マーケ業務の生成AI活用｜任せてよい工程と任せない工程の線引き

効く工程と効かない工程の分かれ目

正解が外にあるか、自社の中にしかないかで決まります。

生成AIが力を発揮するかどうかは、作業の種類ではなく、必要な情報がどこにあるかで決まります。

左側は、一般的な知識で組み立てられる作業です。記事の構成の型、メールの定型的な言い回し、長い議事録の要約、体裁の統一。ここは大きく時間が減ります。

右側は、自社の中にしか情報がない作業です。既存顧客がどんな言葉で課題を語ったか、なぜ失注したか、どの機能が実際に使われているか。これらはAIが持っていないので、渡さなければ出てきません。

多くの企業でうまくいかない原因は、右側の作業を材料なしでAIに投げていることです。「BtoB企業向けの記事を書いて」と指示すれば、それらしい文章は出てきます。しかし内容は、競合が書いているものと変わりません。一般論しか材料がないので、一般論しか出ないという当然の結果です。

任せてよい工程

下ごしらえと体裁は、確実に時間が減ります。

実務で効果が出やすい工程を挙げます。いずれも、出力をそのまま使うのではなく人が仕上げる前提です。

共通しているのは、正解が明確で、判断が要らない作業だという点です。要約に創造性は不要ですし、表記の統一に解釈の余地はありません。こうした作業は元々時間だけを消費していたので、削減がそのまま効果になります。

コンテンツ制作の工程にどう組み込むかは、BtoBオウンドメディアの運用体制で扱っている制作フローと合わせて考えてください。

任せてはいけない工程

判断と一次情報。ここを渡すと、成果物の質が静かに下がります。

次の工程は、AIに任せないでください。失敗が見えにくく、気づいたときには打ち手全体がずれています。

何を訴求するかの決定

自社が何を強みとして打ち出すかは、既存顧客の受注理由から決まります。AIはその情報を持っていないため、聞けば一般的な差別化の型を返します。「業界特化」「ワンストップ」「実績豊富」といった、競合も書いている内容です。訴求を決める作業は人がやってください。

優先順位づけ

限られた予算と人員で何を先にやるかは、自社の状況と経営の意向で決まります。AIに施策の優先順位を聞くと、一般的な順序を返します。それが自社に合っているとは限りません。

数字の解釈

数値の集計や整形は任せてよいのですが、その数字が何を意味するかの判断は別です。商談化率が下がった理由が、獲得チャネルの変化なのか、営業体制の変化なのか、季節要因なのか。この判断には社内の文脈が必要です。

事実関係を含む記述

自社の実績、価格、機能の詳細、法令に関わる記述。これらをAIに書かせると、もっともらしい誤りが混ざります。文章として自然なので、読み返しても見落とします。事実に関わる部分は人が書くか、書かせた場合は必ず一次資料と突き合わせてください。

なお、AI検索経由での露出を狙う施策は別の話です。そちらはBtoBのLLMO対策とChatGPT検索がBtoBマーケティングに与える影響で扱っています。この記事は業務側の使い方に絞っています。

かえって遅くなるケース

直す時間のほうが長ければ、使わないほうが速くなります。

あまり語られませんが、AIを使うと遅くなる作業があります。

典型は、自社の文脈が濃い短い文章です。既存顧客向けのメール、営業への共有事項、社内向けの説明。これらは背景を説明する手間のほうが、自分で書く時間より長くなります。300字の文章を書かせるために800字の指示を書いているなら、直接書いたほうが速くなります。

もう1つは、品質の基準が自分の中にしかない文章です。出てきた文章を読んで「違う」と感じても、どこがどう違うかを言語化して指示し直す作業が発生します。この往復が2回を超えたら、自分で書くほうが速い場合がほとんどです。

判断の目安は次の通りです。

• 指示を書く時間が、成果物を書く時間の半分を超える：使わない
• 修正の往復が3回を超えた：その時点で自分で書く
• 出力を全面的に書き直している：構成案だけもらう使い方に切り替える
• 同じ作業を繰り返している：指示を使い回せる形にすれば効率が上がる

最後の点は重要です。1回限りの作業でAIを使うと、指示を組み立てるコストが回収できません。逆に毎週発生する作業であれば、指示を作り込む価値があります。頻度で判断してください。

