生成AIとは、人間の発想を支援しながら文章や画像、音声などのコンテンツを自動で生み出す技術です。マーケティング領域では特に注目されており、データ分析や広告制作、戦略立案から顧客対応まで幅広く活用が進んでいます。膨大な情報を瞬時に処理し、消費者の潜在ニーズや市場の動きを可視化することで、従来では難しかった精度の高い施策を可能にします。コンテンツや広告制作の効率化、SNS運用やECサイト管理の自動化など、企業の業務全体に大きな変革をもたらしています。
一方で、情報漏洩や著作権侵害のリスクも存在するため、利便性と安全性の両立が重要です。世界中の企業が実際に成果を上げている事例も増えており、生成AIはマーケティングの常識を塗り替える存在として期待されています。
生成AIの活用によりマーケティング領域でできること
生成AIは文章や画像などのクリエイティブコンテンツを自動生成できるため、マーケティング領域との親和性が高く注目を集めています。ユーザーの行動履歴や興味関心に基づいてパーソナライズされた広告やコンテンツを生成でき、顧客エンゲージメントやコンバージョン率の向上に寄与します。実際、アメリカの企業Omnekyでは、生成AIを活用した広告最適化によりROIを3.5倍、売上を前年比200%増とする成果を上げたという実績があります。
生成AIの活用は、マーケティングファネル全体に影響を与えます。認知段階では対話型検索を通じて潜在ニーズを引き出し、関心から購買の段階では対話型広告や営業AIによる最適化された接点を提供します。購買後もパーソナライズAIが既存顧客との関係を強化し、リピートやロイヤルティ向上につながります。生成AIの登場により、従来のマーケティングは「対話」という新たなフェーズを取り込み、体験全体を変革しつつあります。
参考：https://www.omneky.com/case-studies/omiana
消費者心理や市場動向の分析
生成AIは自然言語処理を用いて消費者の感情や意見を抽出し、数値データだけでは把握できない深層的な市場分析を可能にします。SNSやニュースなど多様な情報源を自動収集・整理できるため、担当者は分析に集中でき、迅速な意思決定が実現します。膨大なデータを精度高く処理することで、潜在的なニーズや行動傾向を可視化し、効果的な施策設計に役立てます。
戦略立案の効率化
生成AIは短時間で大量の企画案を提示でき、人間はその中から有効なアイデアを選び、磨き上げることで質の高い戦略を立案できます。従来は人間の経験や発想力に依存していた企画立案が、AIの無限に近いアイデア生成力によって幅を広げ、新しい視点からのアプローチを可能にします。
コンテンツや広告制作の支援
生成AIはSEOに最適化された文章や魅力的な画像を自動生成でき、コンテンツ制作や広告作成の効率化に寄与します。過去の成功事例やデータを学習させることで、高精度なコンテンツを生成し、クリック率や検索順位の改善につなげられます。制作から効果分析まで対応できるツールも多く、リソース削減と戦略的施策への注力を実現します。
Webデザインの最適化
Webサイトの質は集客や売上に直結します。生成AIを使えば専門知識がなくても高品質なデザインを短時間で作成でき、改善にかかるコストや時間を削減できます。外部発注や専任人材が不要になり、企業は迅速にサイト改善を進められるようになっています。
SNS運用の自動化
SNS運用はネタ探しや投稿準備など多くの工数を要しますが、生成AIは文章や画像の自動生成、最適なハッシュタグ提案、トレンド情報収集を行うことで効率的な運用を可能にします。少人数体制でも質の高い情報発信が可能になり、顧客との接点を継続的に強化できます。
ECサイト運営の効率化
生成AIは商品情報の管理や販売予測、パーソナライズされた商品提案を自動化し、顧客体験を高めます。さらにチャットボットとの連携により問い合わせ対応も効率化され、少人数でも顧客満足度の高いECサイト運営が可能です。
議事録や資料作成の効率化
生成AIは会議音声を自動で文字起こしし、要約や資料化まで対応できます。人が行う場合に発生しやすい漏れやミスを防ぎ、短時間で精度の高いアウトプットを実現します。資料作成においても要約や関連情報の収集を自動化でき、担当者は企画や戦略立案に専念できるようになります。
生成AIをマーケティングに活用するメリット
生成AIはデータ分析やコンテンツ生成を得意としており、パーソナライズ広告やクリエイティブ制作を通じて顧客エンゲージメントやコンバージョン率を高める効果が期待できます。
業務効率化による生産性向上
マーケティング業務は市場分析や改善策立案など幅広く、リソース不足によって質の低下やミスの増加につながりやすい領域です。生成AIを活用すれば、情報収集や施策に必要な文章・画像作成を自動化でき、担当者は分析や戦略立案に専念できます。その結果、リソース不足を補いながら精度の高い施策実行が可能になります。
コスト削減への貢献
生成AIは短時間で大量の作業を処理でき、人手で行っていた業務を置き換えることで労働コストを抑制できます。さらにデザインやプログラミングといった専門的スキルが必要な業務も支援できるため、人材コストの削減にも寄与します。製造工程に導入することで生産コスト削減も期待でき、経営効率の改善につながります。
提案力の強化とアイデア創出
人間が複数の企画案を考えるには時間がかかりますが、生成AIは短時間で多様なアイデアを提示できます。AIが生成した案を出発点として内容を磨き上げることで、効率的に質の高い提案を作り上げることが可能です。考えがまとまらない段階でも、AIから得られる視点が新しい発想のきっかけになります。
生成AIをマーケティングに活用するリスク
生成AIはマーケティングにおいて強力な手段となりますが、情報漏洩や精度不足、著作権侵害といったリスクを伴います。利便性だけに注目せず、導入前にリスクを理解し対策を講じることが必要です。
情報漏洩のリスク
公開型の生成AIツールは入力内容が学習データに利用される可能性があり、機密情報や顧客情報を誤って入力すると漏洩につながります。信用失墜を避けるために、重要情報を入力しないガイドラインの策定、非公開ツールの利用、学習しないモードの活用が求められます。
