活用事例2025.04.15

マーケティング分析の生成AI活用事例7選｜活用の重要性やメリットとは

近年、デジタルマーケティングの必要性は年々高まってきており、限られた時間を使っていかに膨大なデータを分析できるかが課題となっています。生成AIはデータの収集・分析に優れていることから、導入を検討している方も多いのではないでしょうか。

そこでこの記事では、生成AIの専門家である弊社スパイクスタジオが、マーケティング領域における生成AIの重要性や、具体的な活用法について詳しく解説していきます。

マーケティング分析に生成AIを採用するメリットや、生成AIを活用して新たなビジネスモデルを創出した事例なども紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

AI活用マーケティングとは？生成AIの重要性

AI活用マーケティングは、人工知能である生成AIの技術を用いて、マーケティング戦略や施策効果を高めるという手法です。生成AIは膨大なデータを処理した分析と予測が得意な性質を持っており、主に以下の分野に活用できます。

自社製品やサービスの分析
コンテンツ分析
競合分析
顧客の消費行動分析　など

生成AIを活用したアプローチは、膨大なデータを処理して消費者の行動を予測し、個別化されたマーケティングを実現します。まずは、マーケティング領域における生成AIの重要性からみていきましょう。

購買行動のデジタル化

Statistaのデータによると、2023年のBtoC-EC市場規模は約22.7兆円に達し、確実に成長してきています。2人以上の世帯のうち、53％以上がオンラインから商品やサービスを購入しているのが現状です。

このトレンドは、コロナウイルスによるパンデミックの影響により急加速し、今後も成長を続ける見通しがあります。より多くの消費者が、オンラインでの購入を好むようになることが予測されるため、企業は今まで以上に戦略的なマーケティング施策を打たなければなりません。

出典Statista「日本のB2Cオンライン小売市場規模 2014-2023」「日本の世帯における電子商取引普及率 2014-2023」

膨大な社内データの有効活用

企業は多くのデータを蓄積しているものの、有効活用できているのはほんの一握りです。データがサイロ化されている場合、情報が散逸していまい、マーケティング業務における迅速な意思決定や分析の妨げになってしまいます。

効率的にマーケティングをおこなうためには、生成AIを活用して蓄積した自社データを適切に統合し、活用することが重要です。生成AIを用いてデータを統合すれば、必要な情報を瞬時に見つけ出すことができます。ナレッジや過去の取引などへも簡単にアクセスできるようになるため、業務の生産性向上につながるのです。

マーケティング領域において生成AIができること

マーケティング領域において、生成AIを活用できることは以下の通りです。

市場分析
需要予測
人流分析
コンテンツ生成
運用の自動化
顧客とのコミュニケーションの自動化

1. 市場分析

生成AIを市場分析に活用することで、市場のトレンドや消費者行動の把握、競合分析によるマーケティング施策の最適化がおこなえます。生成AIは大量のデータやユーザーフィードバックを解析し、ニーズをリアルタイムで把握できるのが強みです。マーケティング戦略の迅速な変更も実現でき、競合に対する優位性が得られます。

2. 需要予測

ビッグデータと生成AIの組み合わせは、現代のマーケティング戦略において重要な位置付けがされています。「ビッグデータ」とは、従来のデータ処理技術では扱いきれないほどの大規模かつ多様なデータの総称です。生成AIをビッグデータを活用した需要予測に採用することで、在庫管理や生産計画の最適化がおこなえます。

ビッグデータに含まれる、さまざまなソースから収集された情報は以下の通りです。

オンラインでの購買履歴
顧客の行動データ
SNSの投稿
気象情報　など

上記のデータを活用することで、市場のトレンドや顧客の嗜好をより正確に把握できます。生成AIは膨大なデータから必要な情報を抽出し、有意義な予測を生成するのが得意です。需要予測においては特に優れており、過去の販売実績だけでなく、天候・市場の動向などの外部要因も加味しながら、将来の需要を高速度で予測することが可能です。

