WEBマーケティングでChatGPT (AI) を活用するには？

なぜ今、AI（代表としてChatGPT）がWebマーケティングに不可欠なのか

世界ではAIマーケティングへの関心が急速に高まっており、市場規模も飛躍的に拡大しています。たとえば、Grand View Researchによれば、AIマーケティング市場は2024年に約204.4億ドル（約2.8兆円。1ドル=140円換算）に達し、2030年には約822.3億ドル（約11.5兆円）にまで成長すると予測されています。( グランドビューリサーチ)

一方、日本におけるAI導入は、世界と比べて依然として低調です。楽天グループとエデルマンによる調査では、日本の中小企業（SME）のAI導入率はわずか16％にとどまり、大きな改善余地があります。(Rakuten Today)

なぜ、今AIを導入すべきなのでしょうか？その背景には、以下のような複合的な要因があります。

人材不足・業務効率化の切迫

日本のマーケティング人材は依然として不足しており、有効求人倍率も高止まりしています。限られたリソースで成果を出すには、AIによる業務効率化なしには困難です。AIはコンテンツ生成やリサーチなど、定型かつ繰り返しの作業を支援することで、人手のボトルネックを緩和できます。

海外および競合企業の先行導入

PwC Japanが発表した「生成AIに関する実態調査2025春 5カ国比較」によると、日本企業における生成AI活用の推進度は56％と一定の水準ですが、「期待を大きく上回る成果を出している企業」はわずか10％にすぎません（米国では45％） (PWC)

同調査では、「効果を得る企業」と「そうでない企業」との二極化も進行中であることが指摘されています。（ASCII)

この差を放置すると、競争力の格差が加速度的に拡大する恐れがあります。

広告コストの上昇とROI課題

広告費、特にGoogle広告のクリック単価（CPC）は年々上昇傾向にあります。2024年には多くの業界で前年から約10%上昇したという報告もあり、5年間を通じると40〜50%の増加となっています。 (PPC Herolift-digital)

これにより、コストパフォーマンスの最適化がマーケティング担当者の急務となっています。AIによる自動入札やターゲティング、コピー生成の活用は、限られた予算で最大成果を引き出すカギになりますので、積極的に取り組んでいきたいところです。

生成型AIの進化と「顧客接点」への直接活用

従来のAIはデータ分析やレポートなど「裏方」の効率化に重点がありましたが、現在は生成型AI（Generative AI）が飛躍的に進化し、記事・広告文・メール・SNS投稿など「顧客と直接接するコンテンツ」を自動生成できるようになりました。ChatGPTはその代表格ですが、ClaudeやPerplexityといったツールも同様の特性を持ち、実務への応用が現実的になっています。

この進化により、AIはもはや「脇役」ではなく、マーケティング成果の中核を担う存在へと変貌を遂げ、まだAIを日常的に利用できていないという方は危機感を持つ必要があるともいえる時代となりました。

ここでのまとめ

• 世界市場は急成長しており、国内との差は拡大中
  （市場規模：2.8兆円 → 11.5兆円予測）（グランドビューリサーチ)
• 国内SMEのAI導入はまだ16％に過ぎず、普及余地が大きい（Rakuten Today)
• 広告費の上昇（CPC＋10%/年）に対応するにはAI活用が急務（PPC Herolift-digital)
• 生成型AIは「戦略的コンテンツ生成」に使える段階に進化している。

今AIを導入しないことは、限られた人材と予算で戦う企業にとって、他社に対する“慢性的な遅れ”を意味します。まさに今こそ、ChatGPTなどのAI活用を本気で考えるべきタイミングです。

代表的なAIツールの紹介とそのマーケティングでの強み

ChatGPT（代表例）

汎用性の高い生成AI。記事の下書きや校正、広告コピー作成、メール・SNS文面の作成、キャンペーンの骨子づくり、レポートの要点化など、「言語を扱う全工程」を広くカバーします。OpenAIの公式「営業・マーケ向けソリューション」では、文章作成・編集・キャンペーン分析での協働や、既存ツールとの連携で時間短縮と収益への集中をサポートする旨が示されています。まずは無料枠で導入し、成果が見えたら有料プランへ拡張が王道です。出力は人手での最終チェックを前提に、トーン・ブランドガイ0ドを明示したプロンプトにするのが精度向上のコツです。(OpenAI)

プロンプト例
「当社のブランドトーン（丁寧・やさしい・専門性）を守って、〇〇商品のキャンペーンLPの骨子（見出し、導入、訴求3点、CTA案）を作ってください。対象は30代共働き世帯、悩みは△△です。」

