現在、業務のさまざまな場面でAIを活用した効率化が進んでいます。マーケティングにおいても同様ですが、AIにはメリットもデメリットもあるとされるため、適切に活用できるかお悩みの方もいるでしょう。今回は、マーケティングにおけるAI活用のメリット・デメリットをわかりやすく解説します。AI活用事例もあわせて紹介しますので、導入や運用の参考にしてください。
AIが活用されているマーケティングの分野
AIの進化に伴い、業務でのAI活用はあらゆる分野で進んでおり、AIを活用したマーケティングもさまざまな分野に取り入れられています。まずはAIが活用されているマーケティングの分野と、活用方法について解説します。
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広告運用
広告運用においては、クリエイティブ（宣伝素材）制作やターゲティングの精度向上、広告運用の最適化にAIを活用できます。
AIで検索履歴やサイトの閲覧履歴、購入履歴などから分析すれば、顧客ニーズをもとにクリエイティブを作成し、キーワードや入札単価、配信時間帯などを自動調整して広告の配信が可能です。
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需要予測と価格設定
AIを使用すれば、過去の販売データや購買履歴、他社の動向、季節要因など幅広い情報を分析して、高い精度で需要動向の把握や将来予測が可能です。生産量や在庫管理の最適化を進められ、柔軟な価格設定も行えます。
SEO対策
AIは検索エンジンのアルゴリズムを解析し、SEO（検索エンジン最適化）におけるスコアを自動計算できます。競合サイトの分析や効果的なキーワードの抽出もAIが短時間で行えるため、より精度の高いSEO施策が可能です。
また、ユーザー行動の分析結果からWebデザインやレイアウトの最適化にも役立てられます。
SNS分析
SNSの情報拡散力やコミュニケーション力を活用し、企業の認知度向上やファンの獲得、購買意欲の向上を目指せます。
AIを使用してインフルエンサーの情報収集と分析を行えば、膨大なデータを用いて拡散力やフォロワー層との相性まで数値化できます。自社商品に最適なインフルエンサーを効率良く探すことで、プロモーション効果の最大化を目指せます。
ABテスト
AIを活用すると、Webサイトや広告のABテストを自動化し、複数パターンの効果測定をリアルタイムで実施可能です。蓄積されたテストデータを教師データとしてAIが学習することで、効果的なデザインやコピーを素早く特定できます。
カスタマーサポート
AIチャットボットや対話型AIを導入することで、よくある質問への即時回答や、顧客情報の蓄積・活用によるパーソナライズ対応が実現します。24時間自動で顧客対応が可能になり、顧客満足度の向上とオペレーションの効率化、コストの削減を促します。
人流分析
AIはスマートフォンやカメラなどから取得した人流データをもとに、訪問場所や移動経路、滞在時間などのデータを収集できます。店舗や施設の混雑傾向や来店パターンから顧客行動を予測できます。
ターゲティング
AIを使って顧客属性や過去の行動履歴、購入傾向などの膨大なデータを解析すれば、受注確度を数値化できます。効率的に優先順位を付けてターゲット顧客を抽出できるため、マーケティング施策の無駄を省き、コンバージョン率の向上につながります。
MA（マーケティングオートメーション）
AIが搭載されたMAツールでは、見込み顧客の行動データをもとに、最適なコンテンツを自動配信できます。購買意欲の高い顧客の獲得や育成を行え、営業部門への引き継ぎ、一人ひとりに合わせたフォローも自動化できます。
AIをマーケティングに活用するメリット
マーケティングにAIを活用すれば、以下のメリットがもたらされます。
・大量のデータを処理・分析できる
・パーソナライズされたアプローチができる
・高度な提案を高速で得られる
・業務効率化と人材不足解消につながる
大量のデータを処理・分析できる
AIを利用することで、人の手では難しい大量のデータ処理・分析を正確に短時間で行えます。
根拠にもとづいた施策の立案ができるようになる上に、人間では見落としがちなパターンや因果関係も見つけやすくなり、戦略立案や現状把握の精度を大きく向上させられるでしょう。
