AI を日々の業務に取り入れることはシンプルですが、決して簡単ではありません。本記事は、現代のマーケティング業務を掘り下げ、実践的なユースケースやプロンプトパターン、現場で役立つヒントを紹介する全2回シリーズの一部です。前編ではパート1で戦略や実践フレームワークを共有しました。後編となる本記事では、日常業務での具体的な活用例とプロンプト例を詳しく解説します。

マーケティングAIの活用例とプロンプトサンプル

プロンプトはまるで魔法の呪文のようです。うまく使いこなせば、驚くような成果が得られます。 プロンプトが思うように機能しない場合と、期待どおりの成果をもたらす場合の違いは、精度、繰り返しの練習、そして少しの試行錯誤にあります。 AI（人工知能）がマーケティング業務をより効果的にサポートする代表的な活用シーンをいくつかご紹介します。

生産性向上

1日のスタートに優先順位を整理して成功へつなげましょう

対応プラットフォーム例：Microsoft Copilotなどの生成AIアシスタント

カレンダーには優先度の異なる予定がひしめいています。 本当に重要な会議はどれか、短縮できるものは何か、最も集中すべきタスクはどれかを見極めましょう。

1日の始まりに、次のプロンプトを活用してください。

あなたは私のデジタルアシスタントです。本日分の未読メールと会議をすべて要約してください。 本日の最重要タスク5件を優先順位付きでリストアップし、それぞれの重要性を説明してください。また、辞退または短縮できる会議を2つ提案し、その理由も簡潔に述べてください。

優先順位は、ご自身の業務や関係者の状況に応じて見直しや調整を行ってください。

会議の録画、要約、ノート

ツール：ビデオ会議プラットフォーム

1週間に会議に費やす時間はどれくらいありますか？ 意思決定やアクションアイテム、重要な知見が明確に記録されずに終わる会議は、どれくらいありますか。

現在、多くのビデオ会議プラットフォーム（Zoom、Teams、Google Meet など）には、AIによる自動要約機能が標準搭載されています。 管理者設定でこの機能を有効にしてください。各会議終了後、AIに以下の内容を生成するよう依頼しましょう。

• 主要な議論内容

• 決定事項

• 担当者付きアクションアイテム

• 重要な質問

• 次のステップ

会議ノートは、今後の依頼時に大変参考になります。 メモを保存し、検索できるリポジトリを用意しましょう。録音する場合は、必ず相手の同意を得て、IT 部門が承認したソリューションを利用してください。

キャンペーン概要を作成

ツール：Adobe、Microsoft Copilot、その他の AI ライティングアシスタント

AI を活用すれば、従来時間がかかっていたキャンペーン概要の作成プロセスも、わずか数分で完了します。 点在するデータを探し回ったり、洞察をドキュメントに貼り付けたり、複数の関係者からのフィードバックを待ったりする必要はありません。マーケターは、AI アシスタントにいくつかの主要な情報を入力するだけで、すぐに構造化された洞察重視のブリーフを受け取ることができます。 これにより、プランニングを大幅に加速できます。以下のアプローチを活用してください。

ステップ1：キャンペーンの目的を明確にする

• 何を達成したいのかを整理しましょう（例：リード獲得、ブランド認知向上など）。

• ターゲットとなるオーディエンスは誰ですか。

• どのチャネルを利用しますか。

ステップ2：プロンプトに必要な主要情報を集める

必須の詳細情報を収集します。

• ビジネス目標とKPI

• 予算とスケジュール

• ターゲットオーディエンス

• クリエイティブ面の考慮事項

• 競合他社のインサイト

• 昨年のキャンペーン概要（あれば）

ステップ3：アウトプットの検証

以下の観点で確認してください。

• 内容の正確性

• セクションの網羅性

• 社内ガイドラインへの準拠

ステップ5：記録と共有

最終プロンプトと出力結果をプロンプトライブラリに保存し、再利用できるようにしましょう。参照しやすいよう名前を変更することも可能です。記録を残すことで一貫性が保たれ、今後のキャンペーンを迅速に進めることができます。

大規模なパーソナライゼーション

現代のマーケターは、AIを活用してソースコンテンツから体系的にバリエーションを生成しています。

コンテンツサプライチェーンのアプローチ

プラットフォーム：Adobe、Microsoft Copilot

現代のマーケティングでは、セグメントごとに異なるメッセージや画像、A/Bテスト用のバリエーション、チャネルごとの最適化、さらにはローカライズされたバージョンなど、数多くのコンテンツバリエーションが求められます。これらを手作業で作成するのは非常に時間がかかり、コスト面でも現実的ではありません。この例では、CTAバリエーションの作成方法に焦点を当てます。

