AIマーケティングとは？生成AIをWebマーケティングに活用する方法【実態調査付き】

「AIマーケティングを始めたいけれど、現場ではどこまで使われているのか」「実際に成果は出ているのか」が気になる方も多いはずです。

そこで今回は、企業でWebサイト運営やデジタルマーケティングに関わった経験を持つ方を対象に、AIをWebマーケティングにどう活用しているのか、成果や課題はどこにあるのかについて、独自アンケート調査を実施しました。

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調査では、Web運営経験者の半数以上（52.0％）がすでにWebマーケティング業務にAIを活用していることや、AI導入で工数削減や問い合わせ増加といった成果を約7割が実感している一方で、最大の課題として「社内理解が進まない」（46.2％）が挙がるなど、現場ならではのリアルな実態が明らかになっています。

本記事では、AIマーケティングの基礎から具体的な活用方法、リスク、導入の進め方までを、アンケート結果をもとに詳しく解説します。

【調査概要】

調査テーマ	WebマーケティングにおけるAI活用の実態と成果に関する調査
調査方法	インターネット調査
調査実施時期	2026年4月28日～5月8日
集計対象	事前調査で「これまでに、企業においてWebサイトの運営や管理、またはデジタルマーケティング業務に従事した経験がある」と回答した男女
調査人数	事前調査702人 / 本調査25人
調査機関	株式会社NEXER

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なお、本アンケートはサンプル数が限定されるため業界全体の動向を保証するものではありませんが、現場で進む実態を示す参考データとしてご覧ください。

AIマーケティングとは？

AIマーケティングとは、市場分析・顧客理解・コンテンツ制作・広告運用・効果測定といったマーケティングの各工程に、AI技術を組み込んで成果を高める取り組みのことです。
ひと言でまとめると、「人が時間をかけていた業務をAIに任せ、人はより戦略的な判断に集中する」という発想の転換です。

この発想転換は、すでに多くの企業で実装が始まっています。

実際、当社が実施したアンケート調査では、Web運営経験者25人のうち52.0％（積極的28.0%＋一部24.0%）がすでにWebマーケティング施策にAIを活用していることが分かりました。「検討中」を含めれば72.0％にのぼり、AI活用はもはや一部の先進企業の話ではなくなっています。

質問：貴社では、AI（生成AIを含む）をWebマーケティング施策に活用していますか？（n=25｜これまで企業でWebサイトの運営や管理に関わったことがある方）

積極的に活用している	28.0%
一部の業務で活用している	24.0%
現在検討している	20.0%
活用していない	28.0%

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近年では、ChatGPTやGeminiのような生成AIの登場で、コンテンツ制作や分析の領域までAIが踏み込めるようになりました。その結果、AIマーケティングは大企業だけのものではなく、中堅・中小企業のWeb担当者にとっても現実的な選択肢となっています。

AIマーケティングを導入するメリット・デメリット

AIマーケティングのメリットとデメリットを、整理しておきましょう。

区分	具体例
メリット	業務時間の大幅短縮 大量データの分析が可能 パーソナライズ精度の向上 24時間稼働 属人化の解消
デメリット	情報の正確性リスク（誤情報） 著作権・セキュリティ面の懸念 ブラックボックス化 導入初期の学習コスト AI任せによる品質低下

メリットを最大化する鍵は、「AIに任せる業務」と「人が判断する業務」を切り分けることです。たとえば、データの一次集計はAIに、最終的な施策判断は人が行う。この役割分担が、AIマーケティング成功の第一歩となります。

デメリットについては、とくにハルシネーション（事実と異なる情報の生成）と著作権リスクは軽視できません。対策と運用ルールの整備は、導入と同時に行うべき項目です。詳しくは6章「AIマーケティングのリスクと注意点」で解説します。

WebマーケティングにおけるAIの役割

Webマーケティングの文脈に絞ると、AIの役割は大きく3つに分類できます。

「知る」 ：アクセス解析・検索意図分析・競合調査の自動化
「作る」 ：記事・広告コピー・画像・動画の生成
「届ける」 ：広告配信の最適化・メール配信のパーソナライズ・チャットボット応対

実際の浸透状況を見ると、当社アンケートでAIが最も活用されている業務は「データ分析」（53.8%）で、次いでSEO・コンテンツ制作・顧客管理が同率38.5%でした。「知る」領域から先行して浸透し、「作る」「届ける」が続いている状況です。

各領域でどう活用するかは、3章「AIマーケティングは何に使える？全体マップ」で詳しく解説します。

やるべき企業／まだ不要な企業（結論）

すべての企業に、いますぐAIマーケティングが必要なわけではありません。次の表で、自社が「やるべき側」か「まだ不要な側」かを判断してみてください。

区分	該当する企業の特徴
いますぐやるべき	コンテンツ制作量を増やしたい SEO・広告運用の工数が逼迫している 顧客データが蓄積されている 競合が先行している 問い合わせ数が頭打ちになっている
まだ不要	データがまだほとんど蓄積されていない 事業の核となる商品・サービスが固まっていない Webマーケティング自体にまだ着手していない

ここで重要なのは、「やるべき／不要」は永続的な判断ではないということです。
たとえば事業初期の企業は、まずWebマーケティング自体の土台づくりを優先すべきでしょう。データが溜まり、施策が回り始めた段階で、AI活用が一気に効いてきます。焦って導入する必要はありません。ただし、土台がある企業にとっては、もう「やらない理由」がほぼなくなってきているのも事実です。

こうした実態は、当社が実施した独自アンケートからも見えてきました。次章では、Web運営経験者を対象に調査した結果をもとに、AIマーケティングの現場での浸透状況や成果・課題をデータで詳しく解説します。

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事前調査：これまでに、企業においてWebサイトの運営や管理、またはデジタルマーケティング業務に従事した経験はありますか？

