそうか」を判断できる材料をまとめた資料です。読者は自社の状況に照らして、どこまで真似できるか、何が前提条件か、失敗しやすい点は何かを短時間で判断できます。判断材料が一気にそろう利便性の高さからダウンロードしたくなるタイプの資料です。
事例集型ダウンロード資料を作成するには、まず、各案件の担当者が事例に関する情報を短時間でアウトプットできる状態を作ります。項目は「背景」「課題」「やったこと」「工夫」「結果」「学び」の6つに固定し、箇条書きで記入してもらいます。そのうえで生成AIに「このメモを事例として読みやすく整形して。誇張せず、因果が飛ばないように。読み手が再現できる粒度で」のように指示すると、文章化と構造化が一気に進みます。
次に、事例を横並びで比較できるように、AIに共通の軸へ揃えさせます。たとえば業界、企業規模、課題タイプ、施策カテゴリ、期間、成果指標などのラベルを付け、同じ言い方に統一します。ここまで整うと、事例集の骨格が見えます。
最後に、生成AIに「この10事例を、課題タイプ別に並べ替えて章立てして」と依頼し、章タイトルや導入文を作ります。人が最終確認し、数値と表現の安全性を整えて完成です。
生成AIを使ったプレスリリース術
生成AIを使ったプレスリリース施策は、メディア露出を通じて見込み客との接点を作るための基本的なマーケティング手法です。
従来のビジネスの現場では、プレスリリースとは広報の仕事であり、マーケティングとは予算も担当部署も別という区分けが一般的でした。しかし近年では、プレスリリースはマーケティング施策の一つとして位置づけを改める動きが広がっています。実際、私たちトガリズムでも、プレスリリースとサイト集客を一気貫通して行うことで、相乗効果を生み出せることを複数のプロジェクトで再現しています。
プレスリリースは1本で効果が出るものではなく、戦略的に継続発信し、その一部がメディアに取り上げられて成果につながります。従来はPR会社への外注か社内制作のどちらかで、1本あたり10〜30万円の費用や10〜20時間の工数が必要でした。ニュース性の判断や構成、執筆、校正、配信先選定など、多くの専門知識と時間を要するため、中小企業では数カ月に1本が限界でした。プレスリリース配信サービス最大手のPR TIMESを見ると、プレスリリースを最後に打ったのはもう何年も前、という企業も数多く見られます。
生成AIの登場により、こういった状況に変化が起きています。ニュース価値の担保、構成案や本文の生成、校正チェックまでAIが支援し、配信先リストの提案も可能です。
ここからは、プレスリリース施策の主な工程における生成AIの活用方法を解説します。
ネタ出し
プレスリリースにおけるネタ出しとは、自社の活動や製品の中からメディアが取り上げたくなる情報価値を見出す作業です。日常業務の中に、実は社会的意義や新規性が隠れていることは少なくありません。しかし、内部の人間ほど自社の価値に気づきにくいという課題があります。このネタ出しの工程が、プレスリリースの成否を左右します。
生成AIは、このネタ出しのプロセスの助けになります。まず自社の基本情報を整理して入力することから始めます。業種や事業規模、主要顧客層、企業の強みといった特徴に加えて、ターゲットとするメディアの種類も伝えます。
プロンプトは、下記のような具合です。
あなたはマーケティングのプロフェッショナルです。
下記の方向性で、メディアに取り上げられやすいプレスリリースネタを20案出して。
業種：
事業規模：
主要顧客層：
強み：
ターゲットとしたいメディア：このようにしてAIが出してきたネタ案の中からめぼしいものを選び、ニュース性が高く、自社で発信可能な形にブラッシュアップします。社内で関係者や上長にネタを提案する時は、プレスリリースネタについて、概要やメディアが取り上げる可能性が高い理由などを生成AIに書かせます。
原稿作成
プレスリリースの原稿作成は、構成の設計から執筆、校正まで多くの工程を要する作業です。特に専門ではない担当者にとっては、どの情報をどの順序で伝えるべきか、見出しをどう作るか、といった判断が難しく、完成まで何日もかかることがあります。
生成AIは、この原稿作成の負担を大幅に軽減します。まず、発信したいネタの基本情報を整理して入力します。製品名やサービス名、リリース日、背景となる課題、特徴や独自性、想定する利用シーンなどを箇条書きで構いません。加えて、企業の基本情報や過去のプレスリリース例を参考として与えると、文体の統一も図れます。
たとえば、下記のような具合です。
以下の情報をもとに、プレスリリース原稿を作成してください。
- 製品名: 〇〇〇
- リリース日: 〇〇〇〇年〇月〇日
- 背景: △△という社会課題
- 特徴: □□□という独自技術
- 想定顧客:〇〇〇〇プレスリリースには一定のフォーマットがあり、この型を守ることがメディアに取り上げられるための前提条件となります。AIが生成した原稿は、見出しや本文の構成がプレスリリースの型に沿ったものになるので好都合です。
あとは事実関係の確認や、社内の用語ルールへの調整を行うだけで、大幅に工数を削減できます。修正指示もAIに伝えれば、即座に反映された原稿が得られるため、従来の半分以下の時間で完成度の高い原稿が仕上がります。
