マーケティングでAI分析を活用する方法｜できること7つと業務への組み込み方

AI分析とは？マーケティングで使われる2つのタイプ

AI分析とは、AIを使ってデータの集計・解釈・予測を行うことです。マーケティングでは、日本語で質問すると答えが返ってくる生成AI型が使われる場面が増えています。

AI分析には、大きく分けて機械学習型と生成AI型の2つのタイプがあります。機械学習型は、過去のデータから規則性を学ばせて予測や分類を行うもので、需要予測や離脱予測などに使われてきました。生成AI型は、ChatGPTのような文章を生成するAIを使い、質問に応じて集計や解釈を返すものです。

なお、生成AIにファイルを渡す方法やデータ基盤に直接つながるAIエージェントなど、AI分析のやり方とツールの選び方は「データ分析にAIを使う方法」で詳しく解説しています。

マーケティングでAI分析にできること7つ

マーケティングでAI分析に任せられるのは、集計から考察までの7つの作業です。それぞれで答えられる問いの例と、使うデータの例を表にまとめました。

1. 集計・可視化

「先月の流入経路別の購入率を出して」と質問するだけで、AIが集計し、表やグラフにまとめます。これまで表計算ソフトで数十分かけていた定型の集計が、数分で終わるようになります。

注意点は、指標の定義をそろえることです。「購入」に注文のキャンセルを含めるかなど、社内の定義をAIに伝えておかないと、既存のレポートと数字が合わなくなります。

2. 変化の原因の深掘り

「購入率が下がったのはなぜか」という問いに対して、AIは流入経路・デバイス・ページなどの切り口で数字を分解し、変化が大きい箇所を示します。人が仮説を一つずつ確かめるより、多くの切り口を短時間で調べられるのが利点です。

ただし、AIが示すのは「どこで変化が起きたか」までで、「なぜ起きたか」の最終的な判断には、キャンペーンの実施状況やサイトの変更履歴など、データにない事情を知る人の確認が必要です。

3. 顧客の分類

購買履歴や行動データをもとに、似た特徴を持つ顧客をグループに分けられます。購入金額や年齢だけでなく、「どのカテゴリの商品を組み合わせて買っているか」のような行動の文脈で分けると、施策に使いやすい顧客層が見えてきます。

分類した顧客層には、それぞれに合う施策を考えます。数が多い層を自動的に優先するのではなく、施策の目的に照らして、どの層を狙うかを決めることが大切です。

4. 施策の効果検証

メールやLINE、Webサイトの施策が成果につながったかを検証できます。たとえば「平日にLINEを見て、週末に購入した」というような、配信から数日後の購入まで含めて評価すれば、配信直後のクリックだけでは見えない効果がわかります。

あわせて、「どの顧客層に効いたか」まで分解すると、次の施策で配信対象を絞り込めます。施策の数が増えるほど人手での検証は難しくなるため、AIに任せる効果が大きい作業です。

5. 予測

過去のデータをもとに、来月の売上や、購入が途絶えそうな顧客を予測できます。予測を使えば、離脱しそうな顧客に先回りしてフォローするといった施策を打てます。

予測は過去の傾向の延長であるため、大型のキャンペーンや市場の急な変化など、過去に例のない出来事は反映されません。予測の前提となる期間や条件を確認したうえで使いましょう。

6. 自由記述の分析

アンケートの自由回答や問い合わせの内容など、文章のデータを分類・要約できます。数百件の声を読んで手作業で分類していた作業を、AIに任せて傾向をつかめます。

分類の切り口はAIに任せきりにせず、「不満の理由別」「商品別」など目的に合わせて指定すると、施策につながる結果になります。代表的な声を数件、原文で確認しておくと読み違いを防げます。

7. 考察とレポート作成

集計結果から「何が言えるか」「次に何をすべきか」をまとめ、レポートの形にできます。定例レポートを毎回一から作る代わりに、知りたいことを質問して、考察や施策案まで受け取る使い方もできます。

考察を読むときは、取得した数値とそこから考えた解釈を分けて確認しましょう。どこまでが事実でどこからが推測かを区別できれば、社内でそのまま説明に使えます。

業務のどこにAI分析を組み込むか

AI分析の効果が最も大きいのは、施策の数が増えて人手の分析が追いつかなくなる「効果検証」の場面です。マーケティングのPDCAに沿って、4つの場面での使い方を整理します。

施策が増えるほど、効果検証がボトルネックになる

生成AIの普及で、メールの原稿や特集ページなど、施策そのものは速く大量につくれるようになりました。一方で、顧客層ごとに内容を出し分けると、配信のパターンは掛け算で増えていきます。たとえば5つの顧客層に週5本ずつメールを送れば、検証すべき配信は週25通りになります。

分析を人手のまま続けると、PDCAのうち検証の段階で手が止まり、次の改善に進めません。施策づくりにAIを使うなら、効果検証にもAIを使い、施策と分析の速度をそろえることが大切です。

会議の場で、その場で答えを出す

会議では、誰も把握していない数値が議題に上がることがあります。持ち帰って調べると判断が次の会議まで延びますが、AI分析を使えばその場で質問して数字を確かめられます。分析結果を見ながら追加の質問を重ねられるため、意思決定が早くなります。

