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title: "AIマーケティングとは？広告運用で任せてよいこと・人が判断すること"
description: "AIマーケティングとは何か、広告運用・SNS・コンテンツ・分析でAIに任せられること、人が判断すべきことを解説。P-MAX・Advantage+・ChatGPT広告など主要機能の位置づけと事例つき。"
canonical: https://curumi.co.jp/blog/ai-marketing
date: 2026-09-01T13:36:47.898Z
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# AIマーケティングとは？広告運用で任せてよいこと・人が判断すること
## AIマーケティングとは？作る・任せる・分析するの3つ
AIマーケティングとは、マーケティングの仕事の一部をAIに渡し、人は判断に集中する進め方のことです。
ただ、この言葉が指す範囲は広すぎます。広告の自動入札も、生成AIでの広告文づくりも、顧客データの分析も、まとめて「AIマーケティング」と呼ばれています。
そのままでは、何から手をつけるかが決まりません。私たち株式会社くるみは広告運用の支援会社として、この言葉を3つに分けて使うことにしました。
### 作る・任せる・分析するの3つに分ける
AIで作る、AIに配信を任せる、AIで分析する。この3分解は私たちの整理であって、一般的な定義ではありません。
AIがするのは、広告文・画像・記事をつくること、配信と入札を回すこと、数字の読み解きです。人が持つのは、良し悪しの判断、渡すデータの正しさ、次の一手です。
「AIマーケティング」の語は広いので、この記事はこの3つで整理する。
- 広告文・画像・記事：生成AIが案を出します。文章も画像も、数を出すところまではAIのほうが速いです。
- 配信と入札：誰にいくらで広告を出すかを、媒体のAIが自動で決めます。人が手で入札を触る場面は減りました。
- 数字の読み解き：管理画面の数値から傾向を言葉にする作業です。要約までは機械が下書きできます。
- 良し悪しの判断：出てきた案のうち、どれを世に出すかは人が決めます。
- 渡すデータの正しさ：間違った成果データを渡すと、間違った方向に最適化が進みます。
- 次の一手：数字の解釈から、来月どこに予算を置くかを決めるのは人の仕事です。
### 「生成AIマーケティング」はこのうち「作る」の話
生成AIマーケティングという言い方は、3つのうち「作る」に寄った呼び方です。広告文や画像、記事の制作を生成AIで進める話を指すことが多くなっています。
一方で、配信と入札のAIは生成AIではありません。媒体が長く育ててきた機械学習の仕組みで、中身も向き合い方も違います。
この2つを同じ「AI」でまとめて考えると、打ち手がぼやけます。私たちは提案書でも、この2つは別の章に分けています。
### 人の仕事は減らないが、中身は変わる
私たちの実務でも、手を動かす時間ははっきり減りました。減った分は、成果データの整備と、出てきた案の取捨選択に回っています。
AIを入れたら人が要らなくなる、という話にはなっていません。仕事の中身が、作業から判断に寄っただけです。
## AIマーケティングでできること：5つの領域
AIが実際に入っているのは、広告運用、クリエイティブ、SNS運用、コンテンツ、分析・レポートの5つの領域です。
どこから始めるかで迷う会社が多いので、先に領域を並べます。
広告運用から入る会社が多い。数字が毎日出るので、効いたかどうかがすぐ分かる。
- 広告運用：配信先と入札を媒体のAIが決めます。人は予算の上限と除外条件を持ちます。
- クリエイティブ：広告文と画像の案出しを生成AIが担います。採用はレビューを通してから決めます。
- SNS運用：投稿案の下書き、コメントの一次分類、投稿時間の調整に使えます。
- コンテンツ：記事の構成案、下書き、書き直しの候補出し。事実確認は人が引き取ります。
- 分析・レポート：数値の集計と要約です。毎月の定型レポートは、かなりの部分を自動化できます。
### 5つの外側にある「既存顧客データ」
この5つは、新規の獲得に寄った領域です。私たちが支援先で見たのは、すでに持っている顧客データのほうが動かしやすい、という場面でした。
