AIが変えるマーケティング・商品開発・広告の企業事例11選解説！「売れる兆し」をつかむ技術とメリットとは？

市場環境の変化が加速し、かつての成功体験に基づいた勘と経験による商品開発やマーケティングが通用しにくくなっています。

それでも多くの企業では、商品企画や広告施策の判断がいまだに経験と勘に大きく依存しています。その結果、売れ筋を外した在庫、反応率の低いキャンペーン、繰り返されるプロトタイプの手戻りといった問題が解消されないまま続いています。

本記事では、なぜ今マーケティングと商品開発、そして広告業界の現場でAIが不可欠なのか、その本質的な理由をロジカルに整理しました。生成AI活用から、画像認識による顧客動線分析、さらには大手企業の成功事例までを網羅し、自社の事業を一段上のフェーズへ引き上げるための具体的なインサイトを提供します。

様々な業界、職種でAI（人工知能）の活用が進んでいます。

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なぜマーケティング・商品開発・広告でのデータ分析にAIが必要なのか？

現代のビジネス環境において、マーケティングと商品開発は不可分な関係にあります。なぜこれらの領域でAIによるデータ分析が不可欠となっているのか、その理由は主に以下の4点に集約されます。

• 購買行動のデジタル化とニーズの細分化
• 非構造化データを含む「ビッグデータ」の有効活用
• 開発サイクルの短縮と予測精度の向上（商品開発の視点）
• 高度な分析スキルを持つ人材不足への対応

それぞれのポイントについて、経営・技術双方の視点から解説します。

購買行動のデジタル化とニーズの細分化

マーケティング分析にAIが必要な最大の理由は、消費者の購買行動が複雑化・デジタル化し、従来の統計モデルでは捉えきれなくなっている点にあります。

かつてはテレビCMや雑誌広告で認知を広げ、マスメディアを通じた一方向の訴求で「平均的な顧客」をターゲットにすれば一定の成果が得られました。しかし現在、顧客はSNS、比較サイト、ECなど多角的なタッチポイントで情報を収集し、個々の価値観に基づいた購買判断を行います。

この膨大かつ細分化された行動ログから、顧客一人ひとりの「文脈（コンテキスト）」をリアルタイムに解釈し、最適な商品提案や広告配信を行うには、機械学習による高度な推論が不可欠となっています。

リアルタイムのデータ分析と施策の実行が必須

市場のトレンドは刻一刻と変化し、リアルタイムでのデータ分析とその分析結果に基づくマーケティング施策を投じることが求められています。AIを使用すれば、消費者の行動や市場の動向をリアルタイムで分析し、それに応じたマーケティング戦略を自動で調整することが可能になります。

複数の生成AIモデルを手足のように使うAIエージェントは、単なるマーケティング分析に留まらず、このリアルタイムの分析結果を基に、複数のプラットフォーム（Webサイト、広告、メールシステムなど）を横断し、施策の実行や自動調整を自律的に行えます。そうすることで、マーケティングの効率と効果を大幅に高めることができます。

膨大なデータからの兆しの抽出

企業の競争力を左右するのは、社内に蓄積された膨大なデータを、いかに意思決定の根拠に変換できるかです。

従来の分析手法は、人間が仮説を立て、それに沿ったデータを抽出する「仮説検証型」が主流でした。しかし、POSデータやWebログに加え、センサーデータやSNSのテキストデータなど扱うべきデータの量と種類（非構造化データ）は爆発的に増加しています。

AIは高精度なデータ解析によって人間が気づかないような変数間の相関関係を特定し、市場の微かな変化や「ヒットの兆し」を自動的に抽出します。これにより、経験や勘に頼りすぎない、データドリブンな経営戦略の策定が可能になります。

さらに、LLM（大規模言語モデル）を用いれば、顧客のレビューや問い合わせ内容から共通する課題やクレーム傾向を自動的に抽出し、改善のヒントを得られるでしょう。

こうした分析は、人手では困難な規模とスピードで行えるため、商品精度の向上や顧客満足度の改善に直結します。AIによって、これまで見過ごされていたリスクや改善点を可視化し、商品開発の精度を一段と高めることが可能です。

