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2016年、JPMorgan Chaseは静かな実験を行いました。広告コピーをAIに執筆させ、そのマシンのバージョンを自社の人間マーケターによるコピーと直接対決させたのです。結果はAIの勝利でした。AIの文言を採用した広告は、人間が書いた広告に比べて最大で450%高いクリック率を記録しました。その数年後、同行は社内全体でこのテクノロジーを使用するための5年契約を締結しました。
これが多くの人が思い描く、AIを活用したマーケティングの姿です。つまり、「より優れたツイートを書くロボット」です。しかし、現実はもっとスケールが大きいものです。AIはマーケティングの基盤システムになりつつあり、何を作るか、誰に見せるか、そして何を伝えるかを決定する存在になっています。このガイドでは、AIマーケティングとは何かを説明し、トップブランドがそれをどのように活用しているかを示し、そして再びルールを書き換えようとしている2つの大きな変化について解説します。
AIマーケティングとは何か
AIマーケティングとは、誰かが最初に目にする広告から、顧客を呼び戻すためのメールに至るまで、カスタマージャーニー全体にわたって予測、作成、パーソナライズを行うために人工知能を活用することです。バズワードを削ぎ落とせば、それは3つのエンジンで動いています。
1つ目は、予測担当である予測AI（predictive AI）です。データを読み解き、人間が勘に頼っていた問いに答えます。「誰が買いそうか」「誰が離脱しそうか」「顧客の生涯価値はいくらか」「どのリードに電話をかける価値があるか」。これはAIマーケティングの中で最も古く、最も地味な部分ですが、静かに多くの成果を叩き出しています。
2つ目は、制作者である生成AI（generative AI）です。これは2023年に誰もが出会った部分です。コピーを書き、画像や動画を生成し、1つのアイデアから50のバリエーションを生み出すモデルです。これにより、コンテンツ制作はボトルネックから、いつでもひねれば出てくる蛇口へと変わりました。
3つ目は、実行者である自律型AI（agentic AI）です。より新しく、まだ未知数な部分もありますが、予算の調整、キャンペーンの立ち上げ、そしてますます増えている「顧客に代わって行動すること」など、自らアクションを起こすシステムです。この変化については後ほど詳しく説明します。なぜなら、ほとんどのマーケターがまだこの価値を想定に入れていないからです。
実用されている多くのAIマーケティングテクノロジーは、これら3つすべてを融合させています。あるモデルが離脱しそうな顧客を予測し、生成システムが引き止めるためのオファーを書き、自動化されたワークフローが、それぞれの人が最も開封しそうな瞬間にそれを送信します。
なぜ、すべてのマーケティングチームが急いでいるのか
この緊急性は、単純な計算からきています。マッキンゼーは、生成AIが世界経済に年間最大4.4兆ドルの価値をもたらすと予測しており、その価値の約4分の3を4つのビジネス機能が占めると分析しています。そのリストのトップに位置するのが、マーケティングとセールスです。Fortune 500のアドバイザーたちが「AIによる最大の恩恵はマーケティングにある」と伝えるとき、予算は瞬時に動き出します。
結果として、市場の奪い合いが起きています。AIが本当に役立つ場所を見極めたチームが先行し、それを一時的な流行として扱っているチームは静かに取り残されています。では、すでに実績を上げているブランドの事例を見てみましょう。
メガブランドの活用法
AIマーケティングを理解する最良の方法は、すでに結果を出している現場を見ることです。
Netflixはパーソナライズを自社の強固な防壁（モート）にしました。 スクロールする並び、目に入るアートワーク、「視聴済みの作品に基づく」おすすめ、そのすべてがあなたや他のユーザーの行動を読み取るAIによるものです。Netflixは、同社のレコメンデーションシステムが視聴の約80%を促進しており、加入者の解約を防ぐことで年間10億ドル以上のコスト削減につながっていると公表しています。あらゆるブランドが得るべき教訓は、「関連性こそが維持率（リテンション）」だということです。相手が求めているものに見せるものを正確に一致させるほど、ユーザーは長く留まります。
