マーケティングにおけるAI活用の進め方/やり方/流れや方法/手法/工程/手順

マーケティングのAI活用は、対象業務とKPIを決め、データ連携と人の確認を設計してから、小さな検証を経て本番へ進めるのが全体の流れです。この流れで進めると、企画から成果測定までの作業を改善できます。

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マーケティングにおけるAI活用の全体像

AI活用では、個別作業の自動化にとどめず、企画から成果測定までを一つの循環として設計します。たとえば、顧客の反応を集め、AIが仮説を作り、人がブランドや法令の観点で確認する形になります。

施策の結果は、次の企画へ戻して循環を回します。さらに、導入効果は制作時間、企画から測定までの期間、顧客ごとの提案精度で評価します。

主要活用領域の整理

マーケティングでは、次のような領域でAIを使えます。

• コンテンツ生成・広告改善：SEO記事の構成案、広告コピー、バナー案、動画の台本づくり
• パーソナライズ：閲覧や購入の履歴に応じて、提案の内容を変えます。
• リードスコアリング：顧客の関心度を推定し、営業の優先順位を決める材料にします。
• 需要やトレンドの予測：SNSの投稿や検索動向、競合の発信から、市場の変化を読み取ります。
• 部門横断の情報連携：CRM・MA・CDPをAIエージェントにつなぎ、顧客の抽出から承認後の配信までを連動させます。

顧客データを使う領域では、まず利用目的とアクセス権限を決めます。そのうえで、保存期間と削除の手順も定めておくと、後から困りにくくなります。

AIと人間の役割分担による成果の差

AIと人が担う仕事を分けておくと、成果と安全性を両立できます。

• AIが担う作業：大量データの分類、文章案、定型レポートの作成を受け持ちます。
• 人が担う判断：ブランドの長期的な印象と顧客の不安への配慮、薬機法・景品表示法の最終確認、予算配分を担います。
• 運用の管理：AIの出力を承認する人と停止条件を、人が明確にします。

CTRやCVRだけを見ると、短期的なクリックを得る代わりに、ブランドを損なう場合があります。

獲得単価だけでなく、ブランド検索数やネガティブコメント率も見ると、成果と安全性の両方を評価できます。

解約率や再購入率、広告表現の差し戻し率も、あわせて追っておきます。

国内事例にみる制作効率と顧客理解の改善

公開されている事例では、制作時間や顧客接点の改善が報告されています。

• ヤマダデンキ：AI広告の自動運用と生成タグを取り入れ、EC売上は前年比約19％増の1,019億円でした。
• Hakuhodo DY ONE：記事作成コストは約40％減り、インタビュー記事の初稿は1週間かかっていたものが約5分に縮まりました。
• 犬猫生活：ペットの専門知識を学習させた接客AIエージェントがフードを提案し、EC購入率は150％になりました。
• エイチ・アイ・エス：AI接客レコメンドにより、数千万円の売上を生み出しました。

制作が速くなると、人のレビュー工程が新たな停滞点になる場合があります。そのため、生成量だけを増やさず、承認基準とレビュー担当も同時に設計します。

顧客理解の面では、エイチ・アイ・エスの若者向けと想定した施策で、60代以上の女性利用者が多いと分かりました。

AIは、従来の分析で見落としていた相談や行動を見つける役割も担います。

マーケティングにおけるAI活用の進め方

ツールを選ぶ前に、まず業務課題を整理し、データと成果指標、リスクを確かめます。そのうえで、一つの業務を選び、工数と成果を測りながら検証します。その後、運用を改善して本番展開へ進みます。

全チャネルを一度にAI化すると、どの要因が成果に効いたのかを特定しにくくなります。

要件定義での対象業務と成果指標の整理

まず、対象業務の開始から完了までを洗い出し、担当者と使うデータを把握します。たとえば広告制作であれば、商品情報の収集から改善案の作成までが対象になります。

• 工程：商品情報の収集から改善案まで、訴求案や入稿、配信も含めた全工程を書き出します。
• 担当と時間：各作業を誰が担い、どのくらい時間がかかっているかを残します。
• データと承認：使用データと承認者、差し戻しの理由を一覧にします。

作業時間が長くても、AIに任せられるとは限りません。

判断基準が曖昧なら、まず基準を標準化します。

KPIには、AIの利用回数より、事業成果につながる指標を選びます。

• 制作：初稿までの時間、レビュー回数、公開本数を、CTRやCVRと組み合わせて見ます。
• リード育成：商談化率と失注率に加え、営業の確認時間も追います。
• PoC判定：期間と条件を決めたうえで、初稿時間を50％減らし、品質を従来水準以上に保つ例があります。

