生成AIは、機械学習やディープラーニングを用いて新しいデータやコンテンツを生み出す人工知能の一分野です。日本では、OpenAIが2022年11月に公開したChatGPTが大きな注目を集め、急速に普及しました。

しかし、具体的な活用方法や効果について、まだ明確なイメージが持てていない方も多いのではないでしょうか。そこで本記事では、生成AIのマーケティング活用事例と期待される効果、導入方法まで徹底的に解説します。

生成AIの基本について知る：企業向け生成AIとは？利用方法やサービス事例、課題まで解説

生成AIをマーケティングに活用する3つの方法

生成AIをマーケティングに活用する方法は、主に以下の3つです。

• 調査・分析

• 企画考案・ブラッシュアップ

• 文章・画像作成

調査・分析

生成AIを活用することで、Webサイトでのリサーチやリサーチ結果の翻訳・要約、分析の大部分を自動化し、効率化できます。

最新のAIモデルでは、市場動向の分析や競合他社の戦略調査など、従来は時間と労力を要した作業も、AIの支援により迅速かつ正確に行えるようになりました。

企画考案・ブラッシュアップ

生成AIの活用では、多様なバリエーションの企画案における幅出しの自動化や、壁打ち相手として自分の企画に対するフィードバックを受けることも可能です。また、既存の企画案に対して、市場トレンドや過去の成功事例を踏まえた改善提案を行えます。

文章・画像作成

画像や動画生成AIを上手に使うことで、コンテンツ作成を効率化しコストを削減できます。特に、広告のA/Bテストや消費者へのパーソナライズなどを目的とし、多数のコンテンツが必要な場合に、AIの高速かつ効率的な生成能力は、費用対効果の高い選択肢です。

マーケティングにおける生成AIの活用事例

生成AIの活用範囲は多岐にわたり、企業の競争力向上に大きく貢献しています。以下に、主な活用事例を紹介します。

コンテンツ生成

生成AIによるコンテンツ生成は、品質と効率性を両立させ、マーケティング戦略の強化に有効な活用方法です。

例えば、弊社の「SAKUBUN」は、SEO記事のたたき台を約1分で生成し、細かい条件設定も可能です。企業は一貫性のあるコンテンツを短時間で提供でき、マーケティング効果を高めることができます。

顧客理解の深化

生成AIは、顧客理解の深化を通じて、より効果的なマーケティング戦略の立案も可能です。例えば、口コミやレビューの分析、ペルソナ作成、行動分析など、AIは膨大なデータを処理し、有益な洞察を得られます。

江崎グリコでは生成AIを用いて商品の需要予測を行い、市場動向や消費者ニーズを分析しています。その結果、機会損失の防止や生産性向上を実現しました。

企画作成

生成AIを活用すると、データ分析に基づいた効果的なキャンペーンやプロモーションプランの立案もできます。

セブンイレブンでは、生成AIを使って新商品に関する画像を生成するなど、商品企画にかかる時間が最大90%削減される見込みです。細かい施策までAIに任せるのは難しいものの、大枠の企画立案に向いています。

バズ企画への応用

生成AIはバズ企画の創造性と実現可能性を向上させ、ブランドの認知度向上や顧客エンゲージメントの強化に貢献します。

パルコは2023年10月末にホリデーシーズンの広告を、またキンチョールは未来都市をモチーフとしたCMを作成し、話題を呼びました。au(KDDI)は2023年春のキャンペーンで、マンダラチャート生成企画を実施し、ユーザーの興味を引きつけることに成功しています。

※バズ企画…商品やサービスの広告宣伝を目的とし、SNS等でトピックやイベントを計画的に広めていくマーケ戦略

業務自動化

生成AIによる業務自動化は、マーケティング部門の生産性を向上させ、より戦略的な活動に注力できる環境を創出できます。AIと人間の役割を適切に分担できれば、

• お問い合わせへの自動返信の下書き作成

• 入稿フォーマットのチェック

• 誤字脱字の確認

• 文章のリライト

• コンテンツのマルチチャネル化

など、多岐にわたる業務を自動化できます。

AIモデル・インフルエンサー

AIモデル・インフルエンサーは、画像生成AIや顔変換AI技術を用いて、リアルな人物のように見える擬人化モデルを作成するもので、ブランドイメージの構築や商品プロモーションに活用できます。

伊藤園は生成AIで作成したモデルをテレビCMで起用し、人間と見分けがつかないほどのリアルさで話題を呼びました。また、サントリーは生成AIを使ってCCレモンの擬人化キャラクターを作成しています。

関連記事：企業の生成AIにおけるビジネス・業務活用事例12選｜ユースケースから学ぶ使い方

生成AIをマーケティングに取り入れた企業の事例

生成AIのマーケティング活用事例でも、実際の事例に軽く触れましたが、そのほかにも以下のような方法で法人へ広く浸透しています。

企業における社内用ChatGPTの導入状況は、2024年5月の時点で約18%が既に導入を済ませている状態です。大手企業に限ってみると、その導入率は半数を超え、50%以上となっています。

