2026.02.27 学習記録 ～Webマーケティングと生成AI～
Kumiko Okawara用語
- MA（マーケティングオートメーション）
顧客開拓におけるマーケティング活動を可視化・自動化するツール。
AIの力が加わることで「見込み顧客のデータの分析」「分析結果をもとにした集客施策提案」が可能。
Webマーケターの将来について
AIによって人が必要なくなる仕事はあるものの、全ての仕事をAIが代替できるわけではない！
AIをうまく活用することで、マーケティング活動の効率化や予測能力の向上などが可能。
詳しくまで人の行動理由を考えたりする力はまだAIにはない。
ただしAIが人間を上回っている部分が多くあり、今後はWebデザイナーやWebマーケター自身が変化に対応する必要がある。
自身の専門性を高めるために、AIや機械学習に関する知識やスキルを習得し、AIが自動化できない創造性や戦略的思考など、人間の持つ強みを生かす考え方が重要。
デジタルマーケティングの世界は日々進化しており、新しいツールや戦略が次々と登場している。
そのため、最新のトレンドやスキルを学び続けることで、他のWebマーケターと差をつけることができる。
また、データ解析やSEO、SNSマーケティングなど、幅広い分野の知識を持つことで、より効果的なキャンペーンを展開することが可能。
一連のマーケティング業務を経験する
広告のプランニング、ターゲットの設定、キャンペーンの実施、結果の分析など、マーケティングの業務は多岐にわたる。
一連の流れを理解し、全体を見ることのできるWebマーケターの市場価値は高い。
また、決まった1つの業務ではなく幅広く異なる業務を経験することで、自分の得意分野や興味を持つ分野を見つけることができ、
キャリアの方向性を明確にする手助けにもなる。
Webマーケターをマネジメント、ディレクションする立場になる
Webマーケターとしての経験を積むことで、次第にチームのマネジメントやディレクションの役割を担うことが求められる場合もある。
単に業務をこなすだけでなく、チームの方向性を決めたり、メンバーの育成を行ったりする責任が増えていく。
リーダーシップを発揮し、チーム全体のモチベーションを高めることが求められるため、コミュニケーション能力や人間関係のスキルが不可欠。
また、ビジョンを明確に伝えてチームを一つの方向に導く力も必要。
マネジメントやディレクションの役割を果たすことで、Webマーケターとしてのキャリアをさらに高めることが可能。
マーケティングにAIを活用するメリット
分析・予測といった業務を大幅に効率化できる！
AIは大量の情報を識別する識別系という機能や、情報をもとに思考を行い予測・判断を行う予測系という機能が備わっており、人に代わって処理や作
業を行うことが可能。
Webマーケティングの今後のトレンド
インバウンド型のアプローチがより進化し、それに伴い人工知能（AI）の発展がマーケティングにも影響を与えることが予想される。
AIとDM（ダイレクトメール）
パーソナライズDM
顧客一人ひとりに向けて、内容やタイミングをカスタマイズして送るDM（ダイレクトメール）。
同じ情報を一斉に送る一般的なDMとは異なり、「顧客一人ひとりの属性やニーズ、趣味趣向などに合わせて作られたDM」を指す。
- モノ（紙）をリアルに届けられる
現代人が一日に受け取る情報量は、江戸時代の一年分ともいわれている。
企業からのメールは日々届く他のメールに埋もれてしまい、開封すらされずに放置されたり、ごみ箱行きというのが現状。
TwitterやLINEの通知が無視されてしまうケースも。
紙のDMは直接顧客の手元に届き目に留まるうえ、手元に残ることで、時間が経っても見てもらえる・家族や会社内でも回覧されやすいというメリットがある。 - 五感に訴えることができる
紙のDMは、豊かなデザイン表現で視覚に訴えるだけでなく、香りや手触りといった人の五感に訴えることができる。
学術的に、視覚と嗅覚を組合せると長期間記憶に残るとことも証明されている。
様々な感覚に訴えることで、顧客の心を動かし、記憶にも残る効果が期待できる。 - One to Oneマーケティングによって最適化できる
購買履歴やアンケートなどの結果をもとに、顧客一人ひとりに適したアプローチを紙のDMで実行できる。