購買や来院の履歴で顧客をグループに分け（セグメント）、グループごとに送る内容を変えます。一人ひとりの状況に合わせて出し分けること（パーソナライズ）も、ここに含まれます。回す道具がMAツール（見込み客や既存客への配信を自動化する道具）とCRM（顧客情報を集めて管理する仕組み）です。
誰が戻り、誰が離れたのかは、自社のデータにしかありません。この要約はAIが得意です。
### 広告運用から入る会社が多い
私たちが支援に入るとき、最初に触るのはほぼ広告運用です。理由は単純で、数字が毎日出るからです。
効いたかどうかが短い期間で分かります。社内で「AIを入れてよかった」と言える材料が、早く手に入ります。
逆に、顧客データの分析基盤づくりから入ると、成果が見えるまでに時間がかかります。最初の一歩には向きません。
### コンテンツとSNSは「下書きまで」
コンテンツとSNSでは、私たちは下書きまでをAIに任せ、公開前に人が全文を読む運用にしています。
生成AIは、事実と事実らしい文章を区別しません。実在しない数字や機能を、もっともらしく書いてきます。
公開してから直すほうが、コストは高くつきます。ここを人が引き取る前提でないと、量を増やすほど危なくなります。
### AIに任せること、人が判断すること
私たちの運用では、案を出す、数を回す、良し悪し、関係の4つで分担を決めています。AIは数十案を短時間で出し、配信と入札の調整を回し、傾向を言語化し、下書きまでを担当します。
人が持つのは、どの案を残すか、予算の上限、止める判断、顧客との対話です。
私たちの運用の分け方。AIは物量と速度、人は判断と質の担保。
- 案を出す：数十案を短時間で出すのはAI。どの案を残すかは人が決めます。
- 数を回す：配信と入札の調整はAI。予算の上限は人が切ります。
- 良し悪し：傾向を言語化するのはAI。止める判断は人がします。
- 関係：下書きまではAI。顧客との対話は人しかできません。
この分け方は、私たちの運用でそのまま使っているものです。AIは物量と速度、人は判断と質の担保、という線を引いています。
## 広告運用のAI機能はここまで来ている
各媒体のAIは、誰にいくらで広告を出すかを自動で決めてくれます。人が指定するのは、目標と素材と、やらないことの3つです。
機能を並べても使いこなせないので、ここでは「何を渡せば働くか」で書きます。
### Google広告：P-MAX、AI Max、自動入札、RSA
P-MAX（パフォーマンス最大化キャンペーン）は、検索・YouTube・ディスプレイ・Discover・Gmail・マップなど、Googleのあらゆる在庫に1つのキャンペーンから配信する目標ベースのキャンペーンです。
渡すのは、コンバージョン（申込や予約などの成果）の目標と、テキスト・画像・動画の素材群です。どの面に出すかは人が選べません。
自動入札は、コンバージョン数の最大化や目標コンバージョン単価など、目的別の入札戦略から選ぶ仕組みです。
2026年8月時点で、拡張クリック単価はすでに提供が終わっています。人が入札額を細かく触る前提の運用は、もう戻ってきません。
AI Maxは、2026年8月時点で、検索キャンペーンのキーワードの枠を広げ、見出しや遷移先もAIが調整する設定群です。P-MAXほど手放しではなく、検索広告の延長線で使えます。
RSA（レスポンシブ検索広告）は、見出しと説明文を複数登録し、組み合わせをAIが選ぶ広告形式です。人が用意すべきなのは、切り口の違う見出しです。
詳しくはP-MAX、AI Max、Google広告の自動入札、レスポンシブ検索広告。
### Meta広告（旧Facebook広告）：Advantage+
Meta広告（旧Facebook広告）のAdvantage+は、キャンペーンのオーディエンス・配置・予算にAIを適用する製品群です。全工程を任せる型と、1工程だけ任せる型があります（[Meta for Business](https://www.facebook.com/business/ads/meta-advantage)）。
私たちが渡しているのは、正しく計測されたコンバージョンと、方向性の違うクリエイティブです。細かいターゲティングを削るほど、機械の学習は進みやすくなりました。
詳しくはAdvantage+。
### ChatGPT広告とLINE広告
ChatGPT広告は2026年8月時点で始まったばかりの枠です。私たちは検証を始めた段階で、既存の検索広告と同じ物差しで測っています。
