# 生成AIマーケティングとは？活用方法・事例・始め方を解説

- URL: https://www.waltsu.co.jp/magazine/marketing/generative-ai-marketing/
- カテゴリ: マーケティング > AIマーケ
- 執筆: 藤井 俊輔（代表取締役）
- 公開日: 2026-08-18 / 最終更新日: 2026-10-29
- 発行: waltsu株式会社（waltsu MAGAZINE）

## こんな人におすすめ

- 生成AIをマーケティングに使いたい
- どの業務から始めるか決められない
- ChatGPTを触るだけで止まっている

ChatGPTをはじめとする生成AIを「マーケティングに活用できるらしい」とは知っていても、具体的に何に使えるのか、どこから始めればいいのかが分からない。多くの企業が足踏みしているのが、この段階です。 生成AIはマーケティングの調査から改善までほぼ全工程で活用できます。そして本当の価値は業務の時短ではなく、仮説・実行・検証・改善の回数を増やせることにあります。生成AIを「制作ツール」ではなく「マーケティングのPDCAを高速化する仕組み」として捉えられるかが、成果の分かれ目です。 本記事では、生成AIマーケティングの意味、できること、メリットとリスク、活用事例、主なツール、始め方の5ステップまで解説します。

**この記事のゴール（読了目安 約8分）**：自社のマーケティング業務のどこに生成AIを組み込めるかを判断し、小さく導入を始めて改善サイクルを回せるようになる。

## この記事の結論

- 生成AIマーケティングは、調査から改善までの全工程に「生成する力」を組み込む取り組み
- 価値は時短そのものではなく、仮説・実行・検証・改善の回数を増やせること
- 誤情報・情報漏洩・成果物の同質化には社内ルールで備える
- 課題整理→業務選定→ツール→小さく試す→検証の順で始め、横展開する

## 生成AIマーケティングとは

![生成AIマーケティングとは](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/08/generative-ai-marketing-1.png)

生成AIマーケティングとは、文章・画像・アイデアなどを「生成する」AIを、マーケティングの調査・企画・制作・分析・改善のプロセスに組み込む取り組みのことです。

### AIマーケティングとの違い

従来の「[AIマーケティング](https://www.waltsu.co.jp/magazine/marketing/marketing-ai/)」は、需要予測、広告配信の自動最適化、レコメンドなど、**データから予測・最適化するAI**が中心でした。専門的なシステムやデータ基盤が前提で、大企業向けの取り組みという側面がありました。

生成AIマーケティングは、そこに**「新しく作り出す」能力**が加わったものです。文章・画像・企画案・分析コメントを日本語の指示だけで生成できるため、専門人材がいない中小企業でも今日から始められる。これが従来との決定的な違いです。

### 生成AIで変わること

変わるのは、個々の作業時間だけではありません。調査に数日、制作に数週間かかっていた工程が数時間になると、**「月1回しか回せなかった改善が、週1回・毎日回せる」**ようになります。マーケティングの精度は試した回数に比例するため、このサイクル速度の変化こそが本質的なインパクトです。

## マーケティングでできること

![マーケティングでできること](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/08/generative-ai-marketing-flow-2.png)

生成AIが活用できる業務を、[マーケティングのプロセス](https://www.waltsu.co.jp/magazine/marketing/marketing-process/)順に6つ紹介します。

### 市場・顧客を調べる

市場情報の整理・要約、競合の特徴の洗い出し、口コミやアンケート自由回答の分類など、調査の下ごしらえを高速化できるのが利点です。人間は「集める」より「解釈する」に時間を使えるようになります。

### 戦略・企画を考える

ターゲット候補の洗い出し、訴求軸の整理、キャンペーン案の壁打ちに使えます。ゼロから考えさせるのではなく、**自社の仮説をぶつけて選択肢を広げる相手**として使うのがコツです。

### コンテンツを作る

記事の構成案・たたき台、SNS投稿、メルマガ、資料の下書きなど、生成AIが最も得意とする領域です。ただしAIの生成文をそのまま公開せず、一次情報の追加と人間の編集をセットにします。