開発サイクルの短縮とシミュレーション

商品開発においてAIが必要とされるのは、R&Dの効率化と市場適合性（プロダクトマーケットフィット）の精度向上のためです。

これまでの商品開発では、プロトタイプの作成とユーザーテストを繰り返し、多大なコストと時間をかけて市場の反応を確かめてきました。AIを活用すれば、過去の膨大な販売データやトレンド、競合情報を基に、仮想市場でのシミュレーションが可能です。

需要予測AIを使えば、季節変動や外部要因を加味し、新商品の最適な生産量を予測して在庫ロスを最小化可能です。また、生成AIを使って、顧客の嗜好に合わせたパッケージデザインの自動生成や配合成分の最適化シミュレーションを行えます。

このように、AIは「作ってから売る」のではなく、「売れるものを導き出して作る」という攻めの商品開発を実現するツールとなります。

専門人材不足への対応

生産性向上と並んで深刻な課題が、データサイエンスの知見とビジネスの現場感覚を併せ持つハイブリッド人材の不足です。

現代の分析業務は非常に高度化しており、単にツールを使いこなすだけでなく、複雑なデータを正しくクレンジングし、多角的な視点で解釈する能力が求められます。しかし、こうした人材の争奪戦は激化しており、自社だけで十分な体制を築くのは容易ではありません。

こうした外部リソースの活用が必要な場面において、多くの企業が直面するのが「どの開発会社が自社の課題に最適か」という選定の壁です。

AI Marketを活用すれば、1,000件以上の相談実績を持つ専門コンサルタントが貴社の要件を整理し、審査を通過した信頼できる企業のみを厳選して紹介を受けることができます。自社で一からリサーチする工数を削減しながら、ミスマッチのリスクを最小限に抑えることが可能です。

開発コストの削減

AIを活用することで、商品開発におけるコストを大幅に削減することが可能です。従来の開発では、人手による分析や設計、試作・検証の繰り返しに多くの時間と費用がかかっていました。

例えば、AIによる予測分析を用いれば、市場ニーズや売上動向を事前に把握し、無駄な試作品開発や不必要な機能の搭載を避けられるでしょう。

また、AIを使った画像認識や自然言語処理などの技術を使えば検査やレビュー分析などの業務も自動化でき、人件費の削減にもつながります。

さらに、AIによるシミュレーションやモデリングにより、試作段階でのエラーや手戻りを減らすことができ開発全体のコスト効率が向上します。高精度な意思決定を短時間で行えることも、無駄な投資を抑える大きな要因となるでしょう。

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マーケティング・商品開発・広告でAIに期待できる分野は？

マーケティング分析において、AIは以下のような分野で活躍します。

データの分析と予測

AIはデータの分析と予測が得意です。具体的には、以下のようなことが可能となります。

• 大量データの高速分析
• パターンの発見
• 将来予測分析

AIは膨大な量のデータを高速かつ正確に分析することが可能です。これによりリアルタイムな分析が可能となります。AIエージェントは高速分析能力を基盤に、複数の外部システムや情報源からデータを自律的に収集・統合しながら複雑な分析タスクを遂行できます。

データ分析とは何か？どんな手法があるか？をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

分析したデータから、パターンを発見することも可能です。機械学習やディープラーニングなどのアルゴリズムを用いることで、市場や顧客の行動パターンを発見することができ、マーケティング戦略に反映させることができます。

AIエージェントは、発見したパターンや予測結果に基づき、自動で次の施策の計画立案や実行までを自律的に行うことができます。

社内にある過去のデータを分析すれば、将来の予測を行うことができます。過去の傾向から顧客別や商品別など様々な項目で将来の数値を予測し、軌道修正や個別の戦略策定など目標達成のための施策にも役立ちます。

こちらでAIを予測に使う技術の仕組みと活用事例を詳しく説明しています。

パーソナライズマーケティング

AIを活用し顧客分析を行うことで、パーソナライズされたマーケティングを行うことができます。パーソナライズマーケティングは、その顧客が望むものを提供することができ、自社と顧客との結びつきを強くすることができます。

具体的には以下のようなことを行うことが可能です。

• 顧客の嗜好合わせたオンサイトでの営業
• パーソナライズメールの配信
• ECサイトでのレコメンド表示
• SNSでのパーソナライズ表示
• パーソナライズ広告の表示

