マーケティングのAI活用を型にする。調査・制作・分析の標準セット

マーケティングの業務は、AI活用との相性が良い領域です。
調査・文章の制作・データの解析といったところは、どれも効果が出やすいと思います。

ところがそれでも定着せず、個人が試して終わる状態で止まり、担当が自分の作業を速くしただけで部門の成果は変わっていない、という展開になりがちです。
原因は、部門の業務として設計されていない点にあります。

今回は、マーケティングのAI標準セットの作り方を整理していきます。
職種別に工程へAIを当てる全体像は職種別AI活用まとめ。営業・マーケ・人事・経理・法務の使いどころにまとめてあります。

相性は良いのに、定着しないのには理由がある

なぜ相性が良いのに定着しないのでしょうか？
分解すると3つあります。
まず、制作物の品質基準が言語化されておらず、「これは出せる」「これは直したい」の判断が担当の感覚に依存しているので、他の人が作るとその良否を判断できません。

次に、外注との役割分担が変わっておらず、AIで内製できる部分が増えても発注の内容のほうが変わっていないので、内製と外注が重複します。
もうひとつが、効果測定が業務に組み込まれていない点で、作ったものの成果が測られていないので、AIで速くなった価値が判断できません。
つまり、この3つとも、もともとAIの前からあった課題で、AIが入ってそれらが表面化してくるのだと思います。

調査・制作・分析の3領域に分けて考える

マーケティングの業務は、まず3つの領域に分けて考えます。
「調査」は競合の動向・市場の状況・顧客の声の分析で、「制作」は記事・広告の文面・資料・画像が該当します。
「分析」は、成果のデータと施策の効果測定です。
AIが効くのは3つともですが、効き方と注意点が違うので順に見ていきます。

調査で効くのは、定点観測の形にできる調査です。
対象は競合のサービスの変化・発信の内容・採用の動き、あるいは市場のニュースや制度の変更といったところで、項目を固定して定期的に同じ物差しで見ていきます。

もちろん、自動化のほうに寄せておくことも要ります。
週次で走らせて表に蓄積する形にしないと、手動だと担当が忙しい週から飛び、飛ぶと比較の連続性が切れます。
組み込み方は定例リサーチを人の手から外す。調査業務を自動化フローに組み込むにまとめてあります。

顧客の声の分析のほうも効き、問い合わせの記録・アンケートの自由記述・営業からの報告を分類して集計すると、感覚で語られていた傾向が数字になります。
ただ、注意点もあります。
出典を必ず求めることと、事実と推測を分けて出力させることが要り、競合の動向は推測が混ざりやすい領域だからです。

制作で効くのは、構成と初稿までの部分です。
記事なら構成案から初稿、表現の統一という流れになり、広告の文面なら複数案を出させて選ぶ形になります。
人が担うのは、訴求の決定・素材の提供（実績、顧客の言葉、自社の強み）・事実の確認の3つです。

品質基準のほうを先に決めておくことも要り、基準がないまま量産すると質の低いものが増え、量産できたこと自体が成果に見えるので気づくのが遅れます。
分業そのものの設計は営業資料・ホワイトペーパーを社内で回す。品質を落とさない分業設計で扱っています。

画像の制作については、用途を限定するのが現実的で、社内資料の図解や記事の挿絵あたりから始めます。
対外的なブランドに関わる制作物は、基準の整備が済むまで慎重にしたほうがいいと思います。

分析で効くのは、形をそろえる工程と傾向を読む工程です。
複数の媒体のレポートを同じ形にそろえるところが、最も時間を食っていた部分になります。
数字の変化と、その要因の仮説のほうを出させます。

ただし集計そのものは数式でやり、AIには計算させません。
ここを混ぜた時点で、数字の事故のほうが起きます。
集計と分析の工程分けは数字を見える状態にする。データ集計と分析をAIで日常業務化するにまとめてあります。

要因の説明のほうは、あくまで仮説として扱います。
「広告費を増やしたので問い合わせが増えた」という説明が返ってきても他の要因の可能性があるので、検証の方法を1行添える運用にしておきます。

分析は、調査と制作の効果測定にもなります。
制作物の成果が測られていないとAIで速くなった価値が判断できないので、分析を先に整えるほうが順序としては正しいのかもしれません。