JPMorgan Chaseはマシンに執筆を任せました。 この記事の冒頭で紹介した450%の実験は、一回限りのものではありませんでした。同行はクレジットカードや住宅ローンの領域において、自社のマーケターのコピーとAIが生成したコピーをテストし続け、マシンがエンゲージメントにおいて一貫して勝利を収めたため、Chaseは全社的にこれを導入しました。教訓は、トップコピーライターの直感であっても「仮説」として扱うことです。バリエーションを生成し、実際のクリックに対してテストを行い、オーディエンスに判決を下させましょう。
AmazonとSpotifyは習慣のループを作りました。 Amazonの製品レコメンデーションや、Spotifyの「Discover Weekly」や「Wrapped（まとめ）」は、表現こそ違えど同じアイデアです。行動を学習するAIが、個人にパーソナライズされたと感じるほど関連性の高いものを提供します。Sephoraも美容分野でこれを実践しており、AIとARを活用して、買い物客が購入前にバーチャルで商品を試せるようにしました。注目すべきは、どの場合もAIが製品自体に組み込まれており、顧客が見るものや行う行動を形作っているという点です。これこそが、現在の最も深いマーケティングの強みとなっています。
これらすべてに共通するパターンは同じです。それぞれがパーソナライズ、クリエイティブのテスト、あるいはディスカバリー（発見）といった特定の高価値な業務にAIを照準を合わせ、その業務自体をAI前提で再構築したことです。
まだ想定に入っていない2つの大きな変化
ここからが、一過性の理解と本質的な理解を分けるポイントです。現在のマーケティングを高速化するだけでなく、AIは土台となる2つの要素を変化させています。Harvard Business Reviewが2026年初頭に提示した通り、これらを見落とすと、残りの戦略は急速に陳腐化します。
変化その1：ディスカバリー（発見）が検索から「回答」へと移行している。 この20年間、発見されることとは「Googleで上位に表示されること」を意味していました。しかし今や、ChatGPTやPerplexity、あるいはAIによる概要（AI Overviews）に質問を投げかけ、クリックすることなく要約された回答を受け取る人の割合が増えています。これにより、ディスカバリーは新たな戦いへと変化します。ページをランクインさせる代わりに、モデルが回答する際に引用する「情報源」になることを目指すのです。マーケターは、AIシステムが情報を見つけ、信頼し、引用できるように、コンテンツやデータを構造化し、これに直接最適化し始めています。SEOの後継者と考えてください。
変化その2：買い手が「マシン」になるかもしれない。 人々は情報収集や、場合によっては購入そのものを、選択肢を比較して代理で決定してくれるAIエージェントに任せ始めています。これが拡大すると、賢い広告で人間を説得するだけでは不十分になります。自社の製品データや仕様、レビューを読み取って推奨するかどうかを判断するマシンに対して、情報を提供する必要も出てきます。クリーンに構造化されたデータと判読しやすい製品情報を用いて「アルゴリズム向けにマーケティングを行う」ことは、人間に向けてマーケティングを行うことと同じくらい現実的な仕事になります。今から両方のオーディエンス向けに準備を進めているブランドは、それが当たり前になったときにスタートダッシュを切れるでしょう。
AIデジタルマーケティングの始め方
これらは何も壮大な計画を必要としません。デジタルマーケティングとAIから見返りを得ているブランドは、狭い範囲から始めて、徐々に構築しています。
まずはデータを整理することです。AIは提供されたデータと同等の成果しか出せません。散らかった、バラバラの顧客データにモデルを向けても、自信満々に出力された無意味な内容が返ってくるだけです。魔法のような効果を期待する前に、ファーストパーティデータをクリーンにし、1カ所に集約しましょう。
