生成AIを活用したマーケティング施策立案の現状と課題とは

近年、マーケティング施策立案において生成AIの導入が進んでいます。しかし、実際にどのように活用されているのか、そしてどんな課題が浮き彫りになっているのかについて、株式会社イルグルムが実施した調査結果を基に考察してみましょう。

調査の概要

この調査は、マーケティング業務に従事している515名を対象に行われました。その結果、施策立案がまだ個人の経験に依存している現状や、データに基づいた意思決定が不足していることが明らかになりました。特に、施策が通らない主な理由は「定量的根拠の不足」であり、この現象は多くの企業で見られる傾向です。

生成AIの活用状況

生成AIは報告書作成や文章生成のサポートには利用されていますが、施策立案や分析などの上流工程での活用は十分ではありません。調査によると、レポート作成に生成AIを使用している割合は56.3%ですが、上流工程での利用はまだ限られています。

マーケティング施策立案の情報源

施策立案において最も信頼されている情報源は「自身の経験」であり、約71.5%の担当者がこれを第一の情報源として挙げています。その他にも、「過去施策のレポート」（64.7%）や「社内の成功事例」（53.6%）の参照が見られましたが、決定を下す際の基本は依然として経験に基づいているとのことです。これに対し、データを基にした施策が少ないことが、承認プロセスを複雑にしています。

今日のマーケティング現場が抱える問題

施策が承認されない理由として、46%が「定量的な根拠が不足している」と回答し、38.4%は「成果再現性を説明するのが難しい」としています。この結果から、施策が経験則に依存する現状では、プレゼンテーションにも説得力が欠けることがうかがえます。

生成AI導入の課題

生成AIを効果的に活用するためには、整然としたデータ環境が必要ですが、多くの企業で「データ形式が統一されていない」や「分析担当者が不足している」といった問題が指摘されています。データが散在している現状では、生成AIの活用も制限されてしまいます。

施策立案のプロセスをどう変えていくか

本調査の結果から、マーケティング施策立案プロセスが個人の経験に強く依存していることが示されました。過去の施策データや成功事例が社内に蓄積されているにもかかわらず、それらが十分に活用されていない点は大きな課題です。

生成AIの未来

このような状況下で、生成AIの可能性を引き出すためには、個人の経験から脱却し、データに基づく意思決定を強化するための「データ環境の整備」が急務です。特に、生成AIを施策立案のプロセスに積極的に組み込むことで、より効果的なマーケティング施策が生まれることが期待されます。

AIエージェントの導入は重要な一手となるでしょう。AIが自律的にデータを扱い、施策の精度向上を支援することにより、マーケティングプロセス全体の見通しが改善されると考えられます。このように、AIとの協働を通じて、新たなマーケティングの形を追求することが、今後の企業運営において鍵となるでしょう。

今後の展望

株式会社イルグルムの代表取締役、岩田進氏は「経験は重要だが、それに依存することは未来の市場でリスクを伴う」と警鐘を鳴らしています。経験とデータの橋渡しを行い、マーケティング施策の精度を高めるための「組織としての判断基準」が求められています。

私たちが進化するためには、データ環境の整備とともに、生成AIを活用することが不可欠です。これにより、企業全体が集約された情報を基にした意思決定を行える環境が整うことでしょう。