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AIマーケティングの現実：なぜ外注が合理的なのか【事例付き完全ガイド】
はじめに：Googleの検索が変わった！AI時代のマーケティングの現実
2024年5月、Googleは検索結果の最上部に「AI Overviews」という機能を本格導入しました。これは、検索した質問に対してAIが自動で要約を作成してくれる機能です。
さらに2025年には「AIモード」という、より高度な機能を展開。これにより、ユーザーがAI生成の情報に触れる機会が飛躍的に増えました。
この変化を受けて、多くの企業が「もうAIだけでマーケティングができるのでは？」と考えています。事実、私もマーケティングエンジニアとして、マーケティング業務で、もちろんChatGPTやClaude、Geminiを使っております。しかし、ここはあくまで一部です。つまるところ、「まだAIだけでマーケティングができない」と私自身は思っております。
その理由を3つのポイントで詳しく解説します。
目次
【トピック1】AIは「推測」で答えを作るため、もっともらしい間違いが避けられない
AIの仕組みを知ろう
AIは人間のように「知っている」のではなく、大量のデータから「最も確率の高い答え」を予測して文章を作成します。つまり、確信がないときでも「これが正解だろう」と推測して答えてしまうのです。
OpenAIの2025年の研究では、現在のAI訓練方法が「わからないときに素直に『わからない』と答える」よりも、「とりあえず推測して答える」ことを優先するように設計されていると指摘されています。
具体的な事例：競合調査での失敗パターン
ケース1：競合他社の売上データ
- AIの回答：「A社の昨年度売上は50億円でした」
- 実際の調査結果：A社は非上場企業で売上データは非公開
- 問題点：AIが複数の推測データを組み合わせて、存在しない数字を作り出した
ケース2：競合の広告費
- AIの回答：「B社のリスティング広告費は月300万円です」
- 実際の状況：B社は主にSNS広告中心で、リスティング広告はほとんど出稿していない
- 問題点：業界平均データと企業名を組み合わせて間違った情報を生成
マーケティングでの影響
このような間違いが広告文やランディングページに混じれば：
- Google広告の「虚偽表示」ポリシーに抵触する可能性
- 競合分析資料に間違ったデータが含まれる
- 顧客への提案資料で信頼性を失う
AIの文章は非常に自然で流暢なため、間違いに気づきにくいのが最大の問題です。
【トピック2】間違いを見抜くには「その分野を知っている人」が必要
まず、AI時代には必要な4つのスキルがあります。それは４Cスキルと言われます。
4Cスキルの重要性
教育分野でよく知られる「21世紀型スキルの4C」というものがあります：
- Critical thinking（批判的思考）
- Communication（コミュニケーション）
- Collaboration（協働）
- Creativity（創造性）
AIマーケティングでは、もちろん、どんなAIを組み合わせて何をするかという想像性も必要ですが、今のところは、間違いを見抜くという意味で、「批判的思考」が重要です。
データ分析での具体例
ケース1：Webサイト分析データの誤解釈
- AIの分析：「先月のコンバージョン率が2.5%に上昇しました」
- 専門家の確認：Googleアナリティクス4（GA4）の設定変更により、計測対象が変わっていた
- 正しい判断：純粋な改善ではなく、計測方法の変更による見かけ上の向上
ケース2：広告効果の分析
- AIの分析：「Facebook広告のCPA（顧客獲得単価）が30%改善しました」
- 専門家の確認：iOS14.5のプライバシー変更により、実際のコンバージョンが正確に計測できていない
- 正しい判断：見かけ上の改善であり、実際の効果測定には別の手法が必要
実務で必要なチェック項目
- 数値の根拠確認：出典URLは実在するか？
- 定義の統一：GA4での「コンバージョン」の定義は正しいか？
- 業界知識の照合：その業界では常識的な数字か？
- 法規制の確認：広告表現は薬機法や景表法に適合しているか？
考えられる批判
もちろん、AIはハルシーネーション率が下がっているから、こんなことはすでに、しなくてもいいんじゃないのという視点があります。私としても、AIが進化してプロンプトエンジニアリングという職も必要なくなったし、こういったチェック作業も今後いらなくなっていくんじゃないのと思うことがあります。ですが、それに関しては次のトピックをお読みください。
【トピック3】 AIには「記憶容量」の限界があり、重要な情報を忘れてしまう
AIが答えを導くことと、間違いを起こすことを理解するには、コンテキストウィンドウという言葉を理解する必要があります。
コンテキストウィンドウとは？
AIには「一度に覚えていられる情報量」に限界があります。これを「コンテキストウィンドウ」と呼びます。
主要AIサービスの記憶容量比較（2025年9月時点）
| サービス | モデル | 記憶容量 | 特徴 |
|---|---|---|---|
| OpenAI | GPT-5 | 約40万文字相当 | バランス型 |
| OpenAI | GPT-4.1 | 約100万文字 | 長文対応 |
| Gemini 2.5 Pro | 最大200万文字 | 超長文特化 | |
| Anthropic | Claude Sonnet 4 | 通常20万、最大100万文字 | 高品質な推論 |
マーケティングでの問題事例
ケース1：ブランドガイドライン管理
- 状況：50ページのブランドガイドラインをAIに読み込ませる
- 問題：途中でロゴの色指定（最初の方に記載）を忘れて、間違った色のクリエイティブを提案
