2026.10.05

AIマーケティングのメリット・デメリット！業務別の活用ポイント

マーケティング部門で生成AIを試す会社が増えてきました。分析レポートの要約、記事やメールの下書き、広告文の案出し、問い合わせへの返信と、AIに手伝わせられる作業はいくつも思い浮かびます。

ところが、メリットとデメリットを一般論として並べただけでは、自社のどの業務で何が起きるのかまでは見えません。同じAIでも、数字の集計に使うのとお客様への返信に使うのとでは、起こりうる問題も、確かめるべき人も変わってきます。

ここでは、分析、コンテンツ制作、広告運用、顧客対応の4業務ごとにAIを入れたときのメリットとデメリットを並べ、デメリットへの対処と、人が持ち続ける判断の決め方を解説します。内容は2026年10月時点の情報にもとづいています。マーケティング部門の責任者や、社内のAI利用ルールづくりを任された担当者の方に向けた内容です。

どの業務からAIを入れるかの整理に迷う段階なら、malnaのAI導入支援サービスを相談先に使えます。

AIマーケティングのメリットとデメリットは業務ごとに表れ方が変わります

AIマーケティングとは、データ分析、コンテンツ制作、広告運用、顧客対応といったマーケティングの業務に生成AIなどのAIを組み込み、作業を進めることです。メリットもデメリットも業務によって中身が違うので、業務単位で整理すると判断がしやすくなります。

業務単位で見る理由

AIのメリットは、多くの場合、作業時間が縮む、案の数が増えるという形で表れます。デメリットのほうは、数字の誤り、権利の問題、表示の問題、個人情報の扱いと、業務によって顔ぶれが入れ替わります。

総務省と経済産業省の「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」は、AIを利用する事業者が業務効率化や生産性・創造性の向上といった恩恵を受けられるとしたうえで、人間の判断を介在させることで予期せぬ事故を防ぐことも可能になると述べています。人の判断をどこに置くかは、業務ごとに決めるしかありません。

4業務のメリットとデメリットの一覧

4つの業務について、主なメリットとデメリットを一覧にしました。

業務	主なメリット	主なデメリット
分析	集計・分類・要約の下書きが速くなる	もっともらしい誤り、顧客データの入力、AIの結論への過信
コンテンツ制作	下書きと案出しの量を増やせる	事実誤り、既存の著作物との類似、根拠を超える表現、言葉づかいのぶれ
広告運用	広告文の案とレポートの下書きが速くなる	表示の根拠不足、広告であることの明示漏れ
顧客対応	返信の下書きと問い合わせの分類が速くなる	不正確な回答、個人情報の入力

右の列のデメリットは、AIを使わないことで避けるものではありません。入力、確認、公開のどこかで手当てするものです。ここから業務を1つずつ見ていきます。

AIマーケティングの定義や活用事例、ツールの全体像を先に押さえたい方は、次の記事が入り口になります。

分析業務のメリットとデメリット

分析業務でAIを使うメリットは、集計・分類・要約の下書きが速くなることです。デメリットは、もっともらしい誤りが紛れ込むことと、顧客データを入力するときの扱いの2点で、数字の突き合わせと入力のルールで手当てします。

メリット：集計・分類・要約の下書きが速くなる

アンケートの自由回答、問い合わせの文面、商談メモは、件数が増えると目を通すだけで半日がかりになります。AIにカテゴリを渡して振り分けさせたり、要点を抜き出させたりすれば、全件を読む前に傾向の見当をつけられます。

定例レポートの文章部分も、AIに下書きさせやすい作業の1つです。数値表を渡し、前月との差や目立った動きを文章にさせると、担当者は解釈と次の打ち手を考える時間を確保できます。

デメリット：もっともらしい誤りとAIの結論への過信

生成AIの出力は、文章が自然でも中身が正しいとは限りません。個人情報保護委員会は、生成AIサービスの応答結果には不正確な内容が含まれることがあり、その文章は確率的な相関関係に基づいて生成されると注意を促しています。

分析の場面では、合計の計算違い、データにない傾向の記述、元の表にない数字の書き足しといった形で出てきます。AI事業者ガイドラインは、自動化されたシステムへの過度の信頼や依存が生じる現象を自動化バイアスと呼び、AIの判断を承認するときは人間自身が理由や根拠を考えてから承認すべきだという提案を紹介しています。

