マーケティング部門を革新する生成AI：
国内外の最先端事例と未来展望

2025年6月8日 AI活用マーケティング

1. はじめに：生成AIがマーケティングにもたらす変革の波

近年、テクノロジーの進化は目覚ましく、特に人工知能（AI）分野の発展は多くの産業に影響を与え始めています。その中でも「生成AI（Generative AI）」は、マーケティングの世界に大きな変革をもたらす可能性を秘めた技術として、急速に注目度を高めています。

生成AIとは何か？（マーケティングの文脈で簡潔に解説）

生成AIとは、既存のデータセットからパターンや構造を学習し、それに基づいて全く新しいオリジナルのコンテンツ（テキスト、画像、音声、動画など）を自動で生成するAIの一種です^[1]。例えば、ブログ記事の草稿、広告キャンペーンのキャッチコピー、SNSへの投稿文、製品のプロモーションビデオに使用する画像や音楽など、マーケティング活動に不可欠な多様なクリエイティブ制作やデータ分析業務に応用することが可能です^[1]。

なぜ今、マーケティング部門で生成AIが注目されているのか？（市場の背景、ニーズの高まり）

マーケティング部門が生成AIに熱い視線を送る背景には、いくつかの複合的な要因が存在します。第一に、デジタル化の進展に伴い、企業が発信するべきコンテンツの量は爆発的に増加しています。しかし、多くの企業では、この需要に対して制作リソースが追いついていないのが現状です。生成AIは、このコンテンツ制作のボトルネックを解消する手段として期待されています。

第二に、現代の消費者は、画一的なメッセージではなく、自分に最適化された情報や体験を求めています。この「パーソナライゼーション」への期待に応えるためには、膨大な顧客データを分析し、個々のニーズを深く理解する能力が不可欠です。生成AIは、データ分析と、それに基づくパーソナライズされたコンテンツ生成の両面で貢献できます^[1]。

第三に、生成AI技術そのものの急速な進化と、それに伴うツールのアクセシビリティ向上が挙げられます。かつては専門的な知識を持つエンジニアでなければ扱えなかったAI技術が、現在では直感的なインターフェースを持つツールとして提供されるようになり、マーケター自身が直接活用できる場面が増えています^[1]。

このような背景から、企業が競争優位性を確立し、変化の激しい市場で生き残るためには、生成AIを導入し、業務の効率化とイノベーションを推進することが不可欠であるという認識が広まっています^[7]。単に作業を効率化するだけでなく、これまで人間だけでは到達し得なかったクリエイティビティの領域を切り拓き、マーケティング戦略の質そのものを向上させる触媒としての役割が、生成AIには期待されているのです。

本記事の目的と構成

本記事では、マーケティング部門の担当者が生成AIの具体的な可能性を理解し、自社の活動に活かすための具体的なイメージを持てるよう、国内外の先進的な導入事例を交えながら、その活用方法、導入によって得られる効果、導入時の注意点、そして今後の展望について詳細に解説します。生成AIの導入は、単なるツールの導入に留まらず、組織文化や業務プロセスの変革を伴う場合もあります。江崎グリコがAIベンチャー出身の役員を登用したり^[1]、コカ・コーラが先進的なAI活用姿勢を示していること^[1]は、トップダウンでのAI活用推進と、それを支える組織文化の重要性を示唆しています。また、AI倫理ガイドラインの策定が求められること^[9]は、組織としてAIとどう向き合うかを定義する必要があることを示しています。本記事が、皆様のマーケティング戦略における生成AI活用の羅針盤となれば幸いです。

2. マーケティング部門における生成AIの具体的な活用方法

生成AIは、マーケティング部門の多岐にわたる業務において、その能力を発揮します。コンテンツ作成の自動化から、高度なパーソナライゼーション、迅速な市場分析、そして定型業務の効率化まで、その活用範囲は広大です。

コンテンツ作成の自動化と高度化

マーケティング活動においてコンテンツは王様であり、その作成には多大な時間と労力が必要です。生成AIは、このプロセスを劇的に効率化し、さらに質の高いコンテンツを生み出す可能性を秘めています。

ブログ記事・SEOコンテンツ： キーワードリサーチから始まり、ターゲット読者に響く構成案の作成、そして魅力的な本文の執筆に至るまで、AIは一連のプロセスを支援します。例えば、「Catchy」や「AI Writer」といったツールは、SEOに強い記事作成をサポートします^[4]。特に注目すべきは、過去のコンバージョン実績があるキーワードを基点として、競合性が低くコンバージョンに繋がりやすい「お宝キーワード」をAIが発掘する手法です^[11]。これにより、単に記事を量産するだけでなく、成果に直結する質の高いコンテンツ戦略を展開できます。
広告コピー・キャッチコピー： ターゲット層の属性やインサイト、製品の訴求ポイントなどをAIにインプットすることで、多様なバリエーションの広告コピーやキャッチコピーを短時間で大量に生成できます^[3]。これにより、A/Bテストを迅速に回し、最も効果の高いメッセージを見つけ出すことが可能になります。実際に、AIが生成したコピーによってクリック率が15%向上し、コンバージョン率（CVR）も10%向上したという事例も報告されています^[4]。
SNS投稿文： Instagram、X (旧Twitter)、Facebookなど、各プラットフォームの特性やユーザー層に最適化された投稿文を自動で作成します。エンゲージメントを高めるためのハッシュタグ提案や、最適な投稿タイミングの分析などもAIの得意とするところです^[1]。
動画・画像素材： テキストによる指示や簡単なスケッチから、プロモーションビデオ、広告バナー、インフォグラフィックなどの視覚的コンテンツを生成できます。動画生成AIの「Kaiber」はLinkin Parkのミュージックビデオ制作に使用されたことで話題となり^[1]、Canvaの「Magic Media」機能は手軽にAI画像を生成できます^[1]。株式会社パルコが広告用の動画、ナレーション、音楽の全てを生成AIで制作した事例は、クリエイティブ制作の新たな地平を切り開くものと言えるでしょう^[3]。
商品説明文： 特にECサイトにおいて、商品の特徴やメリットを的確に捉え、購買意欲を刺激するような魅力的な商品説明文をAIが自動で生成します。Shopifyが提供する「Shopify Magic」などのツールがこの機能を有しています^[5]。