誤情報や精度不足による影響
生成AIは確率的に文章を生成するため、事実誤認や矛盾を含むハルシネーションが発生します。誤情報に基づく施策は企業の信頼性を損なうリスクがあります。対策としては、人による内容確認、重要情報の出典明示、最終的な責任を人が持つ体制を整えることが不可欠です。
著作権侵害の可能性
生成AIが作成した画像や文章は既存の著作物と類似し、著作権を侵害する可能性があります。特にイラストや漫画風コンテンツは既視感を与えやすく、炎上リスクも高まります。防止には利用ガイドラインの策定や、リスクの高いタッチ表現を避けるといった取り組みが効果的です。
生成AIをマーケティングで活用した事例
大日本印刷（DNP）：仮想ペルソナによる生活者調査
大日本印刷は、統計データと独自技術を活用し、仮想生活者（ペルソナ）とチャット形式で対話できる「ペルソナインサイト」を開発しました。従来のモニター調査より低コストかつ迅速に生活者の深層心理を把握でき、商品開発やマーケティング施策の精度向上が期待されています。
参考：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000833.000069194.html
NEC：生成AIによる施策立案支援
NECは、消費者購買データと生成AIを組み合わせたクラウド型ソリューション「BestMove」を提供開始しました。顧客分析から施策の比較・効果予測までを一貫して支援し、マーケターが確信を持って意思決定できる環境を整備しています。施策立案のノウハウ共有を通じて人材育成や生産性向上にも寄与します。
参考：https://jpn.nec.com/press/202505/20250527_01.html
パルコ：生成AIによるファッション広告制作
パルコは、ホリデーキャンペーンにおいて、人物・背景・音楽・ナレーションをすべて生成AIで制作した広告を展開しました。従来の撮影を行わず、AIクリエイターを起用することで、独創的かつリアルな表現を実現。新しい広告手法として話題を集めました。
参考：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000002679.000003639.html
KDDI：デジタルヒューマンを活用した顧客サポート
KDDIは、生成AIとデジタルヒューマンを融合させた「au Support AI Advisor」を導入しました。顧客の問い合わせ意図をAIが理解し、音声・テキスト・画像を組み合わせた分かりやすい回答を提供。ユーザーの利便性を高め、カスタマーサポートの新しい形を提示しています。
参考：https://newsroom.kddi.com/english/news/detail/kddi_nr-463_3742.html
伊藤園：AIタレントと生成AIパッケージデザイン
伊藤園は、AI生成によるオリジナルタレントを日本で初めてテレビCMに起用しました。さらに、「お～いお茶 カテキン緑茶」のパッケージデザインにも生成AIを活用。ブランドの革新性を打ち出しつつ、製品価値を効果的に訴求しました。
参考：https://www.itoen.co.jp/news/article/64855/
シナジーマーケティング：顧客理解の深化支援
シナジーマーケティングは、生成AIを活用した顧客理解システム「DAYS GRAPHY」を開発。口コミやレビューから仮想顧客を生成し、短時間でのインサイト抽出を可能にしました。導入企業では、顧客理解の深化に加え、社内の意識改革やリサーチ文化の浸透にもつながっています。
参考：https://prtimes.jp/story/detail/ErQam6sQ32r
Spotify：AIプレイリスト機能
Spotifyは、ユーザーが入力したプロンプトを基に自動で音楽プレイリストを生成する「AI Playlist」を提供開始しました。パーソナライズ技術と生成AIを組み合わせ、独自の気分やシーンに合わせた音楽体験を実現しています。
コカ・コーラ：Create Real Magic キャンペーン
コカ・コーラは、生成AIを活用した「Create Real Magic」を展開し、ファンがブランド資産を使ってオリジナルのグリーティングカードを制作できる仕組みを提供しました。消費者参加型の広告体験を通じて、ブランドの伝統と未来志向を結びつけています。
ペプシコ：パーソナライズボトル
ペプシコは、Adobe Fireflyと連携し、ゲータレードのボトルを生成AIで自由にデザインできるサービスを開始しました。ユーザーは好みに応じたオリジナルデザインを作成でき、ブランド体験の個別最適化を進めています。
ネスレ：デジタルツインによる商品コンテンツ生成
ネスレは、NVIDIA Omniverseを活用し、製品のデジタルツインを生成AIで作成。ECやデジタル媒体向けのクリエイティブを高速かつ低コストで制作可能にしました。商品訴求の多様なフォーマットに迅速に対応できる体制を整えています。
参考：https://www.nestle.com/media/news/brands-ai-digital-twins-content-service
最後に
生成AIは、マーケティングにおける業務効率化やコスト削減、提案力の強化といった多くのメリットをもたらしています。消費者心理や市場動向の把握を高度化し、戦略立案や広告制作を支援することで、企業はスピードと精度の両立を実現しています。一方で、情報漏洩や誤情報の発生、著作権リスクといった課題も存在するため、利用ガイドラインや人による確認体制の整備が欠かせません。
国内外では大日本印刷やNEC、パルコ、伊藤園、コカ・コーラ、ペプシコなど多くの企業が生成AIをマーケティングに導入し、顧客理解の深化やブランド体験の強化に成功しています。今後は技術の進化とともに活用範囲がさらに拡大し、マーケティング活動の新たな基盤となる可能性が高まっています。
