生成AIマーケティング成功の鍵はデータ活用。成果につなげる方法と活用事例を解説

「マーケティングで生成AIを活用したい」「活用事例を確認して、イメージを具体化したい」と言う方も多いでしょう。現代のマーケティングでは、生成AIの活用が注目されています。

しかし、単に生成AIツールを導入するだけで効果が出るわけではありません。

そこで本記事では、

• 生成AIをマーケティングに活用する前提知識
• 生成AIマーケティング成功の鍵が「データ活用」である理由
• マーケティングに生成AIを導入する際に押さえるべきポイント

を解説していきます。生成AIをマーケティング業務に活用したい方は、最後までご覧ください。

「生成AIをマーケティング活用したい」「自社のデータをどのように活用するべきかわからない」という方は、リベルクラフトへご相談ください。

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生成AIをマーケティングに活用する前の前提知識

マーケティングで生成AIを使いこなすには、ツール導入の前に押さえておきたい基本的な考え方があります。ここでは2つの前提知識を紹介します。

• 売り手目線・買い手目線を間違えない
• 生成AIは考えを広げるツール

売り手目線・買い手目線を間違えない

マーケティングでは、どれだけ商品やサービス自体が優れていても、顧客の視点で考えられていなければ選ばれません。つまり、企業は一方的に商品情報を押し付けるのではなく、顧客の課題やニーズを起点にコミュニケーションを図ることが必要なのです。

以下は売り手目線と買い手目線におけるコミュニケーションの違いです。

この「買い手目線」を見失うと、生成AIの活用もうまくいきません。なぜなら生成AIは、与えられた情報をもとにコンテンツを生成するツールだからです。例えば、こちらから提供する情報が自社都合のものばかりだと、AIがいくら巧みに文章を作っても売り手目線のコンテンツになってしまいます。

• 商品説明（自社の商品・サービスの特徴だけ）
• 機能一覧（プロダクトのスペックや機能の羅列）
• 自社の強み（他社と比べた自社の優位点）

上記のような情報だけをAIに入力すると、企業が伝えたいことばかりが強調され、結果として顧客からズレた内容になりがち。これではどんなに文章として整っていても、読み手である見込み顧客の心には響きません。

生成AIは考えを広げるツール

生成AIをマーケティングに導入すると、「AIが自動で正解を出してくれるのではないか」と期待しがちですが、生成AIは人間の判断を代行する存在ではなく、人間の発想や意思決定を支援する存在です。最終的に、

• どの施策を実行するか
• どの表現が自社らしいか

といった判断はあくまでマーケターである人間が担うべき役割です。

実際、生成AIは過去のデータやパターンをもとにアイデアの候補や下書きを提示することを得意としています。たとえば、記事の見出し案を10個考えてくれたり、広告コピーのバリエーションを一瞬で生み出したり、などです。

こうした判断前の案を大量に出してくれるおかげで、人間はより多くの選択肢からベターなものを選び、または組み合わせて、新たな施策を考案できます。

マーケティングにおけるデータ活用の重要性、データ活用方法については以下の記事で詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。

参照記事：マーケティングに効くデータ分析とは？5W1H別に使える手法15選を紹介

生成AIを活用したマーケティング成功の鍵は「データ活用」

「生成AIを使ってみたものの思うような成果が出ない」という方は数多くいます。その多くは、AIツールの性能云々よりも活用するデータの問題に起因しています。ここでは、「データ活用」が重要となる3つの理由を見ていきましょう。

• データがないと生成AIは一般論しか回答できない
• データの活用でマーケティングが属人化しなくなる
• パーソナライズの精度が高まる

データがないと生成AIは一般論しか回答できない

生成AIは高度な生成能力を持ちますが、入力されたデータの範囲内でしか答えを出せないという性質があります。つまり、私たちが与える情報が不十分だったり汎用的すぎたりすれば、出てくる答えも誰にでも当てはまる一般論止まりになってしまうのです。

例えば、自社に蓄積された顧客データや過去の商談記録、問い合わせ履歴などをAIに与えずに、「うちの製品を売るにはどうすれば？」と質問しても、AIはインターネット上の一般的なマーケティング知識から、よくある悩みや平均的な解決策を拾ってくるだけでしょう。結果、