3. 人流分析

生成AIで人流分析をおこなうことで、実店舗における店舗レイアウト改善に役立てることも可能です。

人流分析は、特定の場所における人々の動きや集まり方を解析する手法で、商業活動やマーケティング戦略においても重要な役割を持っています。特に、小売業や観光業の場合は、ユーザーが集中する場所を特定することにより、効果的な出店計画やターゲティングが実現可能です。

生成AIは、大量の位置情報データをリアルタイムで分析する能力を持っているため、従来の人流分析よりも精度の高いものが期待できます。生成AIを活用すれば、特定の条件下における消費者の行動を予測し、それに基づいたマーケティング施策の提案もおこなえるようになるでしょう。

4. コンテンツ生成

生成AIは、学習したデータからさまざまな種類のコンテンツを自動生成する能力を持っているのが特徴です。これにより、コンテンツ制作や定型業務にかかる時間を大幅に短縮し、コストやリソース削減が実現できます。

以下は、生成AIが作成できるコンテンツの一例です。

議事録や会議資料
メールマーケティングの定型文生成
ブログやSNSなどの投稿コンテンツ
広告やバナーの生成
クリエイティブなアイデア出し　など

5. 運用の自動化

生成AIの導入により、マーケティングの運用業務を自動化できます。以下は、自動化できる運用業務の一例です。

ECサイト運用

商品レコメンデーション

SNS運用

投稿のスケジュール管理

広告・キャンペーン運用

ターゲティング

コンテンツ運用

SEOを意識したコンテンツ生成（ブログ記事など）

上記の運用業務を自動化することにより、マーケティングチームはデータ分析や運用にかかる時間を削減し、より戦略的な活動に集中しやすくなります。

6. 顧客とのコミュニケーションの自動化

チャットボットや自動応答システムに生成AIを組み込むことで、顧客からの問い合わせに対して迅速かつ的確な対応が実現できます。

生成AIを活用したチャットボットは、24時間365日稼働し、迅速かつ適切なカスタマーサポートが提供可能です。顧客からの問い合わせに自動で応答したり、よくある質問への回答を迅速に生成できるため、顧客満足度の向上・問い合わせ部署の業務削減に大きく貢献します。

マーケティング分析に生成AIを活用するメリット

マーケティング分析に生成AIを活用するメリットは、大きく以下の3つです。

業務効率化と人材不足解消
労働コストの大幅削減
提案力強化と顧客満足度向上

業務効率化と人材不足解消

生成AIを活用することで、情報の収集・整理・分析に割く時間が大幅に短縮され、マーケティング業務が効率化されます。従来のマーケティングでは、担当者が手動でデータを集めており、分析に膨大な時間を費やしていました。

生成AIは高速で多量のデータを処理し、迅速に洞察を提供できることから、担当者の業務負担を軽減できるメリットがあるのです。数日かかっていた市場分析も数時間で完了するため、迅速な意思決定も推進します。

労働コストの大幅削減

生成AIは、定型業務を自動化することで、労働コストや外注費を大幅に削減できます。広告文やSNS投稿の生成・コンテンツ制作など、通常は人手を必要とする業務をAIが処理することで、さらに顕著なコスト削減が実現できるでしょう。

また、24時間体制での業務運用も実現できるため、時間効率も向上します。たとえば、生成AIにデータ分析を指示している間に、より戦略的な業務に集中することも可能です。顧客対応業務の自動化をおこなえば、労働コストを軽減しながら顧客満足度にも貢献できるでしょう。

提案力強化と顧客満足度向上

生成AIは、多様な視点からの提案を瞬時に生成可能な技術です。そのため、マーケティングチームは新しいアイデアを迅速に評価し、より効果的なキャンペーンを構築するためのサポートができます。

人間が考えるよりも多くの選択肢を提供し、試行錯誤の時間を短縮してくれるため、限られたリソースの中でおこなう際の大きなメリットとなるでしょう。

さらに、生成AIを利用することにより、顧客満足度を向上させるための個別対応も実現可能です。消費者のリアルタイムな反応を生成AIで分析し、必要に応じて調整することで、よりパーソナライズされた体験が提供できます。購買意欲を高め、顧客ロイヤルティを促進することも期待できるのです。

