人工知能（AI）マーケティングとは？
「AIマーケティング」って、ちょっと難しい言葉に聞こえますよね。簡単に言うと、「AIを使ってお客様一人ひとりにぴったりの商品やサービスを見つけ、CX(顧客体験)を向上させる目的のマーケティング」です。例えば、あなたがよく利用する通販サイトで、あなたにぴったりな商品がおすすめされたりしませんか？あれは、AIがあなたの過去の購入履歴や見ているページなどを分析して、「この人はきっとこれが好きだろうな」と予想してくれているんです。
なぜ今人工知能（AI）がマーケティングにおいて重視されるのか？
- 消費者の購買行動における変化
- 膨大なデータの処理能力
- リソース不足の対応
- 市場競争の激化
消費者の購買行動における変化
昔は、テレビや雑誌の広告を見て「欲しい！」と思って商品を買っていましたよね。でも過去30年間で、スマホやインターネット回線などが急速に普及しはじめ、私たちは知りたい情報に指先一つで届くようになり、商品を購入したい時はクリック一つで済むように。それに伴い、私たちは「特別感のある顧客体験」を企業から求めるようになりました。 マスメディア広告が主流だった2000年頃は、私たち消費者は受動的に宣伝を受けることでしか商品やサービスの情報を手に入れることができなかったので、「広告を目にする」→「欲しいと思う」→「購入」というプロセスが一般的でした。ですが2010年前後になると、インターネットやSNSの普及し「いつでも」「どこでも」「どんな情報でも」手に入れられるようになりました。それに伴い、私たちはある商品を「欲しい！」と思ってもすぐに購入に走るのではなく、まずは似ている商品の情報と比べるのです。それは私たちが「商品購入の先にある体験」、商品購入以外の価値を企業に求めるようになったからです。
膨大なデータの処理能力
近年デジタル化が急速に進み、インターネット上には、私たちの行動に関する膨大なデータが蓄積されています。例えば、どんな商品に興味を持っているのか、どんなお店をよく利用しているのか、といった情報です。私たち消費者の行動データは膨大に蓄積され、人の手では処理しきれないほどの情報で溢れる社会となりました。AIを導入することで、顧客データ（購買履歴、閲覧履歴、アンケート回答、SNS上の発言など）、商品データ（商品の属性、価格、販売量、在庫状況など）、市場データ（競合他社の動向、業界全体のトレンド、経済指標など）などの膨大なデータの処理が容易になりました。
リソース不足の対応
近年、AIがマーケティングにおいて急速に注目を集めている背景には、企業が抱える深刻な人材不足の問題があります。従来のマーケティングでは、膨大なデータを手作業で分析し、そこからインサイトを得て、施策を立案・実行するという流れが一般的でした。しかし、現代では、データ量が爆発的に増大し、多様化しているため、これらすべての作業を人手に頼るのは非現実的です。AIを導入することで、データ収集・整理・分析、レポート作成、広告配信、メール送信、顧客対応などの自動化を行うことが可能になり、社内全体の生産性向上と効率化を図ることができるようになりました。
市場競争の激化
近年では、「市場環境の変化」、「顧客行動の変化」、「企業側の戦略的な動き」が複雑に絡み合い、市場競争はますます激しいものと変化してきました。それに伴い企業は、このような状況に対応するために、CX(顧客体験)やCRM（顧客関係管理）中心のマーケティング、デジタル技術の活用、組織の変革など、多角的な取り組みが求められるようになりました。
人工知能（AI）をマーケティングに活用するメリット
- パーソナライズマーケティングができる
- コスト削減によるROIの向上
- データに基づいた意思決定ができる
- 正確な予測とデータ分析の実現
- 業務の効率化による生産性向上
- 膨大なデータ処理が可能になる
- リテンションを促進することが可能になる
- パーソナライズマーケティングができる
パーソナライズマーケティングができる
AIは、個々の顧客の属性や行動履歴といった膨大なデータを分析し、一人ひとりに最適な商品やサービスを提案できます。あたかも専属の販売員がおすすめ商品を選んでくれているように、ぴったりの商品を提案することができるので、顧客は「このお店、私のことをよくわかってる！」と感じ、何度も利用したくなるような、より良い顧客体験を提供できるのです。
コスト削減によるROI（費用対効果）の向上
AIを活用することで、これまで人間が行っていたお客さまとの会話や広告の出し方を、AIが自動で行うことができるように。チャットボットによる顧客対応や、広告配信の自動最適化することで人件費を減らしつつ、より効果的に商品を宣伝できるため、企業は少ないコストで大きな成果を出せるようになりました。