（n=702）

ある	25
ない	677

今回は、これまでに企業でWebサイトの運営や管理、またはデジタルマーケティング業務に従事した経験のある25人の方を対象に調査をおこないました。

AIマーケティングは半数超えへ浸透、検討中まで含めれば72.0％にのぼる

AI活用は中長期運用フェーズへ、ツールは用途別の使い分けが主流

最も使われる業務は「データ分析」、最も効果を感じるのは「市場調査」

AI導入後、約7割が何らかの成果を実感。問い合わせ向上は10〜30％が現実的な数値

成果が出た施策の中心は「データ集計・レポート自動化」、成功要因は「スピードと品質」

最大の課題は「社内理解が進まない」（46.2％）、それでも今後の重要性は80.0％が認識

調査結果まとめ

今回の調査では、Web運営経験者の半数以上（52.0％）がすでにAIをWebマーケティングに活用しており、検討中まで含めれば72.0％にのぼることが分かりました。

特に、データ分析（活用率53.8％）を中心としつつ、SEO・コンテンツ制作・顧客管理（各38.5％）にも幅広く浸透しています。AI導入後、約7割（69.3％）が何らかの成果向上を実感しており、特に問い合わせ向上幅・工数削減幅とも「10〜30％」が中心という、堅実な成果像が見えてきました。

一方で、最大の課題は「社内理解が進まない」（46.2％）であり、技術や予算よりも組織運用の課題が前面に出てきています。これは、AIマーケティングの成否が「ツール選定」ではなく「組織としての向き合い方」で決まりつつあることを示しています。

それでも、今後のAI活用の重要性については80.0％が「重要になる」と回答しており、投資を増やす意向も36.0％。AIマーケティングは、もはや「やるかどうか」を議論する段階を過ぎ、「組織としてどう推進するか」を考えるフェーズに入っていると言えそうです。

AIマーケティングを成果につなげるには、AIに任せる業務と人が判断する業務を切り分け、効率化で生まれた時間を独自性のある一次情報・取材・戦略立案に再投資することが鍵となります。AIを正しく使いこなしたいとお考えの方は、ぜひ弊社にご相談ください。

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AIマーケティングはどんな領域で活用できる？【全体マップ】

AIマーケティングの実態が見えたところで、次は「具体的に何ができるのか」を全体マップで整理します。
ここでは、Webマーケティング担当者が実際に関わる領域に絞って、AIの活用範囲を可視化していきます。

AIを活用できる5つの領域

AIマーケティングが活躍する領域は、大きく5つに整理できます。

領域	AIで実現できること
市場・顧客分析	アクセスデータ解析 顧客セグメンテーション 購買予測 離脱予測
コンテンツ制作	記事執筆 見出し生成 リライト 画像・動画の生成
広告運用	クリエイティブ生成 ターゲティング最適化 入札自動化 A/Bテスト
顧客対応	チャットボット メール自動応答 FAQ自動生成
マーケティング戦略	競合調査 トレンド分析 ペルソナ設計 企画ブレスト

これら5領域は、独立しているようで実は連動しています。たとえば「顧客分析」で得たインサイトを、「コンテンツ制作」と「広告運用」の両方に活かす、というように連携させることで、効果が何倍にもなるのです。

では、実際の現場ではどの領域からAI活用が進んでいるのでしょうか。当社アンケートで確認できました。

質問：AIを活用しているWebマーケティング業務を教えてください。（複数回答可）

（n=13｜AIをWebマーケティングに活用している方）

データ分析	53.8%
SEO（検索流入施策）	38.5%
コンテンツ制作	38.5%
顧客管理・顧客フォロー	38.5%
市場調査・競合分析（情報収集）	30.8%
メールマーケティング	23.1%
広告運用	15.4%
SNSマーケティング	7.7%

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最も活用されているのは「データ分析」（53.8%）です。SEO・コンテンツ制作・顧客管理が同率38.5%で続いており、5つの領域すべてでAI活用が始まっています。一方、「広告運用」（15.4%）と「SNSマーケティング」（7.7%）はまだ浸透途上にあります。

AIマーケティングでできること・できないこと

活用業務が分かったところで、次に重要なのは「成果が出ている業務」と「成果が出にくい業務」の違いです。

弊社で実施した、「最も効果が出ている業務のアンケート結果」として「市場調査・競合分析」が23.1%でトップとなった一方、活用率が高い「広告運用」は効果実感が0.0%でした。つまり、「使っている業務」と「成果が出ている業務」は必ずしも一致しないことが分かっています。

AI任せでOKな業務	AIだけでは難しい業務
定型的なデータ集計・分析	戦略の最終判断
大量のテキスト要約	一次情報の取得（取材・体験談）
既存の枠組みに沿った文章生成	ブランドの世界観の設計
競合情報のリサーチ	倫理的判断を含む施策
レポート文章のドラフト作成	業界特有の専門知識を要する判断

この「難しい業務」の傾向は、「効果が得られなかった業務のアンケート結果」でも裏付けられています。

効果を得られなかった業務の回答として最も多かったのは「SEO」（30.8%）で、次いで「SNSマーケティング」（23.1%）でした。

SEOについては活用率が38.5%と高い一方、約3割が成果を出せていないという結果であり、活用率と成果率のギャップが最も大きい領域です。

AIが生成した文章をそのまま公開するだけでは検索評価は上がらず、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の観点で人の手が不可欠であることが、このデータから推測できます。

「AIに代替される」と恐れる必要はありません。代替されない領域に、自分の時間を集中させればよいのです。戦略立案、一次情報の創出、ブランディング、倫理判断といった工程は、むしろAI時代こそ価値が高まる仕事です。