• SNSを活用しましょう
• ペルソナを設定しましょう

といった当たり前のアドバイスは返ってくるかもしれませんが、それでは競合と差別化できるような具体的戦略には落とし込めません。

つまり、生成AIが扱えるのは文字や数値など与えられたデータの範囲内だけであり、社内の有益な情報を連携しないままだと、どうしても表面的な回答しか得られないのです。

データ収集の方法と活用方法については、以下の記事で詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。

参照記事：データ収集の方法と分析への活用法を徹底解説（成果につなげるフレームワーク付き）

データの活用でマーケティングが属人化しなくなる

属人的なマーケティングは、担当者が変わると成果が再現できなくなるリスクが高いです。これは従来から指摘される課題です。しかし、社内データを共有し、生成AIを介してナレッジ化することで、この属人化を解消できます。

あらゆるデータを共通の指標として可視化することで、判断の根拠を「人」ではなく「データ」に置き換えることができます。これにより、誰が担当しても同じデータをもとに意思決定できる環境が整い、業務の属人化を防ぐことが可能に。

さらに、生成AIを活用すれば、蓄積されたデータを分析・要約し、示唆として整理することも可能です。過去の施策結果や顧客傾向を生成AIが横断的に分析することで、経験豊富な担当者が頭の中で行っていた判断プロセスを形式知として共有できます。

これにより、暗黙知に頼らない再現性のあるマーケティング運用が実現するでしょう。

パーソナライズの精度が高まる

マーケティングの効果を高める手法として、パーソナライズがあります。生成AIはこのパーソナライズを大規模かつスピーディに実現できる点が強みです。例えば、

• 顧客属性や行動履歴に応じてメールの本文を自動生成
• ウェブサイト上で表示する商品レコメンデーションをユーザーごとに変える

などが可能です。従来は難しかった1to1コミュニケーションのスケール化が、生成AIによって現実的なものとなりつつあります。

しかし、そのパーソナライズの精度を左右するのは、入力データの質です。少し難しいかもしれないので下記の例を見てみてください。

例えばECサイトでの活用で、「30代男性だからビジネスシューズを表示する」といった大まかな提案にとどまってしまいます。一方で、以下のような行動データを組み合わせることで、より精度の高いパーソナライズが可能になります。

・スニーカーを頻繁に閲覧している
・過去にランニング用シューズを購入している
・レビューで「クッション性」や「長時間履いても疲れにくい点」を高く評価している
・高機能モデルをカートに入れたまま離脱している

これらのデータを統合して分析すると、「この顧客は価格よりも履き心地や機能性を重視している」「普段使いより運動用途の靴に関心が高い」といった傾向が読み取れます。

その結果、次回の訪問時には、クッション性に優れた最新のランニングシューズや、価格帯を調整した代替モデルを提案するといった、行動に即したレコメンドが可能になります。

AIモデルが同じでも、学習・参照させるデータが豊富で精緻ならアウトプットも的確になりますが、データが乏しかったり偏っていたりすれば、見当違いな提案や誰にでも当てはまるような凡庸な表現になってしまいます。

生成AI×社内データで実現できるマーケティング活用方法

社内に蓄積されたデータと生成AIを組み合わせることで、マーケティングのさまざまな領域で新たな施策や効率化が実現できます。ここでは具体的な活用シーンとして4つの分野を紹介します。

• 顧客理解・ペルソナ設計
• コンテンツマーケティングへの活用
• 広告・メール・ナーチャリング施策
• 営業・CS連携マーケティングへの活用

顧客理解・ペルソナ設計

効果的なマーケティングは、ターゲットとなる顧客を深く理解することです。生成AIを使えば、この顧客理解・ペルソナ設計のプロセスを高度化・効率化できます。

従来のペルソナ作成は、マーケターの経験や限られた調査データに頼っていたため、主観が入り込んだり市場の実態とズレたりすることもありました。また、データ収集や分析に膨大な時間がかかるのも課題でした。

しかし、生成AIペルソナとも呼ばれるアプローチでは、過去に蓄積した大量の顧客データをAIが客観的に分析し、精度の高いペルソナ像を短時間で描き出せます。

例えば、AIは以下のような多様なデータソースを統合して解析できます。

購買履歴データ	どの商品がどの顧客層に購入されているか。頻度や単価、組み合わせなどのパターン
Web行動データ	サイト上での閲覧ページ、滞在時間、離脱ポイント、クリックの流れなど
SNS投稿データ	顧客がSNS上で発信している興味関心や意見、不満や要望のキーワード
アンケート自由回答	顧客自身が語った生の声