メディアへの個別アプローチ
PR TIMESなどのサービスは、プレスリリースを公開すると、あらかじめ選択したメディア各社に一斉配信をしてくれます。しかし、メディアの編集者やライターは、ほとんどこの配信を見ることはありません。あまりに大量にリリース情報が届くため、玉石混交の情報の中から記事にできそうな情報を探すのは業務効率が悪すぎるためです。
そのため、プレスリリースを公開したら、記事化してほしいメディアへの個別アプローチが成果を左右します。個別に連絡を取ることで、取り上げられる確率は高まります。
生成AIは、このメディアへの個別アプローチも効率化します。まず、自社のネタに関心を持ちそうなメディアをリストアップする必要があります。これにはDeep Researchを活用し、業界や地域、テーマに応じた媒体を網羅的に調査します。
プレスリリースの原稿ファイルをアップロードして、たとえば、下記のようなプロンプトを打ちます。
添付のプレスリリースを見て記事化や取材をしてくれそうなメディアを◯◯件リストアップして。各メディアについて、メディア名、メディアサイトトップページ、問い合わせフォームURLをまとめてください。AIが生成した文章をそのまま使えることはありませんが、追加のプロンプトを打ち、部分的に修正したり、仕上げに原稿を校正にかけたりする際にも生成AIが有用です。
このようにしてメディアリストが得られたら、次は各メディア向けのアプローチ文を生成します。プレスリリースの要旨と、そのメディアの読者層や編集方針を踏まえた文面をAIに作らせます。
メディア向けのアプローチ文をAIに生成させるときは、プレスリリースの原稿ファイルをアップロードして、たとえば、下記のようなプロンプトを打ちます。
添付のプレスリリースを読んで、下記メディア向けの個別アプローチメールを作成してください
# メディア情報
- 媒体名：
- 媒体URL：
# 条件
- ですます調
- 件名1つ＋本文
- 本文は300字前後
- 冒頭1〜2文で「なぜ貴媒体に送るのか」を明示
- リリース要点は短く（数字があれば入れる）
# 出力
- 件名：
- 本文：アプローチ文は1パターンだけ作成して、どのメディアに対しても同じものを使うこともありますが、媒体ごとにカスタマイズされた一文があるだけで、その企業に対してメディア側は認知しやすくなったり、興味を持ちやすくなります。修正や調整もAIに指示すれば即座に対応でき、数十件のアプローチを短時間で完了できます。
生成AIを使ったマイクロコピー作成術
マイクロコピーとは、あらゆる接点で人の行動や印象を左右する「意図を持った短い言葉」です。ほんの数十文字であっても、マイクロコピー次第で、ブランドの信頼感やユーザー体験は大きく変わります。
Webページのタイトルや見出しはもちろん、お問い合わせフォームの入力を促す気の利いた一文や、商品パッケージに掲載する売り文句や店頭ディスプレイのメッセージといったオフラインのマーケティング現場など、マイクロコピーはマーケティング活動になくてはならない存在です。
かつては、こうしたキャッチコピー的な言語表現は、人間の感性と経験に頼っていました。しかし、生成AIの登場によって、そのプロセスは大きく変化しました。
AIを使ったマイクロコピーの作成方法は、まず、改善したい箇所の目的とユーザーの心理状態を整理して入力します。ボタンなのかフォームなのか、どんな行動を促したいのか、ユーザーがどんな不安や疑問を持っているかを伝えることで、AIは文脈に合った提案を複数生成してくれます。
たとえば、下記のような具合です。
以下の条件でマイクロコピーを10案作成してください。
# 条件
- 掲載場所: 〇〇〇〇
- 目的: 〇〇〇〇
- ユーザー心理: 〇〇〇〇
- トーン: 〇〇〇〇AIが生成した候補から、自社のブランドトーンに合うものを選びます。必要に応じて、「もっと、◯◯のような方向性で10案書いて」「△△という言葉を使って20案書いて」のような指示を重ね、AIにブラッシュアップさせます。
また、工数を十分かけられるならば、A/Bテストで効果を検証する場合もあります。こうして小さな改善を積み重ねることで、サイトや商品・サービスに触れる人のユーザー体験が向上し、成約率やエンゲージメントの向上につながります。 生成AI時代のマイクロコピーは、経験と勘の領域を超えて、戦略的な言葉設計へと進化しています。
生成AIを使ったSNSコンテンツ制作術
マーケティング活動において、SNSコンテンツは、ユーザーとの接点や親密性を生み出す役割があります。わずか数秒で流れていくタイムラインの中でも、コンテンツの質次第で、ブランドの認知度やファンとの関係性は大きく変わります。
InstagramやXといったSNSを運用する現場で特に重宝されているAIの用途は、写真編集の領域です。建築やインテリアの撮影では、レンズ特性による歪みが生じたり、撮影者の撮影スキルがいつも十分高いとは限らず、写真補正が必要でした。この写真補正では、画像端に余白が生じ、余白を避けて四角に切り取ると、重要な箇所が削れてしまったり、意図せず端に寄ってしまうことがありました。