領域別・おすすめAIツール早見表

Webマーケティングで使えるAIツールは数多くありますが、「どの業務に何を使うか」を整理せずに導入しても定着しません。ここでは、実際に現場で使われているツールを領域別に分類します。

まず、当社アンケートでWebマーケティングに活用しているツールを聞いたところ、以下の結果になりました。

質問：Webマーケティングに活用しているAIツールを教えてください。（複数回答可）（n=13｜AIをWebマーケティング施策に活用している方）

ChatGPT	30.8%
Gemini（Google）	30.8%
Microsoft Copilot	30.8%
Notion AI	30.8%
Canva（AI機能）	30.8%
Perplexity	23.1%
Sora	23.1%
NotebookLM	7.7%
Adobe Firefly	7.7%
DALL-E	7.7%
Claude	0.0%

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上位5ツール（ChatGPT・Gemini・Microsoft Copilot・Notion AI・Canva）が同率30.8％で並んでいます。これは「1つのツールに集中する」のではなく、用途に応じて複数ツールを使い分けるスタイルが標準になっていることを示しています。

領域別AIツール早見表

領域	代表ツール	特徴・用途
テキスト生成・コンテンツ制作	ChatGPT Claude Gemini Microsoft Copilot	・記事作成、広告文、SNS投稿、要約 ・ChatGPTは汎用性が高い ・Claudeは長文作成や構成設計が得意 ・CopilotはOffice連携に強い
リサーチ・情報収集	Perplexity NotebookLM Gemini	・市場調査、競合調査、情報収集 ・Perplexityはリアルタイム検索に強い ・NotebookLMは社内資料の分析・要約に最適
ドキュメント・業務整理	Notion AI Microsoft Copilot	・議事録、レポート、資料作成 ・Notion AIはナレッジ管理向き ・Copilotは既存のOffice環境で活用しやすい
画像・バナー制作	Canva Adobe Firefly DALL-E	・SNS素材、バナー、ブログ画像の生成 ・Canvaは非デザイナーでも使いやすい ・Fireflyは商用利用しやすい ・DALL-EはChatGPTから利用可能
動画制作	Sora Canva	・SNS動画、PR動画の制作 ・Soraは高品質な動画生成が可能 ・Canvaは短尺動画を手軽に量産できる

ツール選びの3つの基準

ツールの多さに迷ったときは、次の3点で絞り込むのが最短です。

① 今すぐ業務に使えるか
まず触れる環境があるかどうか。ChatGPT・Gemini・Copilotは無料または既存サブスクの範囲で始めやすく、導入障壁が低いため、初めての1本に向いています。

② 業務との相性
テキストが中心なら生成AI系（ChatGPT・Claude）、ビジュアル素材が必要なら画像AI系（Canva・Firefly）、社内資料の活用が課題なら情報整理系（NotebookLM・Notion AI）と、課題領域に合わせて選ぶのが基本です。

③ 1つに絞らない
アンケート結果が示す通り、実務で成果を出しているチームはツールを1本に集約せず使い分けています。「リサーチはPerplexity」→「文章はChatGPT」→「ビジュアルはCanva」のような役割分担フローを設計することが、AI活用を定着させる近道です。

AIマーケティングでまずやるべき施策はこれ！優先順位まとめ

「全体像は分かった。でも、何から始めればいいのか」
ここでは、社内リソースが限られた状況でも実行しやすい順に、施策の優先順位を整理します。

この優先順位は、現場でAI活用者が「最も成果が出た施策」のデータからも裏付けられます。

実際、当社が実施したアンケート調査では、最も成果が出た具体的な施策は「データ分析・レポート作成の自動化」で38.5％となり、他の施策を大きく引き離す結果となりました。

質問：AIを活用したWebマーケティングで、最も成果が出た具体的な施策を教えてください。（n=13｜AIをWebマーケティング施策に活用している方）

データ分析・レポート作成の自動化	38.5%
コンテンツ企画・マーケティング戦略立案	15.4%
SEO記事の作成	7.7%
SEO記事のリライト・改善	7.7%
コンテンツ構成（記事設計）の作成	7.7%
画像生成	7.7%
動画・ショート動画の作成	7.7%
ユーザー行動分析・改善提案	7.7%

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「データ分析・レポート作成の自動化」が最多となった理由は、Webマーケティング担当者の業務の中で最も時間を奪われていた「定例レポート作成」が、AIに最も置き換わりやすい工程だったからです。「成果につながる施策＝時間がかかる施策」のうち、AIで圧倒できる領域から着手するのが、最短ルートになります。

最優先：すぐ成果が出やすい4つの施策

まず手をつけるべきは、「成果が見えやすく、失敗してもダメージが小さい施策」です。具体的には、次の4つです。

1. SEO記事の構成案作成

狙ったキーワードの上位10記事をAIに要約させ、共通見出し・不足観点・検索意図の主要バリエーションを抽出する使い方です。

これまで構成案作成に3時間かかっていた工程が、30分前後に短縮できます。

プロンプト例は「以下のキーワード『AIマーケティング』で上位10記事を分析し、（1）すべての記事に共通する見出し（2）半数以上の記事にある見出し（3）独自性として加えるべき観点、の3つに分けて整理してください」のような形です。

