AIマーケティングの定義とは？仕組みと合わせて解説
AIマーケティングとは、AIの技術（機械学習や自然言語処理、画像認識など）を活用してマーケティング活動を実行する手法です。例えば以下が挙げられます。
顧客情報や過去の購買履歴などの顧客データを分析する
データの分析結果をもとに「ポップアップでおすすめ商品を表示する」といった施策を設計する
顧客のニーズや市場の動きなどを予測する
広告で使うクリエイティブを制作する
など
とくに現在では、ChatGPTやGemini、Claude、Soraなど個人でも使える生成AIが登場していることもあり、「AIマーケティング」という言葉が指す範囲は拡大しています。
主に以下のステップで実行することが一般的です。
必要なデータを取得する 分析する 分析結果をもとに、目的に合わせてニーズや市場の動きなどを予測する ニーズや市場の動きなどを踏まえて施策を設計する
|
上記のような業務を手作業で実行すると、どうしても膨大な時間がかかります。
しかしAIを活用すれば、単純作業の手間を省いて業務効率化を実現可能です。また、ターゲット設定や新サービス開発などのコア業務に注力できるようになるため、さらなる成果を生み出すことが期待できます。
近年では、マーケティングオートメーションにAIを組み合わせることで、より高度な顧客分析や自動化を実現できるようになりました。
「マーケティングオートメーション（MA）」とは、見込み顧客への情報提供や営業支援のプロセスを自動化する仕組みのことです。従来までのMAは、「顧客が資料をダウンロードしてから3日後にフォローメールを送る」というように、事前のルールに沿った一律での対応が一般的でした。対応の違いがないため手軽に運用できますが、個別の状況に寄り添った柔軟なアプローチはなかなか実行できません。
しかし、AIを活用すれば、各顧客の行動履歴や関心を詳細に分析してニーズを洗い出したうえで、最適なタイミングを自動で判断しメッセージ配信などの施策を実行できます。MAとAIを組み合わせた具体的な機能や解決できる課題などは、「マーケティングオートメーション（MA）×AI完全ガイド｜選び方や導入手順をご紹介」で解説しているため、ぜひご覧ください。
活用領域の代表例
AIマーケティングを活用できる領域の代表例として、主に以下が挙げられます。「どのような形で実施するのか？」という点も簡単に解説しているため、参考にしてください。
活用領域の例 | 具体的な活用例 |
|---|
広告運用 | 自動で入札したりクリエイティブを生成したりする。 |
メディア運営 | 記事の構成案を洗い出したり、初稿はAIで執筆したりする。 |
CRM（顧客分析） | 顧客履歴を分析してLTVを予測したり、ニーズにマッチした施策を設計し離脱を防止したりする。 |
カスタマーサポート | チャットボットを運用して、基礎的なQAは自動応答できる体制を整備する。 |
SNS運用 | ユーザーの投稿を分析して自社への意見をリサーチし、新サービス開発に反映させる。 |
ECサイト運営 | ユーザーの閲覧履歴をもとにポップアップでおすすめ商品を掲載する。 |
メール作成 | 顧客へ送る文面の下書きを自動作成する。 |
新サービスの開発 | 市場データを集めて顧客ニーズを分析する。 |
上記のようにAIを活用し単純作業の時間を削減することで、より重要な「具体的な新サービスの要件を設計する」「顧客からの難しい要望へ応える」といったコア業務へリソースを投下しやすくなります。
AIマーケティングが注目される背景
AIマーケティングが注目される背景として、主に以下の理由が挙げられます。
顧客ニーズや購買行動が複雑化している
扱うデータ量が膨大化している
マーケティング活動に投下できる人的リソースが不足している
従来までのマーケティング活動では、「40代・男性」のように大まかなターゲットやニーズを把握して実施することが一般的でした。
しかし現在では、価値観・考え方・生活スタイルの変化、アクセスできる情報量の増加などが重なり、顧客ニーズや購買行動は複雑化しています。具体的には、店頭で見て購入するのではなく「SNSでインフルエンサーがPRしている商品をワンクリックで購入する」「比較サイトやSNSで情報収集を行いほぼ検討を終わらせてから問い合わせる」といったイメージです。