デジタルと紙のDM双方のメリットを活かして特別感や所有感を演出しつつ、顧客のニーズにあった提案が可能。
AIと広告
リスティング広告におけるAI活用
自動入札やレポーティング自動化などの形でAI活用が進んでいる。
リスティング広告における入札作業は、広告のパフォーマンスをこまめに把握してそれに応じてこまめに行っていかなければならない為、人がやるとなるとかなりの工数を割かれてしまう作業になる。
また、見落としが発生してしまうリスクも…。
ある程度ルールを設定したら、実際の運用はAIに任せてしまえば、遥かに少ない工数で正確に作業を遂行可能。
細かい運用はAIに任せることで、人間はAIにはできない作業(訴求ポイントを考えたり、広告文を考えたり、など)に専念できる。
ディスプレイ広告におけるAI活用
媒体ごとの配信最適化やDSPと呼ばれる配信プラットフォームなどにAIが取り入れられている。
特にFacebook広告では、かなり性能の高い機械学習型AIが取り入れられており、ある程度条件を指定すればCPAやCTRを最適化してくれる。
広告在庫の買い付け・広告配信・広告掲載面の選択・クリエイティブの分析・入札単価の調整・オーディエンスターゲティングなど、ディスプレイ広告の運用におけるあらゆる雑務を自動化することができる。
※DSP
インターネット広告において広告主の効果を最大化にする目的とした自動最適化ツール。
AIとSEO
Google自身がRankbrain（ランクブレイン）と呼ばれるAIを順位決定のアルゴリズムに活用している。
Googleの検索順位決定の要因は数百個あると言われるが、そのうちで3番目に重要なのがこのRankbrainだとGoogle側が公言している。
Rankbrainの詳細については明かされていないものの、Googleの検索順位決定に機械学習が大きく影響しているという点は理解しておく必要
がある。
※Rankbrain（ランクブレイン）
RankBrain（ランクブレイン）は、Google検索に導入されている人工知能（AI）ベースの検索アルゴリズム。
検索クエリ（検索キーワードや文章）とコンテンツの関連性を判断して、Webページのランク付け（検索エンジンへのインデックス）に寄与する。
検索されたキーワードがコンテンツに含まれていない場合でも、「このコンテンツは有益である」と判断されれば検索結果に表示される。
AIとアクセス解析
アクセス解析においては、分析レポートの自動化などにAIが活用されているケースが多い。
AIがレポーティングだけではなく改善提案まで出してくれるツールもある。
Googleアナリティクスのアクセス解析データと連携させた大量のデータを人工知能が分析して課題を発見し、課題ごとの改善方針提案まで全て自動
で行える。
手作業で行うと膨大な工数がかかってミスのリスクも生じるアクセス解析を自動化して、改善提案まで出してもらうことが可能。
AIとWeb接客
Web接客の代表例は、チャットやポップアップ表示。ECサイトではAI活用が進んでいる。
特にAI活用が進んでいるのはポップアップ表示の分野。
Web接客におけるポップアップの出し分けは、手動で行える範囲には限りがある。
（ECサイトであれば商品カテゴリに応じてバナーを出しわけるくらいが限界）
AIを活用すれば、ユーザーの属性・閲覧ページ・購買履歴など様々な指標に応じて最適なポップアップを出しわけて、成果を最大化することが可能。
「メルマガ会員を増やす」「未購入客の再訪時に初回購入につなげる」「目的なく訪問した客にオススメを提案して購入率を上げる」など、実現したいストーリーに応じて個別のポップアップを出しわけることができる。
AIとマーケティングオートメーション
MAは、マーケティング業務を自動化することで、業務効率化や生産性の向上を図るツール。
リード（新規見込み顧客）の獲得や育成など、営業部門が主体となって推進するマーケティング施策を自動化・効率化することで生産性が向上し、本来の戦略立案や施策実行などの業務に注力できるようになる。
従来のMAツールでは、自動化と言ってもマーケティング行動を起こす条件と具体的な内容は手作業で設定していく必要があった。