超パーソナライゼーションの実現

画一的なメッセージでは響かない現代の消費者に対し、生成AIは一人ひとりの嗜好やニーズに合わせた「超パーソナライゼーション」を実現する強力な武器となります。

顧客体験の向上： 顧客の過去の購買履歴、ウェブサイト上の行動データ、デモグラフィック情報、さらには個人の嗜好性に関するデータまでをAIが統合的に分析。これにより、各顧客にとって最適な情報、商品、サービス、体験を適切なタイミングで提供することが可能になります^[1]。スターバックスが導入しているAIプラットフォーム「Deep Brew」は、顧客の注文履歴や好みを学習し、パーソナライズされたドリンクの提案を行うことで、顧客満足度向上に貢献しています^[13]。
ECサイトでのレコメンド： 顧客がECサイト内で閲覧した商品、カートに追加した商品、過去に購入した商品などのデータに基づき、AIがリアルタイムで関連性の高い商品を推薦します。ShopifyのAI機能などがこれに該当し、クロスセルやアップセルを促進します^[5]。
ターゲティング広告： AIによる高度なデータ分析により、従来よりも精緻な顧客セグメンテーションが可能になります。これにより、各セグメントに対して最適化された広告メッセージを配信し、広告効果を最大化できます^[14]。製薬会社のBayerは、Google Trendsの検索動向データや気象データとAIを組み合わせることで市場トレンドを予測し、広告キャンペーンのクリック率（CTR）を85%向上させた事例があります^[14]。
メールマーケティング： 顧客のセグメント情報や、ウェブサイト訪問、資料ダウンロードといった行動トリガーに応じて、AIが最適なメールの件名や本文を自動生成します。さらに、過去の開封・クリックデータから学習し、各顧客にとって最も反応しやすい配信タイミングを調整することも可能です。これにより、開封率が向上し、コンバージョン率が20%改善したといった報告もあります^[6]。

市場分析・消費者インサイトの迅速な抽出

変化の激しい市場環境において、迅速かつ的確な意思決定を行うためには、市場や消費者の動向をリアルタイムに把握することが不可欠です。生成AIは、この分析プロセスを大幅に加速させます。

トレンド分析： SNS上の膨大な投稿、ニュース記事、業界レポート、ブログ記事など、インターネット上に溢れるテキストデータや画像データをAIが収集・分析し、新たなトレンドの兆候や消費者の関心事の変化をリアルタイムに抽出します^[1]。
ニーズ把握： カスタマーサポートへの問い合わせ内容、製品レビュー、アンケートの自由記述回答などをAIが自然言語処理技術を用いて分析。これにより、顧客が抱える潜在的なニーズや不満点、製品・サービスへの要望などを可視化し、改善に繋げることができます^[1]。
競合分析： 競合他社のウェブサイトコンテンツ、広告出稿状況、新製品情報、価格戦略などをAIが定期的に収集・分析。自社のポジショニングや戦略策定のための貴重なインプットとなります。

定型業務の効率化と生産性向上

マーケティング部門には、クリエイティブな業務だけでなく、多くの定型業務も存在します。生成AIはこれらの業務を自動化・効率化し、マーケターがより戦略的で付加価値の高い業務に集中できる環境を創出します。

資料作成・レポート作成： 定期的なマーケティング施策の成果報告書や、データ分析に基づいた提案書のドラフトなどをAIが自動で生成します。数値データのグラフ化やサマリー作成も可能です^[1]。
議事録要約： 会議中の音声データや書き起こしテキストから、AIが主要な決定事項、担当者、期限などのアクションアイテムを自動で抽出し、簡潔な議事録として要約します^[1]。
SNS運用自動化： 事前に作成・承認されたコンテンツの投稿スケジューリングや、定型的なコメントへの一次返信などをAIが自動で行うことで、SNS担当者の負担を軽減します^[1]。
チャットボットによる顧客対応： ウェブサイトやアプリ上で、顧客からのよくある質問に対して24時間365日、AIチャットボットが自動で応答します。問い合わせ内容に応じて、関連するFAQページへ誘導したり、より複雑な問題の場合は人間のオペレーターへスムーズに引き継いだりすることも可能です^[1]。

これらの活用方法を通じて、生成AIはマーケティング部門の生産性を飛躍的に向上させる可能性を秘めています。重要なのは、AIを単なる作業代替ツールとして捉えるのではなく、人間の能力を拡張し、新たな価値創造を支援するパートナーとして位置づけることです。例えば、広告コピーの大量生成^[3]や、LIFULLによる1万通りの「ふわちゃん」画像生成^[2]は、単に作業量をこなすだけでなく、人間だけでは発想し得ない多様な表現や斬新な切り口を生み出す可能性を示唆しています。同様に、SCAMPER法のような発想支援フレームワークとAIを組み合わせたキーワード抽出^[11]も、人間の思考を刺激し、新たなアイデア創出を促す好例と言えるでしょう。

一方で、パーソナライゼーションを深化させるためには、質の高い顧客データの収集と活用が不可欠です。Shopify^[5]やスターバックス^[13]の成功事例も、豊富な顧客データ基盤があってこそ成り立っています。しかし、同時に、個人情報保護法などの法令遵守や、AIの学習データにおけるバイアス排除といった倫理的な側面への配慮も、パーソナライゼーションが進むほどその重要性を増してきます^[9]。これらのバランスを適切に取ることが、持続可能なAI活用には不可欠です。

3. 生成AI導入による驚くべき効果とメリット

生成AIをマーケティング活動に導入することは、単に目新しい技術を取り入れるというだけでなく、具体的なビジネス成果に直結する多くのメリットをもたらします。コスト削減や時間短縮といった直接的な効果に加え、顧客エンゲージメントの向上やクリエイティビティの拡張など、質的な変革も期待できます。

ROI（投資対効果）の向上、コスト削減、時間短縮の実例

生成AIの導入は、マーケティング投資の効率を大幅に改善する可能性を秘めています。

制作コストと時間の劇的削減： Microsoftは、Surfaceの広告制作（脚本、絵コンテ、背景ビジュアル）に生成AIを活用することで、従来の手法と比較して時間とコストを90%削減したと報告しています^[16]。また、E社はラジオCMのナレーション作成にAIを用いることで、制作コストを30%削減しました^[4]。Amarra社では、ChatGPTを利用して商品説明文を作成することで、コンテンツ制作時間を60%短縮しています^[16]。
運用効率の向上とコスト削減： 小売業においては、AI導入により広告投資収益率（ROAS）が10～25%向上するというデータがあります^[14]。Bayer社は、AIを用いた市場トレンド予測により、クリックコストを33%削減することに成功しました^[14]。24Sales社は、AIによるICP（Ideal Customer Profile：理想の顧客像）作成プロセスの自動化で、月間の作業時間を40時間から5時間へと大幅に短縮し、結果として月1,000ドルのコスト削減を実現、さらに顧客向けレポートの作成数は8倍に増加しました^[14]。ベネッセホールディングスは、ウェブサイト制作において生成AIとノーコードツールを導入し、コストを4割削減、制作期間を8週間から3週間に短縮、さらに制作体制の人数も7割削減したと報告しています^[17]。