パーソナライズされたアプローチができる
AIを利用すれば、購入履歴や問い合わせ内容、行動パターンなどの膨大なデータを組み合わせた分析が可能です。これにより、顧客ごとに最適化された施策の検討・実行が可能になり、顧客の関心や購買意欲を高められます。顧客体験の向上により顧客満足度も上がるため、ロイヤリティの向上にもつなげられます。
高度な提案を高速で得られる
生成AIは、与えられたデータをもとに、最新の市場動向や顧客の変化に応じた効果的なマーケティング施策や改善点を即座に抽出し、何パターンもの提案をスピーディーに作成できます。
生成AIの提案をもとに人がブラッシュアップすることで、さらに質の良い企画の立案が可能です。顧客や市場の変化にも素早く対応できます。
業務効率化と人材不足解消につながる
AIは短時間で大量のデータ処理が可能です。人手が足りない部分にAIを活用することで、不足する労働力を補い、人材不足の解消や業務の効率化、人材コストの削減が可能です。
定型業務をAI化することで、人材をマーケティング戦略の立案など、よりクリエイティブで重要な仕事に注力することが可能になり、生産性の向上や企業の競争力強化、イノベーション創出につながります。
AIをマーケティングに活用するデメリット
AIを活用することで多くのメリットがある一方、AIの利用にはリスクがあります。マーケティングにAIを活用するデメリットは、以下の5点です。
・思考プロセスがブラックボックス化する
・オリジナリティに欠けるリスクがある
・分析や予測がデータの量・質に影響される
・情報漏洩のリスクがある
・著作権・商標権などの侵害リスクがある
思考プロセスがブラックボックス化する
AIを使用すれば即座に分析や提案が導き出されますが、どのようなプロセスを辿ったのかがわかりにくく、説明が難しいことがデメリットです。AIが間違った判断を行っても気付きにくい点もリスクになるでしょう。
また、AIツールへの依存度が高くなると、結果だけ確認してマーケティング施策を検討するようになってしまうおそれがあり、働き手の創造性や思考力を奪うケースもあります。
オリジナリティに欠けるリスクがある
AIは過去のデータや既存のパターンを参考にコンテンツを作成します。そのため、独創性や創造性に欠けたインパクトの薄い均質化した作品になりやすく、他社との差別化が難しくなります。
また、精度のばらつきや、バイアス（情報の偏りや偏見など）が含まれる場合があることにも注意が必要です。
分析や予測がデータの量・質に影響される
AIは、膨大なデータを使って分析や予測を行えるのが強みです。企業に蓄積されたデータ量が少なかったり、質が低かったりして偏りがあると、正確な分析はできません。その状態でAIを利用すると、誤った結果が導かれるおそれがあります。
情報漏洩のリスクがある
AIを利用する際には、AIに与えた情報が蓄積され、学習に使われます。情報の中に、個人情報や企業の機密情報が含まれると、第三者へ情報が流出するリスクがあり、重大なトラブルに発展するおそれがあります。
特に、クラウドで生成AIを利用する場合には、情報を入力する際のルールを決める、セキュリティの高いツールを活用するなどの対策が不可欠です。
著作権・商標権などの侵害リスクがある
AIは既存のデータをもとにして生成を行うため、他のコンテンツに酷似していたり同じものであったりする可能性があります。意図せず他者の著作権や商標権を侵害する可能性があり、法的問題につながることも懸念されます。
関連記事：「生成AIは著作権侵害になるのか？AIと著作権の関係を解説」
まとめ
AIを活用すれば、高精度な分析や提案が可能になり、生産性の向上が期待できます。マーケティングにおいては、広告運用や需要予測、SEO対策、SNS分析、ターゲティングなどさまざまな分野に活用できます。
しかし、AIは十分に良質なデータがないと、誤った結論を導くおそれがあります。また、生成分野では、オリジナリティの欠如や著作権・商標権の侵害などにも注意して運用しなければなりません。個人情報や機密情報の漏洩リスクなどもあるため、デメリットを把握した上で、適正に運用していくことが必要です。