生成AIを活用できるマーケティング手法の具体例

生成AIを活用できるマーケティング手法の具体例は以下の通りです。

パーソナライズマーケティング
SNSマーケティング
インフルエンサーマーケティング

パーソナライズマーケティング

生成AIに個々の顧客データを活用して、一人ひとりにパーソナライズされたコンテンツやキャンペーンを作成する手法です。顧客の過去の購入履歴や行動データから特定のニーズを分析し、最適な商品やサービスを提案することで、顧客満足度向上に貢献できます。

以下はパーソナライズされた商品やサービスの一例です。

取引先のニーズに合わせたオンサイト営業
個々にパーソナライズした内容のメール配信
ECサイトのレコメンデーション
SNSのパーソナライズ表示
パーソナライズされた広告の表示　など

このアプローチにより、顧客のリテンション率を高めることが期待できます。

SNSマーケティング

SNSプラットフォームの運用は、現代のマーケティング戦略において欠かせない手法です。生成AIで運用を自動化すれば、最適な投稿タイミングやコンテンツのスタイルを分析し、顧客と常に関わり続けることができます。

たとえば、トレンドを敏感に察知し、それに基づいた投稿内容をリアルタイムで生成することも可能です。また、SNSにおけるVOC分析（レビューや口コミなど）の自動化も実現できます。

インフルエンサーマーケティング

インフルエンサーマーケティングをおこなう際のキャスティング業務にも、生成AIは活用可能です。自社やクライアントのビジョンにマッチするインフルエンサーを探すのは、それなりの労力がかかります。

その場合は、生成AIの画像認識を活用し、商品とインフルエンサーの発信コンテンツを分析させるのがおすすめです。自社のマーケティング戦略に最適なインフルエンサーかどうか判断しやすくなることから、マーケティング効果の高い人材を狙ってアプローチできます。

AIによるキャスティングの最大の利点は、インフルエンサーの興味関心だけでなく、フォロワーの質も考慮できる点です。マーケティング活動におけるインフルエンサー選定のプロセスが合理化され、より高いエンゲージメントを期待できるキャスティングが可能になります。

マーケティング分析における生成AI活用事例7選

ここからは、マーケティング分析に生成AIを活用した成功事例を7社紹介していきます。

KFC｜SNSの口コミ分析にAIを活用
西川｜インフルエンサーのキャスティングにAIを採用
千葉市動物公園｜来場者データをAI分析して集客施策へ
UPDATER｜AIによる発電量予測システム
グッデイ｜AI需要予測による仕入れ標準化
楽天｜2社のビッグデータをマーチャンダイジングへ活用
ナビプラス｜AI分析によるコンテンツパーソナライズ

1. KFC｜SNSの口コミ分析にAIを活用

創業50年の老舗飲食店である「KFC」は、商品やサービスをより身近に感じてもらうためにさまざまな施策をおこなっています。マーケティング施策の一環としてSNSの話題作りにも積極的に取り組んでおり、生成AIツールによって複数のSNSの運用・分析をしているのが特徴です。

VOC分析
属性分析
アカウント分析
ハッシュタグのランキング分析
テキストマイニング　など

生成AIツールを活用して上記を分析することにより、「話題性のあるタイミングで公式アカウントから参戦して盛り上げる」「長く注目されるよう投稿内容やタイミングを計算する」などの施策に成功しています。

出典Social Insight「SNSキャンペーンの反響のスピーディーな調査と継続施策の実施タイミングにSocial Insightが大活躍！キャンペーンだけに依存しない発話量の増加方法に迫る！」

2. 西川｜インフルエンサーのキャスティングにAIを採用

布団で有名な西川株式会社は、インフルエンサーのキャスティングにおいてAIを活用し、効率的かつ効果的なマーケティング戦略を展開しています。

プロファイリングAIを使用することで、6万以上のインフルエンサーアカウントの中から、自身の製品と親和性の高いインフルエンサーの迅速な特定を実現しました。製品に対する関心が高いインフルエンサーをターゲットにすることで、より適切なマーケティングメッセージを送り、最終的な販売促進につなげるのが目標です。

