マーケティングにおけるAIの活用事例や、今後の影響

マーケティングにおけるAIの活用事例と、今後の影響

著者：株式会社GuideRunner代表取締役　｜野田卓司　

SNS：X、Facebook

「AIを使えば、マーケティングは本当に楽になるのか。」

「他社は、AIを使って実際に何をしているのか知りたい。」

「AIのせいで、これからマーケティングの仕事はどう変わるのか。」

こうした質問を、お客様との打ち合わせで本当によくいただきます。

私たちガイドランナーは、中小企業のマーケティング内製化（インハウス化）の支援を行っています。ここからは、他社の話ではなく、私たち自身が毎日使っている現場の実例をもとに、AIの活用と今後の影響を現場目線で解説します。

営業目的の記事ではありません。AIをどこに使い、どこは人が持つのか。自社で考える材料として読み進めてください。

となりの会社は、マーケティングでAIをどう使っているの？

これ、気になりますよね？

私はこれまで1000社以上のマーケティング現場を見てきましたが、「AIを入れたものの、文章作成にしか使えていない」という声は、業種や規模を問わず多くの経営者・担当者に共通しています。安心してください。一緒に見ていきましょう。

以下のうち当てはまるものはありますか？

• AIは契約したが、メールや文章の下書きくらいにしか使っていない

• SNSやコラムの更新が、担当者1人に集中している

• AIが書いた文章を、そのまま出してよいのか判断できない

• 社内で、AIを使える人と使えない人の差が開いている

• 「AIでマーケティングはどう変わるのか」を、経営者として整理できていない

1つでも当てはまった方は、この記事を最後まで読む価値があります。

目次：---------------------------------------------------------------

1. マーケティングのAI活用、いま何が起きているか

2. 事例：コラム・プレス・ラジオ・YouTube・SNSを、ほぼ1人で回す

3. 事例から見えた「AIに任せる・人が決める・人が確認する」の線引き

4. 「AIで書くと評価が下がるのでは？」への、私たちの見解

5. 領域別に見る、AIの得意なこと・苦手なこと

6. 今後の影響：中小企業の経営者・担当者に起きること

7. 今日からできる、はじめの3歩

8. 知りたい方へ：AI活用マーケティング研修

9. まとめ

10. 筆者からのアドバイス

11. FAQ

12. 参考情報

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1. マーケティングのAI活用、いま何が起きているか

まず、世の中の状況を整理します。

AIを使う企業の「規模別の活用率」や「費用感」は、別の記事「AIにいくら使ってる？中小企業のリアルな費用感を解説」で詳しく書きました。この記事では、その先の「何に使っているのか」に絞ります。

帝国データバンクの調査（2026年3月、全国2万3,349社対象・有効回答1万312社）で、活用している企業の主な活用業務を見ると、「文章の作成・要約・校正」が45.1%と最も多く、「情報収集」が21.8%、「企画立案時のアイデア出し」は11.0%にとどまります［1］。

効果については、活用している企業の86.7%が「効果が出ている」と回答しています。一方で、情報の正確性に懸念を持つ企業は50.4%にのぼり、AIによる悪影響として最も多く挙がったのは「社員間の使いこなし格差の拡大」（18.8%）でした［1］。

つまり現状は、多くの企業が、AIを文章を整える道具として使い始めた段階です。マーケティングの「企画」や「設計」にまで使えている企業は、まだ少数だと考えられます。

もう一つ、検索の側にも変化が起きています。検索結果にAIによる要約が表示されることで、ユーザーがサイトをクリックせず、AIの回答だけで情報を得るケースが増えています。この変化については、私たち自身の数字を、別の記事「AI表示3倍！対策ゼロからAIO対策・LLMO対策をやってみての結果報告」で公開しています。

2. 事例：コラム・プレス・ラジオ・YouTube・SNSを、ほぼ1人で回す

ここからは、私たち自身の実例です。GuideRunnerでは、次の発信を、ほぼ1人で回しています。

使っているAIは、役割で分けています。戦略立案・分析・企画はClaude、画像制作・アイデア出しはChatGPT、リサーチ・情報整理はGemini、記事制作・ライティングはCopilot、スライド・提案資料はGenspark、音声コンテンツはNotebookLMです。月額費用の内訳は、別の記事「AIにいくら使ってる？中小企業のリアルな費用感を解説」で公開しています。