データに基づいた意思決定ができる
AIは、膨大なデータを迅速かつ正確に分析し、結果に基づいて、「いつ」「どんな商品を」「誰に売る」のが一番良いかなどを科学的に決めることができるので、商品の売り方をもっと効果的にできるようになりました。
正確な予測とデータ分析の実現
AIは、膨大なデータを短時間で分析し、人間の目では捉えきれない複雑なパターンや相関関係を自動的に発見。機械学習と呼ばれる技術を用いて学習し大量のデータを読み込むことで、データ間の関係性やパターンを自動的に学習し、新しいデータに対する予測を行うことができます。
具体的な活用例：
顧客行動の予測 → 過去の購買履歴やサイト閲覧履歴などのデータを基に、個々の顧客の次の行動を予測する。顧客のニーズに合った商品をレコメンドしたり、顧客が離脱する前に適切な施策を打つ。
需要予測 → 過去の販売データや季節変動、経済指標などを分析し、将来の需要を予測する。在庫管理の最適化や新製品の開発計画に役立つ。
業務の効率化による生産性向上
AIの導入は、マーケティング部門だけではなく会社全体として業務効率化に大きく貢献します。従来、人手で行われていたデータ収集、分析、レポート作成といった反復的な作業をAIに任せることで、社員はより創造的で戦略的な業務に集中できるようになります。それだけに限らず、AIはうっかりミスや誤字などのエラーを生まないので、業務上の無駄な工数を減らすことができます。
膨大なデータ処理が可能になる
前途したように、世界では情報のデジタル化が迅速に進んできました。従来、アナログ形式で存在していた情報が、デジタル化され、インターネット上に蓄積されるようになりました。これにより、世界中の情報が瞬時にアクセス可能となり、情報量は飛躍的に増加しています。令和５年版情報通信白書（総務省）によると”世界全体におけるモバイル端末経由でのデータトラヒック（FWAを除く）は大幅に増加してきており、2022年末で約90エクサバイト/月に達し、2028年には約325エクサバイト/月に達すると予測されている”そうです。
※参考：総務省, 図表2-1-1-1 世界のモバイルデータトラヒックの予測（デバイス別）URL: https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r05/html/nd121100.html
画像から見ても分かるとおり、これから私たちは「情報過多」の時代に突入していきます。それに伴い、AIのデータ処理能力は、今後もますます向上していくことが予想されます。AIのデータ処理能力の向上は、マーケティングのあり方を根本から変えつつあり、今後も私たちの生活やビジネスに大きな影響を与えていくでしょう。
リテンションを促進することが可能になる
リテンションとは、一度顧客になった人を、継続的に顧客として維持するための取り組みです。AIの導入は、顧客維持（リテンション）において大きな効果を発揮します。パーソナライズされた顧客体験の提供がその代表的な例で、顧客一人ひとりの購買履歴、閲覧履歴、属性データなどを分析することで、一人の顧客に最適な商品やサービスを推薦することができます。これにより、顧客ロイヤルティを向上させ、LTV（顧客生涯価値）の最大化を実現します。
人工知能（AI）をマーケティングに導入するデメリット
AIをマーケティングに導入するメリットは大きいですが、もちろんデメリットも存在します。マーケティングにAIを導入する際は、メリットだけではなくデメリットについても理解した上で、意思決定をしましょう。
- 高額な導入コスト
- データのブラックボックス化
- 個人情報保護の問題
- セキュリティリスク
高額な導入コスト
高精度のAIの導入のためには、初期費用として多額のコストが必要になります。また効率的に活用するためには、専門知識を持つ人材の育成や外部企業への依頼が必要となります。
データのブラックボックス化
高度なAIの場合、なぜその結果が出たのか完全に理解することが難しい場合があります。特にAIが誤った判断をするリスクつきものです。それが気が付かないうちに学習されてしまい、後の大きな損失につながる可能性があります。
個人情報保護の問題
近年、個人情報保護に対する規制が厳しくなっている傾向にあります。AIでユーザーの個人情報を収集・分析する際には、事前にプライバシーに関する法規制や、AIのシステムがそれに対応しているかを確認しておきましょう。
セキュリティリスク
AIに限った話ではありませんが、扱うデータのセキュリティが脆弱だと、重要なデータが漏洩してしまう可能性があります。またAIシステムにはバグやトラブルが発生するケースもあります。AIを導入する際は、まずセキュリティシステムの強化や、バグやトラブルに即座に対応する環境を準備しておく必要があります。