次に、1つの業務から始めます。多くのチームにとって最も迅速に成果が出るのはクリエイティブ制作です。なぜなら、そこが最も明確なボトルネックであり、測定が最も容易だからです。ここにCreatify Agentが適合します。ブリーフを渡すだけで、自社ブランドや競合他社をリサーチし、スクリプトを書き、アバターをキャスティングし、完成した広告バリエーションをエンドツーエンドで制作します。さらに、Meta、Google、TikTokアカウントに接続してそれらのバリエーションを配信し、効果的なものをあぶり出し、勝者へと予算をシフトさせるCreatifyのAIメディアバイヤー（AI Media Buyer）と組み合わせます。これらが合わさることで、JPMorganが実証した「生成し、実際のパフォーマンスに決定させる」という同じループを完結できます。1つのワークフローを攻略し、それから次のワークフローへと拡大していきましょう。
プロセスに人間を介在させ続けましょう。マーケターの役割は、すべてのクリエイティブを自らの手で作ることから、システムに指示を出し、出力を編集し、センスとブランドに責任を持つことへと移行します。配信されるすべてのものに対して明確な承認プロセス（ゲート）を設けてください。そして、実直に測定を行い、すべての流行りのツールに手を広げて力を分散させるのではなく、成果が出ているワークフローを拡張していきましょう。
こちらも合わせてお読みください：広告インテリジェンス：競合他社の広告を分析する方法
現実的な部分と、まだ誇大広告（ハイプ）である部分
冷静な視点を保つために、2つのことを区別しておきましょう。AIマーケティングは効果的ですが、一方で明確に過大評価されている部分もあります。そこを指摘しておく価値はあります。
誇大広告にあたるのは、「完全に自律したマーケティング部門」という構想です。エージェントに関する議論はあるものの、AIは戦略、判断力、あるいはブランドのセンスを所有することはできません。そうではない振りをしている企業は、記憶に残らない、似たり寄ったりのコンテンツを大量に生み出しがちです。また、失敗したときのコストも現実的です。フォレスターは、2026年に一部のブランドが不格好なAIセルフサービスや、役に立つどころか煩わしいだけの浅薄なパーソナライズによって顧客の信頼を損なうだろうと予測しています。
一方で現実的なのは、「優れたマーケターの増幅器」としてのAIです。コンテンツ制作の高速化、ターゲット設定のシャープ化、テストの改善、そして人間が手作業では到底及ばない規模でのパーソナライズ。これで勝利しているチームは、AIを「成長」に向けて使っています。これこそが、Harvard Business Reviewが強調し続けている違いです。AIを人員削減やコスト削減のためだけに使うと、より大きな果実である「収益の拡大」を取りこぼすことになります。
ここからあなたが目指すべき道
AIマーケティングは、Netflixのホームページから銀行の広告コピーに至るまで、何を作り、誰に見せ、何を伝えるかを決定する、マーケティングのオペレーティングシステム（OS）として静かに浸透しています。始めるために、海の水をすべて沸騰させるような壮大なことをする必要はありません。データを整え、1つの高価値な業務にAIを向け、ハンドルは自分で握り続け、そこから成長させていきましょう。
最後に、心に留めておくべき考えがあります。すべての競合が同じモデルを手に入れたとき、ツールそのものは優位性ではなくなります。最後に残るのは、アイデアの質と、マシンに流し込むデータの質です。AIは、優れたコンセプトと同様に、質の低いコンセプトのバリエーションも簡単に1000個作ることができます。戦略、センス、そしてストーリーはあなたのものです。実行にかかるコストがほぼゼロになる世界において、それらこそがかつてないほどの価値を持つようになります。
こちらも合わせてお読みください：Snapchat広告の運用方法：多くのマーケターが見落としているチャネル
よくある質問
AIマーケティングとは何ですか？
AIマーケティングとは、予測モデル、生成AI、自動化などの人工知能を使用して、マーケティングの意思決定を行い、コンテンツを作成し、カスタマージャーニー全体で体験をパーソナライズすることです。実務においては、AIを使用して「誰が購入するか、または離脱するか」を予測し、コピーやビデオを大規模に制作し、一人ひとりに合わせたメッセージを届けることを意味します。
マーケティングにおけるAIの活用例にはどのようなものがありますか？