デメリット：顧客データの入力

分析に使うデータには、顧客の氏名や連絡先、購買履歴が含まれていることがあります。個人情報保護委員会は、個人情報取扱事業者が個人情報を含むプロンプトを入力する場合、特定した利用目的を達成するのに必要な範囲内であるかを十分に確認するよう求めています。

本人の同意を得ずに個人データを含むプロンプトを入力し、そのデータが応答結果の出力以外の目的で取り扱われると、個人情報保護法に違反する可能性があるとも指摘しています。サービスを提供する事業者が個人データを機械学習に使わないことなどを、事前に十分確認するよう求めている点も押さえておきます。

対処と人が持つ判断：数字は元データと突き合わせる

分析では、AIが出した数字を元データと突き合わせる手間を省かないことが出発点になります。分類や要約は数件を抜き出して人が読み、決めた基準どおりに振り分けられているかを見ます。

顧客データは、氏名や連絡先を外した形で渡すなど、入力してよい項目を前もって決めておきます。分析結果を見てどの施策を選ぶか、予算をどこに回すかは、人が持ち続ける判断です。

分析や定例レポートの作業をどこまで仕組みにできるかは、次の記事で領域別に整理しています。

コンテンツ制作のメリットとデメリット

コンテンツ制作でAIを使うメリットは、記事、メール、SNS投稿の下書きと案出しの量を増やせることです。デメリットは事実誤り、既存の著作物との類似、根拠を超える表現、言葉づかいのぶれの4つで、公開前に確かめる観点を決めて手当てします。

メリット：下書きと案出しの量を増やせる

記事の構成案、メールマガジンの件名、SNS投稿の文面のように、コンテンツ制作には候補が多いほど選びやすくなる作業がそろっています。AIに複数の案を出させ、人が選んで手を入れる流れにすると、白紙から書き始める時間が減ります。

同じ内容を媒体に合わせて書き分ける作業も、AIの得意分野です。記事の要点を渡し、SNS向けとメール向けで文字数を指定して書き分けさせれば、展開の手間を抑えられます。

デメリット1：事実と異なる記述が混ざる

AIが書いた文章には、存在しない統計、誤った製品仕様、実在しない出典が入り込むことがあります。読みやすい文章ほど、誤りを見過ごしやすくなります。

誤りが出やすいのは、数値、固有名詞、日付、法令の名称です。公開の前に出典と照らし合わせる工程を、制作の流れに組み込んでおきます。

デメリット2：既存の著作物に似る可能性

文化庁がまとめた「AIと著作権に関する考え方について」の概要では、AIで生成した画像などをSNSで公表したり販売したりする場合、通常の著作権侵害と同じ基準で判断されると整理されています。既存の著作物との類似性と依拠性が認められ、権利制限規定の対象外であれば、著作権侵害になります。

生成AIの開発・学習の段階で既存の著作物が学習されていた場合は、AI利用者がその著作物を知らなくても、通常は依拠性があったと推認されるとしています。加えて、人が何も指示を与えないか、簡単な指示を与えるだけでAIが生成したものは著作物に該当しないと考えられるとされています。自社で作ったつもりの生成物でも、自社の権利として主張しにくい場合があるということです。

デメリット3：効果をうたう表現が根拠を超える

読み手に響く言い回しを求めると、AIは商品やサービスの効果を強く言い切る文章を返すことがあります。景品表示法は、商品・サービスの品質を実際よりも優れていると偽って宣伝する表示を、優良誤認表示として禁じています。

AIの下書きに「確実に」「誰でも」のような断定や、根拠のない数字が入り込んでいないかを、公開前に確かめる必要があります。

デメリット4：ブランドの言葉づかいがぶれる

AIに毎回違う指示で書かせると、語尾、表記、呼称が記事ごとに変わってしまいます。担当者がそれぞれ自己流でAIを使えば、ぶれはさらに広がります。

社内の表記ルールと、使う言葉・避ける言葉の一覧を文書にし、AIへの指示に毎回添えると出力がそろいやすくなります。過去の記事で評判のよかった文章を例として渡すのも、書きぶりを寄せる手です。