LINE広告も、配信面と入札の自動最適化が標準です。友だち追加やLINE内の行動を、成果として広告側に返せるかどうかで効き方が変わります。
詳しくはChatGPT広告、広告運用のAI活用。
### 媒体のAIに渡してよい条件
どの媒体でも、AIが働くかどうかは渡すものの質で決まります。私たちは、正しいCVが返っている、件数が足りている、除外条件を持っている、予算の上限を切っている、週次で見ている、の5つが揃ってから自動化を進めます。
正しいデータを正しく渡す、が私たちの運用の前提。
- 正しいCVが返っている：資料請求も予約もまとめて1件、では学習の向きが定まりません。
- 件数が足りている：成果がほとんど発生しない状態では、AIは学習の材料を持てません。
- 除外条件を持っている：出したくない検索語やアプリ面を、あらかじめ止めておきます。
- 予算の上限を切っている：自動入札は上限の範囲で動きます。上限を決めるのは人です。
- 週次で見ている：任せることは、見ないことではありません。私たちは週に1回、配信先の内訳まで開きます。
正しいデータを正しく渡す。ここを飛ばして自動化だけ進めると、間違った方向に速く走ることになります。
## クリエイティブと生成AI
制作は、良いものを一発で当てる仕事から、違う仮説をいくつ試せるかの仕事に変わりました。
### 生成AIは仮説の差を増やす道具
私たちは生成AIを、仮説の差を増やす道具として位置づけています。訴求の切り口を変えた案をまとめて用意できるので、配信で試せる幅が広がりました。
### 出す価値を決めるのは人
ただし、出す価値があるかを決めるのは人です。似た案がいくら増えても、当たりの確率は上がりません。私たちがレビューで見ているのは、案の数ではなく、案と案の距離です。
詳しくはAI広告、[Meta広告の生成AIクリエイティブ](/blog/meta-ads-generative-ai-creative)。
## AIマーケティングの事例
AIに配信を任せる前に成果データを直したところ、管理画面の数字と実際の来店数が大きく違うと分かりました。
以下は、私たちが支援した2社の記録です。いずれも匿名の自社支援記録で、第三者による検証は受けていません。企業名は伏せ、業種と規模だけを書きます。
### 事例1：美容皮膚科クリニック｜媒体CV200件のうち、実来院は75件だった
自由診療の美容皮膚科クリニックです。広告の管理画面にはコンバージョンが並んでいましたが、そのうち何人が実際に来院したかを、誰も追えていませんでした。
私たちは「媒体CVから実来院までの追跡調査 — 美容皮膚科1院・2026年6月実測」として、主力商材の1か月分を追いました。媒体CV200件に対して、予約まで進んだのは89件（44.5%）。実際に来院したのは75件です。
さらに媒体ごとの内訳を見ると、差がありました。ある媒体は、媒体CV68件に対して実来院が1件です。管理画面の上では機能しているように見えていた枠でした。
私たちがしたのは、予約と来院の情報を広告側に戻す導線をつくり、媒体のAIに実来院へ近い成果を返すようにしたことです。
媒体CVしか見えない状態と、実来院まで追える状態では、AIが最適化する先が変わります。
美容皮膚科クリニックの支援で、媒体CV200件のうち実来院は75件だった。数字の取り方は本文で。
- 媒体CVしか見えない：フォーム送信の件数だけで判断するため、来院しない層にも予算が寄ります。
- 実来院まで追える：来院につながった経路が分かるので、止める判断ができます。
近い進め方の記録は[クリエイティブ運用の支援事例](/case-studies/media-creative-ops)にまとめています。
### 事例2：結婚式場グループ｜統合LPが、式場個別配信よりCPA1桁低い水準に
全国24〜25式場を運営する結婚式場グループです。もともと式場ごとに個別のLP（ランディングページ＝広告の着地ページ）を用意し、それぞれ配信していました。
式場単位だと、1式場あたりの成果件数が少なくなります。件数が足りないので、媒体のAIが学習しきれません。
そこで、式場を横断する統合LPをつくり、配信をそこへ集約しました。結果として、統合LPのCPA（1件の成果にかかった広告費）は、式場個別配信より1桁低い水準になりました。金額は伏せますが、桁が違います。
効いたのはクリエイティブの巧拙よりも、学習を1か所に集めたことだと私たちは見ています。前の節に書いた「件数が足りている」という条件が、ここでも効きました。
