生成AI×デジタルマーケティングの現場で豊富な支援実績を持つ専門家が、実際の事例をもとにデジタルマーケティングにおける生成AI活用の最新ノウハウを徹底解説
近年その重要性の高まりから、“デジタルマーケティング人材の需要が急増“しています。その一方で、中小企業やスタートアップの経営者の中には、その人材獲得に苦労している場面も少なくないのではないでしょうか。
そんななか、期待の目を向けられているのが、“デジタルマーケティング分野における生成AIの活用“です。
しかしながら
・生成AIを何にどう使えばいいか分からず、実務に活用できない
・実務で生成AIを使う具体的なイメージが湧かない
・情報源が多すぎて、何をどう選べばいいか分からない
などといった、新たな壁に直面している方々もいらっしゃるでしょう。
そこで今回は、“AIを活用した戦略策定から実行効率化まで一気通貫でマスター“する方法をお伝えします。この記事では、以下のようなことが分かります。
☑️ AIツールを活用した効率的なマーケティング戦略
☑️ 生成AIによるコンテンツ作成の基本と応用
☑️ 中小企業でも実践できる具体的なAI活用手法
デジタルマーケティング人材の不足に頭を抱える経営者・事業責任者さま、デジタルマーケティングの担当者さまに役立つ情報が詰まっています。皆様の今後の実務にぜひお役立てください。
目次
登壇者紹介
笠松昂司さん / SHADE PINE（シェイドパイン）創業者 兼 デジタルマーケティングディレクター
サイバーエージェントグループでの勤務を経て、SaaS事業会社やデジタルマーケティング支援会社など、Webやデジタル領域で実務から戦略立案までを、さまざまな立場で幅広く経験。その後、2023年9月にSHADE PINEを創業。デジタルマーケティングディレクターとして活動中。「100年続く会社を創る。」ことを理念に掲げ、「成果は、過程の上にしか成立しない」という指針を持ちながら、デジタル技術を活用し成果創出まで、顧客と二人三脚で伴走。創業時にはSNSや登壇など認知活動に取り組むことよりも、成果の創出やミッションの達成に重きを置いて活動。その結果、継続率90%以上・平均継続期間6ヵ月・リピーターとなる顧客を複数社獲得。
中小企業‧スタートアップが直面する典型的課題
中小企業やスタートアップが抱えるよくある課題は、以下の画像のように大きく4つのフェーズに分類することができます。
それぞれのフェーズにおける課題について、より詳しく見ていきましょう。
顕在フェーズ
解消したい課題はあるものの、それを具体化し、“リード獲得“に向けた実際の動き方が分からない、といった悩みが多いフェーズです。“課題の棚卸“ができていないケースが多く、その可視化が解決策となりますが、なかなか手が回りきらず頭を抱える方も少なくありません。
導入フェーズ
可視化した課題を解消するために、適した人材を採用しようと考える方も多いでしょう。ですが、“即戦力人材の採用は激化“しており、なかなか適した人材の確保が難しいケースが増えています。にもかかわらず、人材確保ができないなかでも、組織として“専門知識獲得“の必要性はなくなりません。
運用フェーズ
即戦力人材が確保できても、その人材の業務の属人性がつい高くなってしまう状況も少なくありません。業務過多のリスクや離職により業務停滞を引き起こす可能性があり、これを防ぐには“ナレッジの継承“が必要となります。しかし、ここに割くリソースがない状況も多いのではないでしょうか。
拡大フェーズ
ナレッジが滞りなく継承され業務がスムーズになっても、現状のリソースでスピードと質を維持したまま事業を拡大していくことに課題を感じる場面も多いでしょう。“業務の効率化“や“自動化ツール“を導入するなど、事業を停滞させないための“柔軟な対応力“が求められますが、これもまた躓きやすいポイントです。
AI活用で解決できる課題とできない課題
先ほどご紹介した中小企業やスタートアップの抱える課題解決には、“AIの活用“が有効です。とはいえ、AIですべての課題が解決できるわけではありません。“AIにも得意なこと、不得意なこと“があります。
