AIマーケティングの事例とは、生成AIやデータ分析の技術を、広告制作や顧客分析といった実際のマーケティング業務に取り入れた企業の取り組みを指します。
2023年以降、大手企業を中心に、制作や運用の現場で生成AIを使う動きが一気に広がりました。
この記事では、公式に公表された企業事例をもとに、AIがどの業務でどう使われ、どんな成果につながったのかを整理して解説します。
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- 事例の多くは制作・運用・分析で使われている
- 成果は効率化と精度向上の両面で出ている
- 共通点は人とAIの役割分担
- 始め方は身近な業務から小さく試す
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AIマーケティングの事例が増えている背景
まず、なぜ大手企業の事例が短期間でこれだけ増えたのかを整理します。
背景には、生成AIの普及によって制作や分析のコストが大きく下がったことがあります。
人手不足とパーソナライズ需要の高まりも、導入を後押しする要因となっています。
生成AIで制作と分析のコストが下がった
生成AI*の登場で、これまで人が時間をかけてきた制作や分析の一部を、短時間でこなせるようになりました。
広告のコピー案や画像のたたき台づくり、顧客データの要約や分類といった、これまで担当者が時間をかけて手作業で進めてきた業務の多くが、その代表例にあたります。
作業の初速が上がったことで、企業は試行錯誤の回数を増やせるようになりました。
限られた人数でも多くの案を出せるため、施策の精度を高めやすくなった点も見逃せません。
制作や分析にかかる時間と費用が下がり、試せる回数が増えたというコスト構造の変化こそが、各社がこぞって取り組みを公表しはじめた共通の土台になっています。
*生成AI：文章や画像、音声などを自動でつくり出すAI技術の総称。ChatGPTや画像生成サービスなどが含まれる。
人手不足とパーソナライズ需要が重なった
もう一つの背景は、マーケティング現場の人手不足です。
少ない担当者で、ウェブサイトやメール、SNSといった複数の媒体に向けたコンテンツを途切れなく出し続ける負担は、年々重くなる一方です。
一方で、顧客一人ひとりに合わせた情報を届けるパーソナライズへの期待は高まり続けています。
少ない人数で多くの出し分けを実現する手段として、AIへの注目が集まりました。
ここで取り上げる事例の多くも、「人手が足りない」と「一人ひとりに合わせて届けたい」という、相反しがちな二つの課題を同時に解く手段としてAIを選んでいます。
AIで広告クリエイティブを制作した事例
最初に紹介するのは、広告のビジュアルやタレントの制作にAIを使った事例です。
制作領域は、生成AIの成果が目に見える形であらわれやすい分野といえるでしょう。
パルコと伊藤園は、いずれも公式に取り組みを公表した代表的な事例です。
パルコ：広告の全工程を生成AIで制作
パルコは2023年10月に、グラフィックから音楽までを生成AIで制作した広告を公開しました。
人物のモデル撮影を行わず、登場人物も背景もすべてプロンプトから生成した点が特徴です。（出典：株式会社パルコ プレスリリース）
グラフィックやムービーだけでなく、ナレーションや音楽までを生成AIで作り上げています。
この「HAPPY HOLIDAYSキャンペーン」は、デジタルメディア協会のAMD Awardで優秀賞を受賞しました。
制作工程の全体に生成AIを通せることを示した、象徴的な事例といえます。
伊藤園：AIタレントとパッケージデザイン
伊藤園は「お～いお茶 カテキン緑茶」のテレビCMで、AIタレントを起用しました。
AIタレントをテレビCMに日本で初めて起用した事例として公表されています。（出典：伊藤園 ニュースルーム）
2024年4月から放映した第二弾では、タレントの声までAI技術で生成しています。
商品のパッケージにも、生成AIサービスで作成した画像を参考にしたデザインを採用しました。
ただし最終的な仕上げはデザイナーが担っており、人とAIの分業で品質を保っています。
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AIで広告運用とコピーを効率化した事例
