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「エコロジーとエコノミーをビジネス化する」を目標に活動している”ecoだけマーケター“たちが、最近気になる環境やDXにまつわる話題を短く紹介するエコなブログです。「○○したいけど、○○できない」とお悩みの、何かとお疲れ様の皆様に向けて、小さな取り組みなどを紹介します。コーヒーブレイクや休憩の合間にお読みください。

4.新しいマーケティング手法：AIマーケティング

AIを活用したマーケティングは、単なる自動化を超え、より高度なパーソナライズ体験を生み出している。特に、「目的に応じたコンテンツ生成」により、消費者ごとに最適な情報を提供できる点が注目されている。

例えば、ECサイトでは、消費者の行動履歴を基に、関心のある商品に関するブログ記事や動画をAIが自動生成し、購買意欲を高める仕組みが整っている。また、AIは顧客の心理状態を分析し、適切なタイミングでクーポンや特典を提示することで、購入率を向上させる。このようなAIマーケティングは、ブランドの価値向上にも貢献し、消費者とのエンゲージメントを深める新たな手法として定着しつつある。

AIが主導するマーケティングオートメーション

メールマーケティングやSNS広告の最適化
2025年には、メール件名や送付タイミング、SNS広告のターゲティング設定といった作業の多くがAIによって自動化・最適化されます。AIは過去の成果データやユーザーの行動データを学習し、最も反応が高い文言や配信時間帯を即座に導き出すため、人的リソースの大幅な削減と効果向上が期待できます。

AIが自動でマーケティングキャンペーンを構築・運用
従来はマーケターが立案していたキャンペーン設計も、AIが商品特性やターゲットの属性を分析し、自動でシナリオを組み立てるケースが増加します。キャンペーンの効果測定から改善策の実施までをAIがリアルタイムに行うため、PDCAサイクルが格段に高速化。より多くの施策を短期間に試せるようになり、成功パターンをいち早く発見できます。

AIクリエイティブの活用

画像・動画・文章の自動生成とA/Bテストの高速化
画像生成AIや文章生成AIの進化により、コンテンツ制作の多くの工程が自動化されます。AIが複数のパターンを瞬時に生成し、それをA/Bテストを含む多変量テストで検証するプロセスも自動化可能になります。たとえば商品のイメージ画像や広告コピーを無数に生み出し、その中から最も反応の良いパターンをAIが選定して配信する流れです。

AIが消費者の感情に応じた広告を作成
感情解析技術（音声・表情・文脈解析など）の発達により、広告のメッセージやデザインを消費者の感情状態に合わせて変化させる試みが増えます。たとえばSNS上でポジティブな投稿を続けているユーザーに対しては、より楽しいイメージの広告を表示し、逆に落ち込み気味のユーザーには励ましのメッセージを添えた広告を配信するといった、細やかな対応が可能です。

メタバース・XRマーケティング

AIを活用したバーチャル接客や3D広告
メタバースやXR（拡張現実、仮想現実）空間内で、AIが接客や商品紹介を担うケースが増えます。3Dアバターの店員が消費者の嗜好や行動履歴をもとに最適な商品を提案したり、3Dモデルの広告がユーザーの視線や操作をトラッキングして、リアルタイムに表示内容を変化させたりと、従来のWebサイトやリアル店舗とは異なる体験が実現されます。

仮想空間内でのAI駆動型プロモーション
メタバース上で行われるイベントやショッピング体験を、AIが裏で分析・最適化します。来場者の動線やインタラクションを追跡し、興味を持ちそうな商品やコンテンツに誘導するプログラムを自動生成することが可能です。また、ユーザー同士のコミュニケーションパターンを解析し、グループやコミュニティの特性に合わせたプロモーションも行われるようになります。

2025年のマーケティングは、AIが制作・運用・改善までを統合的にサポートすることで、圧倒的なスピードと精度でパーソナライゼーションを実現する時代へと移行します。クリエイティブからオペレーションまでAIが関与することで、従来の担当者が踏めなかった領域に踏み込みながら、より深い顧客理解と最適な体験提供が可能になります。特にメタバースやXR空間でのマーケティングでは、リアルとデジタルの垣根を超えた新しい顧客体験が創造されることが大きな注目点となるでしょう。