それぞれの発信で、何をしているかを見ていきます。

2-1. コラム：決めた「型」に沿って書く

コラムは、要約、導入、目次、本文、まとめ、FAQ、参考情報という標準の構成（型）を決めています。AIには、この型に沿って構成案や下書きを作らせます。

ただし、AIに任せきりにはしません。人が決めているのは、次の4点です。

• どのテーマを書くか（お客様の相談や、検索で実際に調べられている言葉をもとに決める）

• 自社の実体験や、現場で見た事例など、自社にしかない一次情報を加えること

• 記事内の数字が、公開されている出典と一致しているかの確認

• 公開してよいかの最終判断

文章は、AIがいくらでも書けます。だからこそ、「何を書くか」「自社にしか書けない情報が入っているか」「書いてあることが正しいか」は、人が持つ必要があります。なお、私たちの記事の末尾には、文章の一部に生成AIを活用していることを明記しています。

2-2. プレスリリース：独自の調査データを、一次情報の起点にする

プレスリリースは、月2回、独自のWebアンケートを起点に作っています。世の中で話題になっていること（たとえば最低賃金の改定）と、自社の専門領域（中小企業のマーケティング）を掛け合わせてテーマを決めます。

アンケートの結果は、私たちだけが持っている一次情報です。この一次情報を、リリースだけでなく、コラムやnoteにも角度を変えて届けています。

AIには、設問案の作成、集計結果の読み解き、リリース原稿の下書きを手伝わせています。一次情報を整理して、読みやすい形にする作業は、AIが力を発揮するところです。

一方で、人が必ず持っているのは、テーマの選定と、数字の確認です。調査結果は、記事の信頼そのものです。AIが整えた文章でも、数字が1つ違えば、すべての信頼が崩れます。

2-3. ラジオ（ポッドキャスト）：音声はAIで作る

音声コンテンツ（ポッドキャスト）は、NotebookLMを使って制作しています。文章中心の発信を、耳で聞く形に変える使い方です。以前なら、収録や編集に専門の人手と時間が必要だった領域でした。

2-4. YouTube：月2本の動画を続ける

YouTubeは、月2本以上、10分程度の動画を続けています。

2-5. SNS：毎日の投稿を、仕組みで回す

SNSは、Instagram週3回、X毎日3投稿、note月3記事です。毎日の投稿は、「今日、何を出すか」を考えるところで止まりがちです。投稿案やアイデア出し、画像づくりをAIに手伝わせることで、続けやすくしています。

ここまで、すべての発信に共通しているのは、AIが「作る」ところを担い、人が「決める」ところと「確認する」ところを持っている、という分担です。

3. 事例から見えた「AIに任せる・人が決める・人が確認する」の線引き

5つの発信を回してみて、私が線引きとして意識しているのは、次の3つです。

この線引きを、発信ごとに「型」として決めておくと、毎回迷わずに、同じ品質で回せます。なお、具体的な型の作り方や、プロンプトの設計は、研修でお伝えしています。

ひとつだけ、正直に書いておきます。私自身が、マーケティングの現場に長くいるため、「何を決めるべきか」を設計できる面は否定できません。ただ、線引きを言葉にして型にしておけば、経験が浅い担当者でも、持ち帰ることができるはずだと考えています。

4. 「AIで書くと評価が下がるのでは？」への、私たちの見解

お客様から、こんな質問もよくいただきます。「AIが書いた文章には、目に見えない透かしが入っていて、AIが書いたと分かる時代になった。AIで書くと、検索やAIからの評価が下がるのではないか」という心配です。

私たちが確認できた範囲で、事実として分かっていることを整理します。

• Googleの検索のガイダンスは、生成AIの利用そのものを禁止していません。問題にしているのは、ユーザーに価値を加えない大量のコンテンツを、AIなどで作って公開することです。また、公開前の事実確認と、作成方法を読者に伝えることを推奨しています［2］

• 同じガイダンスには、透かしを評価に使うという記述は、私たちが確認した範囲では見当たりませんでした［2］

• 文章に透かしを入れる技術（Google DeepMindの「SynthID Text」）は存在します。ただし、事実に基づく文章では効果が下がることや、大幅に書き換えたり翻訳したりすると検出の信頼度が下がる場合があることが、公式の説明に書かれています［3］

つまり、「AIを使った」ことだけを理由に、評価が決まるとは言い切れません。ただし、評価の仕組みは外から見えず、今後変わる可能性もあります。この点は、断定せずに受け止めています。

そのうえで、私たちの見解は次のとおりです。

AIを使うことは、もう止められない。そのことは、検索エンジンやAIの側も、すでに認識しているはず。だとすれば、これから問われるのは「AIを使ったかどうか」ではなく、「その情報が、オリジナルかどうか」ではないか。

AIに任せきりで書くと、誰が書いても同じような内容になります。AIが書いたかどうかが分かるかどうか以前に、どこにでもある内容は、価値が下がっていきます。逆に、AIを使って書いたとしても、その会社にしかない情報が入っていれば、価値は残ります。