顧客エンゲージメントとロイヤルティの向上

顧客一人ひとりに最適化された体験を提供することは、現代マーケティングの至上命題です。生成AIは、このパーソナライゼーションを新たなレベルへと引き上げます。

パーソナライズド体験による収益増： 調査によれば、パーソナライズされた体験を提供する企業は、そうでない企業に比べて収益が6%から10%増加する傾向にあります^[13]。また、パーソナライズされたEメールは、一般的なEメールと比較して6倍のトランザクション率を達成するという報告もあります^[14]。
ECサイトにおけるエンゲージメント強化： Shopifyが提供するAIツール「Sidekick」などは、顧客対応の自動化、個々の顧客に合わせた商品レコメンデーション、チャットによる購入サポートといった機能を通じて、ECサイトにおける顧客エンゲージメントを高め、購買転換率の向上に貢献します^[5]。
消費者参加型キャンペーンによる共感醸成： 日本コカ・コーラが展開した「Create Real Magic」キャンペーンでは、消費者がAIツールを使ってオリジナルのアートワークを制作し、それをブランドの広告に活用するという試みが行われました。このような参加型の企画は、ブランドと消費者との間のエンゲージメントを深め、強い共感を育む効果が期待できます^[1]。

クリエイティビティの拡張と新たなマーケティング施策の創出

生成AIは、人間の創造性を刺激し、これまで不可能だった、あるいは思いもよらなかったようなマーケティング施策を実現する触媒となります。

斬新な広告表現： 伊藤園がAIによって生成されたタレントをテレビCMに起用した事例^[3]や、auが人気CM「三太郎」シリーズを生成AIでリメイクした事例^[3]は、従来の発想の枠を超えた新しい広告表現の可能性を示しています。
多様なクリエイティブの迅速な展開： LIFULLが「1万通りのふわちゃん」というテーマで、AIを用いて多様な画像を生成し、SNS広告キャンペーンに活用した事例^[2]は、短期間で大量かつ多様なクリエイティブを生成し、キャンペーンの鮮度と話題性を高める手法として注目されます。
高度なクリエイティブ制作の民主化： 動画生成AI「Kaiber」がLinkin Parkのミュージックビデオ制作に活用されたように^[1]、専門的なスキルや高価な機材を持たないマーケターでも、AIツールの力を借りることで、質の高いクリエイティブコンテンツの制作に挑戦できるようになります。

データドリブンな意思決定の迅速化

勘や経験に頼るのではなく、データに基づいて戦略を立案し、迅速に意思決定を行うことは、競争優位性を確立する上で不可欠です。

市場・消費者インサイトの高速抽出： AIは膨大な量の市場データや消費者データを瞬時に分析し、これまで見過ごされてきたインサイトを抽出することができます^[1]。これにより、マーケティングキャンペーンの戦略立案や新商品開発における意思決定のサイクルを大幅に短縮できます。
広告効果のリアルタイム分析とPDCAサイクルの高速化： 広告のパフォーマンスデータをAIがリアルタイムで分析し、効果の高いクリエイティブや配信チャネルを特定。これにより、PDCAサイクルを高速で回し、キャンペーン効果を継続的に改善していくことが可能になります^[3]。実際に、Buzz Radar社は、AIによるリアルタイム分析を活用することで、デジタルキャンペーンを最適化し、数百万ドル規模のコスト削減と効果向上を実現したと報告されています^[14]。

これらの導入効果は、単一の指標改善に留まらず、複数の業務プロセスや成果指標に好影響を与える波及効果を持つことが少なくありません。例えば、Microsoftの広告制作におけるコスト削減^[16]は、単に費用が浮くだけでなく、その捻出されたリソースを他の戦略的なマーケティング活動に再配分することを可能にします。また、Bayer社のCTR向上^[14]は、ウェブサイトトラフィックの2.6倍増にも繋がっており、これはさらなるリード獲得やブランド認知度の向上といった副次的な効果を生み出す可能性があります。

一方で、これらの華々しい成果の裏には、効果測定の難しさという課題も存在します。定量的なROI（投資対効果）を示す事例は増えてきているものの^[14]、日本コカ・コーラの「先進的な企業イメージの訴求」^[3]や、LIFULLの「社会の多様性を受け入れるきっかけを提供」^[2]といった定性的な効果は、数値化が難しく、その価値を経営層に的確に伝える工夫が求められます。これらの定性的な効果も、長期的なブランド構築や顧客ロイヤルティの醸成においては非常に重要な要素であり、無視することはできません。

4. 国内外の先進事例5選以上：生成AI活用の最前線

生成AIは、既に世界中の先進的な企業によってマーケティング活動に取り入れられ、具体的な成果を上げています。ここでは、国内外の注目すべき事例をいくつか紹介し、その活用方法と効果、そして今後の可能性について掘り下げていきます。

表1：国内外の生成AIマーケティング活用先進企業事例概要

以下の表は、本レポートで取り上げる主要な企業事例の概要をまとめたものです。これにより、読者は多様な業界、国、そして活用方法における成功例を一覧でき、自社への応用可能性を探る上での初期的なインデックスとして活用できます。