5.まずは、自分の仕事で使ってみる

「AIを活用したら仕事の効率が上がりそう…」と思いながらも、どこから手をつけてよいかわからないという方は多いのではないでしょうか。でも、使い始めると、AI無しには仕事が出来なくなる（とは言いすぎですが）とお感じの人も多いように感じます。

1.プロンプト方法は重要です

AIを使いこなすことができない、最も大切だと過言ではないのが「プロンプト（AIに評価指示文）」の作り方です。AIに明確かつ適切な指示を与えられるかどうかで、得られる成果や解決策の品質が大きく変わります。

1. あいまいな質問はNG
   「面白いことを教えて」「良い文章を書いて」などの慎重な指示では、AIは意図的に読み取れず、期待とは異なる回答が再び来る可能性が高くなります。 具体的な数字やテーマなどを示してくれれば、AIはより正確な出力を返しやすくなります。
2. 範囲を絞る
   AIに一度に多くの情報を求めて、回答がブレたり要点がまとまらなかったりします。質問の範囲を絞り、「何を、どこまで教えてほしいのか」を明確にしましょう。段階的に質問を追加する方が、より深く答えられやすくなります。
3. キーワードを明確に
   AIはキーワードをよく考えて回答を組み立てます。情報に関わる主要なキーワードは必ず含めてにかけてください。例えば「マーケティング」「BtoB」「SNS活用」などのキーワードを事前に設定すると、回答の方向性が絞りやすくなります。
4. 文章形式を指示する
   「箇条書きでまとめて」「ステップ形式で説明して」など、欲しい回答形式を伝えることで、情報が整理しやすくなります。
5. 文体やトーンを指定
   AIに出力を依頼する際、「ビジネス向けの丁寧な文体で」「フレンドリーな口調で」など文体やトーンを指定しておくと、読みやすく目的に合った文書が得られやすくなります。
6. 対象読者を指定
   「初心者向け」「経営層向け」など、想定している読者層を明確にすることで、専門用語の使い方や説明の深さをAIが調整しやすくなります。

2.AIマーケティングキャンバスについて

以下では、株式会社マーケティングサイエンスラボ※が提唱している「AI Marketing Canvas」の概要を、わかりやすくまとめて、全体の考え方を解説します。

AIマーケティングキャンバスとは

AI Marketing Canvasは、マーケティング領域でAIを効果的に導入・活用するためのフレームワークです。AIプロジェクトを段階的に整理しながら、組織として必要な要素を確認・強化できるように設計されています。

フレームワークの構成要素

MSラボによると、AI Marketing Canvasは大きく5つのステージに分かれています。各ステージを通過しながら、企業がどのようにAIを導入・活用し、最終的にビジネス価値を創造し続けていくか、体系として考えられる点が特徴です。

1. 基礎
   AIや機械学習にとりくむ社内の条件を整えるフェーズ
   会社全体のファーストパーティ（会社保有)データを収集し、デジタルインフラの構築を開始する。機械学習モデルのトレーニングを開始し、カスタマー・リレーションシップ・モーメントを強化するために、十分な量の質の高いデータを集める。
2. 実験
   サードパーティやベンダーが提供するAIツールを活用し、カスタマージャーニーのそれぞれの段階で、AIの迅速な学習や成果を得るフェーズ
   AI搭載ツールを使用し、いくつかのマーケティング活動で迅速な学習／勝利と成果を得る。
3. 拡張
   幅広いマーケティング活動でAIを活用。社内でのAIマーケティング・チャンピオン(牽引者)が指名される。社内で取り組みが調整され、社内の能力が開発され始める。
   マーケティングの領域を越えてAIを活用し、社内のスキルと人材育成を開始。
4. 変革
   AIを使用して、1つのカスタマー・リレーションシップ・モーメントから1つまたは2つのカスタマー・リレーションシップ・モーメントに深く関わる一連のマーケティング活動を自動化。ほとんどの機能は、自社、またはマーケティングとAIに詳しいパートナーとの共同開発。
5. 収益化
   AIを活用して、重要な新しい収益源やビジネスモデルを推進。プラットフォームとして顧客にサービスを提供。