人工知能（AI)をマーケティングに導入できる範囲は？
- マーケティングオートメーション（MA）
- 消費者データの収集と分析
- 顧客ターゲティングとセグメンテーション
- SEO・広告などのコンテンツの自動生成と最適化
- SNSマーケティング
- 自社商材の分析
- 競合分析
- 消費者データの収集と分析
マーケティングオートメーション（MA）
マーケティングオートメーション（MA）とは、見込み顧客の獲得から成約まで、一連のマーケティング活動を自動化し、効率化する仕組みやソフトウェアを指します。現代のマーケティングは大量のデータを抱えているため、人力のマーケティング活動は効率性や正確性に限界があります。マーケティングオートメーション（MA）は、膨大のデータをAIで自動的に処理し、一連のマーケティング活動をより効率化・効果的にすることが可能になります。ただ、初めからすべてのマーケティング活動を自動化するのはリスクが伴います。最初は一部の範囲から、そして最終的にはマーケティング活動全体を自動化するマーケティングオートメーションを目標にするのがおすすめです。
消費者データの収集と分析
AIを活用することで、人口統計データ（年齢、性別、職業、居住地など）行動データ（ウェブサイトの閲覧履歴、アプリの利用状況、購買履歴、SNSでの活動など）属性データ（ 趣味、関心事、ライフスタイルなど）といった観点の多種多様なデータを収集し、詳細な顧客ファイルを簡単に構築することが可能です。これにより、個々の顧客の嗜好や行動パターンを深く理解し、よりパーソナライズされた商品やサービスを提供することができます。例えば、Eコマースサイトでは、AIが顧客の過去の購入履歴や閲覧履歴に基づいて、最適な商品をレコメンドし、顧客の購買意欲を高める仕組みとなっています。
顧客ターゲティングとセグメンテーション
前途したように、AIは、顧客データを基に、より細やかな顧客セグメンテーションを行います。年齢、性別、職業などのデモグラフィックデータだけでなく、購買履歴やウェブサイトの閲覧履歴などの行動データ、さらには顧客の興味関心や価値観といった心理データまで分析し、多角的な視点から顧客を分類します。その結果、無駄をなくすことで各セグメントに最適なマーケティング施策を展開し、ROIの向上が目指せます。
SEO・広告などのコンテンツの自動生成と最適化
AIは、ブログ記事、広告コピー、画像など、様々な種類のコンテンツを自動生成することができます。代表的な例として、ChatGPTなどの文章作成AIはブログ記事、マーケティング資料、商品説明文など、さまざまなコンテンツを迅速に生成する能力があるため、マーケティングチームの作業時間が大幅に短縮され、スピーディなコンテンツ展開が可能になります。以下のような生成AIを使用することで、日々の作業が少し楽になるはずです。
筆者がおすすめする生成AI9つ
【画像作成AI】 ・Canva ・AdobeFirefly ・Midjourny
【文章作成AI】 ・ChatGPT ・Gemini ・ Notion AI
【動画作成AI】 ・Lumen5 ・FlexClip ・Pictory
SNSマーケティング
AIは、SNSマーケティングの効率化するためには欠かせないものとなりました。インフルエンサーマーケティングにおいては、AIが膨大なインフルエンサーデータを分析し、ブランドに最適なインフルエンサーをマッチング。また、SNS広告の最適化においては、AIが広告効果をリアルタイムで計測し、最適な広告クリエイティブやターゲット層を自動で調整。さらに、AIチャットボットは、顧客からの質問に自動で回答し、自身の時間を割くことなく顧客とのエンゲージメントを高めることができます。
自社商材の分析
AIは、自社製品の分析を通じて、新たなビジネスチャンスを発見します。過去の販売データや市場トレンドを分析することで、将来の需要を予測し、最適な価格設定や商品開発を行うことができます。また、顧客の声を分析することで、製品改善に繋がる貴重なインサイトを得ることが可能です。
競合分析
AIを用いることで、競合企業の戦略や市場での立ち位置をリアルタイムでモニタリングし、自社の競争力を高めるためのデータを得ることができます。また、競合製品の価格、機能、口コミなどを分析することで、自社製品との差別化を図ることも可能です。
人工知能（AI）でマーケティングがどう変わる？！国内外企業の活用事例4選
【Starbucks】自分だけのバリスタにオーダーが可能に
※画像引用: “My Starbucks Barista” BlogNT** Youtube