しかし、AIの登場により、補正で生まれた余白を埋める工程が専門スキルが無くても高速でできるようになりました。Photoshopの生成塗りつぶしやLightroomの生成AI削除機能がその代表です。AIに指示を出すだけで、周囲の質感や色調に合わせた自然な画像が生成されます。メインの被写体の背景や横に映り込んだよけいなものを削るのも同じ機能で簡単に実現します。必要に応じて、生成範囲を調整したり、複数回生成し直すことで、より理想的な仕上がりに近づけます。
こうした技術の進歩は、やりすぎれば「リアルではないニセモノ・フェイク」を企業の公式SNSで流してしまうことになりますが、使い所さえ間違えなければ、マンネリ化しがちなSNSコンテンツに新たな刺激を注入することができます。
生成AIを使った音声コンテンツ制作術
AIを活用した音声コンテンツ制作が、ビジネスや情報発信の新しい手段として注目されています。文字だけでは伝わりにくい温度感やリズムを、AIの声が自然に再現できるようになったからです。
代表的な音声コンテンツ制作AIは、Google NotebookLM、Notta、VOICEPEAKの三つです。
まずGoogle NotebookLMは、ユーザーが読み込ませた資料をAIが理解し、要約や質疑応答を通じて内容を音声で解説してくれるAIツールです。自社サイトの特定ページや、パワーポイントをPDF化した自社資料などを読み込ませて、顧客向けに、かつてのポッドキャストのような対話形式の音声コンテンツを生成できます。
Nottaは、AIを使った高精度な音声認識と文字起こしを行うツールで、収録や取材の後処理に使えます。
VOICEPEAKは、感情表現まで調整できる音声合成ツールで、商用利用にも対応し、動画のナレーションやeラーニング教材の制作に適しています。
生成した音声は、動画コンテンツのナレーションとして使うだけでなく、音声コンテンツそのままで発信する活用法も広がっています。自社サイトの記事ページや商品紹介ページにアップロードして音声再生ボタンを設けたり、SNSでショート音声（もしくは音声のみの動画）を投稿したりすれば、視覚に頼らない接点を生み出せます。移動中に聞ける学習コンテンツや、多言語資料の要約配信にも活用できます。
生成AIを使った音声コンテンツは、人間による修正が面倒という問題もあります。不可能ではありませんが、細かいところでうまくいかず、結局一から人間が読み上げた方が早く済んだ、というケースもあります。ただ、こういった使い勝手の悪さは音声系AIの提供元もすでに認識しており、アップデートや新サービスで改良が進められています。
生成AIを使った動画制作術
マーケティングにおいて動画は、文章よりも短時間で理解を促し、感情を動かせる媒体です。しかし、企画、台本、撮影、編集まで全部を人力で回そうとすると、コストが膨らむか品質が下がります。そこで生成AIは、制作のボトルネックを分解して、詰まりやすい工程だけを押し広げる道具として効きます。
まず効くのは企画と台本です。NotebookLMに、過去のブログ記事、サービス資料、FAQ、導入事例、商談メモなどをまとめて入れ、動画化したいテーマを指定して「30秒版と90秒版の台本」「冒頭5秒のフックを5案」「コメント欄で揉めない言い回しへの調整」まで作らせます。自社の一次情報だけを材料にできるので、内容がフワつきにくいのが強みです。台本ができたら、同じ素材から「撮影カット割り（何を映すか）」と「画面テロップ案」も出せます。
次に、音声と素材づくりです。読み上げツールは、東方ProjectのゆっくりボイスやずんだもんなどがYouTubeでよく使われていますが、コンサルティング業などのビジネス用途であれば、VOICEPEAKというAI音声が話速や抑揚を調整できて使いやすいです。
映像素材の生成ツールとしては、OpenAIのSoraやGoogleのVeoなどがあります。いずれも、文章や画像から動画を生成できます。生成可能な尺や制御性には限界があるものの、慣れれば、音声の内容をうまく表現したカットを得るることができます。他にも、RunwayやPika、Adobe FireflyといったAIツールが、より専門家向けのツールとして独自の進化を続けています。
動画生成AIの中には、NotebookLMのStudio機能のように、1本丸ごとお任せで作れるものもあります。しかし、音声部分も動画部分もおかしな状態で出てくる上に修正が難しいため、上記のように素材ごとにAIで作り、編集で1つにまとめる方法が現時点の現実解となっています。
生成AIで変わるWEB広告術
生成AIの進化は、WEB広告の仕組みを静かに、しかし確実に変えています。これまで広告は、人が考え、デザインし、テストを重ねる専門家の領域でした。いまやAIがその多くを担い、スピードと精度の両方を押し上げています。
特にGoogle広告では、生成AIによる見出しや説明文、バナー画像の自動生成機能が次々と追加されています。広告主はテキストや広告の着地URL、キーワードを入力するだけで、AIが訴求内容に沿ったコピーとビジュアルを提案。複数のパターンを自動で生成し、配信結果を学習しながら組み合わせを最適化します。