出力結果に自社の独自データ・事例・取材内容を加えれば、上位記事を超える構成が短時間で完成します。

2. 既存記事のリライト案作成

順位が落ちた既存記事と、現在の上位記事をAIに比較させ、「追加すべき見出し」「最新化が必要な統計データ」「強化すべき独自性」を一覧で出してもらう使い方です。

100記事のリライト優先順位付けが半日で終わるため、リライト戦略の立案コストが大幅に下がります。

「上位記事との差分」を起点にすれば、感覚ではなくデータに基づくリライトが可能になります。

3. GA4・Search Consoleレポートの文章化

CSV形式でエクスポートした数値データをAIに貼り付け、「先月との比較で変化が大きかった指標と、考えられる要因」をレポート文章として生成させます。

月次レポート作成が1時間から10分に短縮でき、クライアント向け説明文や次月施策の提案文まで一気に下書きが完成します。

アンケートで「データ分析・レポート作成の自動化」が成果トップ（38.5％）だったのは、この領域です。

4. 競合記事・競合サイトの要約分析

競合サイトの主要記事5〜10本をAIに読ませ、「訴求軸」「想定読者」「強み・弱み」を整理させます。

これまで丸1日かかっていた競合分析が、1〜2時間で済むようになります。

営業資料や提案書作成の前段としても活用できる、汎用性の高い使い方です。

これらに共通するのは、「AIに下書きを作らせ、人が品質判断と独自性付与をする」という役割分担です。

最初の30日間は、この4つだけに集中するだけでも十分に成果を体感できます。

逆に、いきなり完成記事の量産や完全自動化に走ると、成果が見えないまま挫折するパターンが多いので注意が必要です。

次にやるべき：踏み込んで活用する4つの施策

最優先施策で「AIに任せられる感覚」を掴んだら、次は少し踏み込んだ領域に進みます。

ここから先は、AI出力をそのまま使うと品質低下のリスクがあるため、人が必ず手を入れることを前提に進めましょう。

1. 記事本文のドラフト生成

構成案をAIに渡し、各見出しごとに本文ドラフトを生成させます。ただし、AI出力をそのまま公開すると、Googleの「役に立たないコンテンツに対する評価」で低評価を受けるリスクがあります。

必ず「AIで7割の下書き→人で3割の独自性付与＋ファクトチェック」のフローを徹底してください。独自性付与の具体策は、自社事例・取材内容・独自データ・担当者の見解の挿入です。

2. 広告コピーのA/B案を大量生成

1つの訴求軸につき、AIに10〜20案のコピーを一気に出させ、人が「使えそうな3案」を選定。実際に広告で配信してCTRを比較し、勝ちパターンを発見します。

「量はAI、最終選定は人」の役割分担が、広告領域では特に効きます。発見した勝ちパターンは、LPのファーストビューや件名生成にも横展開できます。

3. ペルソナ設計・カスタマージャーニーのブレスト

「30代女性・働く母親・時短アイテムに関心がある」のような既存ペルソナをAIに渡し、「このペルソナが情報収集する典型シーン」「購入を躊躇する不安」「比較検討時に確認するポイント」を網羅的に出させます。

担当者が見落としがちな観点を洗い出すブレスト相手として優秀です。出力結果を、実際のユーザー取材結果と突き合わせると精度が高まります。

4. メール配信のセグメント別パーソナライズ

セグメントごとに開封率の高い件名や本文の冒頭文をAIに複数生成させ、A/Bテストで最適解を見つけます。

アンケートでも「成果が出た要因」として「コンテンツの品質向上」（30.8％）が同率1位に挙がっており、量産ではなく品質改善にAIを使う発想が成果につながります。

この4施策は、いずれも「AIに任せる範囲」と「人が判断する範囲」を意識的に切り分ける必要があります。

切り分けが曖昧なまま進めると、品質のバラつきが大きくなり、社内での評価が下がる原因になります。

後回しでよい：いきなり手を出すべきでない4つの施策

「いまの段階ではやらなくていい」施策も明確にしておくと、無駄な投資を避けられます。

次の4つは、特に中堅・中小企業の場合、先に着手してしまうとROIが見えず、AI推進そのものが頓挫するリスクがあるため後回しが賢明です。

1. 高額なAI基盤の独自構築

自社専用のLLM構築やAI開発基盤導入には、年間数百万〜数千万円のコストがかかります。

ChatGPTやGeminiなどの汎用ツールを月数千円で使うだけでも、マーケティング業務の8割はカバーできるのが現実です。独自基盤が本当に必要になるのは、機密データを大量に扱う段階に入ってからです。

2. 全業務の完全自動化

「マーケ業務をすべてAIに任せて担当者を減らす」という構想は、現時点の技術では現実的ではありません。

アンケートでも「コンテンツ制作量の増加」を成果要因に挙げた人はわずか7.7％で、現場でも「量より質」にAIを使うのが主流です。

完全自動化を目指すと、品質が破綻し、Googleからの評価低下や顧客信頼の喪失につながります。

3. AIエージェントによる自律運用（小規模企業の場合）

AIエージェント（人の指示なしにタスクを実行するAI）の導入は、業界の最先端トピックです。

ただし、現時点では監督なしでの自律運用は誤動作リスクが高く、運用監視に人手がかかります。まず人がAIを使いこなせるようになってから、自律運用の検討段階に進むのが正攻法です。

4. 専門スタッフを抱えた大規模AI組織化

「AI推進室」「プロンプトエンジニア専任」といった専門組織化は、まずは現場の各担当者がAIを使いこなす段階を経てから判断するのが現実的です。

アンケートでも最大の課題は「社内理解が進まない」（46.2％）であり、組織化より先に、現場の理解促進が成功のカギになります。

これらは大企業の話題として登場しますが、中堅・中小企業がいきなり手を出すべき領域ではありません。

「最優先」「次にやる」の8施策で半年〜1年の運用実績を積んでから、必要性を判断するのが投資対効果の高いアプローチになります。

NEXERは、SEOで培った技術力を活かし、AI検索時代に対応したAIO/LLMO対策を提供しています。
無料分析で課題を可視化し、必要な施策のみを提案。20年以上・5,000社以上のSEO支援実績をもとに、AI Overviews対策や構造化データ実装などを一貫して支援いたします。

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AIマーケティングの具体的な活用方法【プロンプト例付き】

