先日、生成AIを経営戦略に組み込む方法を解説した記事を読んだ。経営企画やDX担当者向けの内容だったけど、読んでいて「あ、これマーケでも同じ話だ」と気づいた。
その記事の中で印象に残ったのが、「ChatGPTを全社展開したものの、業務効率化止まりで戦略の中核には位置づけられていない」という指摘だ。これ、マーケ現場でもめちゃくちゃ心当たりある。
私もChatGPTで広告文の下書きや記事の構成作りをほぼ毎日やっている。作業が早くなったのは間違いない。でも冷静に振り返ると、それって「手を動かすスピードが上がった」だけだ。Meta広告のCPAが下がったか、TikTokのCTRが上がったか、といった数字で見ると、AIを使い始めた前後でそこまで劇的な変化を測れていない自分がいる。
その記事では、生成AIの活用領域として「市場・競合分析の高速化」「シナリオプランニング」「新規事業の仮説検証サイクルの短縮」など6つが紹介されていた。マーケ視点で言い換えると、「競合の広告クリエイティブの傾向分析をAIに任せる」「新しいターゲットセグメントの仮説をAIで量産して素早く検証する」という使い方に近い。私がやっていた「文章の下書き生成」より、もう一段上の使い方だ。
効果測定を重視する自分としては、AIの投入場所を変えれば数字も変わるはずだと考えている。たとえば、GA4で見ているコンテンツSEOの改善サイクルに生成AIを入れるなら、キーワード調査→構成案作成→下書き生成という流れで使うよりも、「検索意図の分類とコンテンツギャップの特定」にAIを使うほうがROIは高い。最終アウトプットの補助より、分析・判断フェーズに使うほうが効いてくる感覚だ。
その記事の表現を借りると、「競争優位の源泉がデータ×AI×戦略に移っている」ということ。広告運用で言えば、クリエイティブの量産ではなく、どのオーディエンスにどのメッセージを当てるべきかという仮説の精度をAIで上げていく方向性だ。そこに絞って使い方を変えると、CPAやCTRへの影響が測りやすくなる気がしている。
結局、AI活用が「作業の補助」で止まっているうちは、数字で評価しようにも評価しづらい。自分の場合、まずTikTok広告のターゲット仮説出しをAIに任せて、そのまま小規模テストに流し込む流れを来月試してみるつもりだ。その結果をGA4と広告管理画面で追えば、「AIを戦略に組み込んだ効果」として測れるようになると思っている。
その記事の中で印象に残ったのが、「ChatGPTを全社展開したものの、業務効率化止まりで戦略の中核には位置づけられていない」という指摘だ。これ、マーケ現場でもめちゃくちゃ心当たりある。
「使っている」と「戦略に組み込んでいる」は別物だった
私もChatGPTで広告文の下書きや記事の構成作りをほぼ毎日やっている。作業が早くなったのは間違いない。でも冷静に振り返ると、それって「手を動かすスピードが上がった」だけだ。Meta広告のCPAが下がったか、TikTokのCTRが上がったか、といった数字で見ると、AIを使い始めた前後でそこまで劇的な変化を測れていない自分がいる。
その記事では、生成AIの活用領域として「市場・競合分析の高速化」「シナリオプランニング」「新規事業の仮説検証サイクルの短縮」など6つが紹介されていた。マーケ視点で言い換えると、「競合の広告クリエイティブの傾向分析をAIに任せる」「新しいターゲットセグメントの仮説をAIで量産して素早く検証する」という使い方に近い。私がやっていた「文章の下書き生成」より、もう一段上の使い方だ。
ROIで測るなら「どの工程に使うか」が全てだと思った
効果測定を重視する自分としては、AIの投入場所を変えれば数字も変わるはずだと考えている。たとえば、GA4で見ているコンテンツSEOの改善サイクルに生成AIを入れるなら、キーワード調査→構成案作成→下書き生成という流れで使うよりも、「検索意図の分類とコンテンツギャップの特定」にAIを使うほうがROIは高い。最終アウトプットの補助より、分析・判断フェーズに使うほうが効いてくる感覚だ。
その記事の表現を借りると、「競争優位の源泉がデータ×AI×戦略に移っている」ということ。広告運用で言えば、クリエイティブの量産ではなく、どのオーディエンスにどのメッセージを当てるべきかという仮説の精度をAIで上げていく方向性だ。そこに絞って使い方を変えると、CPAやCTRへの影響が測りやすくなる気がしている。
結局、AI活用が「作業の補助」で止まっているうちは、数字で評価しようにも評価しづらい。自分の場合、まずTikTok広告のターゲット仮説出しをAIに任せて、そのまま小規模テストに流し込む流れを来月試してみるつもりだ。その結果をGA4と広告管理画面で追えば、「AIを戦略に組み込んだ効果」として測れるようになると思っている。