AI分析の活用事例

ここでは、データ分析エージェントを使ってAI分析を業務に組み込んでいる、小売企業と観光団体の例を紹介します。

施策ごとの効果検証とLTVの比較（中川政七商店）

中川政七商店では、過去に購入した商品カテゴリの組み合わせで顧客をクラスターに分け、クラスターごとにメールやWebサイトの内容を出し分けています。AIで施策をつくれる量が増えた結果、効果検証が人手では追いつかなくなるという課題に直面しました。

そこでAI分析を使い、次のような検証を手早く行えるようにしています。

• 平日にLINEを見て週末に購入するといった、配信から3日以内の間接効果まで含めた施策の評価
• ショッピング広告から来た顧客と、自然検索から来た顧客の、6か月後のLTV（顧客が生涯にもたらす売上）の比較

流入経路ごとの長期的な価値がわかれば、広告費をどこに配分するかの判断材料になります。詳しくはWeb担当者Forumの講演レポートをご覧ください。

複数のデータを横断して、施策の優先順位を決める（島根県観光連盟）

島根県観光連盟では、来訪者・未来訪者へのアンケート、観光統計、観光サイトのWeb行動データなど、6種類のデータを同じ前提のもとで分析しています。旅行のきっかけごとに、首都圏から石見エリアへ呼び込める伸びしろを8つの変数で試算し、施策の優先順位を検討しました。

その結果、アンケートで最も回答が多かった「疲れやストレスからのリセット」は、費用や移動時間への許容度が低いことから優先度を下げています。回答数の多さだけで決めず、条件に照らして判断できた例です。AIのスコアは議論の材料とし、最終的な優先順位は関係者で決めました。

詳しくは島根県観光連盟の事例をご覧ください。

AI分析にできないこと・注意点

AI分析は作業を速くしますが、何を問うか、どう判断するかは人の仕事として残ります。ここでは、AI分析を業務に取り入れるときに押さえておきたい2つの注意点を紹介します。

最終的な判断は人が行う

AIが示すスコアや施策案は、判断の材料です。数字に表れない事情（ブランドの方針、現場の負荷、取引先との関係など）を踏まえて、最終的に決めるのは人です。

予測は過去の延長でしかない

予測は過去のデータの傾向にもとづくため、新しいキャンペーンや市場の急な変化は反映されません。予測の前提を確認し、計画の目安として使いましょう。

このほか、データの定義をそろえる、出てきた数値を既知の数値と照らし合わせる、個人情報や機密データの扱いを決めておく、といった運用面の注意点は「データ分析にAIを使う方法」の「よくある失敗」で詳しく解説しています。

AI分析を始めるには

まずは、いま答えが出ていない問いを1つ決め、GA4や購買データなど手元のデータ1つで試すところから始めます。既知の数値と照らし合わせて集計が正しいことを確かめたら、効果検証や定例レポートなど、繰り返し行う業務に広げましょう。

具体的な手順とツールの選び方は、次の記事で解説しています。

生成AIにファイルを渡す、BIツールのAI機能を使う、データ基盤に直接つながるAIエージェントを使う、の3つのやり方を比較表で整理しています。自分に合うやり方の選び方と、ツールを比較するときに確認すべき7つの観点がわかります。

よくある質問

Q1. AI分析と従来のデータ分析は何が違いますか？

分析の考え方は同じですが、抽出・集計・グラフ化といった手作業をAIが引き受ける点が違います。そのため、問いを立ててから答えが出るまでの時間が短くなり、専門の担当者でなくても分析を進められます。

Q2. どんなデータがあればAI分析を始められますか？

GA4などのアクセス解析データや、ECの購買データがあれば始められます。会員データ、メール・LINEの配信データ、アンケートの回答などを組み合わせると、顧客の分類や施策の効果検証など、分析できる範囲が広がります。

Q3. データを分析しても施策につながらないときは、どうすればいいですか？

分析を始める前に「答えが出たら何を決めるか」を決めておくのが近道です。「どの顧客層に効いたか」「次はどこに配信を絞るか」のように施策の判断に直結する問いを立て、AIには数値だけでなく、そこから考えられる打ち手まで出させましょう。施策の効果検証まで続けて回すと、分析と施策がつながります。

Q4. 定例レポートは、考察まで含めて自動化できますか？

集計とグラフ作成に加えて、「何が言えるか」「次に何をすべきか」という考察の案までAIに出させることはできます。ただし、考察は取得した数値と解釈を分けて確認し、最終的な判断は担当者が行いましょう。毎回同じ定義と手順で集計できるようにしておくと、前回との比較もしやすくなります。

Q5. AI分析で、分析にかかる時間はどのくらい短くなりますか？

作業の内容や使うツールによって異なります。たとえば島根県観光連盟では、GA4からのレポート作成が1本4〜8時間から2時間程度に短縮されました。特に短くなりやすいのは、抽出・集計・グラフ化といった定型の作業です。

まとめ

マーケティングのAI分析は、作業をAIに任せ、人は問いを立てて判断することに集中するのが活用の基本です。押さえておきたいポイントは次の3つです。

• AI分析に任せられるのは、集計・原因の深掘り・顧客の分類・施策の効果検証・予測・自由記述の分析・考察とレポート作成の7つ
• 効果が最も大きいのは、施策が増えて人手が追いつかなくなる効果検証の場面
• 最終的な判断は人が行い、データの定義と数値の確認を欠かさない

まずは、いま答えが出ていない問いを1つ書き出すところから始めてみてください。