弊社はマーケティング・営業に特化した生成AIソリューションを提供しております。

• AIを活用して集客力を高めたい

• 営業成果を上げたい

• 業務生産性を改善したい

当てはまる方がいらっしゃいましたら、”検討段階”でもお気軽にご相談ください。

マーケティングにおける生成AI活用の3つの効果

マーケティングにおける生成AI活用の効果は、主に以下の3つです。

• 業務効率化

• コストカット

• 提案力強化

業務効率化

生成AIを活用できれば、情報収集や分析、コンテンツ作成などの時間を短縮できるため、戦略立案や顧客理解の深化に充てることができます。

pwcの実施した2024年春の実態調査では、すでに活用している企業において

• 生産性の向上：64%

• クリエイティブな作業のサポート：39%

など、業務効率が高まっている（また見込まれる）という状態です。同調査では、57%が「期待以上の成果が出ている」という結果からも十分に期待できます。

※参照：pwc（生成AIに関する実態調査2024春）：https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/thoughtleadership/2024/assets/pdf/generative-ai-survey2024.pdf

コストカット

生成AIの導入により、外部に委託していた業務や多くの人員を必要としていたタスクを代替することで、企業はコスト削減を実現できます。

実際にNECでは、年間で4.7億円を削減した活用事例が挙げられています。導入前のコストが10〜30億円となるシナリオの場合、コストカット率は以下のとおりです。

事業の種類や規模によって異なるものの、15〜40%のコストカット効果が期待できると見込めます。

※参照：NECソリューションイノベータ（年間約4.7億円のオペレーションコスト削減）：https://www.nec-solutioninnovators.co.jp/sp/DX/case01.html

提案力強化

生成AIをうまく活用できれば、人間だけでは思いつかなかった斬新な提案や、データに基づいた説得力のある企画を生み出すことも可能です。AIが膨大なデータを分析した上で生まれる新しいアイデアの提案と、マーケターの創造性を掛け合わせられます。

実際、ベネッセが構築した「自由研究お助けAI」など、実際にアイデアやテーマを見つけることのできる生成AIはすでにサービス化されています。

※参照：経済産業省（生成AIの活用事例のご紹介）：https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/digital_jinzai/pdf/015_04_00.pdf

マーケティングへの生成AI導入には課題もある

生成AIは新しい技術であるがゆえに、マーケティング分野への導入には慎重な対応が求められます。

• コンテンツの著作権に関する法的リスクを伴うこと

• 不適切な表現や偏見を含んだ内容を生成する可能性があること

• 特定のブランドの独自性や価値観を完全に理解し反映するのが難しいこと

• 事実と異なる情報や存在しないデータを生成すること（ハルシネーション）

精度の管理、ブランドコンセプトの遵守、倫理的配慮、そして人間による適切な監督を組み合わせることで、生成AIを効果的かつ安全にマーケティング戦略に組み込むことが大切です。

マーケティングにおける生成AIの導入・活用を成功させるには

生成AIをマーケティングに効果的に導入し、活用を成功させるためにも5つのポイントを押さえてください。以下で、それぞれ解説します。

活用方針と業務内容を再確認する

生成AIの導入を成功させるには、闇雲に導入するのではなく、自社の状況に即した戦略的な活用計画を立てることがポイントです。

現状の業務プロセスを詳細に把握し、生成AIの活用によってどの程度の効率化や成果向上が見込めるかを具体的に試算します。この段階で明確な活用方針を立てることで、後の導入プロセスもスムーズになります。

活用目的と方法を選定する

生成AIの特性を踏まえたうえで投資対効果を常に意識し、もっとも効果的な活用方法を見極めることも必要です。

コンテンツ生成の効率化を目指すのか、顧客分析の精度向上を図るのかなど、具体的な活用目的を定めます。そして、その目的に最適なAIツールや導入範囲を慎重に選定してください。

アジャイルアプローチを用いて開発・導入する

生成AIの導入には、常に実践と改善を繰り返すことで、理想的な活用形態に近づけていくことも成功へのポイントです。

アジャイル開発の手法を採用し、初期の仮説に基づいて簡易的なプロトタイプを作成して実際に使用します。得られた結果を基に改善を重ねるというサイクルを、短期間で繰り返し行うことで実用性の高いAIシステムを目指しましょう。

リスクマネジメントをする

生成AIの活用においては、データセキュリティや著作権侵害などのリスクを事前に特定し、対策を講じることで安全に運用することも重要です。

入力データが外部に漏えいしないようなセキュアなシステムの構築や、機密情報の取り扱いに関する明確なガイドラインの作成など、適切なシステム構築と運用ルールの策定しましょう。

AIリテラシーを高める

生成AIの効果を最大化するために必要なのは、全社的なAIリテラシーの向上を図ることで能力を最大限に引き出し、マーケティング活動全体の質を高めることです。

AIの基本的な仕組みや適切な使用方法、潜在的なリスクなどについて社内研修やトレーニングプログラムを通じて理解を深めたり、実践的な演習を通じて操作スキルを向上したりするなどが効果的です。

関連記事：現代に必須のビジネススキルを学ぶ「生成AI研修」とは

生成AIを活用したマーケティングの支援はNOVEL株式会社へ

生成AIをマーケティングに活用することで、業務効率化やコストカット、提案力強化など、多くのメリットを得られます。しかし、導入には適切な戦略と専門知識が必要です。

弊社はマーケティング・営業に特化した生成AIソリューションを提供しております。

• AIを活用して集客力を高めたい

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• 業務生産性を改善したい

当てはまる方がいらっしゃいましたら、”検討段階”でもお気軽にご相談ください。