パーソナライズメールの作成においては、AIエージェントはChatGPTのようなLLMの文章生成能力に加え、顧客の属性、企業情報、過去の行動履歴などを自律的に調査・統合し、単なるテンプレート差し替えではない課題仮説まで踏み込んだ高精度な文面を自動で作成・配信できます。

こちらでマーケティング分野でのChatGPT活用方法アイデアを詳しく説明しています。

いずれも顧客の行動や販売履歴、閲覧履歴の情報を分析し、顧客のニーズに合ったマーケティングを行います。以下のような複数システムの情報をもとにパーソナライズされていきます。

• 基幹システムやCRMシステムなどに入力された購入データ
• ECサイト上の購入履歴
• 各SNSの行動履歴

AIはこれら複数システムと連携することが可能であり、多くの顧客を分析しパーソナライズすることができます。

関連記事：「AIレコメンド機能の仕組みや活用メリットとは？」

SNSマーケティング

SNSが普及したことで、若い世代を中心にレビューや口コミが発信され、購買活動の参考となることが増えました。また、SNSでトレンドとなったものが大きく売上を伸ばしていく時代となりました。

SNSは企業の販売活動において欠かせないものとなり、SNSに溢れる情報を素早く効率的に分析することが重要となります。

SNSのマーケティングにおいて、AIを活用することで、以下のような分析を行うことができます。

• 自社製品・サービスの分析
• コンテンツ分析
• 競合分析

また、SNSマーケティングにおいて、顧客の声（Voice of Customer）を分析するVOC分析もAIを用いて行うことが可能です。

AIは、SNS上に投稿された自社の評判・口コミ・クレームなどを大量に収集し分析ができます。素早く解析を行い、分かりやすく整理することで、現場従業員や開発部門への迅速なフィードバックが可能になります。

インフルエンサーマーケティング

インフルエンサーをマッチングさせる作業にAIが活用できます。インフルエンサーマーケティングにおいては、ビジョンに合うインフルエンサーをマッチングさせることが重要になります。

SNSが普及したことで注目されるようになったのがインフルエンサーの存在です。人気インフルエンサーが製品やサービスをレビューすることで、広く拡散され多くの顧客へ認知してもらうことができます。

しかし、SNSを見て多くのインフルエンサーから探すのは困難です。

AIが画像認識を使って商品とインフルエンサーの発信コンテンツを分析し、そのインフルエンサーが自社にとって適切かを判断することができます。効率的にマーケティング効果の高い人材を探すことができるようになります。

市場分析

大規模なデータの収集と解析が必要な市場分析を、AIは高速かつ高精度に行うことができます。SNSやECサイト上の口コミ、検索トレンド、購買履歴などを収集・統合し、潜在ニーズや市場の変化をリアルタイムで把握することが可能です。

膨大なテキストデータから感情傾向やユーザーの要望を定量的に抽出できます。また、クラスタリングを用いることで、ターゲット層のセグメント化や購買行動の傾向分析にも応用できます。

AIは競合製品の価格帯や評価推移などの外部データも自動で収集・整理できるため、他社との差別化戦略の立案にも貢献します。こうしたデータ主導の市場分析により、より精度の高い商品企画や需要予測が実現可能です。

過去の販売実績、天候、経済指標、競合の動向など、様々な変数をAIが分析し、製品の需要を高い精度で予測可能です。機会損失や過剰在庫を防ぎ、収益を最大化する最適な価格設定を支援します。

アイデア・コンセプトの創出

生成AIは商品開発の初期段階において、アイデアやコンセプトの創出を支援することが可能です。過去のヒット商品のデータや市場トレンド、技術情報をもとに過去のレビュー分析からニーズを抽出し、新たな商品テーマを提示します。

新しい製品コンセプトやデザイン案を数千、数万パターンも提案可能です。人間の創造性を刺激し、アイデアの幅を広げます。

また、AIは大量の情報を処理し、競合他社の商品傾向や類似サービスとの差別化ポイントを提示可能です。これにより、従来のブレインストーミングでは見落とされがちな切り口から着想が得られます。