AIはこれらを横断的に分析し、従来の人力では見落としがちだった顧客の行動パターンや潜在ニーズを発見してくれます。

例えば「商品Xは価格重視層よりもブランド志向層に響いている」「20代男性顧客のSNS発言から、新機能Yへの期待が高まっている」など、データに基づく洞察が得られます。

コンテンツマーケティングへの活用

コンテンツマーケティングの現場でも、生成AIとデータ活用の組み合わせが効果的です。質の高いコンテンツを大量に生み出すには、人手だけでは時間もコストも限界がありますが、生成AIを使えばコンテンツ量産と改善サイクルの高速回転が可能です。

実際に具体的な活用方法を紹介します。

記事コンテンツを制作するうえで、関門となるのが「ユーザーが本当に関心を持つテーマを見つけること」です。ここで有効なのが、社内に蓄積された各種データの活用です。

たとえば、以下のようなデータを生成AIに分析させます。
・自社サイト内検索で入力された検索クエリ
・チャットボットに寄せられた質問内容
・営業部門・カスタマーサポート部門が把握している顧客の相談や問い合わせ

これらを横断的に分析することで、
・「〇〇の使い方に関する質問が多い」
・「△△という課題に悩んでいる声が頻出している」

といった、ユーザーの関心や悩みが明確に浮かび上がります。

抽出されたテーマに対して生成AIに指示を出せば、見出し案や記事構成案を複数パターン提示させることができます。AIは公開情報をもとに網羅的な視点で整理できるため、「この記事では何を盛り込むべきか」というアウトライン作成に適しています。
担当者は、その中から有用な案を選択・組み合わせて記事制作を進めるだけで済みます。

上記のように、生成AIを活用すれば、コンテンツ制作における企画・構成・下書きといった初期工程を効率化できます。その結果、担当者はゼロから考える時間を減らし、内容の精査や独自性の付加といった、より付加価値の高い作業に集中できるようになります。

広告・メール・ナーチャリング施策

デジタル広告やメール、リード育成のナーチャリング領域でも、生成AIとデータ活用が可能です。ポイントは、「適切なメッセージを、適切なタイミングで、適切な相手に届ける」ためにAIを使うことです。

例えば、広告施策では複数の訴求軸や表現パターンを前提とした運用が可能になり、特定の担当者の発想に依存しないテスト設計が実現。メール施策では、画一的な一斉配信ではなく、顧客の関心や検討状況に応じた内容を柔軟に出し分けることができます。また、ナーチャリング施策では、リードの行動変化や検討度合いをもとに、次に取るべきアクションを整理し、継続的な情報提供の流れを設計可能に。

このように生成AIは、施策単体を最適化するためのツールではなく、一連の流れとして捉え、判断の精度を高めるための支援役として機能します。

属人的な勘や経験に頼らず、データを軸にした意思決定を行えるようになることで、マーケティング施策全体の再現性と成果の安定性を高めることが可能になります。

営業・CS連携マーケティングへの活用

生成AIの活用は、マーケティング部門単体だけでなく、営業部門やカスタマーサクセス部門とデータを共有し、部門横断で顧客理解を深めることが重要に。

マーケティング部門やCRMに蓄積された、

• リード情報
• 過去の商談履歴
• 顧客属性
• 接触ログ

といったデータは、本来営業活動の質を高める資産ですが、情報量が多すぎることで活用しきれていないケースも少なくありません。ここで生成AIを活用すれば、データを横断的に整理・分析し、「この顧客は現在どの検討段階にあるのか」「次にどのような提案が適切か」といった示唆を営業担当者に提供できます。

その結果、営業担当者はゼロから情報を読み解く必要がなくなり、顧客理解に基づいた提案や会話に集中できるようになります。また、インサイトがデータとAIによって可視化されることで、提案内容や判断基準が属人化しにくくなり、営業活動全体の再現性も向上します。