- 対策：重要な情報を章立てして段階的に入力
ケース2：競合分析レポート
- 状況：5社の競合分析データ（各社20項目）をまとめて分析依頼
- 問題：1社目の詳細データを忘れて、最後の比較で不正確な結論
- 対策：各社ごとに個別分析してから統合比較
解決策：情報の構造化
- 要点の先出し：重要な情報を最初にまとめて提示
- 段階的入力：長い資料は章ごとに分けて投入
- 定期的な確認：途中で前提条件を再確認
これらは、すべてAIの記憶容量、つまり、コンテキストサイズに限界があるからこそ起こります。
Tips
弊社のマーケティングチームでは、ビッグデータの解析にも力を入れており、そのため、ビッグデータを効率的に解析してくれるClaudeCodeでのエージェントの作成にも努めておりますが、これには膨大なコンテキストサイズが必要になるため、場合によってはコンテキストサイズがあふれ、AIエージェントがうまく働かなくなるということも経験しました。
まとめ：なぜ「外注」が合理的なのか
ここまで読んでいただいた方は、おそらく「やっぱり専門家に任せた方が安心かも」と感じているのではないでしょうか。
外注が有効な3つの理由
- 専門知識の横断：マーケティング×データ分析×AI技術×法規制の知識を一人で持つのは困難
- リスク管理：広告ポリシー違反や法規制リスクを事前に防げる安全マージン
- 最新動向の追跡：GoogleのAIモードなど、月単位で変わる仕様変更への対応
さらなる成長を目指すために：
マーケティングの世界は、AI技術の急速な進歩により日々進化を続けています。
自社でのマーケティングに限界を感じた場合は、最新のAI機能や高度な分析手法に精通したマーケティング専門家への相談をご検討ください。専門家の知見を活用することで、自社だけでは難しい レベルの成果向上と、競合他社との差別化を実現できるでしょう。
私たちは、Googleのパートナーとして、ECサイトでのリスティング広告、Performance Max（P-MAX広告運用において豊富な経験を持ち、業界特性に合わせた最適な戦略提案が可能です。お気軽にご相談ください。成果向上に向けて、具体的で実践的なソリューションをご提案いたします。
▼ホームページ
マーケティングのお問い合わせはこちら
https://docodoor.co.jp/lp_marketing/
Google、SNS広告運用のお問い合わせはこちら。
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用語集・定義
検索結果の上部に表示されるAI要約機能。複数のWebサイトの情報をまとめて表示します。
AI Overviewsをさらに発展させた、対話型の検索体験。ユーザーの質問に対してより深く掘り下げて回答します。
AIがもっともらしいが事実と異なる情報を生成してしまう現象。「幻覚」とも呼ばれます。
AIが一度に記憶・処理できる情報量の上限。人間の短期記憶のようなもの。
Googleが提供するWebサイト分析ツール。訪問者数や購入数などを詳しく分析できます。
よくある質問（FAQ）
Q1. AIモードとAI Overviewsって何が違うの？
A. AI Overviews：検索結果の要約を表示（例：「東京の美味しいラーメン店は？」→ 上位5店舗の特徴をまとめて表示）
AIモード：より深く対話しながら情報を探索（例：「予算3000円で新宿駅近くの家族向けラーメン店は？」→ 条件を絞り込みながら最適な店舗を提案）
Q2. ハルシネーション（もっともらしい間違い）を完全に防げる？
A.現時点では困難です。ただし、以下の対策で大幅に減らせます：
必ず情報源のURLを確認
重要な数値は別の情報源でも確認
専門家によるダブルチェック体制
Q3. どのAIサービスを使えばいい？
A.用途によって使い分けがおすすめ：
長い資料の分析：Gemini 2.5 Pro（記憶容量が大きい）
複雑な推論：OpenAIのGPT5（論理的思考が得意）
日常的な文章作成：Claude Sonnet 4（バランスが良い）
参考リンク（再掲／深掘り）
-
Google公式：AI Overviews
https://blog.google/products/search/ai-overviews-update-may-2024/ - Google公式：Geminiのコンテキスト
http://blog.google/technology/google-deepmind/gemini-model-thinking-updates-march-2025/#enhanced-reasoning -
Google公式：AIモード
https://search.google/ways-to-search/ai-mode/ -
OpenAI研究：Why language models hallucinate
https://openai.com/index/why-language-models-hallucinate/ -
4Cの定義（P21/Battelle for Kids）
https://static.battelleforkids.org/documents/p21/p21_framework_definitionsbfk.pdf static.battelleforkids.org
※本稿は、一次情報・公式情報を優先して構成し、裏取り可能な範囲に限定して記述しました。外形的な噂・未確認の数字は採用していません。数字や仕様は頻繁に更新されるため、施策実装時は各リンク先の最新版を必ずご確認ください。また、AIの進歩は日進月歩であるため、最新情報をお調べすることをお勧めします。
ドコドア マーケティング部
有資格：Google広告認定資格、Googleアナリティクス個人認定資格など