エンジニアや企画担当者がAIを活用すれば、多角的な視点からのアイデア提案が可能となり、開発のクオリティとスピードの向上が期待できます。

関連記事：「AIはデザイン業務に活用できる？【最新】AI Marketでの相談事例、活用するメリット・デメリットやツールを解説！」

プロトタイピングや設計の自動化

プロトタイピングや設計の工程においても、AIは効率化と高精度化を可能にします。エンジニアの手作業に頼っていた設計業務で生成AIを活用することで自動化が進み、試作品の生成や改良が迅速に行えるようになるでしょう。

また、ジェネレーティブデザインと呼ばれる技術を用いれば、設計者が設定した強度、重量、コスト、素材などの要件に基づき、AIが最適な形状を自動で設計します。これににより、斬新なデザインやコスト効率の高い設計が実現しやすくなり、最適解を導き出すことも可能です。

シミュレーション・テスト

デジタルツインと呼ばれる仮想空間上で製品の性能や耐久性をシミュレーションできます。物理的なプロトタイプ（試作品）の作成回数を大幅に削減し、開発期間の短縮とコスト削減を実現します。

コンテンツ生成の効率化とスケール化

高品質なコンテンツを定期的に発信することは、多くの企業や個人にとって大きな課題です。生成AIをマーケティング業務に組み込むことで、以下のようなあらゆるコンテンツを迅速に、かつ大量に生成することが可能になります。

• ブログやメディアの記事
• YouTubeの動画
• メルマガで発信する定期メール
• 広告のコピーライティング
• ランディングページ

生成AIの活用により、リソースの制約を受けることなく、マーケティング業務のスケールを広げることができます。

画像生成AIで用いられる技術、手法をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。また、ChatGPTを活用した画像生成機能についてはこちらの記事で解説しています。

生成AIの活用は様々な業種で使われています。こちらで詳しく解説していますので併せてご確認ください。

• 音楽：プロの音楽家から音楽制作に興味を持つ初心者まで、誰もが高品質な音楽を簡単に作曲が可能。
  
• ロボット：生成AIを活用することで、従来にない形の自動化、効率化が実現可能。
  
• 設計業務：膨大な数の設計図の自動生成や設計の最適化が期待されます。

効果的なコピーライティング

生成AIは、様々なタイプの広告コピー、ブログ記事、SNS投稿など、幅広い形式のコンテンツを迅速に作成するのに役立ちます。例えば、キーワードやトーンを指定するだけで、説得力のある広告コピーを自動生成します。

代表的なテキスト生成AIサービスであるChatGPTの自然な文章が作成できる特徴を活用すれば、取引先や顧客に対するメールやDM、商品紹介などの文章の作成・要約を行うことができます。

特定のキーワードやフレーズを基にしたコンテンツ生成により、検索エンジン最適化（SEO）を強化し、より多くの潜在顧客にリーチすることができます。

関連記事：「生成AIの活用事例に学ぶ企業成長戦略とは？活用方法を業界別・職種別に紹介！」

マーケティング・商品開発・広告で用いられるAI技術の種類

マーケティングと商品開発は、現在では「データ」を介して密接にリンクしています。AIを活用して「何を作るか（開発）」と「どう届けるか（マーケティング）」を最適化するために、主に以下の技術が活用されています。

LLM（大規模言語モデル）

LLM（大規模言語モデル）は、テキストデータを軸に「市場の解釈」と「アウトプットの生成」を同時に行う汎用性の高い技術です。

マーケティング面： SNSの投稿やカスタマーレビューの膨大なテキストから、**顧客の「不満」や「期待」を感情レベルで分析（センチメント分析）**します。また、ターゲット属性に合わせた広告コピーやメルマガのパーソナライズ生成にも力を発揮します。

商品開発面： 収集したニーズを要件定義に落とし込み、企画書の草案作成や仕様書の整理を自動化します。社内の技術資産（ナレッジ）をLLMに学習させることで、過去の失敗事例を回避する「設計支援」としても機能します。

LLMは、定性的な情報を定量的な意思決定へとつなげる「翻訳機」の役割を果たします。

予測分析（機械学習）

予測分析は、過去のデータから「未来の数値」を導き出す、経営判断に直結する技術です。

マーケティング面： **「離脱予測」や「LTV（顧客生涯価値）予測」**に活用されます。どの顧客にプロモーションを打てば最も費用対効果（ROI）が高いかを算出。マーケティング予算の最適配分を可能にします。