考え方のポイント

1. 段階的な導入・検証
   社内でAIに関するリテラシーがまだ十分でなく、データが分散していて、整備・統合が必要な状況で、AIをいきなり大規模に導入すると、期待値が高すぎて失敗リスクも高まります。
   ・AIを導入するための土台作り（データ収集・管理、ツール検討、基礎教育など）
   ・組織内でAI活用の意義を共有し、簡易的なPoC（概念実証）からスタートすること
2. ビジネス目標との統合性
   AI導入が目的化しないように注意しましょう。「顧客満足度を上げる」「売上を伸ばす」などの明確なビジネス目標に合わせて、AI活用の手段を検討することが重要です。
   ・小規模なAIプロジェクトを立ち上げ、効果測定や検証を行うフェーズ
   ・部門単位でA/Bテストやレコメンド機能を挑戦するなど、限定的に取り組む
3. 組織横断での取り組み
   AI活用は一つの部門だけでは痛くて、社内の各展開（マーケティング、IT、経営層など）が連携して体制を進めることが成功の鍵となります。特に「拡張」「変革」フェーズでは組織横断のプロジェクトが求められます。
   ・実験で得られた成果やノウハウをベースに、複数部門・複数チャネルへ展開
   ・顧客データを一元管理し、高度なパーソナライゼーションと自動化を進めます
4. データの品質と活用体制
   AIに基づいた意思決定が当然となり、経営戦略にも大きな影響を与えます。業務プロセスや組織構造を見直し、新たな企業文化を醸成していきます。
   ・AIが企業のビジネスモデルや組織体制にまで影響を考慮する段階
   ・既存の業務プロセスを再構築し、新たなサービス開発や意思決定を支援
5. 継続的な改善とスケールアップ
   AIは「導入して終わり」ではなく、運用しながら学習を行うことで精度が向上し、ビジネス成果を出します。目標指標を明確に設定し、PDCAサイクルを回し続ける姿勢が大切です。
   ・AIを活用したビジネスモデルが安定し、収益源となる段階
   ・新規事業やプラットフォームビジネスを創出し、さらなる市場を拡大

まとめ

AI Marketing Canvasは、AIの導入からビジネス価値の創造までを段階的に示したガイドマップのような存在です。以下の点を意識して活用することで、マーケティングにおけるAI導入の成功確率が決まります。

ステージごとの目的と課題を明確にする
データ・組織体制・教育など、基礎的な部分の充実を目指して
小さく始める、大きく育てる
最終的には企業変革や収益化まで見据える

大事なのは、基礎→実験→拡張→革新→収益化という5段階の中で「どのステージにいるのか」を理解し、必要な組織体制やデータ準備、社内教育を段階ごとに整備することです。AI活用はスピードや効率を上げるだけでなく、新しい顧客体験や事業価値を生み出す可能性を秘めています。

「小さな実験」から始めて、戦略は大きな変革と収益化につなげる――その道筋を描きながら、ぜひAIをあなたの仕事や組織に取り入れてみてください。但し、本間先生は「生成AIを活用する際には、AIはあくまで人間の指示に従うツールであることを意識し、人間の知恵と創造性を活かすことが重要だ」と強調しています。
※参照：株式会社マーケティングサイエンスラボ　代表取締役　所長　本間　充
　　　　https://www.mslabo.org/post/aimarketingcanvas　

6.企業の変革：AIコンサルティングへと進化する企業

従来のマーケティング会社がAIを活用したコンサルティング企業へと転換するケースが増えています。AIマーケティングの普及に伴い、企業がデータ解析や自動化技術を駆使した戦略を求めるようになったため、単なる広告代理店からAIソリューションを提供するコンサル企業へと進化する動きが活発になっているようです。

例えば、ECサイト運営企業では、AIによる需要予測を活用し、最適な在庫管理を行うことでコスト削減を実現しています。AIが市場動向を分析し、在庫の過不足を予測することで、過剰在庫によるコスト増加や品切れによる機会損失を防ぎます。また、ブランドチェンジを促したい企業に対しては、AIを活用したデータドリブンなリブランディング戦略を提案し、顧客エンゲージメントの最大化を図ったりと、活用の幅も広くなっています。