ここからは、いよいよ実務レベルの活用方法を解説します。すぐに使えるプロンプト例も交えながら、現場で即使えるノウハウを紹介していきます。

SEO×AI（キーワード分析・記事作成・リライト）

SEO業務でのAI活用は、もっとも取り組みやすい領域です。次の3つの用途で、順に取り組んでいきましょう。

• ① キーワード分析（検索意図の深掘り）
• ② 記事構成案の作成
• ③ 既存記事のリライト

① キーワード分析（検索意図の深掘り）

キーワード分析では、検索意図の深掘りにAIが大きな力を発揮します。たとえば次のようなプロンプトが有効です。

このプロンプトに自社サービスの情報を加えると、「自社が答えるべき検索意図」が一気にクリアになります。検索ボリュームの大きいキーワードでも、自社の強みが活きる切り口を発見しやすくなります。

② 記事構成案の作成

検索意図が固まったら、次は記事構成です。

注意点は、AIが出した構成をそのまま使わないこと。次の3ステップで仕上げます。

• 競合記事と照合し、「競合にあって自社案にない要素」を洗い出す
• 「自社が独自に加えるべき要素」を人が判断して追加する
• 独自データ・取材内容・自社事例を組み込む観点を盛り込む

このステップを飛ばすと、ありがちな量産記事になってしまいます。本文生成も、最も失敗しやすい領域です。AIにそのまま書かせると、特徴のない記事ができあがります。成功の鍵は、「AIに書かせる前に、人が一次情報を仕込む」こと。プロンプトに与える材料は次のとおりです。

• 自社の経験談・担当者の見解
• 独自データ（自社調査・アンケート結果）
• 社内インタビュー・取材内容
• 過去の成功事例・失敗事例

③ 既存記事のリライト

リライトについても、AIが効率を発揮する業務の一つです。

AIが指摘してくれる改善観点は、次のように人間が見落としがちなポイントが中心です。

• 検索意図の充足度（読者の疑問に答えきれているか）
• 見出しの過不足（必要な見出しが揃っているか）
• 文章の冗長性（同じ内容の繰り返しがないか）
• 内部リンクの最適化（関連記事への導線が適切か）
• E-E-A-Tの強化ポイント（経験・専門性・権威性・信頼性の補強）

広告×AI（広告文生成・ターゲティング最適化）

広告領域でのAI活用は、次の2用途が中心です。

• ① 広告クリエイティブの量産
• ② ターゲティング最適化（配信データの分析）

① 広告クリエイティブの量産

広告領域では、クリエイティブの量産にAIが活躍します。

このプロンプトを使うと、人が3時間かけていた作業が10分で終わります。ただし、運用時は次のルールを徹底しましょう。

• 最終的に出稿する案は必ず人が選定する
• AIは「量」を担保し、「質の判断」は人が担う役割分担を守る
• 配信後はCTR・CVRで効果検証し、勝ちパターンをナレッジ化する

② ターゲティング最適化（配信データの分析）

ターゲティング最適化でも、過去の配信データをAIに読み込ませると、効果の高いセグメントを抽出してくれます。

• 性別×年代×時間帯のCV率パターンを発見
• クリエイティブとペルソナの相性マトリクスを生成
• 除外すべきキーワード・配信面の候補を提案

データから「人が気づきにくいパターン」をAIが見つけるのが、この領域の強みです。広告運用者の感覚と組み合わせれば、勝ちパターンを早く発見できます。

分析×AI（データ分析・レポート自動化）

アンケートでも活用率53.8％で最多だった「分析×AI」の領域です。次の2用途を押さえれば、月次レポート作成の負担を大幅に減らせます。

• ① GA4・Search Consoleデータの読み解き
• ② 月次レポートの自動文章化

① GA4・Search Consoleデータの読み解き

GA4データの読み解きには、次のようなプロンプトが使えます。

数字の羅列を、すぐに使える示唆へと変換してくれます。「データを見るのは得意でも、そこから施策に落とし込むのが苦手」という担当者ほど、効果を実感しやすい使い方です。

② 月次レポートの自動文章化

月次レポートの作成も、AIが得意とする領域です。Webマーケ担当者の時間泥棒の代表格である定例レポート作成は、テンプレートとAIを組み合わせれば、作業時間を大幅に圧縮できます。

運用のコツは次の3つです。

• レポートの構成テンプレを事前に作っておく（章立て・必須項目）
• 毎月同じプロンプトで生成し、文章のトーンを統一する
• AI出力の数字は必ず原データと突き合わせて確認する

SNS×AI（投稿文生成・分析・運用効率化）

SNS領域でのAI活用は、次の2用途が中心です。

• ① 投稿コンテンツの生成・量産
• ② エンゲージメント分析と改善

ただし注意が必要です。当社アンケートでは、効果が得られなかった業務としてSNSマーケティングが23.1%で2位に入っています。AIで投稿を量産するだけでは成果につながらず、「何を・誰に・どのトーンで発信するか」という戦略設計は人が担う必要があります。

① 投稿コンテンツの生成・量産

投稿文の下書き生成は、SNS×AIで最も即効性のある使い方です。

AIが出した5案を叩き台にして、自社のブランドトーンに合わせて人が最終調整する流れが理想です。「ゼロから書く」から「選んで磨く」に変えるだけで、作業時間を大幅に削減できます。

② エンゲージメント分析と改善

過去の投稿データをAIに読み込ませると、反応が取れた投稿の傾向を整理してくれます。

分析結果をそのまま次の投稿方針に反映できます。「なんとなく運用している」状態から、データに基づいた仮説検証サイクルに移行できるのが、この使い方の最大のメリットです。