商品開発面： 需要予測に基づき、過不足のない生産計画を立案します。天候やトレンド、競合の動きといった複雑な変数（パラメータ）を相関的に分析できるため、人間の勘を超えた精度でのシミュレーションが可能です。

需要予測に強いAI開発会社をご自分で選びたい方はこちら

画像認識・コンピュータビジョン

画像認識は、視覚情報をデータ化することで、オフライン（現場）の状況を可視化します。

マーケティング面： 実店舗での**「棚割り最適化」や「顧客動線分析」**に用いられます。また、SNSに投稿された写真から、自社製品がどのようなシーン（例：キャンプ、夜食、オフィス）で実際に消費されているかを視覚的に捉え、新たなターゲット層の発見に繋げます。

商品開発面： 製造工程における検品（外観検査）の自動化はもちろん、プロトタイプの比較評価や、図面の自動デジタル化による設計工数の削減に貢献します。

レコメンドシステム

レコメンドシステムは、個々のユーザー体験（UX）を最適化する「パーソナライズ」の核心技術です。

マーケティング面： 顧客の行動履歴に基づき、「次に買うべき商品」を最適なタイミングで提案します。これにより、クロスセル・アップセルの確率を劇的に向上させます。

商品開発面： レコメンドエンジンの反応（どの属性にどの機能が刺さったか）をフィードバックすることで、「次に開発すべき機能」の優先順位付けに役立てます。特定セグメントに特化した「ニッチ・トップ」な製品開発を支援します。

クラスタリング（顧客セグメンテーション）

マーケティング戦略の基本である「STP（セグメンテーション・ターゲティング・ポジショニング）」を自動化・高度化する技術です。

従来の「30代・男性」といった静的な属性ではなく、「週末に特定の趣味に没頭し、夜間に購買意欲が高まる層」といった動的な行動パターンに基づき、AIが顧客を自動でグループ化します。
これにより、市場の空白地帯（ブルーオーシャン）を見つけ出し、マーケティングの刺さる角度と商品開発で狙うべきスペックを同時に導き出すことができます。

商品開発でAIを活用している実例3選

以下では、商品開発でAIを導入・活用している事例を見ていきましょう。

資生堂：化粧品開発プラットフォームの活用

株式会社資生堂は、100年以上にわたる研究開発の知見とAI技術を融合させた化粧品開発デジタルプラットフォーム「VOYAGER（ヴォイジャー）」を2024年2月より本格稼働させました。

アクセンチュア株式会社と共同開発した処方開発AI機能が搭載されており、50万件以上の処方ノウハウや原料情報、製剤データなどを網羅したデータベースを活用しています。

VOYAGERの特徴は、多岐にわたる専門領域の知見を統合し、AIによるデータ解析を組み合わせることで従来の経験に頼らない処方開発を可能にしている点です。例えば、クレンジング製剤技術とスキンケア処方技術を組み合わせることで、濃密な泡立ちとさっぱりとした使用感を両立した洗浄剤の試作開発に成功しています。

このようなAIの活用により、研究員は実験や検証に費やしていた時間を、新たなアイデアの創出や創造的な研究に充てることができるようになりました。

コカ・コーラ：リラクゼーションドリンクの風味をAI技術で開発

日本コカ・コーラと株式会社I-neが出資する合同会社Endianは、リラクゼーションドリンク「CHILL OUT（チルアウト）」のリブランディングに際し、AI技術を活用して新たなフレーバーを開発しました。

この取り組みでは、AIがシトラスやフルーツの香りを組み合わせた清涼感のあるオリジナルフレーバーを導き出し、2019年10月よりオンラインストアおよび東京都内一部店舗で販売を開始しました。

「CHILL OUT」は、4つのリラクゼーション成分を配合し、心身のクールダウンをサポートすることを目的としたドリンクです。AIによるフレーバー開発により、従来の発想にとらわれない新しい味わいが実現され、現代人の多様なニーズに応える商品となっています。

特に、味覚や香りといった感覚的な要素にAIを活用することで、より多様な消費者の嗜好に対応した商品開発が可能です。

サッポロビール：商品開発のDX化に向けたAIシステム「N-Wing★」を実装

サッポロビール株式会社は、日本アイ・ビー・エム株式会社と共同で開発したAIシステム「N-Wing★（ニュー・ウィング・スター）」を2022年11月に本格実装し、商品の開発プロセスをデジタル化しました。