ただし、AIを搭載したMAツールは、人間には不可能なレベルの細やかなデータ分析から施策の提案までを実施。それらの結果を元に最終判断は
人間が行えるものもあり安心。
AIを搭載したMAツール例
- Adobe社「Marketo Engage（マルケト エンゲージ）」
- SATORI社「SATORI（サトリ）」
- データX社「b→dash（ビーダッシュ）」
- Salesforce社「Salesforce Pardot（セールスフォース・パードット）」
- 株式会社ブレインパッド「Probance（プロバンス）」
- Markefan社「Markefan（マーケファン）」
AIとコーディング
まだ品質はビジネスとして使えるレベルではないものの、AIによる自動コーディングサービスも登場している。
今後どんどん性能を上げて、デザインを投げれば高品質なコーディングをすぐに行ってくれるようになることが予想される。
Webデザイン・コーディング業務というのはとても時間のかかる作業の為、AIがこれらの作業をしてくれることで、Webデザイナーは空いた時間で他のスキルを身につけさらにレベルアップが期待できる。
人工知能(AI)の種類
ルールベース型AI
「こう来たらこう返す」というルール(人間の経験によって得られた知見をもとにつくられたルール)を決めて、それを一つずつコンピューターに教えこんで処理させていくタイプのAI。
多数の種類の動物の画像の中から猫の画像を判別させたい場合、「耳がここについていて、目はここで、口がここについていたら、猫と判断せよ」などと機械に細かくルールを教え込んで判断させる。
機械学習型AI
答えを出すために着目する特徴だけ人間が指定して、その特徴を判断に使う際のルールは機械自身が見つけるタイプのAI。
「耳と目とひげという特徴に着目せよ」ということだけ機械に指示し、多数の写真(ただしそれぞれが猫か否かのタグ付けはされている)を渡せば、その特徴をどのようなルールで使って判断していくかはAIが自動的に学習してくれる。
ディープラーニング型AI
答えを出すために着目する特徴も機械が抽出してくれるタイプのAI。
多数の写真(ただしそれぞれが猫か否かのタグ付けはされている)を機械に渡すと、どの特徴に着目すべきかということから、その特徴をどのようなルールで判断すればいいかということまで判定してくれる。
AIが得意なこと
言語処理
人間が普段使うような言葉を理解させ、処理を行うためのシステム。
現在は実践段階ではあるものの、言語処理の技術が進歩すれば人間の代わりにロボットが接客する時代もあり得る。
音声処理
人間が発する声を認識し、会話の内容に対して反応するためのシステム。
音声での反応だけでなく、テキストに書き出すことも可能。
すでにスマートフォンや家電製品などにはAIの音声認識技術が搭載されている。
単純作業
計算・分析といったコンピュータ上の作業、製造業・物流倉庫における単純作業。
従来人間が行っていた仕事の多くは、AIの普及によってなくなっていくことが予想される。
実際、すでにAmazonの物流倉庫においてはロボットが作業を行っている。
画像認識
表示された画像・動画に対して、人・物・言葉などを認識するためのシステム。
監視カメラなどで使われる顔認証システム等。
また、Googleで「ロボット」というキーワードを入れて関連画像を検索するシステムにも、画像認識のシステムが活用されている。
機械制御
データを理解し学習しながら最適な機械制御を行うシステム。
主に自動車やロボット産業において活用されている。
AIの機械制御なら、従来よりも高いレベルの機械技術が期待できる。
推論
過去の学習をもとに法則性を見いだし、新しいデータの解答を導き出すことが可能。
AIを活用した事例
電通による広告クリエイティブ制作ツール（コピーやバナーの自動生成など）
バナー広告の自動生成「ADVANCED CREATIVE MAKER（ACM）」
バナー広告の配信候補を大量に自動生成するクリエイティブ制作支援ツール。
1枚のバナー広告を1秒以内で生成でき、1,000枚以上のバナー広告の候補を生成して、そのなかから特に優れた10～20案を利用することが想定されている。
- オリエン情報の入力