マーケティングで生成AIを導入する際のポイント

生成AI×データ活用によるマーケティング高度化は有望ですが、導入にあたっては注意すべきポイントもあります。ここでは特に重要な3つのポイントを紹介します。

• 目的を「業務効率化」だけで終わらせない
• 社内データの整理・構造化が最優先
• 現場で使われる設計にする

目的を「業務効率化」だけで終わらせない

生成AIを導入すると、文章作成が速くなったり、データ分析の手間が減ったりと業務効率化の効果がすぐに感じられるでしょう。しかし、マーケティングで重要なのは「効率」そのものではなく、効率化によって何を成し遂げるかです。

目的意識が曖昧なままだと、AIを使って一時的に作業が楽になっても、最終的なビジネス成果に繋がらず徒労に終わってしまいます。

実際、

• 生成AIで記事を書けた
• アイデアを沢山出せた

といった段階で止まってしまい、問い合わせ件数や商談数といった成果に結びつかないケースは少なくありません。原因はAIツールの性能不足ではなく、導入時に目的・KPI・役割分担が不明確なまま走り出してしまうことにあります。

BtoB領域で生成AIを上手く活用している企業に共通するのは、単にコンテンツ制作を楽にすることを目的にせず、施策の再現性向上や検証スピード向上といった狙いを据えている点です。

社内データの整理・構造化が最優先

前述したように、生成AIの効果を最大化するには社内データをいかに活用するかがカギです。そのため、AIツール選定よりも前にやるべきことは、社内データを使える状態に整備することです。よくある失敗は、データが各所にバラバラで点在しているのにAI導入を急いでしまうケースです。例えば、

• 営業メモがSFAに部分的にしか登録されず、残りは担当者個人のメモ帳にある
• 顧客からの問い合わせ対応がメールで行われ、内容がデータベース化されていない
• 作成したFAQリストがスプレッドシートで散在しており、最新版がどれか不明瞭

このような状態では、せっかく生成AIを導入しても参照できる情報が限られてしまい、力を発揮できません。まずはデータを一箇所に集約し、構造的に整理することが先決。

データの所在や責任が曖昧だと品質管理もできず、AI活用に踏み切れない・または踏み切って事故が起きるという両極端に陥りがちです。

生成AIを用いたデータ分析の方法や効率化するポイントについては、以下の記事で詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。

参照記事：生成AIを用いてデータ分析を効率化！やり方や注意点・活用事例も紹介

現場で使われる設計にする

生成AIを導入するプロジェクトでは、現場のメンバーが実際に使いこなせる形に落とし込むことが絶対条件です。どんなに優れたAIシステムを構築しても、現場が使わなければ意味がありません。むしろ使われなければ、最初の期待だけが空回りして、AIは役に立たないというムードが漂ってしまいかねません。

ありがちな失敗として、「AIモデルの構築」に注力するあまり現場の業務フローに組み込む設計がおろそかになるケースが挙げられます。具体的には、

推進部門と実際の活用部門との連携が取れず、責任や権限の役割分担もうやむやなまま進んでしまう

といった事態です。その結果、せっかくAIを導入しても一部の人だけが試しに使って終わりという状態で定着せず、組織全体の成果に繋がらないことが多いのです。

ここまで見てきたように、生成AIと社内データを組み合わせることで、各領域を横断的に高度化できます。しかし、実際に実現しようとすると、多くの企業が共通の壁に直面します。

それが、「生成AIを導入しただけでは、社内データを前提とした意思決定まではできない」ということです。そこでおすすめするのがリベルクラフトです。

リベルクラフトでは、AI導入を単なるシステム構築で終わらせるのではなく、現場で継続的に活用される運用設計まで見据えた支援を行っています。多くのAIプロジェクトが定着しない理由は技術不足ではなく、「業務にどう組み込むか」という設計が不十分な点にあります。

例えば、既存の業務フローを踏まえたAI活用プロセスの設計や、部門間の連携を前提としたデータ基盤の構築、意思決定に活かせる分析環境の整備など、単発の導入で終わらない体制構築をサポートします。

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データを活用した「生成AI×マーケティング」の事例

ここからは、社内データとAI活用によってマーケティング成果を上げている企業の実例を3つ紹介します。

• 株式会社Sells up
• オシロ株式会社
• 株式会社マルイ

株式会社Sells up

課題	マーケティングデータが複数ツールに分散しており、担当者ごとにExcelで管理・分析していたため、分析手法や判断基準が属人化
取り組み	リード情報や顧客接点データをAPI連携で統合し、日次更新されるデータベースを構築
成果	分析・レポート作成の基準が統一され、共通のダッシュボードをもとに状況把握や議論が可能になった