実際の例としては、視聴の約80%を促進しているNetflixのレコメンデーションエンジン、人間のライターを上回る広告コピーをAIに執筆させたJPMorgan Chase、パーソナライズされたレコメンデーションやショッピング体験を提供しているAmazon、Spotify、Sephoraなどが挙げられます。より小さな規模では、メール送信時間の最適化、広告クリエイティブのバリエーション作成、顧客の感情分析などにブランドがAIを活用しています。
AIマーケティングは、チャットボットとコンテンツ生成だけを指すのですか？
いいえ。コンテンツ生成は最も目立つ部分ですが、AIマーケティングには予測分析（離脱や生涯価値の予測）、パーソナライズエンジン、プログラマティック広告の入札、そして意思決定に基づいて行動する自律型エージェントなども含まれます。コンテンツ制作は、3つのエンジンのうちの1つに過ぎません。
デジタルマーケティングにおけるAIとは何ですか？
デジタルマーケティングにおけるAIも、オンラインチャネルに適用された同様のアイデアです。広告のターゲット設定や入札、ウェブサイトやメールのパーソナライズ、ソーシャルメディアや動画クリエイティブの生成、パフォーマンス分析などにAIを活用します。デジタルチャネルはAIが必要とするデータを生み出すため、ほとんどのAIマーケティングテクノロジーが最初に導入される場所となっています。
マーケティングでAIを使い始めるにはどうすればよいですか？
まずは顧客データをクリーンにして一元化することから始めます。次に、クリエイティブ制作などの高価値なワークフローを1つ選択し、AIを中心に再構築します。配信されるすべてのコンテンツを人間がレビューする体制を整え、数週間結果を測定し、最初のワークフローで成果が出た後に次のワークフローへと拡大します。
AIはマーケターに取って代わりますか？
いいえ。マーケターが主導権を握り続ける一方で、AIは特定のタスクを引き受けます。AIは大量制作、予測、パーソナライズを処理し、戦略、判断、ブランドのセンス、そしてアカウンタビリティ（説明責任）は人間が担います。近い将来起こる変化は、マーケターがすべてのタスクを手作業で行うのではなく、AIに指示を出し、編集する役割になるということです。
2016年、JPMorgan Chaseは静かな実験を行いました。広告コピーをAIに執筆させ、そのマシンのバージョンを自社の人間マーケターによるコピーと直接対決させたのです。結果はAIの勝利でした。AIの文言を採用した広告は、人間が書いた広告に比べて最大で450%高いクリック率を記録しました。その数年後、同行は社内全体でこのテクノロジーを使用するための5年契約を締結しました。
これが多くの人が思い描く、AIを活用したマーケティングの姿です。つまり、「より優れたツイートを書くロボット」です。しかし、現実はもっとスケールが大きいものです。AIはマーケティングの基盤システムになりつつあり、何を作るか、誰に見せるか、そして何を伝えるかを決定する存在になっています。このガイドでは、AIマーケティングとは何かを説明し、トップブランドがそれをどのように活用しているかを示し、そして再びルールを書き換えようとしている2つの大きな変化について解説します。
AIマーケティングとは何か
AIマーケティングとは、誰かが最初に目にする広告から、顧客を呼び戻すためのメールに至るまで、カスタマージャーニー全体にわたって予測、作成、パーソナライズを行うために人工知能を活用することです。バズワードを削ぎ落とせば、それは3つのエンジンで動いています。
1つ目は、予測担当である予測AI（predictive AI）です。データを読み解き、人間が勘に頼っていた問いに答えます。「誰が買いそうか」「誰が離脱しそうか」「顧客の生涯価値はいくらか」「どのリードに電話をかける価値があるか」。これはAIマーケティングの中で最も古く、最も地味な部分ですが、静かに多くの成果を叩き出しています。
2つ目は、制作者である生成AI（generative AI）です。これは2023年に誰もが出会った部分です。コピーを書き、画像や動画を生成し、1つのアイデアから50のバリエーションを生み出すモデルです。これにより、コンテンツ制作はボトルネックから、いつでもひねれば出てくる蛇口へと変わりました。