SNS運用でAIを活かすコツは、広告×AIと同様に「量と下書きはAI、判断と発信は人」の役割分担を守ることです。

コンテンツ制作（画像や動画作成）

画像・動画の生成は、デザイナーが社内にいない企業ほど効果を実感しやすい領域です。代表的なツールは次のとおりです。

用途	代表的なAIツール
画像生成	Midjourney、DALL-E、Adobe Firefly、CanvaのAI機能
動画生成	Runway、Synthesia、Sora
ロゴ・バナー	CanvaのAI生成、Adobe Express

ただし、画像・動画は著作権の問題が起きやすい領域です。商用利用前に、次の3点を必ず確認しましょう。

• 商用利用が許可されたプランで使っているか
• 学習元データの権利関係（実在の人物・キャラクター類似生成のリスク）
• 生成物の権利帰属（ツール提供元 / 利用者のどちらか）

AIマーケティングのリスクと注意点

AIマーケティングには大きな可能性がありますが、リスクを見ずに進めると痛い目を見ます。導入前に必ず押さえておくべき注意点を整理します。

こうしたリスクへの対応に加えて、AI活用の現場では「組織内の理解促進」が大きな壁になっています。

実際、当社が実施したアンケート調査では、AI活用の課題として「社内理解が進まない」が46.2％で最多となりました。

質問：WebマーケティングへのAI活用において感じている課題を教えてください。（複数回答可）（n=13｜AIをWebマーケティング施策に活用している方）

社内理解が進まない	46.2%
コンテンツ品質の担保が難しい	23.1%
出力内容の精度に不安がある	15.4%
特に課題はない	15.4%
運用体制の構築が難しい	7.7%
予算確保ができない	7.7%

＞＞本アンケートの詳細はこちら

技術的なリスクをいくらコントロールできても、社内で「AIを使うべきかどうか」のコンセンサスが取れていなければ、現場の運用は形骸化します。リスク管理と社内理解の促進は、両輪で進めるテーマだと押さえておいてください。

AIマーケティングのリスク一覧

主なリスクは、次の5つです。

リスク	具体的な内容
情報の正確性	AIが事実でない情報を生成する（ハルシネーション）
著作権侵害	学習データ起因の表現重複や、画像の権利侵害
情報漏洩	プロンプトに機密情報を入力し、外部へ流出するリスク
SEO評価への悪影響	低品質なAI量産記事による検索評価の低下
ブラックボックス化	AIの判断根拠や意思決定プロセスを説明できない

特に上位3つ（情報の正確性・著作権侵害・情報漏洩）は、社内で取り返しのつかない問題に発展する可能性があります。

AIマーケティングの注意点

リスクへの対策と並行して、AIマーケティングを実務で運用するうえで押さえておきたい注意点があります。次の5つは、技術的なテクニックではなく、AI活用を業務に根付かせるための運用原則です。

注意点	具体的な内容
人による最終確認は必須	AI出力は下書きとして扱い、品質判断・独自性付与・ファクトチェックは人が担う
プロンプト設計の質が成果を左右する	漠然と質問するのではなく、目的・制約・出力形式・参考情報を具体的に指定する
中長期視点で取り組む	短期での劇的な成果は出にくく、3〜6ヶ月かけて運用を改善していく前提を持つ
用途別にツールを使い分ける	1つのAIで全業務をカバーしようとせず、文章・画像・データ分析それぞれに適したツールを選ぶ
社内ガイドラインを最初に整備	入力NG情報・利用ツール・チェックフローを、導入と同時に明文化する

これらの注意点を最初に押さえておくことで、AI活用が一過性の取り組みで終わらず、業務に定着していきます。リスクの回避と運用の原則は、両輪で進めるテーマだと押さえておきましょう。

AIマーケティングの導入方法

リスクを理解したうえで、いよいよ導入のステップを整理しましょう。

AI導入で重要なのは、効果が出るまでの時間軸を理解し、適切な指標で成果を測ることです。

実際、当社が実施したアンケート調査では、AI活用者の約7割（69.3％）が「工数削減」「問い合わせ増加」「両方の効果」のいずれかを実感していることが分かりました。

質問：WebマーケティングにおけるAI導入後の成果について、最も当てはまるものを選択してください。（n=13｜AIをWebマーケティング施策に活用している方）

工数削減（生産性向上）ができた	30.8%
特に変化はない	30.8%
成約数・問い合わせ数の増加と工数削減の両方に効果があった	23.1%
成約数・問い合わせ数が増加した	15.4%
悪化した	0.0%

＞＞本アンケートの詳細はこちら

注目すべきは「悪化した」が0.0％だった点です。AI導入そのものがマイナスに働くことはほぼなく、問題は「効果が出るか出ないか」に集約されています。この章では、効果が出る側に入るための具体的な進め方を整理します。

AIマーケティングの導入フロー

導入は、次の4ステップで進めるのが王道です。

ステップ	期間の目安	実施内容
ステップ1：目的の明確化	1週間	AIを導入する目的を明確にする KGI・KPIを設定する 経営層と現場の認識を合わせる
ステップ2：対象業務の選定	1週間	工数のかかっている業務を洗い出す 効果が出やすい業務を優先的に選定する 担当者を決定する
ステップ3:スモールスタート	1〜2ヶ月	1ツール・1業務でテスト運用する プロンプトを作り込みナレッジ化する 効果測定を実施する
ステップ4:水平展開	3ヶ月目以降	成功パターンを他業務へ展開する 全社的な運用ルールを整備する 継続的な改善サイクルを回す

テーブルだけ見ると簡単そうですが、各ステップで陥りやすい「落とし穴」があります。実際に支援現場で見てきた失敗を踏まえ、ステップごとの注意点を整理します。

ステップ1の落とし穴：「業務効率化」だけを目的にしてしまう
「業務効率化のためにAIを入れたい」という目的設定は、一見もっともらしいですが、指標化できないため成果が見えなくなります。「コンテンツ制作時間を月100時間削減する」「問い合わせ数を3ヶ月で20％増やす」のように、数字で測れる目的に落とし込むことが重要です。経営層との目線合わせも、抽象的な目的では合意が形骸化します。