### 広告を改善する

広告コピーの複数案生成、[バナーのたたき台](https://www.waltsu.co.jp/magazine/marketing/ai-banner/)、レポートからの改善仮説づくりが主な使い道です。1案ずつ作っていた広告を、複数案並べてテストする運用に変えられます。

### 顧客対応を効率化する

よくある質問への回答文、問い合わせの分類、フォローメールの下書きなど、顧客接点の定型業務の効率化が対象です。

### データを分析する

アクセスデータや売上データを渡して、傾向の整理、変化要因の仮説出し、レポートの下書きまで任せられます。「分析できる人がいない」という中小企業の負担を軽くできる領域です。ここは渡すデータの形と聞き方で結果が大きく変わるため、具体的な手順まで押さえておくと期待外れの結果が減ります。

【関連記事】[生成AIでデータ分析する方法｜できること・ツール・活用例を解説](https://www.waltsu.co.jp/magazine/marketing/generative-ai-data-analysis/)

## 生成AI活用のメリット

導入で得られるメリットを4つに整理します。

### 業務を効率化できる

調査・制作・レポート作成などの作業時間を大きく削減できます。重要なのは、浮いた時間を戦略や検証に振り向けることです。

### 施策量を増やせる

広告コピー3案が30案に、記事のリライトが月1本から週1本に。**同じ人数・予算で試せる施策の数**が増えます。

### 分析を高速化できる

データの集計・整理・仮説出しが数分で形になるため、「数字を見てから打ち手を変えるまで」の時間が短くなります。

### アイデアを広げられる

得られるのは、自分たちだけでは出てこなかった切り口や表現の候補です。採用するかは人間が決めますが、検討の幅が広がること自体に価値があります。

## デメリット・注意点

![デメリット・注意点](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/08/generative-ai-marketing-people-3.png)

一方で、生成AI特有のリスクも明確です。4つ押さえてください。

### 誤情報が含まれる

生成AIは、事実と異なる内容をもっともらしい文章で出力することがあります。数値・固有名詞・法制度などは、公開前の人間による確認が必須です。

### 情報漏洩のリスクがある

顧客情報や機密情報の入力は、ツールの設定や規約によっては学習・漏洩のリスクになります。**「何を入力してはいけないか」を[社内ルール](https://www.waltsu.co.jp/magazine/security/generative-ai-guidelines/)で先に決める**ことが導入の前提です。

### 成果物が似やすい

誰でも同じように生成できるからこそ、AI任せのアウトプットは他社と似てきます。自社の事例・データ・考え方を加えることが差別化の条件です。

### 判断は人に残る

何を作るか、世に出してよいか、どこに投資するか。生成AIは選択肢を増やしますが、**最終判断の責任はAIには渡せません**。

## 企業の活用事例

生成AIの活用は、目的別に見ると取り組みやすくなります。以下の表は、代表的な活用パターンをまとめたものです。

| 目的 | 活用パターンの例 |
|---|---|
| 広告・クリエイティブ | コピー・バナーの複数案生成とテスト |
| コンテンツ制作 | 構成・下書きの生成＋人間による編集 |
| データ分析 | 顧客の声の分類、レポートの自動整理 |
| 顧客体験 | 興味に合わせた案内・レコメンドの出し分け |
| 業務効率化 | 会議要約、メール下書き、資料作成 |

自社事例をひとつ紹介すると、waltsuではこのブログの制作に生成AIを組み込んでいます。競合分析・構成案・推敲はAIが担当し、一次情報の選定・事実確認・最終編集は人間が担当。工程分担を社内レギュレーションとして明文化した結果、**制作にかけていた時間が「自社にしか書けない情報を考える時間」に置き換わりました**。効率化そのものより、この時間の使い道の変化が最大の成果です。

## 主な生成AIツール

生成AIツールは用途別に整理すると選びやすくなります。以下の表は、主な分類をまとめたものです。

| 用途 | 代表的なツール例 |
|---|---|
| 文章生成 | ChatGPT、Gemini、Claude |
| 画像生成 | Canva、Adobe Firefly |
| 動画生成 | 動画生成AI各種（短尺動画・素材向け） |
| データ分析 | ChatGPT等の分析機能、GA4のインサイト |
| 業務自動化 | ノーコード連携ツール＋生成AIの組み合わせ |