こうしたAIの導入により、従来は時間を要したA/Bテストやデザイン制作が大幅に短縮されました。Google広告では、すでに広告内容のA/Bテストは人間がやるべきものではないという思想の元、機能改修が進められてきました。その結果、かつてのWEB広告職人には物足りないという声もあるものの、初級者にとっては、多様な広告クリエイティブを同時展開でき、運用の柔軟性が格段に向上しています。
生成AI を使ったECのユーザーレビュー分析術
生成AIを活用したECのユーザーレビュー分析は、従来の「感覚的な評価」をデータドリブンな戦略へと変える技術です。AIがテキストとして蓄積された膨大なレビューを読み取り、購買動機や満足度、改善点を定量・定性の両面から抽出します。これにより、マーケティングや商品企画の判断を、感情ではなくデータに基づいて行えるようになります。
このプロセスは、データ収集、前処理、要約・分類、可視化、施策化の5段階で構成されますChatGPTを使えば、自然言語処理によってポジティブ・ネガティブな意見の傾向を自動で整理し、「デザインを高く評価している人の割合」や「価格に不満を持つ人の割合」といった定量的な指標を算出できます。
さらに、この分析は自社だけでなく競合他社にも応用可能です。競合商品のレビューを解析し、どの要素が評価され、どの部分に不満が集中しているかを数値化すれば、差別化ポイントや新たな機会を見出すことができます。分析結果をSWOT分析や4P分析と組み合わせれば、戦略設計の精度も格段に向上します。
生成AIは、レビューという「生の声」をマーケティング戦略の中核に変えるツールです。データから本音を掘り起こし、次の打ち手を導く。EC企業にとって、もはや競争力そのものを左右する存在になりつつあります。
生成AI を使った顧客分析術
顧客分析は、マーケティングにおける最も基本的な仕事の一つです。生成AIを活用した顧客分析は、企業のマーケティング戦略を革新する強力なツールとなっています。従来は専門家による時間のかかる分析が必要でしたが、AIを使えば迅速かつ深い洞察が得られます。
例えば、顧客レビューの感情分析を行う際には「次の100件の顧客レビューを分析し、ポジティブ・ネガティブ・ニュートラルに分類してください。さらに、頻出するキーワードと改善点を3つずつ抽出してください」といったプロンプトが効果的です。
購買行動の予測では「過去6ヶ月の購買データから、顧客を3つのセグメントに分類し、各セグメントの特徴と最適なアプローチ方法を提案してください」のように指示することで、パーソナライズされた戦略立案が可能になります。
また「競合他社のSNS投稿を分析し、顧客エンゲージメントが高い投稿の共通点を5つ見つけてください」というプロンプトで市場トレンドも把握できます。
重要なのは、具体的な数値や期間、求める成果物を明確に指定することです。生成AIは単なるデータ処理ツールではなく、ビジネスの意思決定を支援する戦略的パートナーとして、顧客理解を深め、競争優位性を確立する鍵となるのです。
生成AI を使ったサイトアクセス分析術
サイトアクセス分析は、WEBマーケティングの中核を担う業務です。ユーザーがどこから来て、どのページを見て、どこで離脱したのかを理解することは、集客施策やサイト改善の方向性を決めるうえで欠かせません。これまではGoogle Analyticsなどのツールを用い、担当者が数値を比較しながら仮説を立てるのが一般的でした。
しかし生成AIを活用すれば、分析の在り方は一変します。AIはアクセスデータを瞬時に読み解き、単なる数値の増減ではなく「なぜその動きが起きたのか」を文脈として示すことができます。
例えば、あるページの直帰率が高い場合でも、AIにエクセルやCSVの形式でエクスポートさせたデータを読み込ませて、考えられる要因を答えさせることができます。「情報構成が複雑」「読み込みが遅い」「他ページとの導線が弱い」など、原因を推定し、それが正しいか検証方法を確認したり、改善案を提案させたりすることで、サイトアクセスを増やすための精度の高い洞察を得ることができます。
生成AI を使ったSNS分析術
SNS分析の目的は、「顧客が何に反応し、なぜ拡散したのか」を理解し、再現性のある成果を生み出すことにあります。生成AIを使うと、これを人手では不可能な精度とスピードで行えるようになります。
まずAIは、投稿文・コメント・返信などを自動で解析し、どんなテーマ・表現・感情が反応を生んでいるかを抽出します。たとえば「共感を呼ぶ語り口」「行動を促すフレーズ」「炎上につながる言葉」などを分類し、投稿内容ごとの影響パターンを可視化します。
次に、AIは時系列での反応変化を学習し、「どの曜日・時間帯・話題がエンゲージメントを最大化するか」を予測します。これにより、投稿タイミングやコンテンツ軸の最適化が可能になります。
結果として、企業は「運用担当者の勘」ではなく「データに基づく確信」でSNS戦略を立てられるようになります。つまり、“何を・いつ・どう発信すれば人が動くのか”を定量的に理解し、再現できるマーケティングが実現するのです。
生成AIで変わるサイト搭載型チャットボット