企業名	国	活用概要	主な効果
Shopify	海外	AIコマースアシスタント「Sidekick」によるEC業務支援（商品説明文生成、顧客対応、ブログ自動投稿、割引設定、顧客分析、商品レコメンド等）	EC事業者の業務効率化、売上向上貢献、パーソナライズされた顧客体験の提供^[5]
日本コカ・コーラ	国内	消費者参加型AI広告「Create Real Magic」（ユーザーがAIでクリスマスカード生成、広告に活用）、AIと商品の共同開発、AIアート作品プラットフォーム	ブランドエンゲージメント向上、先進的企業イメージ訴求、新たな顧客体験創出、UGC活用^[1]
伊藤園	国内	AIタレントを起用したテレビCM「お〜いお茶カテキン緑茶」、商品パッケージデザインへの生成AI活用	SNSでの話題化、若年層への効果的な訴求、斬新な表現手法による関心獲得、CMの受賞^[3]
LIFULL	国内	タレント「ふわちゃん」をモチーフにした1万通りの画像をAIで生成し、SNS広告キャンペーンに活用（「しなきゃ、なんてない。」がテーマ）	多様なクリエイティブの短期間生成、SNSでの話題性、ブランドメッセージ（多様性受容）の効果的発信^[2]
Microsoft	海外	Surfaceデバイス広告制作におけるAI活用（脚本、絵コンテ、背景ビジュアル生成）	制作時間・コストを90%削減、視聴者がAI生成と気づかない高品質な仕上がり^[16]
Bayer	海外	AIによる市場トレンド予測（Google Trends、気象情報等を活用しインフルエンザ流行を予測）、連動した広告メッセージ調整、従業員向けAIエージェント、AI・データサイエンス研修	CTR85%向上、クリックコスト33%削減、ウェブサイトトラフィック2.6倍増、従業員の生産性向上^[14]
株式会社ルーシー（バズ部）	国内	CV実績のあるキーワードを起点とした「お宝キーワード」発掘（ChatGPTと特定プロンプトを活用）、コンテンツマーケティング支援	支援先弁護士事務所で月間有効問い合わせ数が2年で3倍増、キーワードリサーチ作業の効率化^[11]
Nutella	海外	生成AIを活用した数百万種類のユニークなパーソナライズドパッケージデザイン	限定版ジャー700万個が1ヶ月で完売、消費者の購買意欲刺激、ブランドロイヤルティ向上^[16]

国内事例

事例1：株式会社LIFULL – 「ふわちゃん1万通り」広告キャンペーン^[2]

LIFULLは、タレントのふわちゃんを起用し、「しなきゃ、なんてない。」という多様な生き方を応援するブランドメッセージを伝えるため、画像生成AIを駆使したユニークなSNSキャンペーンを展開しました。具体的には、1万通りもの異なる姿やシチュエーションのふわちゃんの画像をAIで生成。ユーザーがX（旧Twitter）でLIFULLの公式アカウントをフォローし、キャンペーン投稿をリポストすると、これらのAI生成画像の中からランダムで1枚と、テーマに関連するメッセージが返信されるというインタラクティブな仕掛けです。

このキャンペーンの具体的なエンゲージメント率やブランド認知度向上率といった数値的効果は公開されていませんが、SNS上で大きな話題を呼びました。博報堂アイ・スタジオがAI画像生成を担当し、「現実にはないユニークな状況や姿の画像」を通じて、既存の概念に捉われない生き方を視覚的に表現することに成功しています^[15]。

この事例は、生成AIが持つ「大量かつ多様なクリエイティブを短期間で生成できる」という能力を最大限に活かしたものです。特に、ユーザーとの双方向性が重視されるSNSプラットフォームにおいて、個々のユーザーに異なる体験を提供し、エンゲージメントを高める新しい手法として注目されます。ブランドメッセージを画一的に伝えるのではなく、多様な表現を通じて多角的に訴求することで、より深い共感を得る可能性を示しています。

事例2：日本コカ・コーラ – 消費者参加型AI広告「Create Real Magic」とAIによる商品共同開発^[1]

日本コカ・コーラは、生成AIをマーケティングに積極的に取り入れている企業の一つです。特に注目されるのが、消費者参加型のAI広告キャンペーン「Create Real Magic」です。このキャンペーンでは、同社が広告制作に使用した画像生成AIツールを一般の消費者にも公開。ユーザーは、テーマやスタイルを選択するだけでオリジナルのクリスマスカードをAIで作成でき、その作品がコカ・コーラの実際の屋外広告やSNSで紹介されるというものでした。

具体的な売上への影響などの数値は明らかにされていませんが、この取り組みは「消費者参加型の新たな広告の事例として注目を集め」^[3]、ブランドと消費者との新しい関係性を構築し、エンゲージメントを高めることに貢献したと考えられます。さらに同社は、AIを活用したアート作品を制作・共有できるプラットフォームの立ち上げや、AIとの商品共同開発にも着手しており、先進的なAI活用姿勢を示しています^[1]。

この事例の意義は、AIを単なる制作ツールとしてだけでなく、ブランドと消費者が共創するプラットフォームとして活用した点にあります。ユーザー生成コンテンツ（UGC）とAI技術を組み合わせることで、一方的なメッセージ発信ではなく、双方向のコミュニケーションを生み出し、ブランドへの愛着やロイヤルティを深める新しいマーケティングの形を提示しています。

事例3：伊藤園 – 「お〜いお茶カテキン緑茶」AIタレントCMとAI活用パッケージデザイン^[3]

伊藤園は、主力商品「お〜いお茶カテキン緑茶」のプロモーションにおいて、生成AIを大胆に活用しました。まず、AIによって生成されたオリジナルのタレントをテレビCMに起用。CMでは、AIタレントが未来の白髪姿から現在の若々しい姿へとタイムスリップするように変化する演出で、「30年後も健康的でいられる」という商品のメッセージを視覚的に印象強く伝えました。このCMは、SNS上で「新時代の幕開けを感じる」「AIタレントとは気づかなかった」といった驚きと称賛の声を集め、大きな話題となりました^[19]。その斬新な表現と技術力は高く評価され、VFX-JAPANアワード2024では「CM・プロモーションビデオ部門」の優秀賞を受賞しています^[18]。

さらに伊藤園は、同商品のパッケージデザインにも生成AIを活用。AIが生成した画像を参考にデザイナーが再構成し、茶葉の生命力を表現した従来にない鮮やかな色彩のデザインを開発しました^[17]。

AIタレントの起用は、従来のタレント契約に伴う高額な費用やスキャンダルリスクを回避しつつ、ブランドイメージに合致した斬新なクリエイティブ表現を可能にします。また、パッケージデザインへの応用は、商品開発サイクルの短縮や、より多様なデザイン案の迅速な検討に繋がり、市場のニーズに素早く対応する上で有効な手段となり得ます。この事例は、特に若年層への訴求や、商品の健康志向イメージを効果的に伝えることに成功したと言えるでしょう。

事例4：株式会社ルーシー（バズ部） – CV実績キーワードからの「お宝キーワード」発掘^[11]