3つ目は、実行者である自律型AI（agentic AI）です。より新しく、まだ未知数な部分もありますが、予算の調整、キャンペーンの立ち上げ、そしてますます増えている「顧客に代わって行動すること」など、自らアクションを起こすシステムです。この変化については後ほど詳しく説明します。なぜなら、ほとんどのマーケターがまだこの価値を想定に入れていないからです。
実用されている多くのAIマーケティングテクノロジーは、これら3つすべてを融合させています。あるモデルが離脱しそうな顧客を予測し、生成システムが引き止めるためのオファーを書き、自動化されたワークフローが、それぞれの人が最も開封しそうな瞬間にそれを送信します。
なぜ、すべてのマーケティングチームが急いでいるのか
この緊急性は、単純な計算からきています。マッキンゼーは、生成AIが世界経済に年間最大4.4兆ドルの価値をもたらすと予測しており、その価値の約4分の3を4つのビジネス機能が占めると分析しています。そのリストのトップに位置するのが、マーケティングとセールスです。Fortune 500のアドバイザーたちが「AIによる最大の恩恵はマーケティングにある」と伝えるとき、予算は瞬時に動き出します。
結果として、市場の奪い合いが起きています。AIが本当に役立つ場所を見極めたチームが先行し、それを一時的な流行として扱っているチームは静かに取り残されています。では、すでに実績を上げているブランドの事例を見てみましょう。
メガブランドの活用法
AIマーケティングを理解する最良の方法は、すでに結果を出している現場を見ることです。
Netflixはパーソナライズを自社の強固な防壁（モート）にしました。 スクロールする並び、目に入るアートワーク、「視聴済みの作品に基づく」おすすめ、そのすべてがあなたや他のユーザーの行動を読み取るAIによるものです。Netflixは、同社のレコメンデーションシステムが視聴の約80%を促進しており、加入者の解約を防ぐことで年間10億ドル以上のコスト削減につながっていると公表しています。あらゆるブランドが得るべき教訓は、「関連性こそが維持率（リテンション）」だということです。相手が求めているものに見せるものを正確に一致させるほど、ユーザーは長く留まります。
JPMorgan Chaseはマシンに執筆を任せました。 この記事の冒頭で紹介した450%の実験は、一回限りのものではありませんでした。同行はクレジットカードや住宅ローンの領域において、自社のマーケターのコピーとAIが生成したコピーをテストし続け、マシンがエンゲージメントにおいて一貫して勝利を収めたため、Chaseは全社的にこれを導入しました。教訓は、トップコピーライターの直感であっても「仮説」として扱うことです。バリエーションを生成し、実際のクリックに対してテストを行い、オーディエンスに判決を下させましょう。
AmazonとSpotifyは習慣のループを作りました。 Amazonの製品レコメンデーションや、Spotifyの「Discover Weekly」や「Wrapped（まとめ）」は、表現こそ違えど同じアイデアです。行動を学習するAIが、個人にパーソナライズされたと感じるほど関連性の高いものを提供します。Sephoraも美容分野でこれを実践しており、AIとARを活用して、買い物客が購入前にバーチャルで商品を試せるようにしました。注目すべきは、どの場合もAIが製品自体に組み込まれており、顧客が見るものや行う行動を形作っているという点です。これこそが、現在の最も深いマーケティングの強みとなっています。
これらすべてに共通するパターンは同じです。それぞれがパーソナライズ、クリエイティブのテスト、あるいはディスカバリー（発見）といった特定の高価値な業務にAIを照準を合わせ、その業務自体をAI前提で再構築したことです。
まだ想定に入っていない2つの大きな変化
ここからが、一過性の理解と本質的な理解を分けるポイントです。現在のマーケティングを高速化するだけでなく、AIは土台となる2つの要素を変化させています。Harvard Business Reviewが2026年初頭に提示した通り、これらを見落とすと、残りの戦略は急速に陳腐化します。
