コンテンツ、データ、広告など、生成AIがマーケティングを革新している分野と、インパクトを与えるのに苦戦している分野を紹介しよう。
生成AIの導入が加速する中、組織は誇大広告を超えて、どのユースケースが本当の価値をもたらすのかを見極める必要がある。そこでオランダのビジネスコンサルティング会社MartechTribeでは、CEO、コンサルタント、マーケティングディレクター、オペレーションマネージャーを含む283名のマーケティングプロフェッショナルを対象に、マーケターがどの程度頻繁にさまざまな生成AIアプリケーションを使用しているかを調査した。
分析したユースケースは、MartechMap（マーテック市場を可視化するためのツールを提供する企業）によるマーケティングテクノロジーのトレンド追跡ツール「MartechSupergraphic」から厳選したものである。2024年には、2,324の生成AIツールがマーケティングテクノロジーの成長率の77%を占め、AIが業界に大きな影響を与えることが明らかになった。しかし、その採用パターンはさまざまである。あるユースケースは日々のワークフローに深く統合されているが、他のユースケースは依然として大部分が空想的である。
6つの主要なマーテック機能に基づく洞察
調査結果は、Martech Mapの次の6つの主要なマーテックカテゴリーにわたって明確なパターンを浮き彫りにした。
●広告
●コンテンツ
●ソーシャル
●セールス
●データ
●マネジメント
このうち、コンテンツとデータのユースケースが上位20を占めた一方で、広告関連のユースケースは伸び悩んだ。
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1．コンテンツが主役
コンテンツ関連の生成AIアプリケーション（オレンジ色）が群を抜いており、上位20のユースケースのうち7つがコンテンツの考案、制作、最適化に焦点を当てている。マーケティング担当者は、ワークフローを合理化し、パーソナライゼーションを強化し、高品質なコンテンツへの需要の高まりに対応するために、生成AIに大きく依存している。
コンテンツのユースケースのトップは、以下の通りである。
●コピーのアイデア作成（50.7%）： 生成AIは、ブレーンストーミングや斬新なアイデアの創出に幅広く活用されている。
●コピー制作（43.9%）： 複数のフォーマットにまたがるコンテンツの起草において、自動化が大きな役割を果たしている。
●コンテンツの最適化とテスト（28.6%）： マーケティング担当者は、コンテンツのパフォーマンスを改善するためにAIを活用している。
2．戦略的推進力としてのデータ
データ関連のアプリケーション（青色）も目立っており、トップ20のうち6つがナレッジマネジメント、競合調査、文書化に焦点を当てている。膨大な量のデータを分析し、実用的なインサイトを抽出する生成AIの能力は、その人気の背後にある重要な推進力である。
上位のデータ活用事例は、顧客データ以外のソースもカバーしている。
●ナレッジマネジメントと文書化（22.5%）： AIは重要なマーケティングデータの整理と検索をサポートする。
●競合調査（21.4%）： 生成AIは、競合他社の戦略を分析することで、マーケティング担当者が一歩先を行くのを支援する。
3．アドテクノロジーの採用ギャップ
デジタルマーケティングにおける広告（赤色）の強い存在感にもかかわらず、この分野での生成AIの採用は依然として低調である。最上位の広告アプリケーションは28位で、下位23のうち7つがアドテクに該当する。このギャップにはいくつかの要因が考えられる。
●アウトソーシング： 多くのマーケティング担当者は広告制作を代理店や外部パートナーに依存しており、生成AIツールとの直接的なやり取りが制限されている。
●組み込みAI：Google広告のP-MAXやFacebook広告のAdvantage+は、マーケターがAIが果たす役割を積極的に認識することなく、広告の最適化を自動化している。
●クリエイティブのコントロール： マーケティング担当者は、クリエイティブの意思決定をAIに委ねることに消極的であるかもしれない。
4．ソーシャルとマネジメント： 混在する2種類のケース
ソーシャルとマネジメントのユースケース（黄色と灰色）は、採用の傾向が分かれている。高い採用率を誇るアプリケーションがある一方で、十分に活用されていないアプリケーションもある。
ソーシャルでは、アナリティクスとスケジューリングツールが広く利用されている一方で、AI主導のコミュニティ・エンゲージメントとインフルエンサー・マネジメントは抵抗勢力に直面している。
マネジメントでは、テープ起こしや要約作業は高い採用率を誇り、生産性を高めているが、人材管理や採用ツールはほとんど利用されていない。