MA・CDP・CRMとAIのデータパイプライン設計

パーソナライズやリードスコアリングは、データの受け渡し方で成否が分かれます。まず、Webや広告、店舗のイベントデータを集めます。問い合わせのデータも加えたうえで、CDPで顧客IDを統合します。

次に、必要な属性をMAやCRMへ渡します。AIは許可されたデータだけを参照して、スコアや文章案を返します。承認の結果と施策の成果は、分析基盤へ戻します。

• データ仕様：顧客IDの形式と更新頻度、欠損時の扱いを決めておきます。
• 同意と連携：同意情報を引き継ぎ、API失敗時の再送方法を定めます。
• 情報管理：ログの保存先を決めたうえで、AIへ渡すデータは必要最小限に絞ります。

AIの返却結果に機密情報が含まれない仕組みも、あわせて用意します。

API連携が難しい場合は、まず週次のCSVで検証します。

価値を確認できてから、リアルタイム化に進みます。

スモールスタートとHuman in the Loopによる検証

PoCでは、まず対象商品とチャネルを絞ります。顧客層や期間、比較対象も限定して、条件をそろえます。

• メール件名：AI案と従来案を同じ条件で配信し、開封率を比べます。
• 購入と配信停止：クリック後の購入率と配信停止率を、測定対象に加えます。
• 広告案：ブランド指針と禁止表現を確かめ、画像の権利や商品表示を見てから入稿します。

メール案は、ブランド担当者の評価も比べます。Human in the Loopでは、確認の工程を分けて進めます。特に法令に関わる文章は、次の順で確認します。

• 一次判定：AIで禁止語や根拠の不足を検出します。
• 専門確認：高リスクの案件を、専門担当者へ回します。
• 最終承認：責任者が公開の可否を決め、その際に商品の実態と表示の根拠を照合します。

低リスクの定型案件では、確認を簡略化できます。

ただし、高リスク案件は簡略化の対象から外します。

組織と外部パートナーの役割の再設計

マーケティング部門だけで進めると、他部門との連携が止まりやすくなります。部門ごとに指標や予算が違うため、まず承認者と、共有する成果を決めます。

• 社内連携：営業・法務・情報システム・サポートと、役割を分けておきます。
• 承認と共有：部門間で、承認者と共有する成果を取り決めます。
• 外部委託：生成物の権利と利用範囲、学習利用、入力データの管理、誤配信時の責任を契約に記載します。

モデルを変えた場合は再検証が要るため、その手順とログの返却も契約に明記しておきます。

AIエージェントを、部門をまたぐ共通の情報ハブとして使う方法もあります。

日本M&Aセンターでは、100万件超の過去日報とAIを連携させ、会話に出た将来のタイミングをもとに案内を送る事例が紹介されています。

AIで初稿が増えると、人が担う仕事の価値が変わります。

企画設計やデータ整備に加え、権利確認や監修、運用改善の重要度が高まります。

マーケティングAI活用の費用相場とコストの内訳

既製ツールなら、マーケティングAIの費用は月額数千円から数万円が目安です。一方で、社内データを連携させるシステムは、初期費用が300万円から1,500万円程度になります。さらに、複数チャネルにまたがるAIエージェントや基盤開発になると、1,500万円から5,000万円以上かかります。

見積もりは、利用人数やデータの整備状況で変わります。連携先や承認フロー、セキュリティ要件も影響します。

初期開発費の価格帯（300万円から5,000万円以上）

開発の範囲が広がるほど、必要な機能や連携の数も増えていきます。

• 300万〜800万円程度：単一業務のチャットボットや生成画面、簡単な管理画面、少数のAPI連携が中心になります。
• 800万〜1,500万円程度：顧客データ連携や権限管理、承認履歴、評価画面を含み、複数のプロンプトを扱う場合があります。
• 1,500万円超：CDP・MA・CRM・広告媒体との連携に加え、複数部署のエージェント、監査ログ、切り戻しが加わります。

初期費用は、要件整理やデータ整備の作業量に左右されます。検索基盤やUI、認証の作り込みも、その中に入ります。

テストも初期費用に入ります。加えて、法務レビューや操作研修、運用設計も主な費用項目です。

ランニング費の内訳（API・クラウド・保守・レビュー）

月額費用は、APIやクラウドの利用料と、運用にかかる作業の費用に分けて考えます。

• API利用量：月10万件の生成、長い履歴、画像生成、再試行が重なると、費用が増えます。
• クラウド処理：AWS Bedrockは、モデルや方式によって従量課金が異なり、バッチ推論では単価も変わります。
• 運用作業：外部ツールや監視・保守、データ更新に加えて、プロンプト改善とレビュー業務も含みます。
• モデル選択：定型分類には軽量モデルを、重要企画や例外判断には高性能モデルを割り当てます。
• 総保有コスト：品質確認を省くと損失が増えるため、AI利用料にレビュー、修正、障害対応の費用を加えて見ます。