こうした状況に対応できるマーケティング施策を実行するには、情報をリアルタイムで処理して、あらゆる観点からニーズや購買行動などを分析しなければなりません。また、分析対象の情報は「細かい購買履歴」「サイト上の行動履歴」「SNSの投稿」というように幅広くなっているため、膨大です。
こうした中でマーケティング活動を人力メインで行うのは、かなりハードルが高いかもしれません。とくに人手不足に悩む企業では、マーケティング活動へ人員を投下した分、コア業務に充てるリソースが減少するため大きなネックポイントです。
AIを活用できれば、膨大な量のデータをリアルタイムで収集・分析し、人力で行うよりも圧倒的に早くマーケティング施策の設計へとつなげられます。
AIマーケティングのメリットとデメリット
AIマーケティングには、それぞれ以下のようなメリット・デメリットがあります。
メリット
AIマーケティングのメリットは、主に以下の通りです。
精度の高いターゲティングを実現できる
業務を効率化してコア業務へリソースを投下しやすくなる
顧客のLTVを向上して長期的な売上アップを実現しやすくなる
AIマーケティングでは、顧客情報や市場の状況、SNSのユーザーの声、サイトの閲覧履歴といった幅広い情報を分析できます。あらゆる角度からデータをチェックし「コンバージョンにつながりやすい顧客の特徴」を洗い出せれば、より具体性が高いターゲット像を設計し、最適な施策設計や新サービス開発などを実現可能です。また、コンバージョンしやすい顧客へ絞って効率的にアプローチできれば、投下リソースを最小限に抑えつつ最大限の売上を実現しやすくなります。
さらに、AIを活用することで、以下のように多くの業務を自動化（あるいは省力化）できるかもしれません。
顧客データや市場の状況などの分析
クリエイティブの下書き制作
広告で使うキャッチコピーの下書き制作
会議用資料の作成
メールの文章作成
メディアに掲載する記事のライティング
契約書の雛形作成
など
作業を効率化できれば、売上へ直結するコア業務へリソースを投下しやすくなり、より高い成果を生み出せるかもしれません。また、人件費も削減可能です。
このように業務負担を削減し、ニーズにマッチした施策を設計する状況を整備できれば、顧客満足度が高まり自社サービスのリピーターとなってもらえる可能性が高まります。LTVが向上すれば長期的な売上アップにつながるため、企業としても魅力的です。
デメリット・注意点
AIマーケティングのデメリットは、主に以下の通りです。
導入および運用コストがかかる
AIの導き出した回答が必ずしも正しいとは限らない
最終的に人間の手による調整が必要になる
AIマーケティングの実施ツールを導入する場合、初期費用や毎月のランニングコストが発生します。もし社内に専門知識を持つ人材がいないのであれば、外部人材に協力してもらう必要があるため、人件費も膨らむかもしれません。
また、AIの出した回答は必ず合っているとは限りません。学習データの質が低かったり読み込む量が足りなかったりすると、最適な回答が導き出されないケースもあります。もし間違えたターゲット像や施策の方向性などが出力されると、今後の自社のアクションに多大な影響を与えかねません。さらに万が一、学習禁止データを読み込んでしまうと、回答に権利問題が絡み法的リスクを招く可能性があります。
こうした状況を回避するには、人間の手による最終調整が必須です。決して「AIにすべてを任せてOK」というわけではないため、十分に注意してください。
AIマーケティングの導入ステップ
AIマーケティングの具体的な導入ステップは、以下の通りです。
Step1：導入目的とKPIを明確化する
Step2：社内のデータを統合し環境を整備する
Step3：自社にマッチしたツールを選定する
Step4：運用し改善サイクルを構築する
Step1：導入目的とKPIを明確化する
AIマーケティングの導入目的は、企業ごとで異なります。ゴール地点が明確であれば、AIマーケティングの導入後に「どのデータを収集すべきか？」「分析結果をもとにどのような施策を設計すべきか？」などを適切に設計できます。
具体的なゴールの例は、以下の通りです。
ECサイトの新規会員数を増やしたい
広告運用の費用対効果を改善したい