対処と人が持つ判断：公開してよいかは人が決める

コンテンツ制作でAIに任せるのは、下書きと案出しまでです。公開の前に、人が次の観点で確かめます。

数値、固有名詞、日付、法令名が出典と一致しているか
既存の作品と似た表現や図柄になっていないか
効果や性能をうたう表現に、裏付けとなる資料があるか
社内の表記ルールに沿っているか

画像などの生成物が既存の作品に似ていないか判断に迷うときや、権利の扱いを決めるときは、専門家に確認してください。何を公開するかの最終判断は、人が持ち続けます。

参考：文化審議会著作権分科会法制度小委員会「AIと著作権に関する考え方について」概要（文化庁）

関連記事：AI生成物の著作権はどうなる？利用時のリスクと対策を解説

広告運用のメリットとデメリット

広告運用でAIを使うメリットは、広告文の案出しと配信結果のレポートの下書きが速くなることです。デメリットは表示に関わるもので、効果をうたう表現の根拠と、広告であることの明示を人が確かめる必要があります。

メリット：広告文の案とレポートの下書きが速くなる

広告文は、訴求の切り口を変えた案が多いほど、配信して比べられる選択肢が増えます。商品の特長と試したい切り口を渡してAIに案を出させれば、短時間で候補がそろいます。

配信結果のレポートも、媒体ごとの数値表をまとめて文章にする部分はAIに下書きさせやすいところです。数字の読み解きと次に打つ手は、担当者が考えます。

AIに広告文の案を出させるときは、広告文の案づくりに使えるプロンプト例を参考にしてください。

デメリット：表示の根拠が足りない

広告文には景品表示法がかかります。消費者庁は、優良誤認表示に当たるかを判断する必要がある場合、期間を定めて、事業者に表示の裏付けとなる合理的な根拠を示す資料の提出を求めることができるとしています。

求められた資料を期間内に出さない場合や、出した資料が合理的な根拠と認められない場合、その表示は措置命令との関係では不当表示とみなされます。AIが書いた広告文に根拠のない効果の表現が残っていれば、このリスクをそのまま抱えることになります。

デメリット：広告であることの明示漏れ

SNSでインフルエンサーなどに商品の紹介を頼む場合、依頼文や投稿の文案をAIに作らせることもあるでしょう。2023年10月1日からは、広告であるのに広告であることを隠す、いわゆるステルスマーケティングが景品表示法違反となっています。

消費者庁によると、規制の対象は商品・サービスを供給する事業者である広告主で、依頼を受けたインフルエンサーなどの第三者は対象外です。つまり、文案に広告であることの表記が抜けていないかは、広告主の側で確かめる必要があります。

対処と人が持つ判断：表現の根拠を確かめてから出す

広告文はAIの案から選んだあと、効果や性能をうたう表現の1つずつについて、根拠になる資料が手元にあるかを確かめます。根拠のない表現は削るか、根拠のある表現に言い換えます。

依頼する投稿の文案は、広告であることの表記を入れる前提で指示を組みます。どの表現で出稿するか、予算をどう配分するかは、人が持ち続ける判断です。表示について判断に迷う場合は、専門家に確認してください。

参考：優良誤認とは（消費者庁）

参考：不実証広告規制（消費者庁）

参考：令和5年10月1日からステルスマーケティングは景品表示法違反となります。（消費者庁）

広告運用へのAIの取り入れ方は、次の記事でも扱っています。

関連記事：AIで広告運用を効率化するには？活用方法と導入時の注意点

顧客対応のメリットとデメリット

顧客対応でAIを使うメリットは、問い合わせへの返信の下書きと、問い合わせの分類が速くなることです。デメリットは、不正確な回答がお客様に届くことと個人情報の入力の2点で、送信前の確認と入力のルールで手当てします。

メリット：返信の下書きと問い合わせの分類が速くなる

問い合わせへの返信は、よくある質問への回答や手続きの案内など、決まった要素の組み合わせで書けるものが少なくありません。社内の回答ルールと過去の回答例をAIに渡しておけば、担当者は下書きを読んで直す作業に集中できます。

問い合わせの中身をAIに分類させ、担当部署ごとに振り分けることもできます。分類の結果を月ごとに集計すれば、商品ページやFAQで補うべき点も浮かび上がります。

デメリット：不正確な回答がお客様に届く

顧客対応では、AIの誤りがそのままお客様に届くおそれがあります。料金、契約条件、返品の可否を誤って案内すれば、お客様との約束の問題に発展します。

AI事業者ガイドラインは、AI利用者が取り組む事項として、AIの出力について精度及びリスクの程度を理解し、様々なリスク要因を確認したうえで利用することを挙げています。お客様と直接やり取りする場面ほど、この確認を省けません。