上の画像は、各フェーズにおける課題解決のために、AIで解決できることとできないことをまとめた表です。AIが解決を得意とする課題とそうでないものについて、改めて整理します。
AIで可能な課題解決
AIは、人間がタスクとしてこなすような“単純作業を得意“としています。例えば、業務経験の浅い人でもマニュアルさえあればこなせるような業務は、AIでも実施可能なことが多いです。また、情報を多く収集する作業や、多くのデータのインプットを必要とする作業もAIが得意とする範囲です。
AIでは困難な課題解決
反対に、AIは組織的な事情や、ミッション・ビジョン・カルチャーといった企業文化を考慮した上で実施すべきことがあまり得意ではありません。それは、それぞれの業界が持つ固有の暗黙をAIに学習させることが難しく、“人間のようなきめ細やかな判断が苦手“だからです。そのため、組織的な文化を元にしたビジョンの策定や、企業の価値観に基づいた意思決定、人間関係を考慮すべき調整、などといった課題の解決策として、AIはあまり使えません。また、クリエイティブ関連の完全なる代替として使用するのも、現時点では限界があります。
AIで中小企業‧スタートアップの課題を解決する方法
AIには得意不得意があることが分かりました。つまり、AIですべての課題を解決することは、現実的に不可能です。しかし、AIの強みを活かすことで、“既存の課題解決を効率化“できます。実際にどのようにしてAIを業務に活用すれば良いのでしょうか。ここまでにご紹介した4つのフェーズに当てはめて、簡単にまとめていきます。
顕在フェーズ
顕在フェーズで効果的なAIの活用方法は“リード獲得“です。ターゲットの設定があいまいだったり、効果的なコンテンツが作成できなかったりといった理由で、質の高いリード獲得に苦労しているという相談をよく受けます。それに必要な“課題の棚卸し“作業は、AIが得意とする単純なタスク作業と合致するものが多く、作業の補助として役立てられます。
導入フェーズ
導入フェーズで大きな課題となっていた“即戦力人材の確保“ですが、人材を確保できなくても専門知識の補助としてAIを活用できます。AIは大量のデータを処理し、専門的な知識の基礎を提供することが得意です。即戦力人材の代替とはなりませんが、組織が必要とする“専門知識のインプット方法”として大いに活用できます。
運用フェーズ
運用フェーズで課題となっていた、“ナレッジ継承“においてもAIは役立ちます。AIはナレッジを人に「継承」することはできませんが、それまでの業務データを下敷きに、ナレッジのベースを構築できます。また、AIへのインプット自体がナレッジ継承作業と重なる部分も大きく、AIに対してナレッジ継承をすることで、“AIにマニュアルを作成させ“、恒久的なナレッジ継承につなげることもできるでしょう。
拡大フェーズ
拡大フェーズにおいて課題であった業務効率化についても、AIを活用することで効率化手法を編み出せたり、AI自体を自動化ツールとして活用したりすることができます。さらに、AIは“戦略策定や一貫性のある施策展開を得意“とするため、事業拡大に必要なブレーンとして役立てることも可能です。
AIの特徴を理解するために
業務を効率化させるツールとして役立てられるAIですが、活用するためには特徴を理解する必要があります。
AI市場の急速な拡大
業務を効率化させるツールとして役立てられるAIですが、その市場は近年“拡大傾向“にあり、今後もその勢いは加速すると考えられています。多くの企業がAI活用での業務効率化を期待しており、大和総研のレポートによると、「生成AIの登場によって生産性が16％以上向上する見込みである」ともいわれています。
代表的な生成AIサービスと特徴
AI市場の拡大と共に、世の中では非常に多くのAI関連サービスが提供されるようになりました。“「たくさん種類がありすぎて、何を使ったらよいのか分からない・・・」“という方もきっと多いことでしょう。以下の画像は、主な生成AIを5つの種類に分類し代表的なサービスを紹介したものです。
業務で使用しやすい主なAIサービス