例をご紹介します。

ステップ1：デフォルトのCTAメッセージを用意

例：「今すぐニュースレターに登録しましょう！」

ステップ2：バリエーションを生成

コアとなる要件がまとまったら、AIを使って次のようなバリエーションを作成します。

• オーディエンスやWebページごとのCTAバリエーション

• チャネルごとの最適化

• 市場別のローカライズ

プロンプト例：

「キャンペーン概要を活用し、LinkedIn広告およびメールナーチャーシーケンス向けに最適化されたCTA（コールトゥアクション）を10パターン作成してください。各パターンは独自性を持たせつつ、メッセージの一貫性を保ってください。」

結果は以下のとおりです。各シナリオごとに10件、合計50件のCTAを、各用途に最適化したうえで、数時間かかる作業を数秒で作成しました。

マーケティング成果のインサイトとレポート

現代のマーケティングはデータを基盤としています。顧客からのシグナルが複数のチャネルに分散しているため、データを収集するだけでもひとつの課題です。そのデータを活用し、キャンペーンの計画や最適化に役立つ実用的なインサイトへと変換することも、さらに大きな課題となります。このような状況で、Customer Journey Analytics はマーケターにとって大きな転機となり、根拠に基づく意思決定を可能にします。

AI を活用したインサイトの発見

プラットフォーム：Adobe Customer Journey Analytics

Customer Journey Analytics に搭載された AI 機能により、高度な分析が誰でも簡単に利用できるようになります。AI では、次のことが可能です。

• 直感的なビジュアライゼーションや自然言語によるクエリ（プロンプト）を提供します。

• ガイド付きのインサイトを提示するため、マーケターは分析チームに過度に依存する必要がありません。

Customer Journey Analytics を活用すると、マーケターは次のことができます。

• パターンやトレンドを検出

• リアルタイムデータに基づく動的なオーディエンスの作成

• カスタマージャーニーの最適化

• オーディエンスの定義と規模の推定

• データのビジュアライゼーション作成

効果的なプロンプトを作成するには、「ディメンション」（例：ページ URL やマーケティングチャネルなどの非数値属性）と「指標」（例：ページビュー数や注文数などの定量的な数値）の違いなど、基本的な概念を理解しておく必要があります。Customer Journey Analytics で活用できるプロンプト例をご紹介します。

• 要約：今月のアクティブユーザー数を教えてください。

• 比較：ユーザー登録数の週ごとの増加を表示してください。

• 可視化：総収益を国別にドーナツチャートで分解して表示してください。

• トレンド：[Time range] の [Metric] を表示します（例：先週の注文数）。

• 詳細なインサイト：キャンペーンごとにデバイス別の平均セッション時間を表示してください

複数のプロンプトを組み合わせて順に実行することで、求めている回答や洞察にたどり着くまでデータセットを繰り返し探索できます。

AI 機能はプロンプトの内容を解析し、最適なビジュアライゼーションとデータテーブルを自動で選択します。表現を少し変えるだけで結果が変わる場合があります。以下のガイドラインに従ってください。

• 具体的に、正確な用語を記載する（例：「先月のカリフォルニア州の売上」）。

• 明確な指標・ディメンション・セグメント・日付範囲を指定する（例：指標：売上、ディメンション：ウェブサイト名、セグメント：iPhone ユーザー、日付範囲：直近3か月）。

• 直接的な質問をする（例：「今年の製品カテゴリ別平均売上は？」）。

重要なポイント

AI は究極の生産性向上ツールと考えてください。戦略を立てるのも、クリエイティブな判断を下すのも、意思決定をするのもお客様ご自身です。AI は、疲れを知らないアシスタントやアナリスト、制作チームとして活用できます。面倒で繰り返しが多く、データ量の多い作業は AI に任せ、ストーリーテリングや関係構築、ポジショニング、革新的な発想に集中しましょう。

AIを学ぶ最善の方法は、実際に使ってみることです。まずは小さく始めましょう。日常的に行っている作業の中から1つ選び、AIのサポートを試してみてください。完璧なプロンプトや最適なワークフローを心配する必要はありません（そもそも完璧はありません）。とにかく始めてみましょう。

自分だけの実験フレームワークを作成しましょう。

• 週間チャレンジ：新しいAIアプリケーションを1つ選んで試す

• 結果を記録：うまくいったこと、うまくいかなかったことを記録

• 知見を共有：チームで発見を話し合う

• 反復：成功を積み重ね、失敗から学ぶ

• 効果を測定：節約できた時間や品質の向上を記録

目標は完璧ではなく進歩です。うまくいかない実験もありますが、成功も失敗もAIと効果的に協働するための学びになります。

スキルを身につけるためにも、小さく始めることを忘れないでください。エージェント型AIが話題になっていますが、慎重に進めることが重要です。AIを最大限に活用しているマーケターは、すべてを一度に試す人ではなく、学び、反復し、うまくいったことを拡大している人たちです。