出典AIQ「西川の認定アンバサダーを増やしたい！「MATCH ENCER」で効率的に選定とキャスティングが実現可能に！」

3. 千葉市動物公園｜来場者データをAI分析して集客施策へ

千葉動物公園では、生成AIを来場者データの収集と分析に活用しています。この取り組みは、来場者数の予測や、園内の混雑状況のリアルタイム把握が目的です。

具体的には、園内の複数箇所にカメラを設置し、撮影したデータを生成AIに解析させます。AIによる画像解析で、来場者の属性情報・動向を抽出して数値化することにより、データベースとして活用している形です。

現在は、特定の日の混雑予測を公表することにより、来場者がより快適に動物園を回遊できるような取り組みもおこなっています。

出典千葉市「千葉動物公園で来園者情報の収集・分析を実施します」

4. UPDATER｜AIによる発電量予測システム

株式会社UPDATERが取り組む再生可能エネルギー事業「みんな電力」が、東京大学と共同で、発電量予測をする生成AIモデルの開発をおこなった事例です。

同社が蓄積している過去の発電量実績や気象予測データを基に、機械学習技術を適用して翌日の発電量を予測する取り組みをおこないました。実際に2022年には、一般的な送配電事業者の予測値と比較して15％高い精度を達成しています。

出典株式会社UPDATER「みんな電力×東京大学、AI予測モデルを用いた発電量予測システムの予測精度向上に取り組む」

5. グッデイ｜AI需要予測による仕入れ標準化

ホームセンターを展開する株式会社グッデイは、生成AIを活用して需要予測の大幅な精度向上を実現しています。全店舗における過去数年分の販売データを生成AIに学習させ、商品の販売予測を自動化した事例です。

このAI需要予測は、主に需要の変動が大きい商品に対して使われています。使い捨てカイロの販売実績と気象データから、1日単位での売れ行きをAIに予測させた結果、98％の高い精度を実現しました。

このAI需要予測は、在庫管理や発注の最適化、コスト削減に大きく貢献しています。

出典株式会社グッデイ「利用事例：98%の精度、AIで販売数を予測して最適な発注量を決定」

6. 楽天｜2社のビッグデータをマーチャンダイジングへ活用

楽天株式会社は、AI技術とビッグデータ解析を活用して、小売・飲食業界向けに新たなマーケティングツール「Markering View Premium」を提供しています。

このツールは、1億以上の会員基盤から集めた大量のデータを用いており、店舗の品揃えや価格設定、集客などを定量的に可視化できるのが特徴です。ユーザーはダッシュボードを通じてリアルタイムのレポートを受け取れるので、データに基づいた意思決定を迅速におこなえます。

楽天のAI分析とビックデータの活用は、小売業におけるマーチャンダイジングの新しい可能性を切り開いているといえるでしょう。

出典楽天株式会社「楽天、ビッグデータを分析して消費行動を理解するAIエージェント「Rakuten AIris」を開発」

7. ナビプラス｜AI分析によるコンテンツパーソナライズ

ナビプラス株式会社は、AI技術を活用してWebサイトのコンテンツをパーソナライズするサービスを提供しています。そのうちの1つである「NabiPlusレコメンド」は、訪問者の行動履歴や属性情報を解析し、個々のユーザーに最適な商品やコンテンツを推奨するのが特徴です。

このAIサービスは、顧客の性別・年代などの情報を反映させることができ、より的確なレコメンドを実現します。また、自動最適化機能により、訪問者の行動履歴に基づいたコンテンツ最適化も可能です。

出典ナビプラス「ナビプラス、「NaviPlusサーチ」に AIによる「パーソナライズド検索機能」を追加し提供開始」

マーケティング分野の生成AI活用にお悩みの方はスパイクスタジオにお任せください

生成AIは、過去のデータとトレンドを統合し、将来の市場動向を予測する能力を持っています。マーケティング領域における活用メリットは大きく、業務効率化や売上向上への貢献が期待できるでしょう。

弊社スパイクスタジオでは、生成AIの黎明期から培ってきた確かな実績とノウハウを活かし、貴社に最適な生成AIの活用・開発支援をおこなっております。開発・導入・効果測定まで伴走し、アフタフォローまで一貫したサービスを提供可能です。マーケティング領域における生成AI導入を検討している方は、ぜひお気軽にご相談ください。