近い進め方の記録は[LP・クリエイティブ運用の支援事例](/case-studies/commerce-creative-lp)にまとめています。
## AIマーケティングツールの選び方
選ぶ前に、作る・任せる・分析するのどれをやりたいのかを決めます。用途が決まれば、候補はかなり絞れます。
ツールを大量に並べた比較記事を読んでも、自社の用途が決まっていなければ選べません。私たちが最初に聞くのは、何を減らしたいですか、という質問です。
### 用途と自社データの有無で決まる
| 用途 | 自社データが少ない | 自社データがある |
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| 作る | 汎用の生成AIで足りる | 過去に当たった素材を参照させる余地がある |
| 任せる | 媒体標準のAI（P-MAX、Advantage+）から | 顧客データを媒体に返して精度を上げる |
| 分析する | 管理画面の標準レポートで足りる | BIツール（数値を集計して可視化する道具）やMAツール（見込み客への配信を自動化する道具）を検討する段階 |
中小企業の多くは、左の列から始めて問題ありません。自社データが薄いうちに高機能なツールを入れると、入力する作業だけが増えます。
### 私たちがツールを増やさない理由
私たちが支援先に新しいツールを入れるのは、既存の道具で回らないと分かってからです。
ツールが増えると、見る画面が増えます。見ない画面が増えるだけなら、成果は変わりません。
先に、いまの管理画面とスプレッドシートで週次の判断ができているかを確認します。できていないなら、ツールを足しても同じ結果になります。
### 無料で試せる範囲から始める
作るは、汎用の生成AIで試せます。任せるは、媒体の標準機能なので追加費用が要りません。
分析するも、Looker Studioのような無料の可視化ツールから始められます。有料ツールの検討は、その後で間に合います。
私たちが支援に入るときも、最初の1か月で新しい契約を勧めることはほとんどありません。まず、いまある道具の使い方を変えます。
### 使い始める前に決めておく注意点
私たちは支援先で道具を入れる前に、次の3点を決めました。
1つ目は、出力を鵜呑みにしないことです。生成AIは事実らしい文章を書くので、数値と固有名詞は元の資料に当たって確かめます。
2つ目は、素材の権利です。生成した画像や文章をどこまで商用で使えるかは、ツールの利用規約で異なります（2026年8月時点）。使う前に読み合わせます。
3つ目は、顧客データを入力してよいかどうかです。個人情報を含むデータは、入力内容が学習に使われない設定かを確認してから扱い、判断がつかないものは入れない運用にしています。
ツールごとの比較はAIマーケティングツールの比較。
## レポートと分析の自動化
レポートは、集計と体裁づくりがなくなり、考察を書く部分だけが残ります。
私たちが支援に入ると、月次レポートの作成時間はまず減ります。数字を集めて表に貼る作業は、機械の仕事だからです。
ただ、いきなり完全自動化を目指すと止まります。私たちは、可視化：Looker Studio、連携：スプレッドシート、API：完全自動化の3段階で進めています。
多くの会社は2段階目で足りる。3段階目はレポートの本数が多いときだけ。
- 可視化：Looker Studio：媒体の管理画面をつなぎ、常に最新の数字が見える画面をつくります。無料で始められます。
- 連携：スプレッドシート：媒体データを自動でシートに集め、独自の集計や社内フォーマットに合わせます。
- API：完全自動化：システム同士をつなぐ接続口（API）でデータを取得し、レポートの生成まで自動で回します。
多くの会社は2段階目で足ります。3段階目に進むのは、レポートの本数が多いときだけです。
### 生成AIに書かせるのは要約まで
私たちは、数字の要約までを生成AIに任せ、考察は人が書いています。
「先週より獲得が落ちた」までは機械が書けます。なぜ落ちたのか、来週どうするのかは、配信の中身を見ないと書けません。
要約が下書きにあるだけで、書き始めの負担はかなり軽くなりました。
### 自動化の前に、見る数字を決める
自動化してうまくいかないのは、見る数字が決まっていないときです。
全部の指標を並べたダッシュボードは、結局誰も開きません。私たちは、週次で見る指標を先に絞ってから画面をつくるようにしています。