では、オリジナルの情報とは何か。私たちは、次の4つを「一次情報」と呼んでいます。

AIが持っていないのは、まさにこの4つです。AIは、一次情報を整えることは得意ですが、一次情報を生み出すことはできません。そこは、会社と人が担う部分です。

ですから私たちは、「AIを使わずに書く」のではなく、「AIを使って書くが、自社の一次情報を必ず入れる」ことを方針にしています。記事の末尾に、文章の一部に生成AIを活用していることを明記しているのも、そのためです。

なお、これは「AIを使えば楽ができる」という話ではありません。一次情報を持つには、現場で試し、記録し、数字を集める手間がかかります。AIで作業が軽くなったぶん、その手間に時間を使える、ということです。

5. 領域別に見る、AIの得意なこと・苦手なこと

事例を領域に広げて整理すると、次のようになります。

苦手なことは共通していて、自社にしかない情報を持っていないこと、そして間違っていても、もっともらしく書いてしまうことです。調査でも、約半数の企業が情報の正確性に懸念を持っています［1］。

6. 今後の影響：中小企業の経営者・担当者に起きること

ここからは、事例と調査をもとにした、私の見立てです。将来のことは確実には言えませんが、現場にいて強く感じることを5つ書きます。

1. 「作る」ことの差が、なくなっていく。 文章、画像、音声は、AIで誰でも作れるようになります。作る量や速さで差をつけることは、だんだん難しくなります。

2. 差がつくのは、「一次情報」と「設計」。 AIが持っていない情報、つまり自社の経験、ノウハウ、知見、調査データを出せるかどうかが、分かれ目になります。AIを使う・使わないではなく、オリジナルの情報であるかが問われる時代になると考えています。そして、その一次情報を、どの順番で、誰に届けるかという設計も同じです。

3. 検索から、「AIの回答で選ばれる」競争へ。 検索の上位に出ても、AIの要約だけで満足されて、クリックされにくくなっています。私たちの自社サイトでも、通常の検索の表示は+33%、Googleの生成AI機能での表示は約3.1倍という変化がありました［4］。これからは、「AIに正しく理解され、紹介される」ことも、マーケティングの対象になります。

4. 担当者の役割が、「作業者」から「設計者・編集者」へ。 作業をAIに任せられるぶん、担当者には、何を出すかを決める力、AIの出力を確認する力が求められます。調査でも、AI活用による悪影響で最も多かったのは「社員間の使いこなし格差の拡大」でした［1］。AIを使える人と使えない人の差は、これから社内で広がりやすい課題です。

5. 外部への依頼も、「作業の外注」から「設計と育成の伴走」へ。 作業そのものをAIに任せられるなら、外部に求めるものは、作業の代行よりも、設計や、社内で回せる状態に育てる伴走に移っていくと考えています。

大切なのは、どれも「AIが人を置き換える」という話ではないことです。AIは作業を引き受けてくれますが、何を目指し、何を出すかを決めるのは、人です。

7. 今日からできる、はじめの3歩

大がかりな準備は要りません。次の3つから始めてみてください。

1. 自社の「一次情報」を、棚卸しする。 経験、ノウハウ、知見、調査データ。すでに社内にあるものを、書き出してみる

2. 自社の発信を1つ選び、「型」を言葉にする。 いま一番負担になっている発信について、毎回同じ手順で出しているところを、箇条書きにしてみる

3. 「AIに任せる・人が決める・人が確認する」を、3つに分ける。 分けた内容を、AIへの依頼文にも反映し、必ず一次情報を入れる

最初から全部を任せる必要はありません。小さく試して、確認のポイントを増やしながら広げていくのが現実的です。

8. 知りたい方へ：AI活用マーケティング研修

「うちの発信では、どう線引きすればいいか」「型は、どうやって作るのか」。この記事では項目の紹介にとどめた、具体的な進め方は、AI活用マーケティング研修でお伝えしています。

「少人数で、マーケティングを回せる仕組みを作りたい」とお考えの方は、お気軽にご相談ください。

9. まとめ

• 生成AIの使い道は、文章の作成・要約・校正（45.1%）に集中していて、企画立案時のアイデア出し（11.0%）はまだ少ない［1］

• GuideRunnerは、コラム、プレス、ラジオ、YouTube、SNSを、AIを役割で使い分けながら、ほぼ1人で回している

• 共通する線引きは、「AIに任せる（型のある作業）」「人が決める（方針・一次情報）」「人が確認する（正確性）」の3つ

• 「AIで書くと評価が下がるのでは」という心配に対し、Googleのガイダンスは、AIの利用そのものではなく、価値のない大量生成を問題にしている［2］。透かし技術にも限界がある［3］