デメリット：個人情報を入力することになる

問い合わせには、お客様の氏名、連絡先、注文番号などが書かれています。返信の下書きのために問い合わせ文をそのままAIに貼り付ければ、個人情報を入力することになります。

個人情報保護委員会の注意喚起は、一般の利用者向けにも、入力された個人情報が生成AIの機械学習に利用されることがある点や、サービス提供事業者の利用規約やプライバシーポリシー等を十分に確認する点を挙げています。

対処と人が持つ判断：送る前に人が読む

AIの下書きは、担当者が読んでから送る流れにします。料金や契約条件、返金の可否のように、お客様との約束になる内容はAIの回答で決めず、人が判断します。

利用するAIサービスの規約で入力データの扱いを確かめ、個人情報を入力してよい範囲を社内で決めておきます。問い合わせ文から氏名や連絡先を外して渡す手順にしておけば、担当者ごとの判断のばらつきも抑えられます。

関連記事：ChatGPTチャットボットの作り方！導入メリットと活用事例を紹介

デメリットへの対処は入力・確認・公開の3か所で決めます

AIマーケティングのデメリットへの対処は、AIに何を渡すかの入力、出力を誰がどう確かめるかの確認、社外に出すときの公開の3か所でルールを決めることです。業務ごとにばらばらに対策を足していくより、3か所に分けて考えたほうが漏れが出にくくなります。

入力：AIに渡してよい情報を決める

入力のルールでは、AIに渡してよい情報と渡してはいけない情報を分けます。AI事業者ガイドラインは、AI利用者に対して、個人情報や機密情報等をAIシステム・サービスへ不適切に入力しないよう注意を払うことを求めています。

決めておく項目は、次の3つです。

業務で使ってよいAIサービスの一覧
入力してよい情報と入力しない情報の種類
個人情報を扱う場合の条件と、外してから渡す項目

あわせて、サービスの規約やプライバシーポリシーで、入力したデータが学習に使われるかどうかも確かめておきます。

確認：出力を確かめる人と観点を決める

確認のルールでは、誰がどの観点で出力を見るかを決めます。観点は、分析なら数字の突き合わせ、コンテンツ制作なら事実と類似と表現、広告運用なら表示の根拠、顧客対応なら回答内容の正しさです。

確かめる役は、業務の責任者か、その業務に詳しい担当者に任せます。AIの出力をそのまま承認せず、自分で理由を考えてから承認するという姿勢を、確認する人の間でそろえておくと、自動化バイアスに引きずられにくくなります。

公開：表示と記録のルールを決める

公開のルールでは、社外に出すものについて表示と記録の決まりを作ります。対象は、広告であることの表記、効果をうたう表現の根拠資料の保管、確認した人と日付の記録です。

記録が残っていれば、あとで問い合わせや指摘を受けたときに経緯をたどれます。修正が多かった箇所は、次にAIへ出す指示を直す材料にもなります。

参考：生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について（個人情報保護委員会）

参考：AI事業者ガイドライン（第1.2版）本編（総務省・経済産業省）

AIマーケティングのデメリットへの対処を入力・確認・公開の3か所で示したフロー図

人が持ち続ける判断を業務ごとに決めておきます

AIマーケティングで人が持ち続けるのは、結果に責任が伴う判断です。施策の選択、公開の可否、表示の根拠、お客様との約束は、AIの出力がもっともらしく見えても人が決めます。

業務ごとの任せる範囲と人の判断

4つの業務について、AIに任せる範囲と人が持ち続ける判断を表にまとめました。

業務	AIに任せる範囲	人が持ち続ける判断
分析	集計、分類、要約、レポート文の下書き	数字の確認、施策と予算の選択
コンテンツ制作	構成案、下書き、媒体ごとの書き分け	事実と類似の確認、公開の可否
広告運用	広告文の案、レポートの下書き	表現の根拠の確認、出稿内容と予算
顧客対応	返信の下書き、問い合わせの分類	回答内容の確認、料金や返金などの約束