数多くある生成AIのなかでも、最もよく耳にするのは“ChatGPT”でしょう。個人や少人数組織の業務利用に便利です。企業規模が大きくなると、組織で利用しているインターネットサービスに付随したAIの利用が最もスムーズでしょう。Google Workspaceを導入している企業であればGemini、TeamsやOneDriveなどのMicrosoft環境を導入している場合はCopilotとなります。
生成AI活用に必要不可欠な能力
生成AIは驚異的な速度で進化するツールですが、それを使いこなすための鉄則があります。
上の画像のように、生成AIを業務で実務にて活用するには、「言語化と構造化」「業務知識」といった土台をしっかりと築いてから利用する必要があります。プロンプトは重要ですが、テクニック的なことではなく、ビジネスの基本的なスキルや業務知識をベースに、“言葉にして問いを立てる能力“が、生成AI活用において必要不可欠なスキルとなります。
AIで課題を解決する実践的な方法～マーケティング編～
ではここで、AIを活用した実践的な課題解決の例をご紹介します。マーケティング分野を担当されている方に身近なPEST分析は、AIを活用することで非常に効率的に実施できるようになります。
ChatGPTでのPEST分析方法
例として、ChatGPTを用いてPEST分析を実施してみましょう。
ChatGPTでのPEST分析プロンプト例
##相談
Lancersをはじめビジネスマッチングプラットフォームに対して、PEST分析を実施してください。
期間：2022年～2025年
出力形式：表
プロンプト例のポイント
上の例でポイントとなるのは、「期間」や「出力形式」のように、“指示の下に箇条書きで条件を明示すること”です。この明示が期待通りのアウトプットを出力させるためのコツとなります。
出力結果を業務で使用する注意点
上記のプロンプト例を用いると、そのまま利用しても問題なさそうな出力結果がえられることが大半でしょう。しかし、これをただそのまま資料等に用いるだけでは、業務として成立しません。ここで最も忘れてはいけないのが、“ファクトチェック“です。出力結果には、その回答の根拠となった出典元のURLが明記される場合があります。そのURL先の内容をきちんと確認し、内容が事実に基づいているかをきちんと確認できたかどうかで、実務のレベルに差がつきます。
また、“出力結果をただそのまま用いるのではなく“、この結果をもとに自らの知識を加えた考察を実施したり、業界知識や企業文化に合わせた内容へと調整したりすることで、実務に通用するレベルへと昇華させられます。
AIはあくまでツールにすぎませんが、利用することで従来数時間を要していたリサーチ作業を、数十分単位まで短縮し業務を効率化できます。
AIで課題を解決する実践的な方法～クリエイティブ編～
AIを活用した実践的な課題解決のもう一つの例として、クリエイティブ分野での活用例をご紹介します。制作物の打ち合わせや壁打ちにも役立つ、Who、What、Howを指すWWH概念を用いたアイデアを、AIと作成する方法をご紹介します。
ChatGPTでのWWH概念を用いたアイデア出し
では次に、ChatGPTを用いてWWH概念を用いたアイデア出しを実施しましょう。
ChatGPTでのクリエイティブプロンプト例
##相談
ビジネスマッチングプラットフォーム市場に向けて、広告クリエイティブ素材を作成します。
商材：Lancers
誰に：年商1億以上ある中小企業の経営者
プロンプト例のポイント
先ほどと同様に、この例でポイントとなるのは、「商材」や「誰に」といった“条件を明示すること“です。さらに、条件として「LP」「画像」などといった広告の形態を指示したり、実際のサイズであったりといった、より具体的なものを入れることも可能です。それらがまだ明確でない場合は、上記のプロンプトを入力するだけで、AI側が出力結果で提案してくれる場合もあります。
出力結果を業務で活用するアイデア