※ツールの機能・料金は変化が非常に速いため、導入前に必ず公式サイトで最新情報を確認してください。

まずは文章生成の汎用ツールから始めるのが定石です。幅広い業務に使え、費用も小さく、**「自社はどの業務で効果が出るか」を見極める検証の場**になります。

## 生成AIマーケティングの始め方

![生成AIマーケティングの始め方](https://www.waltsu.co.jp/wp-content/uploads/2026/08/generative-ai-marketing-challenge-4.png)

導入は次の5ステップで進めます。ツール選びが3番目であることがポイントです。

### 課題を整理する

「AIで何ができるか」ではなく、「自社のマーケティング業務のどこに時間がかかっているか」から始めます。

### 活用業務を決める

繰り返し発生する、大量の情報を扱う、ルールが決まっている。この条件に当てはまる業務を1つ選びます。

### ツールを選ぶ

選んだ業務に合うツールを選定します。最初は無料〜低価格の汎用ツールで十分です。

### 小さく試す

1業務・1チームで1〜2ヶ月試します。うまくいったプロンプトや手順は記録して共有します。

### 効果を検証する

作業時間、施策の量、成果の変化を数値で確認し、継続・拡大・撤退を判断するステップです。効果が確認できたら、隣の業務へ横展開していきます。

## 成果を出すポイント

最後に、「導入したのに成果が出ない」を避けるためのポイントを5つ挙げます。

- **目的から考える**: 「AIを使うこと」を目的にしない。解決したい課題が先、ツールは後
- **AIに丸投げしない**: 生成AIは仮説と選択肢を出す助手。方向づけと最終判断は人間が担う
- **自社データを活用する**: 顧客の声・実績・事例と組み合わせて初めて、自社らしいアウトプットになる
- **検証回数を増やす**: 1案の完成度より、試して学ぶ回数。生成AIの価値はここで最大化する
- **業務フローを見直す**: 既存の流れにAIを足すだけでなく、「AIがある前提」で工程そのものを設計し直す

## まとめ

生成AIは、マーケティングの仕事を奪うものではなく、試行回数という最も確実な成功要因を増やしてくれる仕組みです。1案に時間をかける働き方から、複数案を試して学ぶ働き方へ。この転換ができた企業から、成果の差が開いていきます。

まずは、自社のマーケティング業務で一番時間を取られている作業を1つ書き出すことから始めてみてください。waltsuでは、生成AI活用を含めたマーケティング戦略・業務設計のご相談を承っています。

## よくある質問

**Q. 生成AIマーケティングとは何ですか？**  
A. 文章・画像などを生成するAIを、マーケティングの調査・企画・制作・分析・改善に組み込む取り組みです。従来の予測・最適化中心のAIマーケティングに、「作り出す」能力が加わったものと捉えると理解しやすくなります。

**Q. どの業務から始めるべきですか？**  
A. 繰り返し発生していて、時間がかかっている業務からです。多くの企業では、レポート作成・記事や広告文のたたき台・問い合わせ対応の下書きあたりが最初の候補になります。

**Q. 無料の生成AIでも活用できますか？**  
A. できます。まずは無料プランで「どの業務に効くか」を検証し、効果が確認できた業務にだけ有料プランや専用ツールを検討する順番がおすすめです。

**Q. 生成AIでマーケターは不要になりますか？**  
A. 不要にはなりません。作業はAIに移りますが、何を課題と捉え、何を試し、結果から何を判断するかという仕事はむしろ重要になります。求められる力が「作業する力」から「問いを立てて判断する力」に変わる、というのが実態です。

**Q. 生成AIを使う際の注意点は？**  
A. 誤情報の確認、機密情報・個人情報を入力しないルール、著作権への配慮、そして最終判断を人間が持つこと。この4点を社内ルールとして明文化してから使い始めてください。

## 執筆者

**藤井 俊輔**（代表取締役）ベンチャー企業の外部CMOや水族館のマーケティング担当などに従事。オンライン/オフライン問わず集客を中心としたマーケティング施策に強み。

プロフィール: https://www.waltsu.co.jp/magazine/supervisor/shunsuke-fujii/

この記事は waltsu 公式ブログの記事（https://www.waltsu.co.jp/blog/generative-ai-marketing/）をもとに再編集したものです。