チャットボットは、サイト訪問者とのやり取りを自動化し、顧客対応の効率化や離脱防止を目的に、企業サイトの中に導入されてきたツールです。24時間対応が可能で、問い合わせの初期対応や商品案内を自動化できるため、顧客満足度と業務効率の両立を実現する仕組みとして期待されていました。マーケティングの観点では、ユーザーとの接点を増やし、購入や問い合わせにつなげるコンバージョン支援ツールとしての役割も担うはずのものでした。
しかし現実には、ほとんどすべてのサイト搭載型チャットボットは、その謳い文句からかけ離れた代物でした。ユーザーの質問にまともに答えらることができず、「関連するページはこちらです」と、実際には関連性の低いリンクを返すような応答が横行したのです。
生成AI以前のこのようなチャットボットは、ユーザーの質問と、質問に対する回答を人間が前もって入力しておく必要があったため、現実問題として、企業はその想定問答集を十分用意しきれず、便利どころか顧客体験を大きく損っていたのです。偶然、ユーザーが、企業の想定した質問をしてコンバージョンに至ることがあったとしても、その背後には膨大な数の「買う気はあったけどチャットボットのせいでやめた人たち」を生む存在でした。
この状況を一変させたのが、生成AIです。代表例としてよく使われているのが、AIチャットボットmiiboやChatbaseです。どちらも、自社サイトの情報やFAQを参照しながら、自然な回答を生成します。自社データに回答がないような質問に対しては、一般的な内容を回答させることが可能です。AIにはChatGPTの他、主要な大手AIツールが使われており、ユーザーの質問の意図を理解し、的確な情報を簡潔に答えることで、人間に近い精度と温度感を持った接客を実現しています。生成AIの搭載により、チャットボットはユーザーが知りたいことを、ようやくまともに答えてくれるようになりました。今では、従来型のチャットボットのベンダーのほとんどが、AIを入れた新バージョンを売っています。
とはいえ、現在のAIの限界として、間違った回答をすることもあります。法律関係や医療関係など、誤りが深刻な問題になる業種のサイトでは使えません。また、そうではないサイトに実装した場合でも、コンスタントに会話ログをたどって、回答の仕方を手動で修正する運用は欠かせません。
AIチャットボットがサイトに搭載されていることで、サイト運営者は、見込み顧客がどんな課題や不安を抱いているのか洞察を得ることができます。滞在時間や、セッションあたりの複数ページアクセスが増えるため、SEO上も有効に働く点も見逃せない点です。
マーケティングで利用される主なAIサービス
ここでは、実際のマーケティング現場で活用されている主要なAIツールを紹介します。それぞれのツールには独自の強みがあり、目的に応じて使い分けることで、マーケティング活動の効率と効果を大幅に向上させることができます。
ChatGPT
ChatGPTは、OpenAI社が開発した対話型AIで、マーケティング分野でも広く活用されているツールです。自然言語処理の能力に優れ、コンテンツ制作からカスタマーサポートまで幅広い用途に対応できます。
マーケティングにおける主な活用方法として、ブログ記事やSNS投稿の下書き作成、広告コピーのアイデア出し、メールマーケティングの文面作成などが挙げられます。また、ペルソナ設定やカスタマージャーニーマップの作成支援、競合分析のフレームワーク提案など、戦略立案のサポートにも活用できます。
最新バージョンでは画像認識や画像生成機能も搭載されており、ビジュアルコンテンツの企画・制作にも対応可能です。ただし、情報の正確性については必ず人間が確認する必要があります。
Gemini
Geminiは、Google社が提供する高性能な生成AIです。Googleの検索エンジンやその他のサービスと連携できる点が大きな特徴で、リアルタイムの情報取得に優れています。
マーケティングにおいては、最新のトレンド調査や競合分析、SEOキーワードリサーチなどに特に有効です。Google検索の最新データにアクセスできるため、時事性の高いコンテンツ制作や、季節・イベントに合わせたマーケティング施策の立案に役立ちます。
また、長文のコンテキスト理解能力が高く、複雑なマーケティング戦略の相談や、大量のデータ分析結果の解釈にも活用できます。Google Workspaceとの統合により、GmailやGoogleドキュメントとの連携もスムーズです。
2025年8月には画像生成AIであるNano BananaがGemini上で使えるようになり、ChatGPTの画像生成よりもマーケティング現場で実用レベルの画像を生成しやすくなりました。
NotebookLM
NotebookLMは、Geminiと同じくGoogle社が開発した、ドキュメント分析に特化したAIツールです。複数の資料や参考情報をアップロードし、それらを基にした質問応答やサマリー作成が可能です。
マーケティング分野では、市場調査レポートや顧客アンケート結果、過去のキャンペーンデータなどを統合分析する際に威力を発揮します。膨大な資料から必要な情報を素早く抽出し、インサイトを導き出すことができるため、データドリブンなマーケティング戦略の立案に最適です。