制作物の品質基準をそろえる

制作の続きですが、ここが最も重要なところなので節を分けて書きます。
基準に入れるのは3種類あります。

ひとつが、必ず守るものです。
事実の正確性、固有名詞の表記、対外的に言ってよい範囲、他社への言及の作法などが該当し、ここは例外を作りません。

次が、判断で決めるものです。
表現の水準・構成・分量といったところを担当が判断し、迷ったら上に上げる形にしておきます。

もうひとつが、好みの範囲です。
語尾や句読点の使い方などで、ここは基準に入れません。
細かい指摘が増えて、レビューのほうが重くなるからです。

あわせて「一般論で終わっていないか」を基準に入れておきます。
これがAIを使った制作で最も起きやすい品質の低下で、初稿に対して「一般論で書かれている箇所」を指摘させる工程を必須にします。

基準そのものの作り方はこうです。
過去に評価が高かった制作物3本を並べて共通する要素を抜き出し、そこからレビューで直した理由を記録して10〜15項目に整理します。

外注との役割分担の見直し

外注との分担の課題は、判断が必要な領域です。
内製に寄せられるのは、構成の設計・初稿の執筆・社内向けの資料・記事の量産といったところだと思います。

外注のほうが良いのは、対外的なブランドに関わる制作・専門性が要る内容・デザインの品質が求められるものです。
もう1つ、「発注の内容そのものを変える」という選択もあります。
構成と初稿を内製して仕上げだけ外注する形で、発注の単価は下がり品質は保たれます。

判断の目安は、その制作物が誰の目に触れるかだと思います。
社外の広い範囲に出るものは外注の品質を使い、社内や限定された相手に出るものは内製で足ります。

この見直しをしないと、内製で作ったものを外注にも出しているという重複が起きます。

効果測定は3つの指標で見て、崩れる原因はだいたい同じ6つ

部門としての指標のほうも決めておきます。
制作の指標は「使われた数」で、作った数ではなく実際に使われた・読まれた数を見ないと、量だけが増えていきます。

調査の指標は「打ち手につながった数」で、集めた情報のうち実際に施策の判断に使われた件数を数えます。
分析の指標は「レポートの作成時間」と「見られている割合」で、作成が速くなっても見られていなければ価値が出ていません。
この3つとも、月1回まとめて見る形にします。
個別に追いかけると、手間のほうがかかります。

崩れやすいのは6つです。
品質基準を言語化する前に量産すること、「作った数」を指標にすること、外注の内容を見直さないこと、集計をAIに任せること、要因の説明を確定した原因として扱うこと、画像の制作を対外的なブランドに関わる領域から始めることです。
どれも、基準を先に決め、使われた数を見て、誰の目に触れるかで分担を決め、集計は数式で行い、仮説として扱い、社内向けから始めれば避けられます。

部門の利用状況が見えないと、定着したか分からない

ここまで書いてきたとおり、3つの領域それぞれに型があります。
問題は、それが部門に定着したかどうかをどう知るかのほうです。

マーケティングの担当者数は、多くの組織で数人しかいません。
「使っていますか」と聞けば分かると思われがちですが、実際には分からず、聞かれれば「使っています」と答えるのが自然だからです。
定着の度合いは、領域によっても違ってきます。
調査は定着しているが制作は個人任せ、というような偏りが起き、この偏りが見えないと次の手が決まりません。

さらに、マーケティングで作った型は他部門にも効くことがあります。
調査の型は営業に、制作の型は人事の採用広報に効いたりしますが、ここが横に広がらないのは作られたことが伝わらないからです。

定着の偏りを見るために、私たちが提供している組織のAIポータル「AI Portalize」では、部署・職種・グレードごとの利用率と前期比が集計の手間なしで出て、よく使われているツールも分かります。
「部門の中では進んでいるが偏りと横展開が見えない」という状態の場合は、考え方の参考になるかもしれません。

マーケの型は、部門で共有して初めて機能する

マーケティング業務はAIとの相性が良いのに、品質基準が言語化されていない・外注との分担が変わっていない・効果測定が組み込まれていないの3つで定着しません。
いずれもAIの前からあった課題です。

業務は3つの領域に分けて考えます。
調査は項目を固定して定点観測にし、自動化に寄せます。
制作は構成と初稿までで、人は訴求の決定・素材の提供・事実確認を担います。

分析は形をそろえる工程と傾向を読む工程で、集計は数式で行います。
品質基準は、必ず守るもの・判断で決めるもの・好みの範囲の3種類に分け、好みの範囲は基準に入れません。
「一般論で終わっていないか」は必ず入れておきます。

外注のほうは、その制作物が誰の目に触れるかで判断します。
構成と初稿を内製して仕上げだけ外注する、という選択もあります。

指標は、制作は「使われた数」、調査は「打ち手につながった数」、分析は「作成時間と見られている割合」です。
「作った数」を指標にすると、量だけが増えていきます。
評価が高かった制作物を3本並べて共通点を抜き出すだけで、型はほぼ固まります。