コンテンツマーケティング支援を手掛ける株式会社ルーシー（屋号：バズ部）は、クライアントのコンバージョン（CV）数増加という具体的な成果に繋げるため、生成AI（主にChatGPT）をキーワード戦略に活用しています。彼らの手法は、過去に実際にCVに繋がった実績のあるキーワードを「種」としてAIに与え、特定のプロンプト（指示文）を用いることで、競合性が低く、かつCV獲得の可能性が高い「お宝キーワード」を効率的に大量発掘するというものです。このプロセスでは、SCAMPER法（Substitute, Combine, Adapt, Modify, Put to another use, Eliminate, Reverse）のような発想支援フレームワークの考え方をプロンプトに組み込み、多角的な視点からキーワード候補を洗い出します。

このAIを活用したキーワード戦略を導入した結果、支援先の弁護士事務所では、月間の有効問い合わせ数が2年間で3倍に増加するという顕著な成果を上げています。AIによる大量のキーワード提案は、人間だけでは見逃しがちなニッチなニーズや、新たな切り口の発見を助け、キーワードリサーチ作業そのものの効率化にも大きく貢献しています。生成されたキーワード群は、新規記事のテーマ選定だけでなく、既存記事の改善（リライト）にも活用され、コンテンツ全体の質とCV獲得能力の向上に繋がっています。

この事例は、SEO戦略において、AIが人間の経験や直感を補完し、よりデータドリブンで網羅的、かつ効率的なキーワード戦略の立案・実行を可能にすることを示す好例です。また、AIの能力を最大限に引き出すためには、的確な指示を与えるプロンプトエンジニアリングのスキルが重要であることも示唆しています。

海外事例

事例1：Shopify – AIコマースアシスタント「Sidekick」^[5]

世界有数のECプラットフォームであるShopifyは、「Shopify Magic」というAIツール群の一環として、チャット形式でEC事業者の様々な業務を支援するAIコマースアシスタント「Sidekick」を提供しています。Sidekickは、単なるチャットボットに留まらず、EC運営に関わる広範なタスクをサポートします。例えば、商品の特徴を入力するだけで魅力的な商品説明文を自動生成したり、顧客の行動データを分析してブログ記事を自動投稿したり、特定の条件（例：特定期間の売上目標達成）に応じた割引キャンペーンの設定を指示一つで実行したりします。

さらに、顧客の購買履歴や閲覧パターンを分析し、個々の顧客に最適化された商品をレコメンドする機能や、顧客からの問い合わせに自動で応答する機能も備えています。特筆すべきは、Sidekickが持つ高度な推論機能です。例えば、「なぜ最近売上が落ちているのか？」といった抽象的な問いに対して、在庫状況、実施中のマーケティング施策、顧客の行動パターンなどを多角的に分析し、考えられる原因を特定した上で、具体的な改善策まで提案することができます^[20]。

Shopifyのようなプラットフォーム自体が強力なAIツールを組み込んで提供することにより、専門的なAI知識や高額な開発費用を持たない中小規模のEC事業者でも、容易に高度なAIマーケティングを実践できるようになります。これにより、業務効率の大幅な向上はもちろん、データに基づいた的確な施策実行による売上増加が期待できます。ただし、プラットフォームへの依存度が高まる側面もあるため、事業者はその点を考慮した戦略立案が求められます。

事例2：Bayer – AIによる市場トレンド予測と広告最適化^[14]

ドイツの大手製薬・化学メーカーであるBayerは、マーケティング戦略においてAIを多角的に活用しています。代表的な例として、AIを用いた市場トレンド予測と、それに基づいた広告の最適化が挙げられます。同社は、Google Trendsの検索ボリュームデータ、気象情報、そしてGoogle Cloudの機械学習（ML）予測モデルなどを組み合わせることで、例えばインフルエンザの流行時期や特定の健康関連トピックへの関心の高まりなどを予測。この予測に基づいて、関連製品の広告メッセージの内容や配信タイミングをタイムリーに調整することで、広告効果の最大化を図っています。この取り組みにより、クリック率（CTR）が前年比で85%向上し、クリック単価（CPC）は33%削減、結果としてウェブサイトへのトラフィックは2.6倍に増加したと報告されています^[14]。

また、Bayerは従業員の生産性向上と知識共有のためにもAIを活用しています。Cognigy.AIを基盤とした従業員向けAIエージェント「DSO Go」は、社内規定や業務プロセスに関する問い合わせに9つの言語で対応し、導入後わずか2ヶ月で19,000人のユニークユーザーを獲得、80%以上の満足度を達成しました^[22]。さらに、Courseraと提携したAIおよびデータサイエンスに関する従業員向け研修プログラムでは、参加者の84%が学んだ知識を実際の業務に応用し、週平均で8.5時間もの生産性向上効果があったと報告されています^[23]。

Bayerの事例は、外部環境データとAI分析を組み合わせることで、市場の変化を先読みし、プロアクティブなマーケティング戦略を展開できることを示しています。また、顧客向けマーケティングだけでなく、社内のナレッジマネジメントや人材育成といった領域においてもAIが貢献し、組織全体のパフォーマンス向上に繋がることを示唆しています。

事例3：Microsoft – Surface広告のAI生成^[16]

Microsoftは、自社のSurfaceデバイスの広告制作プロセスにおいて、生成AIツールを全面的に活用しました。具体的には、広告の初期コンセプト段階から、脚本作成、絵コンテ（ストーリーボード）の作成、さらには広告映像に使用する背景ビジュアルの生成に至るまで、多岐にわたる工程でAIが用いられました。

このAI活用の結果、従来の人間主導の制作プロセスと比較して、広告制作にかかる時間とコストを実に90%も削減することに成功したと報告されています。特筆すべきは、コスト効率だけでなく、最終的な広告の品質も維持された点です。実際に広告を視聴した人々は、その中にAIによって生成された要素が含まれていることに気づかなかったとされており、これはAI生成コンテンツが商業レベルの品質に達しつつあることを示しています。

この事例は、特にクリエイティブ制作の分野において、生成AIがもたらす生産性向上のインパクトの大きさを明確に示しています。大幅なコスト削減とリードタイムの短縮は、特に予算や納期に厳しい制約があるマーケティングプロジェクトにおいて、AIが強力なソリューションとなり得ることを意味します。今後、AIによるコンテンツ生成技術がさらに進化し、より自然で高品質なアウトプットが可能になれば、広告、映画、ゲームなど、あらゆるクリエイティブ産業での活用が加速することが予想されます。

