AIを活用したマーケティング事例をご紹介！活用が期待できる分野とは？
近年、さまざまな情報のデジタル化やインターネットの普及により、分析できるデータ量が飛躍的に増加したものの、人力で膨大なデータ分析や予測を行い、自社のマーケティングに有効活用することは容易ではありません。
本コラムではマーケティングにAIを活用する重要性や、具体的な施策、成功事例を通じて、AIがどのようにマーケティングで活躍しているかを詳しく解説すると共に、AIをマーケティングに活用する際の注意点も紹介します。
目次
1. マーケティングにAIを活用する重要性
2. マーケティングでAIが活躍できること
3. AIを活用できるマーケティング施策
4. AIをマーケティングに活用する際の注意点
5. AIのマーケティング活用事例3選
6. まとめ
マーケティングにAIを活用する重要性
現代のビジネス環境において、AI（人工知能）は単なる技術革新の一部ではなく、マーケティング戦略の中核を担う重要な役割を担っています。特に、デジタルマーケティングの分野では、AIはデータ分析、パーソナライゼーション、予測分析など、多岐にわたる機能を提供し、従来のマーケティング手法を大きく変革しています。
従来のマーケティング手法では、大量のデータを手動で分析することが困難でしたが、AIは瞬時に行うことができます。例えば、顧客の購買履歴や行動パターンをAIが分析し、ターゲットオーディエンスに最適な広告を配信することが可能です。このプロセスにより、広告のクリック率やコンバージョン率の向上、ROI（投資利益率）の改善が期待できるだけでなく、PDCAサイクルを高速で回すことが可能になります。AIが提供する迅速なフィードバックとデータ分析により、マーケティング施策の効果をリアルタイムで把握し、必要に応じて戦略を瞬時に修正することができます。
さらに、AIは予測分析にも優れています。過去のデータを基に未来のトレンドを予測することで、企業は先を見越した戦略を立てることができます。また、リアルタイムでデータを反映した予測をすることも可能なため、競争が激化・変化する市場環境においても、迅速な対応や優位性の確立などに寄与するでしょう。
このように、AIの導入はマーケティング活動の効率化と効果向上に大きな影響をもたらし、現代のビジネスにおいて不可欠な要素となっています。
マーケティングでAIが活躍できること
続いて、AIがマーケティングにおいてどのように活躍できるかを解説します。
データ分析の精度向上
AIを活用することで、企業は膨大なデータを迅速かつ正確に分析できるようになります。特に、AIの機械学習アルゴリズムは、過去のデータを基にした予測分析を可能にし、今後の市場動向や消費者の行動を予測することができます。戦略的な意思決定や競争力の強化にも寄与するでしょう。
さらに、AIはリアルタイムでの分析も可能です。市場の変化や消費者の動向をリアルタイムで把握することで、よりスピーディに施策検討や意思決定ができます。消費者のニーズに対してすぐに反応した施策を実行することで、顧客エンゲージメントのさらなる向上にもつながります。
コスト削減と効率化
AIの導入により、マーケティング活動のコスト削減と効率化が実現します。AIは人間が行う多くの反復作業を自動化し、時間を大幅に短縮することで、人件費や運用コストを削減しつつもマーケティング活動をより効率的に進めることが可能です。
例えば、AIは広告配信の最適化に役立ちます。ターゲットオーディエンスに対して効果的なタイミングで広告を配信することができるため、ROI（投資利益率）を向上させることが期待できます。このような効率化により、企業はマーケティング活動全体のコストを削減しながら、より高い成果を得ることが期待できます。
ニーズ理解やパーソナライズの強化
AIは膨大なデータを解析することで、消費者のニーズを深く理解し、個々の顧客に対してパーソナライズされた体験を提供することが可能です。例えば、AIを活用したレコメンデーションシステムは、過去の購入履歴や閲覧履歴をもとに、顧客に対して最適な商品やサービスを提案します。
顧客対応の自動化
AIを活用したチャットボットや音声アシスタントは、24時間365日体制の顧客対応を行えるため、顧客からの問い合わせに迅速に対応し、顧客体験を向上させることができます。特に、簡単な問い合わせやよくある質問に対しては、AIが自動的に対応することで、カスタマーサポートの負担を軽減し、より複雑な問題に対して人的リソースを集中させることができます。
24/7稼働の実現
AIの導入により、マーケティング活動は24時間体制で稼働可能となります。これは時間や場所にとらわれず、常に最適なマーケティング施策を展開することを意味しており、特にグローバル市場をターゲットとする企業にとって、この24/7稼働は大きなメリットとなります。
AIを活用できるマーケティング施策
続いて、AIを活用できるマーケティング施策について解説します。
競合調査
市場競争が激化する中で、競合他社の動きを把握することが必要ですが、AIを活用することで、競合他社の広告活動や製品の市場動向をリアルタイムで追跡することが可能です。自社のマーケティング戦略を柔軟に調整し、競争優位を保つことが期待できます。
パーソナライズドマーケティング
個々の顧客に合わせたマーケティング施策を行うことは、顧客満足度を高め、売上を向上させるために不可欠です。AIを活用することで、従来の方法と比較して、より高精度で顧客のデータを分析し、一人ひとりに最適な商品やサービスを提案することができます。
需要予測
AIを活用した需要予測は、在庫管理や生産計画の最適化に役立ちます。過去の販売データや市場のトレンドを分析することで、将来の需要を高精度で予測することができ、過剰在庫や品切れのリスクの低減、効率的なサプライチェーンの構築などが可能になります。
広告運用