会員の離脱率を低下させたい
新サービスの開発にあたってユーザーの声を分析したい
メールの文面作成や資料作成など日常の細かい業務の負担を減らしたい
など
ゴールを設定したら、中間目標であるKPIも設定してください。KPIを設定することで、最終目標から逆算して「順調に進んでいるか？」「何がどれくらい不足しているのか？」などを把握し、その都度必要な対策を実行できます。進捗を計測するためにも、可能な限り数値目標を定めることがおすすめです。
Step2：社内のデータを統合し環境を整備する
AIマーケティングでデータを効率的に分析できるよう、社内の情報を適宜連携・統合してください。集約する情報としては、例えば以下が挙げられます。
顧客の基本属性データ（氏名や住所、電話番号、年代など）
ECサイトや店舗における過去の購買履歴
自社サイトの閲覧履歴
問い合わせ履歴
自社サイトに関わる数値（アクセスや滞在時間など）
製品情報
過去のアンケート情報
など
最初に目的を決めておけば、「新サービス開発を行うのでアンケート情報からニーズを把握した」「顧客の行動に合わせて広告を表示したいのでサイトの閲覧履歴を参照したい」というイメージで、活用すべきデータを適切に判断できます。データが分散している場合は、まずCRMやGoogle アナリティクス 4といった各種ツールの連携から取り組んでください。
データを読み込む際は、可能な限りクレンジングを行い以下のようにデータ精度を高めることがおすすめです。
単語の表記揺れを解消しておく
半角・全角の使い分けを統一しておく
正式名称と略称の表記を統一しておく
最新情報に更新しておく
など
Step3：自社にマッチしたツールを選定する
自社の目的を踏まえて、マッチしたツールを選定してください。具体的には以下が挙げられます。
顧客情報を分析しニーズにマッチした施策を設計したい→CRM（顧客管理システム）
日常の細かい業務を効率化したい→生成AI
問い合わせ対応の手間を軽減したい→AIチャットボット
サイトのアクセス数やコンバージョンなどを改善したい→分析ツール
広告のクリエイティブを手軽に制作したい→AIマーケティング支援ツール
など
基本的には「SaaS型のAIツール」がおすすめです。SaaS型はインターネット上のクラウドを活用できるため、自社でサーバーを構築したり保守したりする必要はありません。また、導入規模を調節しやすいため、初めてAIマーケティングに取り組む企業でも安心です。
Step4：運用し改善サイクルを構築する
導入後は運用成果を計測しつつ、定期的に改善サイクルを回してください。KPIと照らし合わせながら、「どの数値が・どのくらい不足しているのか？」という部分を分析することで、次回の分析や施策のやり方を改善し、自社の求める成果へ近付けます。
成果の分析や改善策の案出しなどはAIでも実行できます。負担を減らすためにある程度は参考にしてもよいですが、あくまでもメインは人間が自分の目でチェックしてください。
AIマーケティングの成功事例：ホームセンター経営における需要予測の活用
それでは、実際にAIマーケティングを活用して高い成果を残したA社の事例を紹介します。
ホームセンターを運営するA社では、仕入れ計画の策定にあたり、10人以上の担当者がそれぞれ独自の方法でプランを策定していました。しかし経験と勘に基づく部分も多いため、全社で正確に予測することは困難です。
また、在庫管理についても「過剰に在庫を抱えてしまう」といった状況が発生していました。在庫量が多いと在庫管理業務（仕入れ先への返送など）の負担も膨らむため、コア業務へ投下できるリソースを圧迫してしまいます。
そこでA社は、AIを活用した需要予測を実施します。具体的には「過去の売上データ」と「同時期の天気データ」を照合し天気が需要に与える影響を抽出することで、将来の売上予測を分析しました。
この需要予測の結果、今まで担当者の経験に依存していた仕入れ計画については、客観的なデータ（「過去の売上」「天気情報」）をもとに策定できるようになります。また、「売上の増加タイミングで在庫を発注し過ぎてしまう」という事態も回避できるようになり、在庫管理業務も大幅に削減できました。