特筆すべき機能として、アップロードした資料を基にしたポッドキャスト形式のAI音声コンテンツ自動生成があります。これにより、調査結果や企画書を音声コンテンツとして共有することが可能になり、社内プレゼンテーションや顧客への情報提供の新しい形を実現できます。
また、インフォグラフィックス生成機能は、ノウハウや伝えたいことを見事なまでに図解してくれるため、頭脳労働系のビジネスのサイト内やSNS投稿で急速に利用が広がって使われてきています。
Claude
Claudeは、Anthropic社が開発した対話型AIで、長文の読解・生成能力と倫理的な応答に定評があります。大量のテキストを一度に処理できる能力が特に優れています。
マーケティングにおいては、詳細なマーケティングプランの作成や、長文コンテンツの編集・校正、ブランドガイドラインに沿ったコンテンツ制作などに活用できます。1回の入力で数万文字のコンテキストを理解できるため、複数のマーケティング資料を同時に参照しながら統合的な戦略を立案する際に便利です。
また、論理的思考プロセスを重視した応答が得られるため、マーケティングROIの分析や、施策の優先順位付けなど、戦略的な意思決定のサポートにも適しています。倫理的配慮が組み込まれているため、コンプライアンスを重視した広告コピーの作成にも向いています。
Genspark
Gensparkは、MainFunc社が開発したAIプラットフォームです。最大の特徴は、複雑なタスクを自律的に実行するスーパーエージェント機能です。これにより、ベテランのアシスタントやアドバイザーが書いたように答えてくれることも多く、記事を作成させた際の話の運び方は、プロの編集者をうならせるほどうまいです。
マーケティング活用では、前述の記事制作に加え、市場調査から競合分析などにも対応します。たとえば、「音楽配信市場の最新トレンドを調査し、図表付きレポートを作成して」と指示すれば、複数の信頼できるソースから情報を収集・分析し、会議資料レベルのレポートを数分で生成可能です。
Gamma
Gammaは、プレゼンテーション資料やドキュメント、Webページを簡単に作成できるAI駆動のデザインツールです。テキスト入力だけで、視覚的に魅力的な資料を自動生成できます。
マーケティングの分野では、ダウンロード資料、提案書、キャンペーン企画書、社内報告資料などの作成に活用されています。従来のPowerPointやGoogleスライドとは異なり、入力した内容に合わせた画像を生成して挿入してくれるため、それらしい見栄えの資料のタタキを短時間で作成できる点が魅力です。
また、マーケティングが成功し商談となった際にも、事前情報を元にGammaでざっくりとした資料を用意しておけば、他社より解像度の高い対話が可能です。
Gammaで作成した資料はオンラインで編集したり、PDFとしてエクスポートすることも可能なのもマーケティング現場からすると嬉しいポイントです。
VOICEPEAK
VOICEPEAKは、自然な音声合成が可能な日本製のAI音声生成ソフトウェアです。テキストを入力するだけで、人間らしい抑揚とイントネーションを持った音声を生成できます。
マーケティング分野では、動画コンテンツのナレーション、ポッドキャスト制作、音声広告、製品デモ動画などに活用されています。多様な声質とキャラクターが用意されており、ターゲット層やブランドイメージに合わせた音声選択が可能です。
特に日本語の自然さに優れており、感情表現やイントネーションの細かい調整もできるため、ビジネス向けコンテンツの制作に適しています。ナレーターの手配や録音スタジオの予約が不要になり、コンテンツ制作のスピードとコスト効率が向上します。
Napkin AI
Napkin AIは、テキストから自動的にビジュアルコンテンツを生成するAIツールです。アイデアや概念を視覚化し、図表やインフォグラフィックに変換する能力に優れています。
マーケティングにおいては、データビジュアライゼーション、コンセプト図の作成、プロセスフローの図解、比較表、統計データのインフォグラフィック化などに活用できます。複雑な情報を視覚的に分かりやすく伝えることができるため、SNS投稿、ブログ記事の挿入画像、プレゼンテーション資料などに最適です。
デザインスキルがなくても、テキスト情報を入力するだけで、自動的に美しいビジュアルが生成されます。生成されたビジュアルは編集も可能で、ブランドカラーやスタイルに合わせたカスタマイズができます。視覚的な訴求力を高めることで、コンテンツのエンゲージメント向上に貢献します。
Miibo
Miiboは、AIでアバターを作成し、自動会話を実現するプラットフォームです。独自のキャラクター設定や口調、知識ベースをカスタマイズして、ブランド専用のAIアシスタントを構築できます。
マーケティング活用としては、カスタマーサポートの自動化、サイト上でユーザーが知りたいことへの適切な回答などが挙げられます。ブランドの個性を反映したキャラクターを設定することで、質の高いコミュニケーションを実現できます。