詳しくは[Google広告のレポート自動化](/blog/google-ads-report-automation)、広告レポートの自動化。
## AIで消えるマーケの仕事、残る仕事
消えるのは作業と定型の判断で、残るのは方針の判断と顧客との関係です。
マーケティングの仕事はAIでなくなる、という言い方をよく聞きます。私たちの実感では、なくなるのは職種ではなく、職種の中の一部の工程です。
私たちは、作業、判断、関係の3つで整理しています。消えるのは、入稿・集計・下書きと、定型の最適化。残るのは、予算と方針、そして顧客との対話です。
中間の仕事が両側から挟まれる。残るのは判断と関係。
- 作業（入稿・集計・下書き）：ここはほぼ機械に移りました。人が担い続ける理由が見つかりません。
- 判断（定型の最適化から予算と方針へ）：入札調整のような定型の判断は媒体のAIへ。いくら使うか、どこで戦うかは人が決めます。
- 関係（顧客との対話）：顧客に会って話を聞く仕事は、そのまま残ります。
### 中間の仕事が両側から挟まれる
私たちの見立てでは、いちばん影響を受けるのは中間の仕事です。
言われた通りに入稿し、決まった型でレポートを出す。この層は、下からは自動化に、上からは方針を決める側の要求に挟まれます。
バーベルは両端に重りが集まる形をしています。マーケの仕事も、手を動かして現場を握る側と、方針を決める側に価値が寄っていきます。真ん中に立ち続けるのが、いちばん苦しくなります。
### 私たちが運用チームに求めていること
私たちの運用チームでは、入稿と集計の速さで評価するのをやめました。
見ているのは、数字から次の一手を出せるかどうかと、支援先と話して前提を引き出せるかどうかです。
AIを使えることは前提になりました。差がつくのは、その先の判断です。
詳しくはAIに置き換わるマーケの仕事。
## AIマーケティングに関するよくある質問
### 予算が小さくてもAIマーケティングは使えますか
使えます。媒体の自動入札やP-MAX、Advantage+は、追加費用なしで使える標準機能だからです。ただし予算が小さいと成果件数も少なく、AIの学習が進みにくくなります。私たちは、予算が小さいときほど配信先を絞り、1つの目標に件数を集めるようにしています。
### 代理店に頼むのと、AIに任せるのはどちらがよいですか
どちらか一方を選ぶ話ではありません。配信と入札はどのみち媒体のAIが担うので、代理店に頼んでも使う機能は同じです。差が出るのは、何を成果として媒体に返すか、どこで止めるかの設計です。私たちが支援で時間を使っているのも、その部分です。
### どの媒体から始めればよいですか
検索の需要がある商材ならGoogle広告、需要がまだ表に出ていない商材ならMeta広告から始めます。私たちは、指名検索や比較検索がどれくらいあるかを先に確認して決めています。両方を同時に薄く出すと、どちらも学習が進まないので避けています。
### 自社にデータがほとんどありません。それでも始められますか
始められます。必要なのは過去の蓄積ではなく、これから正しいコンバージョンが返る状態だからです。フォーム送信だけでなく、予約や来店まで追えるようにすると、その後の数か月でAIが使えるデータが貯まります。私たちも、支援の初期はここから着手します。
### AIを入れた効果はどう測ればよいですか
作業時間がどれだけ減ったかと、成果1件あたりの費用がどう動いたかの2つで見ます。ただし広告は季節や競合の動きで振れるので、短い期間では判断できません。私たちは同じ設定で最低1か月回し、前年同月と並べて見るようにしています。
## まとめ：任せることと判断することを分ける
AIマーケティングは、作る・任せる・分析するの3つに分ければ、手をつける順番が決まります。
配信と入札は、媒体のAIに任せてよい領域です。ただし、正しいCVが返っていること、件数が足りていること、予算の上限を切っていることが前提になります。事例1で見たように、管理画面の数字と実際の成果はずれます。
人が持つのは、良し悪しの判断、渡すデータの正しさ、次の一手です。私たちが支援で時間を使っているのも、この3つでした。
次の一手として、自社のマーケ業務のうち、どこをAIに渡せてどこを人が持つのかを一度分けてみてください。その整理を一緒に進める無料の診断として[AIおきかえくん](/okikaekun)を用意しています。広告運用を含む支援の内容は[マーケティング支援](/solutions/marketing)にまとめています。