変化その1：ディスカバリー（発見）が検索から「回答」へと移行している。 この20年間、発見されることとは「Googleで上位に表示されること」を意味していました。しかし今や、ChatGPTやPerplexity、あるいはAIによる概要（AI Overviews）に質問を投げかけ、クリックすることなく要約された回答を受け取る人の割合が増えています。これにより、ディスカバリーは新たな戦いへと変化します。ページをランクインさせる代わりに、モデルが回答する際に引用する「情報源」になることを目指すのです。マーケターは、AIシステムが情報を見つけ、信頼し、引用できるように、コンテンツやデータを構造化し、これに直接最適化し始めています。SEOの後継者と考えてください。
変化その2：買い手が「マシン」になるかもしれない。 人々は情報収集や、場合によっては購入そのものを、選択肢を比較して代理で決定してくれるAIエージェントに任せ始めています。これが拡大すると、賢い広告で人間を説得するだけでは不十分になります。自社の製品データや仕様、レビューを読み取って推奨するかどうかを判断するマシンに対して、情報を提供する必要も出てきます。クリーンに構造化されたデータと判読しやすい製品情報を用いて「アルゴリズム向けにマーケティングを行う」ことは、人間に向けてマーケティングを行うことと同じくらい現実的な仕事になります。今から両方のオーディエンス向けに準備を進めているブランドは、それが当たり前になったときにスタートダッシュを切れるでしょう。
AIデジタルマーケティングの始め方
これらは何も壮大な計画を必要としません。デジタルマーケティングとAIから見返りを得ているブランドは、狭い範囲から始めて、徐々に構築しています。
まずはデータを整理することです。AIは提供されたデータと同等の成果しか出せません。散らかった、バラバラの顧客データにモデルを向けても、自信満々に出力された無意味な内容が返ってくるだけです。魔法のような効果を期待する前に、ファーストパーティデータをクリーンにし、1カ所に集約しましょう。
次に、1つの業務から始めます。多くのチームにとって最も迅速に成果が出るのはクリエイティブ制作です。なぜなら、そこが最も明確なボトルネックであり、測定が最も容易だからです。ここにCreatify Agentが適合します。ブリーフを渡すだけで、自社ブランドや競合他社をリサーチし、スクリプトを書き、アバターをキャスティングし、完成した広告バリエーションをエンドツーエンドで制作します。さらに、Meta、Google、TikTokアカウントに接続してそれらのバリエーションを配信し、効果的なものをあぶり出し、勝者へと予算をシフトさせるCreatifyのAIメディアバイヤー（AI Media Buyer）と組み合わせます。これらが合わさることで、JPMorganが実証した「生成し、実際のパフォーマンスに決定させる」という同じループを完結できます。1つのワークフローを攻略し、それから次のワークフローへと拡大していきましょう。
プロセスに人間を介在させ続けましょう。マーケターの役割は、すべてのクリエイティブを自らの手で作ることから、システムに指示を出し、出力を編集し、センスとブランドに責任を持つことへと移行します。配信されるすべてのものに対して明確な承認プロセス（ゲート）を設けてください。そして、実直に測定を行い、すべての流行りのツールに手を広げて力を分散させるのではなく、成果が出ているワークフローを拡張していきましょう。
こちらも合わせてお読みください：広告インテリジェンス：競合他社の広告を分析する方法
現実的な部分と、まだ誇大広告（ハイプ）である部分
冷静な視点を保つために、2つのことを区別しておきましょう。AIマーケティングは効果的ですが、一方で明確に過大評価されている部分もあります。そこを指摘しておく価値はあります。
誇大広告にあたるのは、「完全に自律したマーケティング部門」という構想です。エージェントに関する議論はあるものの、AIは戦略、判断力、あるいはブランドのセンスを所有することはできません。そうではない振りをしている企業は、記憶に残らない、似たり寄ったりのコンテンツを大量に生み出しがちです。また、失敗したときのコストも現実的です。フォレスターは、2026年に一部のブランドが不格好なAIセルフサービスや、役に立つどころか煩わしいだけの浅薄なパーソナライズによって顧客の信頼を損なうだろうと予測しています。