クリエイティブ業務においては、複数の役割を持つ人々が関わるケースが多いです。そのため、これらの出力結果を用いて表を作り、打ち合わせの土台などにすると実際の業務では使いやすいでしょう。また、デザイナーなどのクリエイティブを担当する人に対しての指示書として活用するのも一つの方法です。AIの出力結果に加えて、Web上で見つけた参考となるデザイン画像のURLを貼り付けるなど、従来から行われてきた手法とハイブリッドで使用するのもおすすめです。
Q＆A
Q1：生成AIの種類が豊富なので何の業務に何のAIを選択し、どの程度の有料版を使用すればいいか分かりません。判断基準を教えてください。
A：利用者が個人なのか法人なのか、何の業務に使用するかによって異なります。個人であればChatGPTで良いでしょう。予算に余裕があればPerplexityがあるとより良いでしょう。有料版については、まずは月額などのスモールスタートをして様子を見ましょう。企業であれば、その法人のガイドラインに沿ったものを使用してください。
Q2：日常業務に役立つAIの知識を学んでいきたいです。効率的な学習方法を教えてください
A：まずは、実際にAIを利用してみるのが一番の学習方法です。アップデートがある度に利用してみたり、息抜きにChatGPTと対話してみたりということを私は実践しています。
Q3：生成AIをビジネスに活用し業務を効率化していきたいです。まず何からやったらいいですか
A：まずは業務の棚卸をしましょう。誰かに業務を引き継ぐときのような、マニュアル作りをやってみましょう。こうすることで、今後の業務効率化のポイントが見えてきます。
Q4：ファクトチェックについて質問です。AIが参考にしているサイトとAIの回答をAIにチェックさせることは有効でしょうか
A：これらはAIで可能です。また、AIに対して何を参考にするかをこちら側から事前に指定するのも有効な手です。
Q5：ChatGPTを効果的に使えるような設定にするにはどうすればいいですか
A：特別な設定をするわけではなく、同じトピックスごとにチャットを使い分けていくことで、AIにやり取りが蓄積されていき、自身に適した回答が得られるようにチャットへと調整されていきます。また、それぞれのチャットをリネームしておくとさらに便利です。
Q6：モデルごとのプロンプトの出し方について差があるのか、あるとすればどの様に使い分ければいいのか注意すべき点を教えてください
A：結論として、AIのモデルごとにプロンプトの出し方、アウトプットの差があります。AIモデルは主に3つに分類できて、基本的なタスクをマルチタスクにこなすもの、ソースコードなどのエンジニアリングに強いもの、情報を調べてまとめるものに長けているものがあります。そのモデルの分類に合わせて使い分けると良いでしょう。
Q7：印刷用画像データを作成するのに適していると思われるAIは何だと思いますか？
A：まだ検証中ではありますが、Adobe FireflyあるいはCanvaではないでしょうか。それぞれ連携や出力面で強みがあります。
Q8：チャットを蓄積していくと過去のチャット内容が影響して回答に誤った情報が含まれる場合があります。これに対策はありますか？
A：工夫としては、AIに対してフィードバックを実施することです。出力結果が参考になった、や、誤っていた、参考にならなかった、といったフィードバックを実施することでAIがその結果を学習してくれます。
まとめ
人材不足が大きな問題となっている、中小企業やスタートアップにおけるデジタルマーケティング分野。話題の生成AIサービスを組み合わせることで、さまざまな課題解決が可能です。そのためには、AIですべてを解決しようとするのではなく、AI自体の得意不得意や特徴を理解し、ツールとして使いこなすことが必要です。ここでご紹介した例を参考に、ぜひAIを実務レベルでの使用に取り入れてみてください。
とはいえ、AIは発展が急速なツールです。使いこなすのに不安な面もあるかもしれません。そんな場合には、AIの利用を得意とするフリーランスへの相談も検討してみてはいかがでしょうか。
「もっと具体的に聞きたい」「自社に合わせて導入したい」と思われた方は、お気軽に笠松さんへお問い合わせください。