5．セールス: 選択的な統合
セールス関連の生成AIのユースケース （緑色） は、主にリードスコアリングと顧客セグメンテーションで選択的に適用されている。マーケティング担当者は、営業プロセス全体を自動化するよりも、データに基づく洞察を得るためのAIを好むようで、人間の関与が引き続き重要であることを強調している。
使用頻度に基づく洞察
月間使用状況に関して、生成AI は一般的に戦略計画と専門的なタスクをサポートするのに対し、日次および週次のユースケースはより運用と生産に重点を置いていることが調査で示されている。
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生成AIアプリケーションの月間使用率トップは、以下の通り。
●コンテンツ ：画像／動画のアイデア作成（24.3%）
●データ： ナレッジマネジメントと文書化（22.5%）
●データ： 競合他社の調査（21.4%）
●コンテンツ： 画像／動画の制作（21.1%）
●コンテンツ： コンテンツの最適化とテスト（20.0%）
これらのタスクは通常、より複雑かつリソース集約的であり、毎日実行するよりも定期的な労力を必要とする。日々のオペレーションよりも、コンテンツのプランニングサイクルや戦略的洞察、キャンペーンレベルの最適化をサポートするものである。
日次や週次のユースケースでは、主に以下のようなコンテンツの作成と管理に重点がかれている。
●コピーのアイデア作成（50.7%）
●コピーの制作（43.9%）
●テープ起こし、メモ、要約（43.2%）
これらの機能は反復性が高く、通常のワークフローに組み込まれており、マーケティング実行におけるスピードと効率性への継続的なニーズを反映している。
「コンテンツ：画像／動画のアイデア作成 (6.1%) 」や「コンテンツ：リードスコアリングと配信 (3.2%)」 などの一部のユースケースでは、当初は採用されたものの、ROI（投資収益率）の実現、統合の複雑さ、優先順位の変化などの課題により、最終的には見送られたものもある。
「ウィッシュリスト」からの洞察
調査データは、回答者がまだ試していない生成AIのユースケースの明確なパターンを浮き彫りにし、マーケティング担当者の願望と躊躇に関する洞察を提供している。
この回答に基づいて、これらのユースケースは3つのカテゴリーに分類される。
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高い関心（ウィッシュリストのユースケース）
これらは、かなりの数の回答者（40%以上）が、まだそのユースケースを試していないが、将来的にそのユースケースを探求することに興味がある可能性が高いと回答した分野である。
以下のユースケースは、採用を促進するために、より多くの教育、価値の証明、ツールのアクセシビリティを必要とするかもしれない。これらのユースケースは、高い潜在的な需がある新たな機会を表している。
●コンテンツ： オーディオ／ポッドキャスト制作（51.4%）
●データ： コンプライアンスとリスク（46.4%）
●コンテンツ： ソーシャルメディア管理（43.2%）
●コンテンツ： リードスコアリングと配信（42.5%） ●マネジメント： 人材管理／採用（41.1%）
中程度の関心（試した人はいるが、多くはまだ関心がある状況）
このグループには、まだ試したことはないが、引き続き関心があると思われる回答者が中程度のレベル（20～40%）のユースケースが含まれる。これらの分野は、より多くのケーススタディや成功した実装が利用可能になるにつれて、徐々に採用されるかもしれない。
以下の分野は、価値があると考えられるが、複雑さ、予算の制約、優先事項の競合などの障壁がある可能性がある。
●コンテンツ： Webサイト／ページ構築（38.2%）
●マネジメント： 営業アシスタント（36.1%）
●データ： オーディエンス構築（31.4%）
●コンテンツ： 画像／動画制作（29.3%）
●データ： データソーシング（28.9%）
関心が低い（優先順位の低いユースケース）
マーケティング担当者のうち、これらのユースケースに関心を示している人の割合が低い（20%以下）ことから、現在、これらのユースケースが自社の業務にとって重要であるとは考えていない可能性が示唆される。これらのユースケースは、より強力なバリュープロポジションや、マーケティングの優先順位との整合性を高める必要があるかもしれない。
●広告： ブランドの安全性（17.%）
●ソーシャル： カスタマーサービスとサポート（14.6%）
●セールス： パイプラインの最適化（12.9%）
●広告： 動画広告の作成（12.5%）
●マネジメント： ナレッジマネジメントと文書化（11.4%）