事例4：Nutella – AIによるパーソナライズされたパッケージデザイン^[16]

イタリアのフェレロ社が製造するヘーゼルナッツチョコレートスプレッド「Nutella」は、生成AIを活用して極めてユニークなマーケティングキャンペーンを実施しました。このキャンペーンでは、AIアルゴリズムを用いて、数百万種類にも及ぶ、それぞれが微妙に異なるユニークなNutellaの瓶のラベルデザインを自動生成しました。これらのデザインは、幾何学模様や色彩の組み合わせなど、AIならではのパターン認識と生成能力によって生み出され、一つとして同じものはない「一点物」のパッケージとして展開されました。

この「Nutella Unica」と名付けられたキャンペーンは大きな成功を収め、イタリア国内で展開された700万個の限定版ジャーは、発売からわずか1ヶ月で完売したと報告されています。具体的な売上増加率やROIに関する詳細な数値は公開されていませんが、この結果は、パーソナライズされた（あるいはユニークな）商品が消費者の購買意欲を強く刺激し、ブランドへの関心や愛着を高める効果があることを示しています。

Nutellaの事例は、生成AIがデジタルコンテンツだけでなく、物理的な商品のデザインやカスタマイズにも応用可能であり、マス・カスタマイゼーションの新たな地平を切り開く可能性を示唆しています。AIを活用することで、従来はコストや技術的な制約から難しかった「個々の消費者に合わせたユニークな製品体験の提供」が、より大規模かつ効率的に実現できるようになるかもしれません。これは、製品そのものがマーケティングメディアとなる新しいアプローチと言えるでしょう。

これらの国内外の事例を比較すると、いくつかの興味深い傾向が見えてきます。Shopify^[5]やBayer^[14]のように、AIを既存のデータ（顧客データ、市場データ）と組み合わせ、さらに人間の知見（例えば、Bayerのインフルエンザ流行予測のロジック）や他のツール（Google Trendsなど）と連携させることで、相乗効果を生み出しているケースが多く見られます。これは、AIの能力を最大限に引き出すためには、適切なデータ基盤の整備と、AIと人間が効果的に協調できるワークフローの設計が極めて重要であることを示しています。

また、海外事例ではMicrosoft^[16]やNutella^[16]のように、AI活用による大胆なコスト削減や大規模なパーソナライゼーションといった成果が目立ちます。一方、国内事例では、伊藤園のAIタレントCM^[3]やLIFULLの「ふわちゃん」キャンペーン^[2]のように、SNSでの話題性喚起や新しい表現への挑戦といった側面が強い傾向が見受けられます。しかし、株式会社ルーシーの支援先におけるCV数3倍増^[11]のような具体的な事業成果も国内で出始めており、日本市場特有の課題解決やマーケティングスタイルに合わせたAI活用が着実に進んでいると言えるでしょう。日本企業も海外の先進事例から学びつつ、独自の強みを活かしたAIマーケティング戦略を構築していくことが期待されます。

5. 生成AI導入の際の注意点と倫理的考察

生成AIはマーケティングに革命的な変化をもたらす可能性を秘めている一方で、その導入と活用には慎重な検討を要するいくつかの注意点と倫理的な課題が存在します。これらを事前に理解し、適切な対策を講じることが、持続可能で責任あるAI活用には不可欠です。

著作権・知的財産権の侵害リスクと対策

生成AIがコンテンツを作成する際、その学習データに著作物が含まれている場合があります。AIが学習データ内の著作物を無断で利用し、その結果として生成されたコンテンツが既存の著作物と酷似していた場合、著作権侵害とみなされるリスクがあります^[24]。特に、AIが生成したイラストや音楽、文章などが、特定のアーティストの作風や既存の作品と著しく類似している場合、問題となる可能性があります。

リスク： 学習データに著作物が含まれている場合、意図せず著作権を侵害するコンテンツを生成してしまう可能性があります^[24]。AIが生成したコンテンツが、既存の著作物の「表現」と類似している場合、著作権侵害に問われる可能性があります。「アイデア」や「画風」自体は著作権の保護対象外ですが、具体的な表現の類似度合いが問題となります^[25]。
対策： 可能であれば、生成AIサービス提供者に対し、学習データが著作権をクリアしたものであるか、あるいはどのようなデータソースに基づいているかを確認することが望ましいです。自社が権利を有するデータや、明確に利用許諾を得たデータセットを用いてAIモデルをファインチューニングすることで、リスクを低減できます。AIが生成したクリエイティブ（特に画像や音楽）は、公開前に必ず人間が確認し、既存の著作物との著しい類似性がないかをチェックするプロセスを設けるべきです。類似性チェックツールを補助的に利用することも有効です。著作権に関する判断は専門的な知識を要するため、法務部門や外部の専門家と緊密に連携し、事前にリスク評価を行うことが重要です。

個人情報保護とデータセキュリティの確保

マーケティングにおけるパーソナライゼーションや顧客分析に生成AIを活用する際、大量の顧客データを取り扱います。これらのデータには個人情報が含まれる場合が多く、その取り扱いには細心の注意が必要です。不適切な管理は、個人情報保護法などの法令違反に繋がるだけでなく、企業の信頼を著しく損なう可能性があります^[9]。

リスク： AIモデルの学習データや、AIに入力するプロンプト（指示文）に、顧客の個人情報や企業の機密情報が意図せず含まれてしまい、情報漏洩に繋がる可能性があります。生成AIサービス提供企業のセキュリティ体制が脆弱な場合、預けたデータが外部に流出するリスクがあります。
対策： データの収集、利用、保管、廃棄に関する明確な社内ルールを定め、遵守を徹底します。AIに学習させるデータや分析対象とするデータは、可能な限り個人を特定できないように匿名化または仮名化処理を施します。また、データの送受信や保管時には暗号化を行うなど、技術的な安全管理措置を講じます^[9]。個人情報の適切な取り扱いに関する従業員教育を定期的に実施し、意識向上を図ります。生成AIサービスを選定する際には、その企業のセキュリティ対策やデータ取り扱いポリシー、第三者認証の取得状況などを十分に確認します。