業種やキーワード、訴求軸、商品情報、ロゴデータなどのオリエン情報を入力する - Direct AICOとの連携、コピー生成
コピーを上述のDirect AICOが生成する - 候補バナーの大量生成
自動生成システムがバナーのデザインを大量に組み上げる - AIによるCTR予測、選別
CTR予測と、搭載される「AIアートディレクター」による評価を行い、候補を絞り込む - 完成
最終的に人間のクリエイターが確認し、最も優れた案を採用する
※「Direct AICO」
バナー広告やリスティング広告など、デジタル領域での広告コピーをAIが生成するシステム。
ACMの利用により、速く、大量に作ることが可能。
また、必ずしもクリエイターが関与する必要がない工程をACMが支援することで、クリエイターはよりアイディアや表現に注力できるようになり、クリエイターの働き方改善にも寄与できるとされている。
サイバーエージェントの広告効果予測AI「極予測AI」
極予測AI（キワミヨソクエーアイ）
広告配信効果を事前に予測する効果予測AI。
AIを用いて広告クリエイティブを制作し、制作費は広告効果が出たときのみの成功報酬とされている。
配信中の既存クリエイティブで最も効果が出ているものと、新規クリエイティブの効果予測値を競わせ、効果予測値が既存1位を上回ったもののみが
広告主に納品される。
極予測AIでは動画・静止画ともに制作が可能。
2022年9月に追加された機能により、動画と静止画を横断した1つの予測モデルが適用されるようになり、動画・静止画を問わず、効果予測値が既存1位のクリエイティブを上回る新規クリエイティブが提案できるようになっている。
感性価値分析・訴求力向上を実現する「感性AI」
感性AI株式会社
感性を定量化する技術「感性評価AI」により、AIでイメージを分析するツール「感性AIアナリティクス」、AIでアイディアを創造するツール「感性AIブレスト」の、2つのマーケティングソリューションを提供している。
- 感性評価AI
電気通信大学における長年の研究に裏付けされた技術。
画像やモノの印象を、人間が五感で感じたことを伝える際に使われるテキストやオノマトペ（擬音語・擬態語・擬声語など）を手がかりに定量的に表現。 - 感性AIアナリティクス
消費者データを学習したAIが、ネーミングの語感やキャッチコピーの印象、パッケージデザインの色彩印象を分析・可視化する。
マーケティングリサーチなどのアンケート調査を行わなくても、ネーミングテストやキャッチコピーテスト、パッケージデザインのテストが実施可能。 - 感性AIブレスト
消費者データを学習したAIが、ネーミングやキャッチコピー、パッケージデザインのアイディアを大量に提案。
ターゲットの性別と年代、パーソナリティを入力すれば、最適なアイディアの提案が可能。
AIが画像・動画の編集加工・素材生成を行う「cre8tiveAI（クリエイティブAI）」
cre8tiveAI（クリエイティブAI）
株式会社ラディウス・ファイブが提供する、AIによる画像・動画の編集加工、および素材生成を行うツール。
- Photo Refiner（高画質化AI）
写真やイラストなどの画像を高画質化する。 - Face Refiner（顔高画質化AI）
ポートレートなどの顔に特化して品質改善をする。 - 彩ちゃん（顔イラストメーカーAI）
100万種類以上のオリジナルの顔イラストを超高速で制作する。 - 彩ちゃん＋（全身イラスト制作）
全身イラストを制作する。 - Enpainter（絵画アーティスト化AI）
自分の写真を、ゴッホやピカソ、雪舟、モリゾ、キルヒナーなど世界的なアーティスト風の絵画画像に変換する。 - Moving Photo Maker（写真動画化AI）
1枚の写真やイラストから、14種類の動画を生成する。
備考・メモ
今後、クリエイターやマーケターに求められる役割
ユーザーの特徴を把握し、商品内容が的確に伝わるための表現を考える「設計」部分は、これからも人間が行う必要がある。
今後は、クリエイターやマーケターが広告の全体を設計し、その設計に基づいてAIがパーツを制作する、というように役割が変化していくと考えられる。
この「設計力」をどう身につけられるかが、これからのクリエイターやマーケターにとって重要な課題となる！