アメリカではスターバックスはアメリカ・シアトルに本拠を置く、世界的に有名なコーヒーチェーンで、1990年代以降にグローバル展開を進めています。Pwcの調査によると世界的に見て25-49歳のユーザーのうち、65％が1日に一回は音声検索を利用する「ヘビーユーザー」という結果が出ています。また、アメリカでは人口の72%が音声検索アシスタントデバイス（SiriやAlexaなど）を使用していると言われています。それにちなみスターバックスは、顧客により良い体験を与えるため、AmazonのAlexaという音声検索アシスタントシステムを導入し、「My Starbucks Barista」というサービスをアプリ内で提供開始。顧客が店舗に行かずとも自身のカスタマイズオーダーをしたり、自分の現在位置から一番近い場所でオーダーをピックアップできるようアシストしてくれる優れ者です。このように、アプリ上ながらも顧客が「まるで店舗に来ているような」体験をすることで、より「特別感」のある顧客体験を受けることができるようになり、顧客満足度向上へとつながりました。
【Netflix】精度の高いパーソナライゼーションで顧客に「自分だけの世界」を
引用：Netflix
アメリカ・カリフォルニア州に本拠地を置くNetflixは、世界最大級のストリーミングサービスプロバイダーで、映画やテレビ番組の配信を行っています。 NetflixのAI活用における特徴と成功の要因は主に3つあるとされています。1つ目は「多様なデータの統合と分析」、視聴履歴だけでなく、視聴時間、早送り・巻き戻しの回数、デバイス情報、地理情報など、多岐にわたるデータを日々収集・分析し、ユーザーにより精度の高いレコメンドを実現。2つ目は「機会学習の活用」、ユーザーのクリックや視聴時間といったフィードバックを報酬として、レコメンドアルゴリズムを継続的に学習・改善。調査によると、実は、私たちが視聴する映画やドラマの80%はAIによってレコメンドされたものなんです。3つ目は「コンテンツ制作」、AIの活用で視聴データ分析し、新たなコンテンツのアイディアを得ています。視聴者の好みを的確に捉え、人気が出そうなコンテンツを制作することで、ヒット率を高めることに成功。Netflixの成功が示唆することは、「パーソナライゼーションの重要性」、「データの活用」「AIの継続的な学習」「人間とAIの協働」です。どれだけのパーソナライズ精度の高い顧客体験を提供することが大事かこの例からもわかりますね。
【KFC】SNS分析で大衆の「話題」を作り出し売上15%増加
日本ケンタッキー・フライド・チキン株式会社は、現在国内に1000以上の店舗を展開しています。同社は、顧客のニーズをリアルタイムに把握し、迅速に対応するという課題に対し、2019年よりSNS上での顧客フィードバックを分析するAIを導入しました。 分析した内容は以下；
- 口コミ: 顧客の声をリアルタイムに把握することで、商品への評価や改善点などを迅速に把握。
- ハッシュタグランキング: トレンドを把握し、それに合わせた投稿内容やキャンペーンを企画。
- 属性: 顧客の属性（年齢、性別、地域など）を分析し、ターゲット層に合わせたメッセージを発信。
- アカウント: インフルエンサーや競合他社の動向を分析し、自社の戦略に活かす。 ・テキストマイニング: 膨大なテキストデータを分析し、顧客の感情やニーズを深く理解。
このAIを活用することで、新商品の開発スピードが向上し、プロモーションの効果も大幅に増加しました。「自分たちの意見が反映された新メニューが出るのは嬉しい」といった顧客の声もあり、SNSでの顧客エンゲージメントは40%向上し、売上が15%増加するといった成果を上げています。
【サッポロドラッグストア】顧客分析でタイムリーなプロモーションの実施しリピート率増加
サッポロドラッグストア（略称：サツドラ）は、北海道を中心に展開するドラッグストアチェーンで、道民から長く愛され続けています。同社は「膨大な顧客データの活用」「タイムリーなプロモーションの実施」「競合との差別化」という3つの課題を抱えていました。
そこでAIを導入し以下の４つ施策を実施；
- レコメンド機能 : 顧客の過去の購入履歴や閲覧履歴に基づいて、おすすめの商品を提案。
- クーポン配信: 顧客の購買パターンに合わせて、最適なクーポンを配信。
- タイムリーな情報提供: 顧客の誕生日や記念日など、特別な日に合わせたクーポンやメッセージを配信。
- 在庫管理の最適化: 需要予測を精緻化することで、品切れや過剰在庫を防止し、店舗運営の効率化に貢献。
この結果、リピート率が増加し、それに伴い、売上もアップ。また顧客一人ひとりに寄り添ったサービスを提供することで、顧客ロイヤリティも向上。「必要な時にぴったりのキャンペーン情報が届くので便利です」との声が寄せられるようになりました。
マーケティングにおけるAIの将来とは？
AI技術の進化と今後のトレンド