従来のAIを搭載していないチャットボットと比べ、親切さや感情的なつながりを重視するマーケティング戦略に適しています。24時間365日対応可能なため、顧客エンゲージメントの機会を最大化できます。
Chatbase
Chatbaseも、Miibo同様、カスタムデータを学習させた独自のAIチャットボットを簡単に構築できるプラットフォームです。自社のWebサイト、製品ドキュメント、FAQなどをアップロードすることで、それらの情報に基づいて応答するチャットボットを作成できます。
マーケティングにおいては、Webサイトへの埋め込み型カスタマーサポート、リード獲得のための会話型フォーム、製品情報の自動案内、イベント参加者向けの情報提供ボットなどに活用されています。訪問者の質問にリアルタイムで対応することで、ユーザー体験を向上させ、コンバージョン率の改善に貢献します。会話ログを分析することで、顧客のニーズや関心事を把握し、マーケティング戦略の改善に活かすこともできます。
miiboより割高な価格ですが、他の類似サービスよりは抑えた料金体系です。不具合が続いているmiiboよりも安定しており、性能の高いAIエンジンをベースにカスタマイズしたAIチャットボットをサイトに実装可能です。
自社のマーケティングに生成AIを導入する流れ
生成AIは、マーケティング業務の生産性と品質を同時に高められる強力な手段です。しかし、新技術の導入には時間も労力もかかり、現状維持のほうが楽に見えます。社長が「使え」と号令するだけでは現場は動かず、従業員が「使いたい」と言うだけでは上層部の許可を得られません。
重要なのは、誰かが主導して進めることです。ここでは「社長主導」と「マーケティングチーム主導」の2パターンを解説します。
社長が導入を主導する場合
社長が生成AI導入を主導する際に最も重要なのは、ツール選定ではなく「環境づくり」です。トップダウンでAI活用を命じても、現場は動きません。まずは「なぜ今、マーケティングに生成AIが必要なのか」を自分の言葉で語り、方向性を示すことが不可欠です。
次に、時間と予算、そして失敗を許容する姿勢を明確にします。例えば、週1回30分の「AI実験枠」をマーケティング部門のカレンダーに組み込み、業務時間内で自由に試せる状態をつくります。最初は無料の生成AIツールで十分であり、成果よりも「触った経験」を従業員がすることを優先します。
これに似た例として参考になるのが、Atlassian社のFedEx Dayという取り組みです。FedEx Dayは、24時間というごく短い時間で行われる社内開発イベントで、通常業務を止め、社員が自由にテーマを決めて一気に形にします。重要なのは、社内で成果物を発表するという点です。これにより、完成度ではなく「試した事実」と「思考の過程」が従業員の間で共有され、挑戦そのものが組織から肯定された実感を得られます。
FedEx Dayは、ダニエル・ピンクの著書「モチベーション3.0」で紹介されていることからもわかるように、従業員の自律性・熟達・目的意識を引き出す仕組みとして機能します。生成AI活用も同様で、正解を出す場ではなく、試行錯誤を可視化する場を設計することが重要です。社長が示すべきなのは成果ではなく、「他の業務を止めてでもAI活用を考えてほしい」という強い姿勢です。その空気が組織に浸透したとき、現場は自発的にAIを使い始めます。
さらに効果的なのが、経営層自身が率先して使うことです。マーケティング施策の壁打ち、競合分析の要約、キャンペーン案のアイデア出しなどを生成AIを使って会議の場で行い、その過程やアウトプットを社内ツールで共有します。社長や幹部が使いこなしている（あるいは試行錯誤している）姿を見せることで、従業員にもAI利用が浸透していきます。
マーケティングチームが導入を主導する場合
マーケティングチームがマーケティング業務へのAI導入を主導する場合は、「世間で注目されているから」といったレベルよりも合理性の高い社内説明が求められます。そのためにおすすめなのが、背景・目的・方法を整理した社内提案です。
背景として整理すべきは、現場で日常的に消費している時間です。多くのマーケティング部門では、SNS投稿の文案作成、顧客向けメールの執筆、競合調査のまとめといった定型作業に膨大な時間が割かれています。その結果、本来注力すべき戦略立案やデータ分析、施策の改善に十分な時間を確保できない状況が慢性化しているケースが多いでしょう。さらに、担当者ごとのスキル差によって文案の品質が安定せず、組織全体のアウトプットにばらつきが生じるという問題も見逃せません。こういった観点で、自社の現状課題をデータを交えながらまとめていきます。
背景が整理できたら、次は目的を言語化します。目的には、具体的な手段は書きません。生成AIの導入自体は目的ではありません。工数の削減や新たな施策の実践といった明確な効能を目的として打ち出すことが重要です。また、あれもこれもと効能をたくさん盛り込むのではなく、まとめて一言で言い切ることで、導入の狙いが明確になり、社内提案を聞く立場の経営層やマネージャー層も楽に判断ができます。