このAIシステムは、過去に商品化された約170品目のレシピや原料情報を学習しており、新商品のコンセプトを入力することで最適な原料の組み合わせや配合比率を提案します。

「N-Wing★」の導入により、原料検討時間を約75％、配合検討時間を約50％削減し、商品開発全体の期間を約半分に短縮しました。さらに、熟練開発者の知見をデータベース化することで、属人化の解消にも寄与しています。

このAIシステムを活用した初の商品として、2023年7月に「サッポロ 男梅サワー 通のしょっぱ梅」が数量限定で発売されました。AIが提案したレシピにより、従来の味わいを維持しつつ、しょっぱさを強調した新しいフレーバーを実現しています。

マーケティング分析でのAI活用事例５選

実際にAIを活用したマーケティング分析の事例をご紹介します。画像生成、テキスト生成など生成AIのマーケティング分野での活用事例をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

AIで会員の視聴傾向を分析しオリジナルコンテンツを作成（Netflix）

世界190カ国以上で1億2500万人以上の有料会員が利用する動画配信サービスのNetflixが成長してきた背景にAIの活用があります。Netflixの最大の強みであるオリジナルコンテンツは、AIによって有料会員の大量の行動から分析されたデータを反映して作成、レコメンドされています。

• どのコンテンツを見たのか、あるいは見なかったのか
• どのくらいの速度で見たのか
• どのデバイスで見たのか
• 1日のいつ見たのか

これらの情報と監督やキャスト、脚本などの情報を組み合わせてAIで分析することで、個々の視聴傾向やどんなコンテンツが求められているのかを把握できます。この分析結果が、個々の会員へのレコメンドやオリジナルコンテンツの制作案に反映されています。

AIを使って、会員に求められているコンテンツを知り、出来上がったコンテンツをどんな層に見てもらうのかを提案できます。この仕組みをつくったことで、Netflixは大きな成長を遂げることができたのです。

AI分析で顧客を3つのセグメントに分類しアプローチ（Coltテクノロジーサービス）

イギリスベースの通信事業者Coltグループの日本法人であるColtテクノロジーサービスは、AIを活用して顧客企業が何を求めているか分析することで、コロナ渦で大きな成果を挙げることに成功しました。Coltテクノロジーサービスは、全国70以上のデータセンターおよび多数の商業ビルへネットワーク回線を提供しています。

以下のような様々な情報をAIエンジンにインプットして分析することで、顧客を3つのセグメントに分類し、それぞれに適したアプローチを行う戦略を取りました。

• 顧客リスト
• 売上情報
• どのようなサービスを提供しているか
• 報道される記事
• 財務情報
• アナリストの分析情報
• ソーシャルメディアの情報
• ロケーションが分かるジオタグの情報

AIであらゆる顧客情報を分析した結果をもとに、それぞれに異なるアプローチをすることで、案件規模が前年度比120〜400％拡大しました。AIを導入し顧客分析を行った結果、顧客満足度が上昇し、大きな成果を上げることに成功しています。

ユーザーに合わせた商品をレコメンドする販促DM（はるやま商事）

アパレル企業大手の株式会社はるやまホールディングスは、ユーザーのセンスを学習しレコメンドするAIを使用しています。以下に成功しました。

• 販促DMのパーソナライズ化
• 送付先の最適化
• 折り込みチラシの部数最適化

社内に蓄積された膨大で様々な種類のデータをAIが整理し分析することで、効率的に顧客分析を行うことができます。パーソナライズを得意としたAIを使って「お客様ひとりひとりのクローンとなれるAI」を作り、顧客一人ひとりに寄り添った仕組みを作ることを目指しています。

SNS上のクチコミをAIで分析し話題の継続化を狙う（KFC）

2020年7月に創業50周年を迎えた日本ケンタッキー・フライド・チキン株式会社は、身近な存在に感じてもらうための施策や話題作りを複数のSNSで展開し、多くのファンから注目を集めています。この背景にはSNSに特化したAI搭載の運用ツールの活用があり、以下のような分析を複数のSNSで行っています。