• 私たちの見解は、AIを使うことは止められない前提で、「AIを使ったか」より「オリジナルの情報（経験・ノウハウ・知見・調査データ）か」が重要になるということ

• 今後は、作る力より、一次情報と設計の力で差がつく。担当者の役割は、作業者から設計者・編集者へ移っていく（筆者の見立て）

• 約半数の企業が情報の正確性に懸念を持っており［1］、確認の工程を人が持つことが重要

10. 筆者からのアドバイス

11. FAQ

Q1. マーケティングで、AIはどんな場面で活用されていますか？  A. 調査では、文章の作成・要約・校正（45.1%）、情報収集（21.8%）、企画立案時のアイデア出し（11.0%）などが主な活用業務です［1］。私たちは、これに加えて、画像、資料、音声の制作にも活用しています。

Q2. 中小企業でも、AIを使ったマーケティングは可能ですか？  A. 可能です。活用している企業の86.7%が「効果が出ている」と回答しています［1］。担当者が少ない会社ほど、AIで作業を引き受けてもらう意味は大きいと考えています。

Q3. AIが作った文章を、そのまま公開してもよいですか？  A. おすすめしません。約半数の企業が情報の正確性に懸念を持っています［1］。数字、固有名詞、断定表現は、人が出典を確認してから公開してください。

Q4. AIで書いた記事は、検索やAIからの評価が下がりますか？  A. Googleのガイダンスは、生成AIの利用そのものを禁止しておらず、ユーザーに価値を加えない大量生成を問題にしています［2］。評価の仕組みは外から見えないため断定はできませんが、私たちは、AIを使ったかどうかよりも、自社にしかない一次情報が入っているかが重要になると考えています。

Q5. 「一次情報」とは何ですか？  A. 自社が実際に経験したこと、使っている手順やノウハウ、現場から得た知見、自社で集めた調査データなど、他では手に入らない情報のことです。

Q6. AIが書いたかどうかは、透かしで分かるのですか？  A. 文章に透かしを入れる技術は存在しますが、事実に基づく文章では効果が下がることや、大幅な書き換え・翻訳で検出の信頼度が下がる場合があることが、公式に説明されています［3］。すべての文章を確実に見分けられる仕組みとは言えません。

Q7. AIを使うと、マーケティングの質は下がりませんか？  A. 使い方次第です。AIに任せきりにすると、どこかで見たような内容になりやすくなります。自社の経験、ノウハウ、知見、独自のデータといった一次情報を人が加えることで、質を保てます。

Q8. 今後、マーケティング担当者の仕事はなくなりますか？  A. 作業の一部はAIに置き換わりますが、何を目指し、何を出すかを決める仕事は、むしろ重要になると考えています（筆者の見立てです）。

Q9. 複数のAIを使い分ける必要はありますか？ 

A. 必須ではありません。まずは1つのAIから始めて、業務が広がるにつれて、役割ごとに使い分ける企業が増えています。

Q10. AIの活用は、検索対策（SEO）やAIO・LLMO対策にも関係しますか？ 

A. 関係します。検索結果にAIの要約が表示されることで、サイトがクリックされにくくなっています。そのため、AIに自社が正しく理解され、紹介されることも、マーケティングの対象になりつつあります。私たちの自社サイトの変化は、別の記事で公開しています［4］。

Q11. 具体的なやり方は、どこで学べますか？ 

A. 当社のAI活用マーケティング研修でお伝えしています。詳しくは、案内ページ（準備中）をご覧ください。

参考情報

［1］株式会社帝国データバンク「生成AIに関する企業の動向調査（2026年3月）」（調査期間2026年3月17日〜31日、全国2万3,349社対象、有効回答1万312社、回収率44.2%、tdb.co.jp/report/economic/20260514-genai/）

［2］Google検索セントラル「ウェブサイトで生成 AI によるコンテンツを使用するための Google 検索のガイダンス」（developers.google.com/search/docs/fundamentals/using-gen-ai-content）

［3］Google AI for Developers「SynthID: 透かしを入れて LLM で生成されたテキストを検出するためのツール」（ai.google.dev/responsible/docs/safeguards/synthid）

［4］Google Search Console（株式会社GuideRunner自社サイト www.webgaku.jp）、リニューアル後2026年9月1日〜9月30日と、リニューアル前2026年8月2日〜8月31日の各30日間の比較。「生成AI機能」レポートはベータ版。（自社計測）

※本記事の数字は、2026年10月時点で確認できる調査にもとづきます。AIのサービスや機能、検索結果は、今後変わる可能性があります。

※「今後の影響」に関する記述は、事例と調査にもとづく筆者の見立てであり、将来を保証するものではありません。

※本記事で紹介した自社の運用は、2026年9月〜10月時点のものです。

※上昇マーケティングOS®は株式会社GuideRunnerの商標登録名称です。