AI技術は絶えず進化しており、マーケティング分野においてもその影響はますます大きくなっています。特に注目すべきは、自然言語処理、深層学習、生成AIといった技術の進歩です。自然言語処理は、顧客の口コミやレビューをより深く理解し、感情分析を行うことを可能に。深層学習は、画像認識や音声認識の精度を向上させ、よりパーソナライズされたマーケティングを実現します。そして、生成AIは、文章や画像を自動生成し、クリエイティブなコンテンツ制作を支援します。今後のトレンドとしては、マルチモーダルAIの普及が挙げられます。マルチモーダルAIは、テキスト、画像、音声など、複数の種類のデータを同時に処理できるAIです。これにより、より人間らしい理解力と応答能力を持つAIが誕生し、顧客とのコミュニケーションがさらに深まることが期待されます。
未来のAIマーケティング戦略
AI技術の進化に伴い、マーケティング戦略も大きく変化していくでしょう。顧客一人ひとりの行動履歴や嗜好を詳細に分析し、一人ひとりに最適な商品やサービスを提案する、超パーソナライズ化されたマーケティングを可能にする他、予測分析の更なる高度化も期待されています。また、感情分析を活用することで、顧客の感情をリアルタイムで把握し、適切な対応を行うことが可能になるかもしれません。これからAI、大手企業だけではなく、小売業界においても大きな可能性を持っていくでしょう。
AIをマーケティングに活用するためのポイント4つ
最後に、効率的にAIをマーケティングに活用するためのポイント4つをご紹介します。
- 明確な目標設定をする
- 適切なAIツールの選定
- AIのための人材育成
- AIに学習させるデータを選定する
1. 明確な目標設定をする
AI導入によって売上向上や業務の効率化など、どのような成果を出したいのかを明確にしておきましょう。その際に目標達成度を測るための具体的な指標（kpi）を設けることで、効果測定が可能になります。またAIをどのマーケティング範囲まで適用するのかも重要です。最初は狭い範囲で、徐々に拡大していくのがおすすめです。
2. 適切なAIツールの選定
AIマーケティングを選定するためには、適切なAIツールの選定が重要です。
- 目標達成のために必要な機能を備えているか
- 予算に合っているか
- 自社のスキルレベルに合っているか
以上の3点などを考慮した上で選定しましょう。
3. AIのための人材を育成する
前述の通り、AIを導入する際は基礎知識、ツールの使い方を学ぶ必要があるのはもちろんのこと、エラーやトラブルが発生した際に即材に対応する必要があります。まずは社内で教育の機会を設けるなど、AIを効果的・安全に運用するための人材育成を進めましょう。
またAIを導入する際は、すべての業務を一斉にAI化するのではなく、一部の業務から導入し、効果を検証するのがおすすめです。少しずつAIの知識を蓄積し、成功事例をAIに学習させながら徐々に導入範囲を拡大していきましょう。
4. AIに学習させるデータを選定する
実際のマーケティングにAIを導入する前に、まずはAIにデータを入力する必要があります。大量の学習用データをAIに学習させ、自社のビジネスモデルに適したシステムに成長させましょう。その際の学習用のデータは、事前に正しいものを選定しておく必要があります。
まとめ：データサイエンス×デジタルマーケティングで最高の顧客体験提供を目指すならfree web hope へ
以上、本記事ではマーケティングにAIを導入する手順や活用事例、導入する際のポイントなどを解説しました。現在の市場は顧客との接点が無限に増え、データがあふれており、従来の人力のマーケティング活動ではすでに限界を迎えつつあります。いかに迅速に・的確にデータを処理・活用できるかが重要です。ぜひマーケティング活動にAIの導入を検討してみてはいかがでしょうか。
株式会社free web hope はCX(顧客体験）とデータサイエンスを広告戦略に組み込み事業成長を支援する広告代理店です。
長年の経験で積み上げた独自のフレームワークで、データサイエンスに基づく予測分析と市場調査を行い、「顕在層」だけでなく「準顕在層」にまで視野を広げ戦略的運用を提供しています。
広告運用でお悩みでしたらまずはfree web hopeに！公式HP、左下のボタンからお問い合わせください。スピーディーに対応させていただきます。
【free web hopeの広告運用支援実績はこちらから】free web hopeが手掛けた広告運用の支援実績を大公開！
監修者：古瀬純功
free web hopeの広告運用コンサルタントとして、広告運用支援やweb解析、ダッシュボード作成を担当：Xアカウント
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