株式会社Sells upは、「属人的な勘や経験に依存しないマーケティング」を実現するため、社内外に散在していたマーケティングデータを統合し、データに基づいた意思決定を行う基盤づくりに取り組みました。

CRMやSFA、MAといった複数ツールのデータをAPI連携で集約し、日次更新されるデータベースを構築したうえで、リードの状態を把握するための分析手法を導入。

これにより、担当者ごとに異なっていたデータ管理や分析の方法を標準化し、共通の指標と視点でマーケティング状況を把握できる体制を構築しました。属人化しやすい分析・判断プロセスを仕組み化し、データを軸に議論できる環境を構築することを重視した取り組みです。

以下でより詳しく事例を紹介していますので、あわせてご覧ください。

事例：BtoBマーケ支援を“勘”から解放する。Sells upが3ヶ月で整えたデータ解析基盤と実装プロセス

オシロ株式会社

課題	多様な行動データは存在していたが、どの指標がユーザー満足度やコミュニティ活性につながるのかが明確でなかった
取り組み	生成AIを用い、投稿やコメントといったテキストデータのトピック抽出や感情分析を実施し、定量・定性の両面からコミュニティの状態を分析
成果	ユーザー行動と満足度の関係性や、コミュニティ内の関心傾向を把握でき、プロダクト改善やCS施策検討のための材料が整理された

オシロ株式会社は、オンラインコミュニティプラットフォームの運営において、ユーザー行動データとテキストデータを活用し、コミュニティの状態を多角的に把握するための分析に取り組みました。

ログイン頻度や投稿数といった定量データに加え、投稿やコメントなどのテキスト情報を生成AIで分析することで、ユーザーの関心傾向やコミュニティ内の雰囲気を可視化。また、行動データとアンケート結果を組み合わせることで、満足度や参加状況を推定するためのモデル設計も行いました。

定量・定性の両面からデータを捉え、人の視点による解釈とAIの分析を組み合わせながら、コミュニティ運営に活かす考え方を重視した取り組みです。

こちらの事例も以下の記事で詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。

事例：充実したユーザー行動データを分析し、コミュニティを活性化

株式会社マルイ

出展：株式会社マルイ

課題	天候や販促の影響を受けやすい商品や生鮮食品では、従来の統計的な需要予測が適用しにくく、発注業務に手作業が残っていた
取り組み	販売データに加え、天候や催事などの外部要因を取り込んだAI需要予測を導入
成果	需要予測を発注業務に活用できる環境が整備され、予測結果をもとに業務を進められるようになった

株式会社マルイは、小売業における発注業務や在庫管理の高度化を目的として、販売データと外部要因を組み合わせたAIによる需要予測の活用に取り組みました。

従来の統計的な予測手法では対応が難しかった商品特性や需要変動に対し、商品ごとに異なる傾向を考慮できる予測モデルを用いることで、より細かな需要把握を目指しています。

天候や催事といった要因も含めてデータを分析し、発注判断を支援する仕組みを整えることで、担当者の経験に依存していた判断をAIが補助する体制を構築。

データとAIを活用し、現場業務の判断精度と効率を高めようとする取り組みです。

マーケティングで生成AIを活用するなら「リベルクラフト」

生成AIをマーケティングで成果につなげるには、ツールを入れて終わりにせず、買い手目線で整えた社内データを土台に意思決定を回せる状態を作ることが重要です。

データが不足したままではAIは一般論しか返せず、担当者の勘や経験に依存した属人的運用も解消できませんが、生成AIに参照させれば、ペルソナ精度やパーソナライズの解像度が上がり、一貫した打ち手を設計できます。

もし「自社データをどう整備し、現場で使われるAIに落とし込めばよいか」から悩んでいるなら、リベルクラフトへご相談ください。

弊社リベルクラフトでは、企業が抱えているデータを企業が抱えているデータを単なる蓄積資産として終わらせるのではなく、意思決定に活かせる「使えるデータ」へと転換し、AI活用の構想策定から実装、運用まで一気通貫で伴走支援しています。

特に、ビジネス課題を出発点に最適なソリューションを提案し、専門のデータサイエンティストが本質的な業務改善や収益向上につながる支援を行う点が特徴です。技術トレンドに左右されるのではなく、現場で成果が出る仕組みづくりに重きを置いています。

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