AIは広告運用の最適化にも大きな効果を発揮します。広告のターゲティング精度を高め、広告費の無駄を削減することができます。AIはリアルタイムで広告のパフォーマンスを分析し、最適な広告配信を行うことができるため、広告効果を最大化することが可能です。
カスタマーサポート
AIを活用したカスタマーサポートは、顧客対応の効率化と質の向上を実現します。チャットボットや音声アシスタントを用いることで、24時間体制で顧客の問い合わせに対応することができます。また、AIは日々の対応から学習を重ねることで、問い合わせ対応の精度が向上していきます。
クリエイティブ
クリエイティブな分野でもAIは活用されています。例えば、AIはWebサイトの使用目的などの質問に答えるだけで、Webサイトを自動生成したり、過去の分析データを基に広告コピーを作成したりします。クリエイティブプロセスの効率化といった時間と費用の削減だけでなく、マーケティングの成果向上も期待できます。
AIをマーケティングに活用する際の注意点
続いて、AIをマーケティングに活用する際の注意点について解説します。
データ品質を担保しなければならない
まず、データ品質を担保することが不可欠です。AIの性能は、入力されるデータの質に大きく依存します。データが不正確であったり、不完全であったりすると、AIの出力結果も信頼性を欠くものとなります。したがって、データの収集段階からクリーニング、整形、管理まで、一貫して高品質なデータ管理体制を構築することが重要です。特に、マーケティングにおいては、顧客情報や購買履歴などのデータが多岐にわたるため、正確で一貫性のあるデータ管理が求められます。
適切なAIモデルのためにバイアスを排除する
適切なAIモデルのためにバイアスを排除することも重要です。AIモデルは、学習データに基づいて判断を行いますが、データに偏りがあると、その偏りが結果にも反映されてしまいます。これを防ぐためには、データの多様性を確保し、バイアスを排除するためのフィードバックループを設けることが必要です。
「PoC疲れ」を回避したPoC設計
AI導入の初期段階として概念実証（PoC）が行われますが、ここでの設計が不十分だと、プロジェクトが長引き、リソースが浪費される「PoC疲れ」に陥ることがあります。AIを導入する目的を明確にし、具体的なスコープを設定することが重要です。AIを使うこと自体が目的化してしまったり、適切な使いどころを見誤ったりすると、PoCは成功しません。PoCの設計段階では、担当部署のミッションと現状、保持データを整理し、AIがどのようにビジネス価値を生むのかを明確に描くことが求められます。
AI運用における初期設計の重要性
AIの運用を成功させるためには、初期段階からの設計が非常に重要です。特に、AIの継続的な運用を見据えた設計（MLOps）は、プロジェクトの成功に直結します。PoC（概念実証）が成功した後には、AIの継続的な運用が待っていますが、これが最も難しい部分です。運用には、コストや工数、インフラ環境などの課題が伴います。これらを解決するためには、AI運用サイクルを自動化することが重要であり、これが継続的な運用を実現するカギとなります。
人材育成の重要性
AIをマーケティングに活用するためには、専門的な知識を持つ人材の育成が必要です。AI技術は専門性が高いだけでなく、日々進化しているため、関係者が最新の情報を常に学習し、スキルを更新することが求められます。AIの導入から実際の運用までを効果的に進めるためにも関わるチームのメンバーのスキルアップや専門人材の採用などにも取り組むことが求められます。
AIのマーケティング活用事例3選
最後に、AIのマーケティング活用事例を紹介します。
AI需要予測で客数・販売予測精度の向上と発注時間を削減
株式会社マルイでは、AIを活用して、天候や気温、催事などのコーザルデータや販売データを分析し、個々の商品ごとの需要予測を行い、在庫管理や発注業務の効率化、販売機会の向上を図っています。
AIを活用した需要予測を行うことで、需要予測の精度が向上し、今まで発注作業にとられていた時間を削減。それにより創出された時間が売場メンテンナスや接客、販売促進といった付加価値の提供時間に充てられたという事例です。
AIによるレコメンドエンジンで視聴者のエンゲージメント率向上
Netflixの事例では、AIを活用したレコメンドエンジンが視聴者のエンゲージメント率を高めています。同社は、視聴者の過去の視聴履歴に基づき、文脈バンディットを用いて推薦する作品のアートワークをカスタマイズしています。視聴者ごとに異なる画像を表示させ、個々のユーザーに最も響くコンテンツを提供することで、ユーザーの関心を引きつけ、視聴時間を増加させる効果が期待できます。
AIターゲティングを活用した商品販促で施策反応率向上
インフラ会社の事例では、従来のセグメント抽出による施策反応率が頭打ちになっていた中、AIによるターゲティングを行ったところ、施策反応率が大きく向上。その後AI自動化基盤を構築し、業務効率化も達成しました。
まとめ
AIを活用したマーケティングは、データ分析の精度向上や顧客体験の最適化を可能にし、企業の競争力を高めることが期待されます。現在では、顧客の購買行動を予測するレコメンドエンジンや、チャットボットによる顧客対応の効率化、広告のターゲティング精度向上など、さまざまな分野での活用が進んでいます。本記事でご紹介した事例を基に、自社のマーケティング戦略の参考にしていただけたら幸いです。
TOPPANでは、長年のデータ分析による顧客マーケティングのノウハウを活かし、AIによるマーケティングの自動運用システムを開発。AIによる顧客行動予測と自動運用で、マーケティング精度・成果向上、コスト削減、業務効率化を実現するAIソリューション「KAIDEL® 顧客行動予測」や、AIによる高精度な需要予測と自動運用で、サプライチェーンにおけるコスト削減、業務高度化・効率化を実現する「KAIDEL® 需要予測」サービスも提供しています。詳細をお知りになりたい方は、ぜひ下記サービスページをご覧ください。
2025.02.18