最終的には、業務を効率化しつつコア業務（新商品の開発や売り場改善など）に注力できるようになったことで、「売上前年比124％・平均在庫-16％」という高い成果を達成しています。
参照：経済産業省｜AI導入ガイドブックp.9
AIマーケティング導入時の失敗パターンと成功のポイント
AIマーケティング導入時には、ある程度の失敗パターンがあります。効果的に運用するには、失敗パターンを知ったうえで成功のポイントまで意識することが大切です。
よくある失敗パターン
まずよくある失敗パターンとしては、主に以下が挙げられます。
目的が曖昧なままツールを導入してしまう
データの整備が不十分になっている
分析や施策の検証を怠る
運用が属人化しており社内にノウハウが蓄積されない
目的が設定されていなければ、収集すべきデータの内容や施策の方向性などを明確化しにくいため、思うようにAIマーケティングを実行できないかもしれません。KPIも決まらないため、目標達成までに必要なアクションや不足部分を適切に判断できません。
また、「Step2：社内のデータを統合し環境を整備する」で解説したようなデータ整備を十分に実施しない場合、AIの学習データが偏ったり内容に誤りが発生したりします。そうした状態ではデータを正しく分析できず、施策の方向性も誤ってしまうかもしれません。
運用後に「正しいデータを活用できているか？」「適切な施策を設計できているか？」などを検証しない点も、よくある失敗ポイントです。AIマーケティングでは、一度目の運用で理想の成果が出るとは限りません。「分析に必要な情報を集約できない」「分析結果が抽象的である」といったミスは起こり得ます。
さらに、運用が属人化されることも避けてください。「分析データの詳細を担当者しか把握していない」などが起きてしまうと、担当者が不在だったり退職したりした場合に、対応できる人物がいなくなってしまいます。
成功のポイント
上記のような失敗を避けてAIマーケティングを成功させるには、以下のポイントを意識してください。
経営層を巻き込んで社内の運用体制を整える
AIと人を組み合わせてマーケティング活動を行う
小規模な施策から取り組む
代理店などの社外パートナーも活用し専門家の知見を取り入れる
社内の運用体制については、経営層も巻き込んで整備することがおすすめです。経営陣レベルから運用に関する理解を得ておくことで、「ツール導入に十分な予算を確保してもらう」「専門部署を立ち上げる認可を得る」などが可能となり、スムーズに運用体制を整備できます。とくに専門部署を立ち上げれば、運用に必要な目的設定やデータ整備、分析といった専門性が高い業務へ注力して、効果的に知見を蓄積可能です。また、具体的に「どこまでをAIが担当するか？」という棲み分けも設定しやすくなります。
施策については、スモールスタートで取り組むことが大切です。「最初は特定の部署のみで運用する」「一部の業務フローにのみ組み込む」といったイメージで運用すれば、仮に運用が理想通りに進まなくても、コスト増大や売上への悪影響などを抑えつつ、着実に改善できます。
必要に応じて、代理店など外部パートナーの協力も検討してください。外部パートナーを活用し専門的な知見を共有してもらうことで、運用の初期段階から適切な方向性でAIマーケティングを行い、高い成果を残しやすくなります。
本格的にAIマーケティングに取り組むうえで押さえておくべきポイント
導入開始後にある程度の期間が経過したら、以下のポイントを押さえて本格的に運用することがおすすめです。
さらに高度なパーソナライゼーションが実現していく
倫理的で透明性が高い運用の重要性が増す
生成AIによってコンテンツマーケティングが拡大する
「Cookieレス時代」にマーケティングの精度を向上できる
さらに高度なパーソナライゼーションが実現していく
今後AIが進化しデータ分析の精度が向上すれば、より幅広い種類の情報をもとに細かなターゲティングやニーズの洗い出しなどを実現できます。具体的には、機械学習によるパターン認識と予測技術によって、以下のプロセスにおけるクオリティが高まると予測できます。
データ収集：Webサイトの閲覧履歴や購買データ、メールの開封状況などを幅広く収集します。
分析・学習：収集データをもとに専門的な技術を活用して顧客ごとの嗜好や行動パターンを分析します。