Perplexity（パープレキシティ）

“調査に強いAI検索エンジン”。回答に出典リンクが付くため、マーケで重要な可検証性を担保しながら、市場・競合・トレンドの一次情報を短時間で把握できます。エンタープライズ版は“専任のリサーチアナリスト”の位置づけで、社内ドキュメント（例：Google Docs）も文脈として取り込み、追質問で深掘りできる設計。リサーチから仮説出し、骨子作成までのリードタイム圧縮に特に効きます。(Perplexity AI)
Single Grainは、Perplexityが市場知見の網羅性／SEO・コンテンツ戦略への反映の速さで優位と解説。従来数日かかった下調べを数分で済ませ、企画・制作に時間を振り向けられる点が評価されています。(Single Grain)

使いどころ
新規カテゴリ参入の市場規模・競合の布陣・伸びているチャネルの即時把握／記事テーマの種出し／エビデンス付きアウトライン作成。

注意点
日本語圏のニッチ情報は出典の鮮度や網羅性を再確認。広告在庫や媒体入稿仕様など数値・規約系は一次ソースまで戻る。

プロンプト例
「日本国内の〇〇市場について、過去3年の成長ドライバーと主要プレイヤー、差別化余地を出典付きで要約。B2Bの潜在顧客が調べる検索語も10件出して。」

Claude（クロード）

長文読解と“人間らしい文体”が強み。大量の一次資料・レビュー・議事録をひと塊で読み込み、要約→洞察抽出→構成案→草稿まで一気通貫。ブランドボイスに寄せた自然な文章になりやすく、構成の筋が通る原稿を出しやすいのが特長。(academyofcontinuingeducation)
WebFXのガイドでは、Claude活用によりSEO記事構成の時間短縮やメール・顧客対応の品質向上→収益寄与に言及。特に長文／複雑テーマの要約・分析からの編集負担軽減が評価されています。(WebFX)

使いどころ
長尺ホワイトペーパーの要約→LP/ブログへの再編集／口コミ数千件のVoC集約と示唆／競合比較記事の筋立て。

注意点
根拠の明示は弱めになりがち。引用箇所やリンク付けは別工程（Perplexity併用）が無難。

プロンプト例
「添付の顧客レビューCSVを読み、購入理由Top5と離脱要因Top5を抽出。ブログ向けに“課題→解決策→導入例”のアウトラインを日本語で作成して。」

Gemini（ジェミニ）

Google Workspaceと親和性が高い統合型AI。ドキュメント要約、スプレッドシートのデータ解釈→洞察抽出、メール下書き、キャンペーン案などを日常業務の延長で扱えます。Institute of AI Studiesは、メッセージング作成／大量データ分析／要約／ルーチン自動化など、“幅広い作業の底上げ”に向くと解説。(AI Institute)
また、Googleは広告プロダクトにも生成AIを組み込み、Performance Max等で見出し生成や画像生成の強化を進めています。広告運用×生成AIの実装速度はGeminiの優位点の一つ。(Reuters)

使いどころ
GA/スプレッドシートのKPI可視化→示唆／広告コピーの大量バリエーション生成／社内文書の要約と要点抽出。

注意点
自動生成素材はブランドセーフティを必ず確認。広告ポリシーやウォーターマーク等の仕様も把握を。

プロンプト例
「このスプレッドシートの週次KPIから、CVR変動の要因を3つ仮説化。来週のABテスト案（見出し・説明文・オーディエンス）を提案して。」

NotebookLM（ノートブックLM）

“自社資料ベースで答える”知識管理型AI。PDF、Docs、URL、YouTube字幕などをノートに取り込み、そこから要約／Q&A／ブリーフィングを生成。探し物時間を激減させ、提案や会議準備を高速化します。SHIFT AIは、NotebookLMがアップロード資料を参照して回答する仕組みや、Gemini搭載による要約・分析・音声出力等を詳解。(shift-ai)
日本語ガイド（Hakky）でも、翻訳・要約・レビュー効率化の実例が紹介され、業界資料の一次理解を滑らかにするユースケースが豊富です。(Hakky Handbook)
現場の使用感として、SPENDAの事例は、ノート化とQ&Aで社内ナレッジから即答を引き出せることで生産性が大幅に向上したと報告。議事録・定例レポートの定型化にも効きます。(SPENDA)