次に、広告の運用やコピー制作にAIを活用した事例を見ていきます。
制作だけでなく、効果を予測して改善する運用領域でも活用が進んでいます。
サイバーエージェントと電通は、運用とコピーの自動化で実績を公表しています。
サイバーエージェント：効果予測で広告を選ぶ
サイバーエージェントは、効果予測AIを使った広告制作プロセス「極予測AI」を提供しています。
これは、いま配信中で特に効果が高い広告に対して、新しく作った案の効果予測値を競わせ、上回ったものだけを採用する仕組みです。
予測値が既存の1位を上回った案だけを納品するため、無駄な配信を抑えられます。
先行テストでは、広告効果の勝率が通常プロセスの2.6倍になったと公表されています。（出典：サイバーエージェント ニュース）
動画広告の領域でも、通常の制作プロセスと比べて獲得件数が2.5倍に増えた事例があると公表されており、運用型の広告で効果予測が機能することを示しています。
*CVR：Conversion Rateの略。広告などを見た人のうち、購入や申し込みに至った人の割合。
電通：コピーライターの思考を学習
電通は2024年8月に、AI広告コピー生成ツール「AICO2」を電通デジタルと共同開発しました。
コピーライターの思考プロセスをAIに学習させ、表現の幅を広げる点が特徴です。（出典：電通 ニュースリリース）
初代の「AICO」では、コピーライターが考案した約1万作品のコピーを学習していました。
AICO2では大規模言語モデル*を活用し、より多様で質の高いコピーを生成できるとしています。
独自技術として特許を出願中であり、人のコピーライターと協働する設計になっています。
*大規模言語モデル：膨大な文章を学習し、人の言葉に近い文章を生成できるAIの仕組み。LLMとも呼ばれる。
事例から見えるAIマーケティングの活用領域
ここまでの事例を、活用される業務領域ごとに整理します。
AIマーケティングの用途は、大きく三つの領域に分けて考えると理解しやすくなります。
制作、運用、分析という三領域で、それぞれ異なる成果が生まれています。
制作領域：コンテンツの初速を上げる
制作領域は、生成AIの効果がもっとも実感しやすい分野です。
画像や動画、コピーのたたき台を短時間で用意できるため、検討の出発点が早まります。
複数の案を一度に出せることで、選択肢を広げてから絞り込む進め方が可能になります。
パルコや伊藤園の事例も、この初速の速さを大規模なキャンペーンに活かしたものでしょう。
一方で、最終的な品質管理は人が担う体制が共通しています。
運用・分析領域：精度と判断を支える
運用や分析の領域では、AIが意思決定を支える役割を担います。
どの広告が成果を出しやすいかを予測し、配信前に優先順位をつけられる点が強みです。
サイバーエージェントの事例は、効果予測を運用の中心に据えた典型例です。
顧客データの要約や施策の立案支援も、分析領域で少しずつ用途が広がっています。
こうした領域では、AIの出力を読み解いて判断する人の力が、成果を左右します。
事例に共通する成功のポイント
公表された事例には、いくつかの共通点があります。
うまく成果を出している企業ほど、AIに任せる範囲と人が担う範囲を明確にしています。
役割分担、小さな検証、人材育成という三つが共通の要素です。
- 人とAIの役割分担を最初に決めている
- 小さく試して効果を検証している
- 社内に使いこなせる人材を育てている
人とAIの役割分担を決める
成功事例に共通するのは、人とAIの担当範囲を最初に決めている点です。
AIにはたたき台や候補の量産を任せ、最終判断や品質管理は人が担います。
伊藤園がデザイナーによる仕上げを残したのは、その典型的な進め方です。
役割の線引きをあいまいにしたまま量産を進めると、成果物の品質にばらつきが出たり、ブランドの世界観を損ねたりするリスクが高まります。
どこを任せ、どこを守るかを先に決めることが、安定した運用の前提になります。
小さく試して検証する
二つ目の共通点は、いきなり全社展開せず小さく試している点です。
特定のキャンペーンや一部の広告から始め、効果を確かめてから範囲を広げています。
効果予測で勝った案だけを配信する極予測AIも、検証を前提にした仕組みです。