一方で現実的なのは、「優れたマーケターの増幅器」としてのAIです。コンテンツ制作の高速化、ターゲット設定のシャープ化、テストの改善、そして人間が手作業では到底及ばない規模でのパーソナライズ。これで勝利しているチームは、AIを「成長」に向けて使っています。これこそが、Harvard Business Reviewが強調し続けている違いです。AIを人員削減やコスト削減のためだけに使うと、より大きな果実である「収益の拡大」を取りこぼすことになります。
ここからあなたが目指すべき道
AIマーケティングは、Netflixのホームページから銀行の広告コピーに至るまで、何を作り、誰に見せ、何を伝えるかを決定する、マーケティングのオペレーティングシステム（OS）として静かに浸透しています。始めるために、海の水をすべて沸騰させるような壮大なことをする必要はありません。データを整え、1つの高価値な業務にAIを向け、ハンドルは自分で握り続け、そこから成長させていきましょう。
最後に、心に留めておくべき考えがあります。すべての競合が同じモデルを手に入れたとき、ツールそのものは優位性ではなくなります。最後に残るのは、アイデアの質と、マシンに流し込むデータの質です。AIは、優れたコンセプトと同様に、質の低いコンセプトのバリエーションも簡単に1000個作ることができます。戦略、センス、そしてストーリーはあなたのものです。実行にかかるコストがほぼゼロになる世界において、それらこそがかつてないほどの価値を持つようになります。
こちらも合わせてお読みください：Snapchat広告の運用方法：多くのマーケターが見落としているチャネル
よくある質問
AIマーケティングとは何ですか？
AIマーケティングとは、予測モデル、生成AI、自動化などの人工知能を使用して、マーケティングの意思決定を行い、コンテンツを作成し、カスタマージャーニー全体で体験をパーソナライズすることです。実務においては、AIを使用して「誰が購入するか、または離脱するか」を予測し、コピーやビデオを大規模に制作し、一人ひとりに合わせたメッセージを届けることを意味します。
マーケティングにおけるAIの活用例にはどのようなものがありますか？
実際の例としては、視聴の約80%を促進しているNetflixのレコメンデーションエンジン、人間のライターを上回る広告コピーをAIに執筆させたJPMorgan Chase、パーソナライズされたレコメンデーションやショッピング体験を提供しているAmazon、Spotify、Sephoraなどが挙げられます。より小さな規模では、メール送信時間の最適化、広告クリエイティブのバリエーション作成、顧客の感情分析などにブランドがAIを活用しています。
AIマーケティングは、チャットボットとコンテンツ生成だけを指すのですか？
いいえ。コンテンツ生成は最も目立つ部分ですが、AIマーケティングには予測分析（離脱や生涯価値の予測）、パーソナライズエンジン、プログラマティック広告の入札、そして意思決定に基づいて行動する自律型エージェントなども含まれます。コンテンツ制作は、3つのエンジンのうちの1つに過ぎません。
デジタルマーケティングにおけるAIとは何ですか？
デジタルマーケティングにおけるAIも、オンラインチャネルに適用された同様のアイデアです。広告のターゲット設定や入札、ウェブサイトやメールのパーソナライズ、ソーシャルメディアや動画クリエイティブの生成、パフォーマンス分析などにAIを活用します。デジタルチャネルはAIが必要とするデータを生み出すため、ほとんどのAIマーケティングテクノロジーが最初に導入される場所となっています。
マーケティングでAIを使い始めるにはどうすればよいですか？
まずは顧客データをクリーンにして一元化することから始めます。次に、クリエイティブ制作などの高価値なワークフローを1つ選択し、AIを中心に再構築します。配信されるすべてのコンテンツを人間がレビューする体制を整え、数週間結果を測定し、最初のワークフローで成果が出た後に次のワークフローへと拡大します。
AIはマーケターに取って代わりますか？
いいえ。マーケターが主導権を握り続ける一方で、AIは特定のタスクを引き受けます。AIは大量制作、予測、パーソナライズを処理し、戦略、判断、ブランドのセンス、そしてアカウンタビリティ（説明責任）は人間が担います。近い将来起こる変化は、マーケターがすべてのタスクを手作業で行うのではなく、AIに指示を出し、編集する役割になるということです。