ステップ2の落とし穴：「やってみたい業務」から選んでしまう
担当者の関心が高い業務（例：画像生成）から始めると、効果測定が難しく、社内への成果報告ができなくなります。選定基準は次の3つです。

• 工数が大きい業務（時間削減の効果が見えやすい）
• 定型化しやすい業務（プロンプトで再現可能）
• 失敗しても被害が小さい業務（公開前のレビューが効く工程）

この3条件を満たすのが「定例レポート作成」「記事構成案作成」「FAQ生成」などです。

ステップ3の落とし穴：成功体験が「個人技」で終わる
スモールスタート段階で最も多い失敗が、「あの担当者は使いこなしているけど、他の人は使えない」状態です。プロンプトを作り込んだら、その時点でドキュメント化し、チームで共有することがほぼ必須です。担当者が異動・退職すると、AI活用そのものが消滅します。

ステップ4の落とし穴：成功パターンが「縦深化」に偏る
成功した業務でさらに高度な使い方を追求するのは楽しいのですが、それだけでは全社のROIが上がりません。「同じ成功を、別業務・別チームに横展開する」視点を持って、4ステップ目に進みましょう。

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AIマーケティングのよくある失敗パターンと、失敗しないための方法

AIマーケティングを始めた企業のうち、成果に結びつく企業と形骸化してしまう企業の差は、ツールでも予算でもなく「設計」にあります。実際に起きやすい失敗パターンを踏まえながら、失敗しないための方法を整理します。

成功パターンと失敗パターンの違い

実際の成功・失敗事例を、もう一段具体的に見てみましょう。両者の共通点を整理すると、「ツール選び」ではなく「設計の有無」で結果が分かれていることが見えてきます。

成功パターンと失敗パターンの対比

観点	成功パターン	失敗パターン
開始時の動機	具体的な業務課題からスタート	「とりあえずChatGPTを使ってみよう」
効果測定	導入前に指標を決めている	効果測定の仕組みなし
品質管理	AI出力を必ず人がチェックするフロー	AI出力をそのまま公開
役割分担	「AI／人」の業務範囲を明確化	担当者の感覚任せ
ナレッジ管理	プロンプトをチームで共有・改善	担当者一人にすべて任せきり
改善サイクル	月次でルール・運用を見直す	一度導入したら放置

成功パターンの共通点

成功した企業の取り組みには、次の4つの共通点があります。

失敗パターンの共通点

一方、AI導入が形骸化した企業には、次の4つの共通点が見られます。

戦略・運用ルール・効果測定のセットを、最初に組んでおくこと。これさえできれば、AIマーケティングの成功確率は大きく上がります。

よくある失敗パターン

実際の現場で起きやすい失敗パターンを、3つの典型例で見ていきます。いずれも当社の支援現場や業界内で繰り返し見られるケースで、構造的な要因があるため、対策をルール化していない企業はほぼ確実に通る道です。

失敗例①：AI丸投げ記事による検索評価の下落

オウンドメディアの記事数を急いで増やしたい時期によく起きるパターンです。人によるリライトや一次情報の追加なしに、ChatGPTで生成した記事をそのまま公開するケースが代表例です。

発生しやすいシーン

• オウンドメディアの立ち上げ期で記事数を急いで揃えたい場合
• SEO担当者が1人で多数のキーワードを抱えている場合
• 外注ライターが減って内製化したいが工数が足りない場合

何が起きるか
Googleは「役に立たない量産コンテンツ」を低評価する方針を明確にしています。AI生成丸出しの記事は、独自性・経験・一次情報のいずれも欠けるため、対象記事だけでなくサイト全体のドメイン評価が連動して下落し、既存の優良記事の順位まで巻き込まれて下がるケースが珍しくありません。一度落ちた評価は、改善に半年〜1年以上かかることもあります。

失敗例②：AI生成画像による著作権・肖像権トラブル

画像生成AIの普及で急増しているのが、このパターンです。人気アニメや有名キャラクターに似せた画像を生成し、広告に使用してトラブルになる例が業界内でしばしば共有されています。

発生しやすいシーン

• SNS広告・バナーを高速で量産している現場
• キャンペーン期で「目を引く画像」を急いで作る必要がある場面
• 担当者が「AI生成なら自由に使える」と誤解しているケース

何が起きるか
権利者からの警告・配信プラットフォームでの広告停止・SNSでの炎上が連鎖し、ブランドイメージが大きく毀損します。さらに、AI生成画像は著作権の帰属が曖昧な領域でもあるため、自社で作ったつもりの素材が「実は権利を主張できない」状態だった、というケースもあります。

失敗例③：ファクトチェック不足による誤情報の発信

AI生成記事の「文章としてはもっともらしいのに、事実が間違っている」現象は、構造的に避けられない問題です。記事が公開された瞬間に拡散し、後から訂正しても情報が独り歩きする厄介さがあります。

誤情報が混入しやすい分野

• 法律・税制・行政手続き（改正で内容が変わる領域）
• 医療・健康・栄養（人体に影響する領域）
• 統計データ・市場規模（出典の取り違え・古い数字の混入）
• 最新事象・人物情報（学習データの時期外）

何が起きるか
AIが生成した「もっともらしいけど間違った情報」をそのまま記事に載せると、ブランド毀損につながります。特にYMYL（Your Money or Your Life）領域では、Googleからのドメイン評価そのものが下がり、サイト全体の検索流入が長期間にわたって減少するリスクがあります。