小さく試せば、うまくいかなかったときの損失を抑えられます。
うまくいった理由とそうでなかった理由を振り返り、その学びを次の施策に反映していく循環をつくることが、成果を着実に積み上げる鍵になります。
社内に使える人材を育てる
三つ目は、AIを使いこなす人材を社内で育てている点です。
ツールを導入しても、AIへの指示の出し方や、生成された出力の良し悪しを見極める力が担当者になければ、期待したような成果にはつながりません。
AIへの的確な指示と、出力を見極める判断力が、成果を分ける要素になります。
そのため、外部の研修や社内勉強会を通じて、マーケティング担当者がAIを使いこなすためのスキルを計画的に底上げしようとする動きが広がっています。
人材育成は、AIマーケティングを一過性で終わらせないための土台です。
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自社でAIマーケティングを始める手順
事例を踏まえ、自社で始めるときの進め方を整理します。
大切なのは、大きく始めるのではなく、身近な業務から段階的に取り入れることです。
課題の整理、ツールの選定、研修での定着という順序で進めると無理がありません。
課題と業務を洗い出す
最初に、どの業務に時間がかかっているかを洗い出します。
コピー作成や画像制作、レポート集計など、繰り返しの多い作業はAIと相性が良い領域です。
負担が大きく、かつ失敗しても影響が小さい業務から選ぶのが安全です。
いきなり主力商品の広告に使うのではなく、社内向けの資料づくりやメールの下書きなど、外部の目に触れにくい業務から試していく方法もあります。
課題を具体的に書き出すことで、必要なツールの条件も見えやすくなります。
ツールを選び小さく導入する
次に、洗い出した課題に合うツールを選びます。
文章生成、画像生成、データ分析など、得意分野はツールごとに異なります。
まずは一つの業務に絞って導入し、効果を確かめてから広げるのが堅実です。
入力する顧客情報や社外秘データの扱い、生成された画像や文章の著作権に関する社内ルールも、本格的に使い始める前にあわせて確認しておく必要があります。
小さく導入して検証する流れは、事例に共通する進め方とも一致します。
研修で社内に定着させる
最後に、使い方を社内に定着させる段階です。
一部の担当者だけが使える状態では、組織全体の成果には広がりません。
指示の出し方や出力の評価方法を研修で共有すると、活用の質が安定します。
弊社では、マーケティング担当者向けのAI活用研修を通じて、この定着を支援しています。
AIマーケティングの研修内容は、AIマーケティング研修の解説記事でも紹介しています。
AIマーケティングの事例についてよくある質問
最後に、事例を調べる際によく挙がる疑問を整理します。
導入の規模や費用に関する不安は、多くの企業に共通するものです。
自社の状況に近い視点で、事例の読み方を確認しておきましょう。
Q1. 大企業の事例しか参考にならないのでは？
大企業の事例は規模が大きいものの、考え方は中小企業でも応用できます。
役割分担と小さな検証という基本は、規模に関係なく有効です。
むしろ意思決定が速い分、中小企業のほうが小さく試しやすい面もあります。
Q2. 高額なツールが必要ですか？
必ずしも高額なツールから始める必要はありません。
文章や画像の生成は、低コストのツールでも一定の品質を得られます。
まずは身近な業務で効果を確かめ、必要に応じて投資を判断するのが現実的です。
Q3. 専門人材がいなくても始められますか？
専門人材がいなくても、基本的な使い方は研修で習得できます。
重要なのは、AIへの指示と出力の評価を担える担当者を社内に育てることです。
外部の研修を活用すれば、ゼロから人材を育てる負担を抑えられます。
まとめ
AIマーケティングの事例は、制作と運用を中心に着実に増えています。
パルコや伊藤園は制作領域で、サイバーエージェントや電通は運用とコピーで成果を示しました。
共通するのは、人とAIの役割分担を決め、小さく試し、人材を育てている点です。
自社で始める際も、身近な業務から段階的に取り入れることが成功への近道になります。
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出典・参考情報