質を決めるのは指示ではなく材料

プロンプトを工夫するより、渡す情報を増やすほうが効きます。

出力が期待外れだったとき、指示の書き方を変えようとする人が多いのですが、効果は限定的です。指示を磨いても、材料がなければ一般論の範囲を出ません。改善の順序は、まず材料、次に指示です。

渡すべき材料

• 既存顧客が使った言葉：商談メモ、問い合わせフォームの自由記述、受注理由。顧客の語彙が入ると、出力が具体的になります
• 自社の過去の成果物：良いと判断した記事や資料を渡すと、文体と粒度が揃います
• 対象と目的：誰に読ませ、読んだ人にどう動いてほしいかを明示します
• 書いてはいけないこと：使わない表現、触れない話題、断定を避ける領域を先に伝えます

特に4番目が効きます。「業界No.1のような根拠のない優位性は書かない」「読者を煽らない」といった禁止事項を渡すと、手直しの量が大きく減ります。何を書くかより、何を書かないかのほうが指示しやすいためです。

顧客の言葉を集める方法自体は、AIとは関係のない工程です。ICPの設定方法で扱っている顧客理解の作業が、そのままAIに渡す材料になります。ここが空のまま指示だけ磨いても、出力は変わりません。

渡す材料のうち、自社の打ち出しをどう固めるかはBtoBの訴求設計で扱っています。ここが決まっていないと、AIに書かせても一般論から出ません。

少人数チームでの始め方

全体に導入せず、1つの作業から始めます。

マーケティング担当が1人か2人の組織では、導入の検討自体に時間をかけられません。次の順序で進めてください。

1. 時間を食っている作業を3つ書き出す：感覚で構いません。週にどれくらいかかっているかも添えます
2. その中から、判断が要らないものを1つ選ぶ：要約、整形、体裁の統一といった作業が該当します
3. 2週間その作業だけに使う：他に広げず、1つの作業で使い方を掴みます
4. 時間が減ったか確認する：減っていなければ、その作業には向いていません。次の候補に移ります
5. 減った作業の指示を保存する：毎回考え直さず、同じ指示を使い回せる形にします

ツールの選定に時間をかける必要はありません。まずは手元で使えるもので試し、成果が出た作業が増えてから検討すれば足ります。

また、社内で使う際のルールは最初に決めておいてください。最低限、顧客情報や未公開の数字を入力しない範囲を明示します。業務で使う以上、情報の扱いは先に線を引く必要があります。

1人でマーケティングを回している状況での優先順位は、1人マーケの運用でも扱っています。AI活用はその中の一手段であり、それ自体が目的ではありません。

どの工程に使うべきか、体制を含めて相談したい場合は、現在の業務内容を前提にご相談いただけます。

チームで使うときに揃えること

2人以上で使い始めると、成果物の質にばらつきが出ます。同じ作業でも、指示の与え方が違えば出力が変わるためです。

揃えるべきは3つです。1つ目は表記ルール。表記の揺れを直させる作業は効果が大きいのですが、渡すルールが人によって違うと、かえって揺れが増えます。2つ目は禁止事項の一覧。使わない表現や触れない話題を共通で持ってください。3つ目は、うまくいった指示の共有です。誰かが試行錯誤して辿り着いた指示を、他の人が一から作り直すのは無駄になります。

共有の場所は簡単なもので構いません。テキストファイル1枚に、作業ごとの指示を貼っておくだけでも効果があります。整った仕組みを作ろうとすると運用が止まるので、まずは置き場所を1つ決めることから始めてください。

成果をどう見るか

導入の効果を測ろうとして、細かい計測を始める必要はありません。見るべきは、作業にかかる時間が減ったかどうかだけです。

ただし注意点が1つあります。時間が減っても成果物の質が落ちていれば、実質的にはマイナスです。記事の本数が増えても問い合わせが増えていないなら、量が増えただけで意味がありません。作業時間と併せて、その先の成果が変わっているかを見てください。