従来のマーケティング会社がAI企業へ転換

データ解析・自動化ソリューションを提供する企業が増加
従来は広告制作やキャンペーン企画など「人間のクリエイティブ」に重きを置いていたマーケティング企業が、データ解析やAI技術を軸とした新たなサービスを提供する動きが急速に進んでいます。顧客データの収集・分析から、キャンペーンの自動化、効果検証までをワンストップで担うことで、クライアント企業の実績向上を支援します。

マーケティング会社がAIコンサルティングへ業態転換
こうした変化により、単なる広告の代理業務にとどまらず、経営戦略レベルでデジタルトランスフォーメーション（DX）を推進する「AIコンサルティング企業」へと業態を転換するケースが増えています。顧客企業のビジネスモデルを根本的に見直し、ビッグデータやAIを活用した新たな収益源を共に創出することが、今後のマーケティング企業の主要な役割となるでしょう。

AIを活用したマーケティング支援サービスの台頭

AIマーケティングプラットフォームの提供
AIを活用してターゲット選定、広告配信、効果測定までを自動化する「AIマーケティングプラットフォーム」の提供が活発化しています。これらのプラットフォームは、SNSや検索エンジン、ECサイトなど各種チャネルから収集されるデータを一元管理し、最適な施策をリアルタイムで提案・実行します。

コンサルティング＋AIツールのセット販売
コンサルティング会社がプラットフォームやAIツールを自社開発・または提携によって組み込み、顧客企業へパッケージとして提供する動きも目立ちます。単にツールの導入支援を行うだけでなく、そのツールを最大限活用して成果を上げるためのコンサルティングや運用サポートまで含めた「トータルソリューション」が求められています。

事例紹介：成功した企業の変革ストーリー

既存のマーケティング企業がAI戦略へシフトし成功した事例
ある老舗の広告代理店はクリエイティブ制作やメディアバイイングのノウハウを強みにしていましたが、デジタル広告の台頭とともに競争激化。その危機感から自社内にデータサイエンス専門チームを設立し、顧客の購買データや行動履歴を分析して広告配信や商品開発に反映する仕組みを整備しました。さらにAIツールを活用して、広告予算の最適配分やクリエイティブの自動生成を行う新サービスを展開。
その結果、「プロモーション戦略だけでなく、AIを使った経営支援ができるパートナー」として顧客からの評価が一変しました。数年で売上の大部分を占めるようになったのは従来の代理業務ではなく、AIコンサルティングの収益だったという成功例です。顧客企業の中には、同社のAIツール導入をきっかけに自社の商品ラインナップや価格戦略を刷新し、市場シェアを大幅に拡大したケースも報告されています。

従来のマーケティング企業がクリエイティブ制作やメディアプランニングだけを提供する存在から、AIを活用したデータドリブンマーケティングや経営コンサルティングへ変貌していく流れは、2025年にますます加速するでしょう。顧客企業は、単なる広告費の削減やキャンペーン効果の向上だけでなく、新たなビジネスモデルの創造を期待しており、そこに応えられる体制を整えた企業が次世代のマーケットをリードしていくはずです。

7.まとめと今後の展望

2025年のマーケティングは、AIを中心としたパーソナライゼーションの進化により、大きく変化しています。消費者ごとに最適なコンテンツを提供しながら継続的な改善をすることで、ブランド価値の向上につながるだけでなく、クロスセルやアップセルの機会を増やし、売上の最大化を実現します。

さらに、AIによる需要予測の精度向上により、在庫管理の最適化が進み、業務の効率化とコスト削減が可能となります。企業がAIを活用することでデータドリブンな意思決定を支援し、マーケティング施策の精度を高めるだけでなく、競争優位性を確立し、持続的な成長を遂げる時代が到来しています。

AIマーケティングは単なるトレンドではなく、企業が生き残るための必須戦略となりつつあります。常に最新のAI技術を導入しながらこの変革の波に乗ることで、より効果的なマーケティング活動を展開し、持続的なブランド価値の向上を目指していくことが求められています。