3つに共通するのは、「AIの問題」ではなく「使う側の運用設計の問題」だということです。技術が進化してもこの構造は変わらないため、次章のチェック体制を仕組みとして整備しておくことが、リスク管理の土台になります。

失敗しないために気を付けること

AIマーケティングのリスクを回避するためには、事前に運用ルールとチェック体制を整備しておくことが重要です。以下のチェックリストを参考に、自社の運用フローを見直してみましょう。

運用ルールのチェックリスト

チェック項目	内容
☑ 入力ルールを整備する	入力してよい情報・入力NGの情報を明文化する
☑ 利用ツールを統一する	使用を許可するAIツールと利用禁止ツールを定める
☑ ファクトチェックを必須化する	生成物の事実確認を業務フローに組み込む
☑ 著作権確認の担当者を決める	テキストや画像の権利チェックを実施する
☑ 運用ルールを定期的に見直す	少なくとも月1回はルールや運用状況を確認する

記事公開前のチェックリスト

確認項目	チェック内容
☑ 一次情報・独自情報	取材内容や実体験など、独自性のある情報が含まれているか
☑ ファクトチェック	数字や事実関係に誤りがないか確認したか
☑ 競合との差別化	競合記事にはない独自の価値を提供できているか
☑ 自社との整合性	自社サービスやブランド方針と矛盾していないか
☑ AI特有の不自然な表現	不自然な言い回しや機械的な文章が残っていないか

これらをルーチン化することで、AIマーケティングのリスクを実務レベルで管理できます。

なお、当社では別途、SEOに絞ったAI活用実態調査も実施しています。その別調査（n=9｜SEOにAIを活用している方）では、AI活用で「実際に問題が発生したことがある」と回答した人が44.4％にのぼりました。AI活用におけるリスクは将来の話ではなく、すでに現場で発生していることがうかがえます。

AI活用のリスクは、適切な運用体制を整えれば十分にコントロール可能ですが、「うちは大丈夫」と高をくくらず、リスク管理を業務フローに組み込むことが重要です。

AIマーケティングの今後のトレンド

2026年以降のAIマーケティングは、「AIエージェント」と「AIO（AI最適化）」という2つのキーワードを抜きに語れません。少し先のトレンドも押さえておきましょう。

当社アンケートでも、今後WebマーケティングにAIを「積極的に活用したい」「ある程度活用したい」と回答した人は合計64.0%にのぼり、現場担当者の間でもAI活用の拡大意向は明確です。（調査詳細はこちら）

AIエージェントの台頭

AIエージェントとは、人の指示を待たずに、自律的にタスクを実行するAIのことです。
たとえば「来週の競合動向をまとめて」とAIエージェントに指示すると、自動でWeb検索を行い、競合サイトを巡回し、レポートを作成して、メールで送ってくる、という流れが現実になりつつあります。

マーケティング領域では、広告運用の自動最適化、メール配信の自動パーソナライズ、顧客対応のオート化など、エージェント型の活用が広がっています。

実際、今後強化したいAI活用領域として「顧客管理・顧客フォロー」（43.8%）と「市場調査・競合分析」（43.8%）が同率トップとなっており、いずれもエージェント化と親和性の高い領域です。

＞＞本アンケートの詳細はこちら

ただし、現時点では「完全自動運用」はまだ実用段階に至っていません。人による監督下で、限定的なタスクを任せるのが現実的な使い方です。

AIO（AI最適化）への対応

AIOとは、ChatGPTやGoogle AI Overviewなどの生成AIが回答を作る際に、自社サイトや自社情報を正しく引用・参照してもらうための対策です。

今後、検索体験の中心が「クリックしてサイトを読む」から「AIの回答を読む」へとシフトしていくと予想されており、AIOは新しいWeb集客の主戦場になりつつあります。

AIO時代の到来は、別の調査からも数字で裏付けられています。当社が別途実施した「AI Overviewsに関する調査（n=31｜Webサイト運営経験者）」では、「AI Overviewsだけで検索を完結することがある」と回答した人が35.5％にのぼりました。

つまり、すでに3人に1人以上が、WebサイトをクリックせずにAIの回答だけで情報収集を終えているということです。検索からのクリックを前提としていた従来のWeb集客は、AI回答に引用されることを前提とした「AIO」へと、戦略の重心をシフトする必要があります。

具体的な対策としては、結論ファーストの記事構造、FAQ形式の情報設計、構造化データの実装、一次情報の充実といった施策が中心です。
なお、当社（NEXER）ではAIO対策に特化したコンサルティングサービスも提供しています。SEOからAIOへの移行をお考えの方は、お気軽にご相談ください。

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AIマーケティングに関するよくある質問

まとめ

AIマーケティングとは、AIマーケティング業務にAIを組み込んで成果と効率を高める取り組みの総称です。

AIマーケティングは、もはや「やるか、やらないか」を議論する段階を過ぎ、「どう使うか」を考えるフェーズに入っています。

当社の独自調査では、Web運営経験者の半数以上（52.0％）がすでにAIをWebマーケティングに活用しており、活用者の約7割（69.3％）が工数削減や問い合わせ増加といった成果を実感しています。

活用領域は市場分析・コンテンツ制作・広告運用・顧客対応・戦略立案の5つに整理でき、今後の重要性についても80.0％が「重要になる」と回答しています。

AIマーケティングはすでに一部の先進企業だけのものではなく、業界全体の標準になりつつあります。

大切なのは、完璧な準備を整えてから始めるのではなく、まず1業務・1ツールから試してみることです。スモールスタートで得た成果と学びを積み重ねることが、組織全体のAI活用を着実に前進させる近道になります。

NEXERでは、AIマーケティング・AIO対策・SEO対策をワンストップで支援しています。「自社で何から始めるべきか分からない」「AI活用を組織として進めたい」とお考えの方は、ぜひお気軽にご相談ください。