特にコンテンツ制作では、AIを使って本数を増やす方向に進みがちです。しかし検索結果には同じような記事が既に大量にあり、量で優位に立つのは難しくなっています。空いた時間を本数ではなく、顧客への取材や商談の分析といった、AIでは代替できない工程に回すほうが差がつきます。

外注先がAIを使っている場合

記事制作やコンテンツ制作を外注している場合、納品物がAIで作られている可能性があります。これ自体は問題ではありません。前述の通り、材料を渡して下ごしらえに使う分には合理的です。

確認すべきは、使っているかどうかではなく、事実確認の工程があるかどうかです。発注時に、数字や事例の出典をどう確認しているかを聞いてください。ここに答えがない場合、誤りが混ざったまま自社の名前で公開されることになります。

もう一点、自社への取材があるかも確認してください。取材なしで納品される原稿は、材料が世の中の情報しかない状態で書かれています。読めば分かる一般論になり、他社の記事と差がつきません。取材の有無は、成果物の質を分ける最も大きな要素です。

まとめ

マーケティング業務での生成AI活用で押さえるべき点を整理します。

• 効くかどうかは作業の種類ではなく、必要な情報が世の中にあるか自社の中にしかないかで決まる
• 要約、体裁の統一、構成案の叩き台、データの整形は確実に時間が減る
• 訴求の決定、優先順位づけ、数字の解釈、事実関係を含む記述は任せない
• AIの誤りは間違っているように見えない。公開前に事実確認の工程を入れる
• 指示を書く時間が成果物を書く時間の半分を超えるなら、使わないほうが速い
• 修正の往復が3回を超えたら、その時点で自分で書く
• 出力の質を決めるのは指示ではなく材料。顧客の言葉と自社の過去の成果物を渡す
• 「何を書かないか」を先に伝えると、手直しが大きく減る
• 少人数なら1つの作業から。2週間試して時間が減らなければ次の候補に移る

生成AIは、判断を代わりにしてくれる道具ではありません。判断に使う材料を人が用意し、そこから先の手を動かす作業を渡すという分担が現実的です。この線引きができていれば、事例の一覧を追いかけなくても効果は出ます。

よくある質問

どの業務から始めるべきですか。

議事録や商談メモの要約からがおすすめです。効果が分かりやすく、出力が間違っていてもすぐ気づけます。時間を食っている作業を3つ書き出し、その中から判断が要らないものを1つ選んで、2週間その作業だけに使ってください。他に広げず1つに絞ることで、使い方が掴めます。

記事の執筆をAIに任せてよいですか。

構成案の叩き台と体裁の統一は任せてよい範囲です。ただし材料を渡さずに本文を書かせると、競合と変わらない一般論になります。既存顧客が使った言葉、自社の過去の成果物、書いてはいけないことを渡したうえで、事実関係を含む部分は人が確認してください。全面的に書き直しているなら、構成案だけもらう使い方に切り替えたほうが速くなります。

出力の質が上がりません。プロンプトを改善すべきですか。

指示より先に材料を見直してください。指示を磨いても、渡す情報がなければ一般論の範囲を出ません。顧客の言葉、自社の過去の成果物、対象と目的、そして「書いてはいけないこと」の4つを渡すと出力が変わります。特に禁止事項を先に伝えると、手直しの量が大きく減ります。

AIを使うと遅くなることはありますか。

あります。自社の文脈が濃い短い文章は、背景を説明する手間のほうが自分で書く時間より長くなります。300字の文章のために800字の指示を書いているなら、直接書いたほうが速いです。判断の目安は、指示を書く時間が成果物を書く時間の半分を超える場合と、修正の往復が3回を超えた場合です。

AIが書いた内容の誤りはどう防ぎますか。

公開前に事実確認の工程を必ず入れてください。AIの誤りは、間違っているように見えないことが最大の問題です。実在しそうな数字やありそうな制度名は、読み返しても素通りします。自社の実績、価格、機能の詳細、法令に関わる記述は人が書くか、必ず一次資料と突き合わせてください。

社内で使うときのルールは必要ですか。

最低限、顧客情報や未公開の数字を入力しない範囲を明示してください。業務で使う以上、情報の扱いは先に線を引く必要があります。ルールを細かく作り込む必要はありませんが、入力してよいものといけないものの境目だけは、使い始める前に決めておいてください。