2025年以降のマーケティングはどうなるか？

2025年時点では、マーケティングのあらゆるプロセスが「AI主導」に近い形で進化していくと考えられます。従来は人間の経験や勘が中心だった施策立案・クリエイティブ制作・効果測定などが、AIのリアルタイムな分析と自動化によってスピード・精度ともに飛躍的に向上し、さらに多数の施策を同時並行で検証できるようになります。オンラインとオフラインを融合させるオムニチャネルマーケティング、グローバルとローカルの融合、さらにはメタバースやXRを活用した没入感のある体験型マーケティングなど、多彩な形態でパーソナライゼーションが当たり前となるでしょう。

AIとマーケティングのさらなる融合

顧客理解の精度向上
AIの感情解析や行動解析の精度は今後さらに向上し、個々人の心理状態や潜在ニーズを的確につかむことが可能になります。これにより、より一歩踏み込んだ「顧客の未来のニーズを先取りする」マーケティングへ発展が期待できます。

業務効率化とヒューマンクリエイティビティの再定義
AIが定型的な作業や大量のデータ分析を自動化・高度化する一方で、マーケターやクリエイターは「共感を生むストーリー作り」や「長期的なブランド戦略」に注力することが重要になります。AIが提案するデータ駆動型の施策と、人間ならではの発想力・表現力の融合が、差別化の決め手となるでしょう。

企業が取り組むべき課題とチャンス

課題：AIを活用するための組織・人材体制
AI導入はツールを入れるだけではなく、使いこなす人材の育成や組織文化の変革が不可欠です。データ分析を理解できるマーケターや、AI開発チームと円滑にコミュニケーションできるプロジェクトマネージャーの確保が大きな課題となります。

チャンス：高精度パーソナライゼーションによる顧客体験の向上
一人ひとりの興味や状況に合わせたパーソナライズドなアプローチが実現できれば、顧客ロイヤルティやLTV（顧客生涯価値）を大幅に向上させられます。特に競合他社との差別化につながるため、先行してAIを活用した企業には大きなチャンスが巡ってくるでしょう。

AIを活用する企業が生き残る時代へ

競争力を維持するために必要な変革
市場の変化や消費者の嗜好がめまぐるしく変わる時代だからこそ、AIを使って迅速に意思決定できる体制を持つ企業は圧倒的な優位性を獲得します。データを蓄積し、リアルタイムで分析・活用できるインフラ整備と、既存のビジネスプロセスの見直しが急務です。

企業規模を問わないチャンス
AI技術の普及が進むことで、導入コストが下がり、中小企業でも比較的容易にAIツールを導入することが可能になります。競争条件がフラットになり、スピーディーに取り組んだ企業が業界の常識を塗り替える可能性がある点は、大きな魅力といえます。

AI時代のマーケティング戦略のポイント

1. データ基盤の強化
   顧客データや行動データを一元管理し、リアルタイムに活用できる仕組みを作る。
2. 人材育成とチームビルディング
   AIを使いこなすためのスキルを持った人材を育成・確保し、従来のマーケターやクリエイターとの連携を強化する。
3. 顧客体験の向上を最優先に
   AIが収集したデータやレコメンデーションはあくまで手段。顧客体験価値を第一に考え、テクノロジーを使ってパーソナライズを実行する。
4. 実験と検証を絶えず繰り返す
   AIは試行錯誤のプロセスを高速化しやすい。多様な施策を短期間で検証してノウハウを蓄積することが成功への近道。
5. 倫理・プライバシーへの配慮
   AI活用が進むほど、データの扱いやアルゴリズムの透明性が社会的に重要となる。消費者からの信頼を得るためにも、法令遵守やデータ保護を徹底する。

AIとマーケティングの融合が進む2025年以降、競争の激化は必至ですが、同時に大きな成長の可能性も秘められています。デジタル領域だけでなく、印刷や店舗などオフラインまで広がるパーソナライゼーションの流れは、今までにない顧客体験を創出し、市場に新しい価値をもたらします。どの企業もAIを活用する・しないに関わらず、変化に対応できる柔軟性と革新的な発想力が勝敗を分けるポイントとなるでしょう。