モデルAPIは従量課金で、入力と出力のトークン単価がモデルごとに違います（出典：OpenAI「GPT-5 Model」、2026年確認）。

試算は、1件あたりの入力文字量と出力の長さを基本にします。そこに、再生成の回数と利用件数を掛け合わせます。

APIだけなら月数万円で収まるPoCでも、利用量が増えるにつれて費用は上がります。

商品情報やブランドルールは、キャッシュや検索基盤を使って再利用できます。

AWS Bedrockの費用は、通常月と繁忙期のそれぞれの想定量をもとに試算します（出典：AWS「Amazon Bedrock Pricing」、2026年確認）。

マーケティングAI活用の見積もりを取る際のポイント

見積もりは、総額だけでなく、受け取る成果物と運用の範囲をそろえて比べます。

画面が完成しても、データが古いままでは使われないことがあります。承認者や品質評価の方法が決まっていなければ、利用も定着しにくくなります。

業務フローとデータ連携は、どの会社の見積もりでも同じ細かさで比べます。運用体制と改善範囲も、同じ基準で確かめます。

依頼前に固める要件とデータ範囲

依頼の前に、業務の内容と利用者、チャネルを整理します。処理件数やデータ、出力形式も書き出しておきます。

• 広告生成：商品マスタとブランド指針を用意し、配信実績や禁止表現、画像の権利情報も渡します。
• 接客AI：FAQと商品仕様、返品規約、引き継ぎ条件をそろえます。
• データと承認：個人情報を入力してよい範囲、承認者、連携先を決めます。

見積書には「AI機能一式」と書かず、作業ごとの費用を分けてもらいます。

• 開発工程：要件定義、データ整備、プロンプト設計、検索連携、画面開発の各工程。
• 運用準備：認証・権限、ログ、テスト、研修、リリース後の改善が入っているか。
• 受け入れ条件：正解率や応答時間、有人引き継ぎ率、禁止表現の検出率、処理数の目標値。

開発会社の選び方：業務とデータの実績

会社選びでは、デモの印象よりも業務への理解を重視します。そのうえで、連携や運用、セキュリティの体制を確かめます。

• 導入実績：近い業界で現場に定着した事例や、PoCから本番への移行率を尋ねます。
• 障害対応：失敗時に、元の状態へ切り戻せるか。
• 社内調整：情報システムや法務を交えた打ち合わせに対応できるか。

複数の会社には、同じサンプルデータと処理件数、KPIを渡して比べます。あわせて、モデル選定の理由と、データを外部学習に使わない契約になっているかを確かめます。

比較の項目には、監査ログや障害時の連絡体制、月次改善の時間数も含めます。

社内にAI人材が少ない場合は、運用担当者の育成も依頼しておきます。プロンプトや評価データを自社で更新できる状態になるまで、支援を受けます。

見積もりに含める著作権・個人情報・法令対応

著作権や個人情報、法令への対応では、確認する範囲と責任者を見積もりに含めておきます。

• 生成物の権利：学習データの由来や素材との類似、利用許諾、使用地域と期間を確かめます。
• 顧客データ：暗号化や権限分離、マスキング、アクセスログ、削除依頼、再委託の管理を押さえます。
• 指針：2026年4月公開のAI事業者ガイドライン第1.2版を、判断の拠り所にします。
• 法令確認：根拠不足、比較対象の不明確さ、効果の断定、医薬品の効能表現をAIで抽出しても、確認の責任はAIに移らず人に残ります。
• リスク別の運用：低リスク案件の自動通過条件と、高リスク案件の停止条件を決め、記録しておきます。

このガイドラインでは、AIリスクの把握と、関係者の役割分担による管理が扱われています（出典：経済産業省「AI事業者ガイドライン」、2026年）。

一次判定で抽出した内容は、専門担当者が商品の実態と証拠資料に照らして確かめます。

マーケティングにおけるAI活用でよくある質問

費用や効果は、会社のデータ量や業務の範囲によって変わります。そのため、自社の現状に照らして判断することが欠かせません。

マーケティングにおけるAI活用は何から始めればよいですか？

まずは対象業務を選び、現在の工数とKPIを測ってから検証に進みます。

1. 頻度が高く、成果を測りやすく、人が誤りを確認できる業務を選びます。
2. 広告コピーやメール件名、会議用レポートの要約、FAQ検索などに対象を絞ります。
3. 現状の工数とKPIを測ったうえで、4週間から8週間程度のPoCにより効果を比べます。