• 口コミ分析
• ハッシュタグランキング分析
• 属性分析
• アカウント分析
• テキストマイニング

AIを使って分析することで、複数のSNSで同社に関する話題で盛り上がるのは、「いつ」「なぜ」「どんな内容で」なのかを効率的かつタイムリーに分析を行っています。

AIによる分析結果をもとに、以下に成功しました。

• タイムリーに公式アカウントで参戦してさらに盛り上げる
• 盛り上がりを継続させるための投稿内容やタイミングを図る

SNSマーケティングを通じて多くのファンを獲得することに成功しています。

インフルエンサーを効率的にキャスティング（西川／AIQ）

布団の製造から販売を展開している西川株式会社は、インフルエンサーマーケティングに力を入れています。売り出したい商品を使用しているインフルエンサーをSNSから探し、自社と親和性の高そうな人をアンバサダーとしてキャスティングしています。

人手でインフルエンサーを探す場合、以下を知るために膨大な手間と時間がかかっていました。

• 投稿の内容やハッシュタグ
• どんな層に支持されているのか
• 投稿に対するコメントの内容

西川株式会社は、AIQ 株式会社が開発したインフルエンサー選定特化ツールで、以下のようなインフルエンサーの特徴を分析しています。

• フォロワーの属性
• 投稿の種類
• フォロワーの反応

売り出したい製品と合うインフルエンサーをアンバサダーとしてキャスティングしています。AIを使用することで、複数のSNS上で効率的により親和性の高いアンバサダーをキャスティングすることに成功しました。

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広告業界でのAIの活用事例3選

AI、特に生成AIの技術は広告戦略を根本から変える力を持っています。実際の企業がどのようにしてこの技術を活用し、顕著な成果を上げているのか、以下に事例を紹介します。

広告クリエイティブの制作、広告運用でのAI活用事例をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

広告業界で積極的に生成AIを活用するサイバーエージェント

株式会社サイバーエージェントは、AI研究開発の専門組織「AI Lab」を設立し、生成AIの技術を広告事業を中心に活用しています。広告で使用する画像を自動生成するAIサービスの開発、日本語のLLM（大規模言語モデル）の公開など、積極的な取り組みを進めています。

AIが生成した広告クリエイティブで広告効果が2倍以上になったという結果も発表されています。

コカ・コーラ。オリジナルソングが一瞬で作れる

日本コカ・コーラ株式会社は、「ジョージア」ブランドのキャンペーンで生成AIを活用した「AIソングメーカー」を導入しました。この新機能は、ユーザーがアップロードした写真から、独自の歌詞とメロディーを生成し、オリジナルソングを作成できる体験を提供します。

さらに、オリジナルのジャケット画像も作成されるため、ユーザーは完全にパーソナライズされた楽曲を楽しむことが可能になります。この取り組みによって、ブランドと消費者の距離が縮まり、エンジーメントを高めます。

伊藤園のCMでAIモデルが使われる

AIを使ったモデルを生成するAI model株式会社は、伊藤園の「お～いお茶 カテキン緑茶」のTV-CMに、日本で初めてAIタレントを使用しました。このAI model (AIモデル) は、企業専属のオリジナルモデルをAI技術で生成し、ブランディングやプロモーションの最適化を実現します。

広告やファッション業界に全く新しい価値を提供し、ブランドの独自性や世界観の表現を多様にしています。

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AIを用いたマーケティング・商品開発・広告でのデータ分析についてよくある質問まとめ

まとめ

マーケティングと商品開発のAI化は、単なる効率化を超え、市場での競争優位性を維持するための標準装備となりつつあります。膨大なデータから「売れる兆し」を掴み、最小限のコストでプロダクトマーケットフィットを実現することがゴールです。

ただし、AIの導入を成功させるには、自社の目的に合致した技術の選定と実績あるパートナー選びが不可欠です。

AI Marketでは、専門のコンサルタントが電話やフォームから無料でご相談を承り、最短1〜3営業日程度で最適な企業を数社ご紹介します。一括見積もりサイトのような多重連絡の心配もなく、満足度96.8%の信頼性の高いマッチングが可能です。

「何から手をつければいいか分からない」という検討段階でも、まずは要件整理の壁打ち相手として活用してみてはいかがでしょうか。