AIによるバイアスの問題と公平性の担保

生成AIの出力は、学習データの内容に大きく依存します。学習データに社会的な偏見や特定の属性に対するバイアスが含まれていると、AIが生成するコンテンツや分析結果にもそのバイアスが反映され、結果として差別的な表現や不公平な判断を生み出してしまうリスクがあります^[9]。マーケティングにおいては、これが特定のターゲット層の誤認や、一部の顧客グループに対する不利益な扱いに繋がる可能性があります^[10]。

リスク： 広告のターゲティングにおいて、AIが特定の属性（性別、人種、年齢など）に対して無意識の偏見に基づいたセグメンテーションを行い、機会の不均等を生じさせる可能性があります。生成される広告クリエイティブやコンテンツが、特定のグループをステレオタイプ的に描写したり、不快感を与えたりする可能性があります。
対策： AIモデルの学習には、可能な限り多様な属性や価値観を反映した、偏りの少ないデータセットを使用するよう努めます。導入後も、AIの出力や判断ロジックにバイアスが含まれていないかを定期的に監査し、必要に応じてモデルの修正や再学習を行います。近年開発が進んでいるAIのバイアスを検出したり、その影響を軽減したりするためのツールを活用することも一考です。生成されたコンテンツやAIによる分析結果は、多様なバックグラウンドを持つメンバーで構成されたチームによってレビューし、多角的な視点から公平性を検証することが重要です。

社内ガイドラインの策定とAIガバナンス体制の重要性

上記の著作権、個人情報保護、バイアスといった課題に組織として適切に対応し、生成AIの倫理的かつ安全な利用を促進するためには、企業独自の明確な利用ガイドラインの策定と、それを支えるAIガバナンス体制の構築が不可欠です^[9]。

社内ガイドラインに盛り込むべき項目： 生成AIの利用目的と範囲の明確化、著作権・知的財産権の遵守に関する具体的な指示、個人情報および機密情報の取り扱いルール（入力禁止事項など）、生成された情報のファクトチェックと人間による最終確認の義務付け、バイアスや差別的表現を避けるための指針、問題発生時の報告体制と責任の所在。
AIガバナンス体制の構築： 経営層のコミットメントのもと、AI倫理に関する方針を策定し、全社的に共有します。必要に応じて、法務、IT、マーケティングなど関連部署の代表者からなるAI倫理委員会を設置し、定期的に運用状況の評価やガイドラインの見直しを行います^[10]。従業員に対するAIリテラシー教育や倫理研修を継続的に実施します。

富士通グループが策定した「AIコミットメント」^[9]や、内閣府が公表している「人間中心のAI社会原則」^[9]などを参考に、自社の事業特性や企業文化に合ったガバナンス体制を構築することが望まれます。

これらの倫理的課題への対応は、単に法的なリスクを回避するためだけのものではありません。^[10]で指摘されているように、「顧客の信頼性と企業のブランド価値の向上を図ることが可能に」なるという側面も持ち合わせています。消費者のAIに対するリテラシーが向上し、企業の倫理観や社会的責任への関心が高まる中で、AIを倫理的に正しく活用する姿勢は、企業の信頼性を高め、長期的なブランド価値を構築する上で不可欠な要素となるでしょう。

また、生成AIの技術は日進月歩で進化しており、それに伴い新たな機能や利用方法、そして潜在的なリスクも次々と現れています。著作権に関する法的な解釈や社会的なコンセンサスも、まだ流動的な部分が多く、「今後の動向を踏まえながら見解が徐々に整理されていく」^[25]状況です。したがって、一度策定した社内ガイドラインやガバナンス体制も、固定的なものと捉えるのではなく、技術の進展や社会情勢の変化に合わせて定期的に見直し、アップデートしていくアジャイルな対応が企業には求められます。

6. マーケティングにおける生成AIの今後の展望

生成AIは、マーケティングの世界において、その活用範囲を急速に広げています。今後、技術のさらなる進化とともに、マーケティングのあり方そのものを根底から変革していくことが予想されます。市場規模の拡大予測から、より高度なパーソナライゼーションの実現、そしてマーケター自身の役割の変化に至るまで、未来の展望は多岐にわたります。

市場規模の予測と成長トレンド（2025年以降の予測を含む）

生成AIおよびAIマーケティング市場は、今後数年間で飛躍的な成長を遂げると予測されています。

AIマーケティング市場の拡大： 世界のAIマーケティング市場の収益は、2028年までに1075億ドルに達すると見込まれています^[7]。2024年から2030年にかけての年平均成長率（CAGR）は36.6%と予測されており、これは非常に高い成長率です^[7]。
生成AI市場全体の急成長： より広範な生成AI市場自体も、2025年には627億5000万ドル、そして2030年には3560億5000万ドルに達すると予測されており、その間のCAGRは41.52%と、AIマーケティング市場を上回る勢いで成長すると見られています^[7]。
マーケティング業務への浸透： 具体的な業務レベルでは、2025年までに大企業が発信するマーケティングメッセージの30%がAIによって生成されるようになると予測されています^[7]。さらに、より長期的な視点では、2030年までに全労働時間のうち約30%がAIによって自動化される可能性があるとの指摘もあります^[7]。

これらの数値は、AI、特に生成AIがマーケティング活動において単なる補助的なツールではなく、戦略の中核を担う不可欠な技術へと急速に進化し、普及していく未来を明確に示唆しています。

より高度なパーソナライゼーションとリアルタイムな顧客対応の進化

現在のパーソナライゼーションは、主に過去の行動履歴や属性に基づいていますが、将来的にはAIが個々の顧客のリアルタイムなコンテクスト（置かれている状況、感情、隠れた意図など）をより深く、より正確に理解できるようになると考えられます。

コンテクストに応じた超個別対応： 例えば、顧客が特定の製品ページを閲覧している際の表情や声のトーン（オンライン接客の場合）、あるいはその時の天候やニュースといった外部環境までをAIが複合的に分析し、その瞬間に最も響くメッセージや提案をリアルタイムで生成・提供するようになるかもしれません。
没入型パーソナライズド体験： AR（拡張現実）やVR（仮想現実）といった技術と生成AIが融合することで、顧客はより没入感のある、自分だけのブランド体験を得られるようになるでしょう。例えば、仮想空間で自分のアバターがAIスタイリストからファッションのアドバイスを受けたり、AIが生成した自分好みの製品デザインを試したりすることが可能になるかもしれません。
プロアクティブ・マーケティングの実現： AIが顧客の潜在的なニーズや将来の行動を高い精度で予測し、顧客が問題を認識する前や、必要性を感じる前に、先回りして適切な情報やサポートを提供する「プロアクティブ・マーケティング」が本格化する可能性があります。