使いどころ
セールス資料・導入事例・FAQ・議事録の横断検索／提案書の骨子作り／新人オンボーディング用ガイドの自動生成。

注意点
アクセス権・機密区分の運用ルールを明確に。外部共有の設定や、引用の出典表示を徹底。

プロンプト例
「この3本のPDFと2本のURLを“競合比較ノート”にまとめ、違いを表で整理。決裁者向けブリーフ（A4一枚、要点5つ）を作って。」

補足：ツールの使い分けの目安

• 一次情報の調査・根拠づけが要る
  Perplexity（回答に出典が付く）→必要に応じて一次ソース確認 (Perplexity AI, Single Grain)
• 長文素材を読み解いて“筋の通った”原稿を作る
  Claude（長文に強く自然な文体）(academyofcontinuingeducation.com, WebFX)
• 日常業務の幅をまるっと底上げ
  Gemini（Workspace連携・広告面の生成AI実装）(AI Institute, Reuters)
• 社内ナレッジから“答えを引き出す”
  NotebookLM（ノート化・Q&A・ブリーフィング）(shift-ai, SPENDA)
• 広範な生成タスクの起点
  ChatGPT（企画→下書き→校正→要約→改善の全行程に対応）(OpenAI)

ミニ・ワークフロー例（併用）

1. Perplexityで市場・競合を出典付きで把握
2. Claudeで構成案と骨子
3. ChatGPTで草稿＋代替案
4. Geminiで表・グラフ化と示唆
5. NotebookLMに資料一式をノート化しQ&A／ブリーフ作成

マーケティングにおけるAI活用の具体的な事例（出典付き）

Perplexity（パープレキシティ）による調査・リサーチの効率化

Perplexityは「AI検索エンジン」としての特徴を持ち、ChatGPTと異なり検索＋生成を組み合わせたリサーチに特化しています。単なる答えの提示に留まらず、必ず出典リンクを提示してくれるため、マーケティングリサーチにおける「信頼性」の担保に強みがあります。

活用シナリオ

• 市場調査：新規参入を検討する際の市場規模・トレンド情報を短時間で収集。
• 競合分析：競合他社の広告キャンペーン・SEO施策をリサーチし、施策の差別化要素を特定。
• 顧客インサイト収集：特定業界におけるユーザーの課題や不満を整理し、商品改善や記事テーマに反映。

成果・メリット

Single Grainの記事では、従来数日かかっていた調査がわずか数分で完了する点が強調されています。マーケティング担当者は「信頼できるデータソースとインサイト」を迅速に得ることで、意思決定のスピードと精度を大幅に改善できるのです(singlegrain.com)

また、エンタープライズ版では「専任のリサーチアナリスト」として活用でき、チーム全体の知識基盤として機能。Perplexityの企業導入事例では、調査時間を最大80％短縮したケースも報告されています( perplexity.ai)

Claude（クロード）による高品質なコンテンツ生成

ClaudeはAnthropic社が開発したAIで、特に長文処理能力と自然な文体での出力に定評があります。最大200,000トークンもの文脈を保持できるため、大量の資料を一度に読み込んで分析や要約が可能です。

活用シナリオ

• SEOコンテンツ作成：大量のキーワードと既存記事を読み込み、差別化された記事構成案を作成。
• レビュー分析：数千件の口コミを要約し、ポジティブ・ネガティブ要因を分類。
• ブランドボイス適応：既存の広告コピーや記事を学習させ、新規テキストを同じトーンで生成。
• メールマーケティング：ターゲットごとに最適化されたメルマガ文案を提案。

成果・メリット

Academy of Continuing Educationのレポートでは、ClaudeがChatGPTよりも**「人間らしい」文体や一貫性のあるトーン**を出せることが強調されています(academyofcontinuingeducation.com)

WebFXの分析では、Claudeを活用することでSEO記事の構成作成時間を50％削減、メール作成の開封率を平均15％改善した事例も紹介されています(webfx.com)

Gemini（ジェミニ）によるマルチモーダル活用

Googleが開発したGeminiは、テキスト・画像・コードなど複数モダリティを理解するAIとして特徴的です。Google Workspaceとの統合も進んでおり、日常業務からデータ分析、キャンペーン立案まで幅広くサポートします。

活用シナリオ

• 広告コピー生成：Google広告と連携して自動生成・A/Bテストを効率化。
• キャンペーンアイデア：既存の資料やトレンドを分析し、新しい施策を提案。
• 感情分析：SNSや口コミから消費者感情を抽出し、キャンペーン戦略に反映。
• データ分析とレポート作成：Googleスプレッドシートのデータを読み込み、AIが洞察を抽出。

成果・メリット

Institute of AI Studiesでは、Geminiが「検索と生成をシームレスに組み合わせ、より包括的なマーケティング戦略を設計できる」と評価されています(instituteofaistudies.com)

特にGoogle製品との連携により、広告キャンペーンの効率化やマーケ予算のROI改善につながった事例も多数報告されています。

NotebookLMによる情報整理と知識活用

NotebookLMはGoogleが開発した「知識管理特化型AI」です。特徴は「ユーザーがアップロードした文書や資料を基に、要約・分析・Q&Aを行う」点にあります。研究者・営業チーム・コンサルタントなど、情報を多く扱う職種で効果的に活用されています。