マーケティングAI活用の費用は月額いくらですか？

既製ツールなら月額数千円から数万円で、社内データ連携システムの初期費用は300万円から1,500万円程度です。

API・クラウドの利用料に、保守やデータ更新、レビューを加えると、月額は数万円から数百万円まで幅が出ます。そのため、処理件数と出力文字量をもとに、通常月と繁忙期の両方を試算します。

AIが作った広告や記事は人が確認する必要がありますか？

はい。公開の前には人が確認し、責任者が事実と表示根拠を確かめます。

• 重点確認分野：商品効果や比較表現、医療・健康、美容、金融、個人情報、著作権は、特に慎重に扱います。
• AIの役割：AIは一次チェックを補助しますが、最終確認は責任者が行います。
• 運用ルール：AIの利用範囲や承認者、停止条件、修正履歴を、あらかじめ決めておきます。

クッキーレス時代のマーケティングにもAIは使えますか？

AI活用は可能です。ただし、第三者Cookieに依存する設計からの移行が必要になります。

• データ：同意を得たファーストパーティデータや、コンテキスト、集計データを使います。
• 広告支援API：Topics、Protected Audience、Attribution Reportingなどが挙げられます。
• 導入準備：自社サイトの同意管理とデータ品質を整えたうえで、AIによる顧客層や広告案の作成に進みます。

Google Privacy SandboxのAPIは、第三者Cookieなしで広告や効果測定を支援します。

出典は、Google Privacy Sandbox「Third-party cookie restrictions」（2024年更新）です。

まとめ｜AI活用における業務・データ・人の判断の一体設計

導入前に確認する項目

導入前には、まず業務の中身を確かめます。そのうえで、次の一覧に挙げる項目を一つずつ確認します。

• 対象業務とKPI：対象業務と成果指標を定めます。
• データとシステム：参照データの権限や品質を確かめ、MA・CDP・CRMとの接続方法を決めます。
• 役割とリスク：AIと人の役割、承認者と停止条件を定め、法令・著作権・個人情報の扱いを見ます。
• 費用：通常月と繁忙期のコストを試算しておきます。
• 教育と改善：導入後の教育と改善を担う人を決めます。

どれか一つでも決まっていない場合は、開発を急がず、要件整理やデータ整備を先に進めます。

最初の一歩：小さな業務のPoC

最初は、全社向けのAIエージェントより、成果を測りやすい業務を一つ選ぶ形になります。

• 候補業務：広告案の作成やレポート要約、FAQ検索、メール件名の提案があります。
• 検証と更新：現場からの評価を集め、それをもとにモデルやプロンプトを見直します。
• 本番展開：承認フローと費用を更新したうえで、次の領域へ広げます。

小規模な検証で得た評価データは、定着の状況や投資判断の材料になります。

まず、制作、分析、接客、リード育成のどこに課題があるかを特定します。

KPIと現状工数を測り、対象業務とデータを限定してPoCを行います。

AIが作る部分と、人が判断する部分、異常時に止める部分を、あらかじめ定義します。費用は初期開発費に加え、API、クラウド、データ更新、保守を含めて判断します。さらに、レビューと教育の費用も見ておきます。

見積もりでは、成果物と受け入れ条件を確認します。

セキュリティや権利、障害対応も、同じ目線で見ます。

制作量が増えるほど、レビューは詰まりやすくなります。そのため、承認フローと管理体制を先に整えておきます。通常月と繁忙期の費用、データ連携、担当者の教育も、先に確かめておきます。

条件が整ってから小さく始めれば、本番運用へ移るための土台になります。

費用試算では、OpenAI「GPT-5 Model」 https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5 を参考資料として使います。参考ソースには、IPA「サイバーセキュリティ経営ガイドライン Ver 3.0実践のためのプラクティス集」もあります。

判断の拠り所として、経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」を参照します。掲載先は、https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20260331_report.html です。

料金の確認には、AWS「Amazon Bedrock Pricing」（https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/）を参照します。

Cookieの扱いについては、Google Privacy Sandbox「Third-party cookie restrictions」を参照します。参照先は、https://privacysandbox.google.com/cookies/prepare/overview です。

会社紹介

株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。

また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。

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執筆者プロフィール

張田谷凌央

株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。