マーケターの役割の変化と求められる新たなスキルセット

生成AIがコンテンツ作成やデータ分析といった定型的な業務の多くを担うようになると、マーケターの役割は大きく変化します。AIにはできない、より人間的な能力が求められるようになるでしょう^[7]。

戦略的思考とクリエイティビティの重要性向上： AIが出力した分析結果やコンテンツ案を鵜呑みにするのではなく、それを基に独自の戦略を立案し、人間ならではの独創的なアイデアを加える能力が重要になります。
AIツールの効果的な活用・管理能力： 多種多様なAIツールの中から自社の目的に合ったものを選定し、効果的に使いこなし、そのパフォーマンスを管理・評価するスキルが不可欠になります。プロンプト（AIへの指示）を工夫して、より質の高いアウトプットを引き出す「プロンプトエンジニアリング」のスキルも注目されるでしょう。
データ分析・解釈能力： AIが提示するデータを正しく理解し、そこからビジネスに繋がる洞察を読み解く能力は、ますます重要になります。
AI倫理に関する知識と判断力： 生成AIの利用に伴う著作権、プライバシー、バイアスといった倫理的な課題を理解し、適切に対応できるリテラシーが求められます。
共感力とコミュニケーション能力： AIでは代替できない、顧客への深い共感や、チーム内外との円滑なコミュニケーションを通じて、人間ならではの価値を提供する役割がより強調されます。
部門横断的なコラボレーション能力： マーケティング部門だけでなく、営業、開発、法務など、他部門と連携してAIを活用し、全社的な成果に繋げるための協調性が求められます。

マーケターは、AIを単なるツールとしてではなく、「アシスタント」や「共同作業者」として捉え、AIと人間が互いの強みを活かして共創していくというマインドセットを持つことが重要になります。

AI倫理の確立と社会実装の進展

生成AIの急速な普及に伴い、その倫理的な側面に関する議論も活発化しています。今後、以下のような動きが進むと考えられます。

法整備と業界標準の策定： 著作権侵害、個人情報保護、AIによるバイアスといった問題に対して、各国政府による法整備や、業界団体による自主的なガイドラインの策定が進むでしょう。
説明可能なAI（XAI）の発展： AIの意思決定プロセスや判断根拠を人間が理解できるようにする「説明可能なAI（Explainable AI: XAI）」の技術が進展し、AIの透明性と信頼性が向上することが期待されます。
企業の倫理的取り組みの強化： 企業は、AI倫理をCSR（企業の社会的責任）の一環としてだけでなく、経営の重要課題として位置づけ、社会からの信頼を得るための自主的な取り組み（倫理規定の策定、第三者機関による監査の受け入れなど）を強化していくと考えられます。

生成AIのコモディティ化、つまり誰もが容易に利用できる状況が進むと、単にAIを導入しているだけでは競争優位性を築けなくなります。その時、企業の競争力の源泉となるのは、「AIをいかに賢く、創造的に、そして倫理的に正しく使えるか」という、戦略、創造性、そして倫理観そのものにシフトしていくでしょう。^[7]で示唆されているように、AIは人間の仕事を奪うのではなく、既存の業務をサポートし、能力を拡張する存在として機能するケースが多くなると見られています。マーケターの役割の変化もこの流れに沿ったものであり、どの業務をAIに委ね、どの業務に人間の知恵と感性を注力するのか、その最適なバランスを見極めることが、今後の企業にとって重要な課題となります。

7. おわりに：生成AIと共に進化する未来のマーケティング戦略

本レポートでは、マーケティング部門における生成AIの具体的な活用方法、導入による効果、国内外の先進事例、そして導入時の注意点や今後の展望について解説してきました。生成AIは、コンテンツ作成の効率化から、高度なパーソナライゼーション、迅速な市場分析、さらには新たなクリエイティブ表現の創出に至るまで、マーケティングのあらゆる側面に革命をもたらす強力なツールであることが明らかになりました。

本レポートの要点と、マーケターが取るべき次の一歩への提言

生成AIは戦略的パートナー： 生成AIを単なる作業効率化ツールとして捉えるのではなく、マーケターの創造性や戦略立案能力を拡張する「戦略的パートナー」として位置づけることが重要です。
事例からの学習と応用： 本レポートで紹介した国内外の多様な事例は、皆様の企業活動におけるAI活用のヒントに満ちています。これらの事例を参考に、自社の課題や目標に照らし合わせて、具体的な応用可能性を検討してみてください。
スモールスタートと段階的拡大： 最初から大規模な導入を目指すのではなく、まずは特定の業務やプロジェクトで生成AIを試験的に導入し、その効果を検証しながら、段階的に活用範囲を拡大していくアプローチが現実的かつ効果的です。
AI倫理の重視と体制整備： 生成AIの利用には、著作権、個人情報保護、バイアスといった倫理的な配慮が不可欠です。関連知識を習得し、社内ガイドラインの策定やガバナンス体制を整備することを怠ってはなりません。これはリスク回避だけでなく、企業の信頼性向上にも繋がります。
変化への適応と継続的学習： 生成AI技術は急速に進化しています。常に最新の情報をキャッチアップし、新しいツールや活用方法を学び続ける姿勢が、これからのマーケターには求められます。

市場の成長予測が示すように^[7]、生成AIの導入はもはや「待ったなし」の状況であり、早期にこの新しい波に乗り、試行錯誤を重ねた企業が先行者利益を獲得しやすい環境にあります。多くの企業が既にAIへの投資や導入を進めている現状^[7]を踏まえると、様子見をしている間に競合との差が大きく開いてしまう可能性も否定できません。

しかし、最も重要なのは、技術に振り回されるのではなく、技術を主体的に活用する視点です。生成AIがいかに進化しても、マーケティングの根幹にあるのは、顧客を深く理解し、その心に響くコミュニケーションを築くことです^[11]。効率化やパーソナライゼーションの追求の先で、AIをいかにして「人間らしい」温かみのあるマーケティング、顧客との真のエンゲージメント構築に繋げられるかが、長期的な成功の鍵を握るでしょう。

変化を恐れず、生成AIという新たな翼を手に入れ、未来のマーケティングを創造していく。その挑戦の先に、これまでにない価値と可能性が広がっているはずです。本レポートが、その一助となれば幸いです。

マーケティング部門を革新する生成AI：国内外の最先端事例と未来展望