活用シナリオ

• 営業資料の要約：長大な提案資料を要約し、会議前に数分で理解。
• 議事録整理：会議録をアップロードし、要点まとめや次回アクションを抽出。
• ナレッジ共有：社内資料やホワイトペーパーを読み込み、質問対応できる「社内AIナレッジベース」として運用。

成果・メリット

SHIFT AIのブログでは、NotebookLMの活用法として「資料の知識を短時間で引き出すことで、情報探索の時間が大幅に減少」した事例が紹介されています【出典: shift-ai.co.jp】。

またSPENDAの導入事例では、NotebookLMの導入によって「探し物の時間が激減し、生産性が大幅に向上」したと報告されています(spendacorp.com)

さらに、STUDY HAKKYによる解説記事では「日本語UIの使い勝手」や「商用利用時の注意点」なども詳細にまとめられており、中小企業でも安心して導入できる環境が整いつつあることが伺えます(book.st-hakky.com)

事例から学ぶAI活用のポイント

上記の事例から導き出せるポイントは以下の通りです。

• Perplexity：調査・リサーチ業務の効率化 → 数日単位の作業が数分に短縮。
• Claude：コンテンツ生成の質的向上 → 「人間らしい文体」でSEOやメルマガ効果を改善。
• Gemini：マルチモーダルな業務支援 → Google連携による広告最適化や戦略立案が強み。
• NotebookLM：情報整理・ナレッジ化 → 社内資料から直接答えを導き、生産性を飛躍的に向上。

いずれのAIも単なる「時短」ではなく、意思決定の質や成果の改善に直結する活用が進んでいます。

AIツールをWebマーケティングに活かすステップとコツ

まずは自社の「繰り返し業務」「情報収集の手間がかかる業務」などを洗い出します。

目的別に適したツールの使い分けを図るのがコツです：

• ChatGPT／Claude：文章生成・構成案など
• Perplexity：市場・競合リサーチ
• NotebookLM：資料整理、要約・分析業務
• Gemini：マルチタスク自動化、Google連携

導入は無料プランから小さく始め、短期間で効果測定 → 定量的成果を社内に共有し展開するのが推奨されます。

注意点として、AIはあくまで「サポート」ツールであること──
出力内容には必ず人間が最終チェックを行うこと、判断やクリエイティブは人の力が必要であることを忘れないようにしましょう。

まとめ：AI（ChatGPTなど）をマーケティングで活用するには

AIをマーケティングに取り入れることは、もはや「新しい試み」ではなく、競争力を維持するための必須条件となりつつあります。世界的にはAIマーケティング市場が急成長する一方、日本国内の導入は依然として遅れており、この差はそのまま「成果の差」として表れ始めています。

実務レベルで導入を成功させるためには、以下のステップを押さえることが重要です。

• 業務課題を可視化することから始める
  まずは繰り返し作業や時間のかかる業務をリストアップし、「どこにAIを導入すれば効果が出やすいか」を明確にすることが第一歩です。
• 小さく・短期間でのPoC（試験導入）を実施する
  いきなり全社導入を目指すのではなく、メール件名作成やブログ下書きなど、シンプルな業務から始めましょう。成果を数値で示すことで、社内理解と導入の拡大につながります。
• ツール特性を理解し、目的に応じて最適なものを選ぶ
  ChatGPTは文章生成に強く、Perplexityは調査・リサーチに特化、Claudeは長文処理に優れ、GeminiはGoogleサービスとの統合が得意、NotebookLMは社内資料の整理とナレッジ共有に活用できます。単一のツールで完結させるのではなく、組み合わせて最適解を構築する発想が必要です。
• AIは便利なパートナーだが万能ではない
  AIは「答えを出す」ことは得意でも、「判断」や「価値観の選択」までは担えません。生成したコンテンツをどう編集するか、どの方向性を採用するかは、依然として人間のマーケターの責務です。むしろAIの台頭によって、人間にしかできない戦略的判断や創造的発想の重要性が増していると言えるでしょう。

こうした導入プロセスを踏むことで、AIは単なる「コスト削減の道具」ではなく、新しい価値を創り出すパートナーへと進化します。特に中小企業にとっては、大手と同じ土俵で戦うための「競争力を底上げする武器」として、導入のインパクトは極めて大きいはずです。

2025年の今、AIをマーケティングに活用するか否かは、数年後の成果を大きく左右します。「小さく始めて、素早く学び、成果を積み重ねる」ことこそが、これからのマーケターに求められる実践的アプローチです。

GLASSではAIによる作業効率化を積極的に取り入れております。またAI×マーケティングに関するご相談も受け付けておりますので、何かお困りごとがあれば是非ご連絡くださいませ。