最適化：学習結果をもとに「どんなメッセージを・どのチャネルで・いつ届けるか」という顧客アプローチを自動で決定します。
配信とフィードバック：最適化したうえで配信したメッセージの結果を再び学習データとして蓄積し、継続的に精度を向上させます。
より詳細なターゲティング設定やリアルタイムなニーズにマッチした施策の設計を実現できれば、業務効率化を図りながらエンゲージメントやCVR(コンバージョン率)の向上を実現しやすくなります。
AIによるパーソナライゼーションについては、「パーソナライズドマーケティングAI完全ガイド｜導入効果・ツール比較まで徹底解説」でも詳しく解説しています。
倫理的で透明性が高い運用の重要性が増す
AIマーケティングは、さまざまな学習データを読み込み知識を付けることで、着実に精度が高まります。この「学習データの読み込み」にあたっては、倫理や法的リスクの問題が絡む点を必ず意識してください。例えば「AI学習禁止」と銘打たれている情報を読み込んで施策を設計することは、倫理的にも行うべきではありません。
とくにクリエイティブ制作で活用する場合、学習データと類似したイラストやキャッチコピーなどが出力される可能性があります。こうした成果物をそのまま運用すると、著作権侵害のような法的リスクを犯す事態になりかねません。
AI活用によるリスクを回避しながら安全に運用するためにも、以下のようにAI倫理を遵守できる体制を整えることが大切です。
AI運用における倫理的・法的リスクを管理する担当者を任命する
不正アクセスや学習データの漏洩を防げる強固なセキュリティ体制を構築する
自社独自のガイドラインを設けて活用データの可否を判断する
など
また、上記のようなAIの運用体制を公開し、必要に応じ説明責任を果たすことで、透明性を高め世間からの信頼を高められます。
生成AIによってコンテンツマーケティングが拡大する
生成AIは、以下のようにコンテンツ制作の領域でも活用できます。
メディアのターゲットを定める
競合サイトを分析する
狙うべき検索キーワードをピックアップする
メディアに掲載する企画のアイデアを出す
記事構成を作成し文章を執筆する
最適なSEO施策を提案する
など
すべてを人力で行う必要がないため、今後は工数を削減しながら効率的にコンテンツマーケティングを実施しやすくなると予測されます。
検索ボリュームの分析やアクセス解析などもAIが実行できるため、基礎知識を身に付けていれば、比較的参入しやすくなるかもしれません。
生成AIとコンテンツマーケティングの関係性については、「AI活用コンテンツマーケティング完全ガイド｜導入手順から運用まで」で詳しく解説しています。
「Cookieレス時代」にマーケティングの精度を向上できる
「Cookie」とは、ユーザーがWebサイトを訪問した際に残した情報（行動履歴や訪問回数など）を、一時的に保管する仕組みのことです。サイト訪問時の情報を保管しておけば、再度同じサイトを閲覧する際に「IDとパスワードを入力し直す」といった手間が発生しません。
しかし、Cookieでは大量の個人情報を扱うため、近年では個人情報保護の観点から規制の動きが高まっています。とくに、訪問サイトと別の第三者が発行するサードパーティCookieは、「特定の第三者が大量の個人情報を保有できる」という背景から規制の流れが止まりません。
こうしたCookie規制が進行しCookieレスの流れが強まれば、分析できるデータが減少し、ターゲティング設定や施策の設計などに大きな影響を与えると予測されます。
こうしたCookieレス時代に活用できるものが、AIです。AIであれば、Cookieの保管データ以外に幅広い情報を収集・分析して、マーケティング施策に活用できます。例えば、広告運用であれば「コンテキストターゲティング」を活用可能です。コンテキストターゲティングでは、ユーザーが閲覧したページのテキストや画像、コンテンツの文脈などをAIが読み取ったうえで、指定キーワードやトピックと関連性の高い広告を配信できるため、Cookieの情報を読み込む必要がありません。
このようにCookieの規制が強まる中で、幅広い情報を収集・分析する手段として、AIは非常に有効です。Cookieについては、「【2024年8月版】Cookie規制とは？影響や今後の対策を解説」で詳しく解説しています。