目的が定まったら、次は方法を設計します。ここでは、まず無料トライアルから始めることを前提にするのがおすすめです。1ヶ月間、生成AIを実際の業務で使用し、たとえば、SNS文案の下書き、メールのテンプレート作成、競合分析の要約といった作業を試す、といった具体です。
方法を書く際に重要なのは、効果測定の方法を明記することです。「何分短縮できたか」を具体的に記録する仕組みを設計します。試算ではなく、実測値こそが説得力を持つからです。「週10時間かかっていたレポート作成が6時間になった」「メール文案が1件30分から10分に短縮された」といった具体的な数字を蓄積し、トライアル期間終了後に報告書にまとめる想定をあらかじめしておきます。
併せて、AIに入力させてはいけない機密情報の具体的なリストや、社内外に出すときはAIを使った人が責任を持って品質チェックをするルールを儲けるなどのリスク対策を明文化しておくことで、社内の意思決定者が抱く導入への不安を抑えることができます。
AIを活用したマーケティングの問題点
ここまで、生成AIを使ったマーケティング業務の方法について詳しく見てきました。しかし、生成AIは、マーケティングを成功させる魔法の杖ではありません。期待値を誤ると「思ったほど使えない」「逆に手間が増えた」という評価になり、社内のAI活用推進者の立場が悪くなってしまいがちです。
情報セキュリティーなどのリクス管理は、企業のAI活用全般に当てはまるため割愛し、ここでは、マーケティング業務に絞って、AI活用で多くの企業が直面する代表的な問題点を整理します。
「誰でもすぐに何でも」できるようになる訳ではない
生成AIを導入すると、未経験者でも即座に高品質なマーケティングができるようになる、と期待されがちです。しかし現実はそう簡単ではありません。
AIはあくまで「指示された内容をそれらしく出力する」存在です。何を作りたいのか、誰向けなのか、どの媒体で使うのかといった前提が曖昧なままでは、出てくるアウトプットも抽象的で使いづらいものになります。結果として、結局は経験者が大幅に手直しすることになり、「工数が減らない」という事態が起きます。
生成AIは、スキルを代替するというより、スキル格差を拡大する存在です。プロンプトを書くリテラシーや、出力結果がおかしいときにおかしいと気づける判断力、そして、どうおかしいか指摘してAIに修正を指示できる言語化力がなければ、AIは十分に活かせません。
業務経験が豊富で、文字で表現することも得意な人なら業務効率がどんどん上がりますが、そうではない人がAIを使っても、「一見価値があるように見えるけどよく見るとゴミ」を作り、そのことに気づかずゴミを量産してしまう、という悲劇に陥ります。
そのため、AI導入と同時に、最低限のマーケティング知識や、良いプロンプト・悪いプロンプトの事例をチーム内で教え合う文化が重要になります。
ファクトチェックの負荷の増大
AIをマーケティングに使う際に見落とされがちなのが、ファクトチェックの負荷です。生成AIは非常に自然な文章を作りますが、その内容が正しいとは限りません。
特に注意が必要なのは、数値データ、業界動向、法律・規約、競合情報などです。もっともらしい嘘を混ぜて出力するケースもあり、そのまま外部に公開すると、信用の低下や炎上リスクにつながります。文章が整っている分、人が見落としやすくなる点も問題です。
さらに、AIを使えば使うほどアウトプット量が増えるため、チェック対象も増加します。結果として「作るスピードは上がったが、確認作業が発生し、プラマイゼロ（下手するとマイナス）になる」という状況がよく起きます。
この問題を防ぐには、AIに任せる範囲を限定することが重要です。たとえば、AIを使うのは、文章のたたき台や校正に限定し、事実確認が必要な部分は必ず人が担う、というルールを決めておきます。また、外部公開前は必ず人が確認するフローを明文化し、「AIが書いたから正しい」という前提を組織から排除する必要があります。
デジタルマーケティングへの生成AI導入はトガリズムへ
生成AIは、若干の問題点をはらんでいるものの、マーケティング現場の作業時間を劇的に短縮し、少人数でも大量のコンテンツを回せる強力な手段であることは揺るぎない現実です。
しかし、実際には「AIを使ったマーケティング業務の正解を社内の誰も知らない」「上層部は『AIを使えばすぐできるでしょ？』と簡単に言うけど、AIが思い通りに回答せず修正に時間がかかりすぎる」といった壁にぶつかり、期待したほど成果につながらないケースも少なくありません。大事なのは、自社のマーケティングを「AIが普通に存在する世界」に適した業務に設計し直し、上層部の理解不足から来る現場のAI疲れをを放置しないことです。
トガリズムは、自社やクライアント企業のマーケティングに生成AIを実務活用したり、企業内のAI活用研修を担当する中で蓄積してきた知見を、貴社の業務や体制に合わせて技術移転します。AIのバージョンアップによって無意味化するプロンプト集を提供するのではなく、どの業務でどう使えば成果につながるのかを具体化し、現場が自走できるマーケティングへとつなげます。実際に、本記事も60%ほどはAIを使って書きました。ご興味のある経営者やマーケティング担当の方に限り、30分無料相談を実施しておりますので、下記よりお気軽にお問い合わせください。
