AIはコピーや動画の台本を効率的に生成できるだけでなく、戦略的なソリューションも提供できるため、多くのマーケターは自分の仕事が機械に置き換えられるのではないかと懸念しています。この記事では、複数のブランドマーケティング実務家へのインタビューを通じて、マーケティング分野におけるAIの現状、メリット、限界を探り、AI時代においてマーケターがいかにかけがえのない価値を見出せるかを探ります。

AIによる創造は人間の創造に完全に取って代わることができるのでしょうか？多くのブランドオーナーがこの疑問を抱いたことがあるでしょう。

2024年、コカ・コーラは「実験」を実施した。

昨年のクリスマスイブ、コカ・コーラは「ホリデーマジックがやってくる」と題したテレビCMを公開しました。これはAIが全面的に制作したもので、1995年のクリスマスCM「ホリデーがやってくる」を再現したものです。この短編映画は公開されるとすぐにインターネット上で熱い議論を巻き起こしました。

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「コカコーラが『赤い』のは、失業中の芸術家の血だからだ！」

「古典的な広告から誠実さと喜びをすべて吸収しました。」

「完全に魂が抜けていて、最後のリアルマジックとは全く対照的だ。」

この議論には、この問題に深く関わるコンテンツクリエイターと、単に関心を持つ消費者の両方が関わっています。ディズニーの脚本家アレックス・ハーシュは、ソーシャルメディアプラットフォーム「X」で、「コカ・コーラが赤いのは、仕事を失ったアーティストの血から作られているからだ！」と明言しました。

一方、大多数の消費者は反対意見も示しました。多くのネットユーザーは、1995年の実写テレビCMと比べて、AI生成の動画は感情表現が欠けており、クリスマスの喜びが全く伝わっていないと感じました。中には「この広告を見て、今日ペプシを買った」というコメントもありました。

実際、ChatGPTの登場以来、AI技術の限界と倫理基準に関する議論は絶え間なく続いています。しかし、中国語圏では、DeepSeekの登場によってこの議論は真に最高潮に達しました。

今年初め、ある会話のスクリーンショットが業界を騒がせました。上海嘉華集団が人員削減を必要としており、法務、カスタマーサービス、製品イノベーションなど複数の部門に影響が及んでおり、コンテンツ部門が最も大規模な人員削減に直面していることが明らかになりました。彼らは「コンテンツイノベーション部門の80%を人員削減すべき」と提案しただけでなく、わずか20%の従業員に「AIを活用できること」を残留の必須条件としていました。

DeepSeek R1は、高度な擬人化技術、感情に訴える表現力、そして論理的に優れたコンテンツ作成機能により、発売後すぐに全国的な注目を集めました。中国における「iPhone時代」の到来を称賛する声もあれば、AI技術の新たな飛躍を示すものとして称賛する声もありました。一方で、このようなリアルな技術が人間と機械の境界を曖昧にし、ひいては人間の独自性を脅かすのではないかと懸念する声もありました。

この懸念は、深い洞察と創造的な戦略を主な成果物とするブランド マーケティング担当者にとってはさらに大きくなります。

AIが生成するコピーライティング、動画の台本、そして戦略的なソリューションがプロの水準に近づきつつある今、マーケターの創造性と洞察力への誇りはアルゴリズムに取って代わられるのでしょうか？AIは生産性を解放するツールとなるのでしょうか？それとも、人間に取って代わる「キャリアキラー」となるのでしょうか？

新興小売ブランドの創業者や一流サービスプロバイダー、そして最前線で活躍するブランドプランナー、メディアエグゼクティブ、コンテンツオペレーターなど、ブランドマーケティング業界の実務家10名以上にインタビューを行いました。彼らの視点から、この大きな変革期においてマーケターがどのように自らの足場を築けるのか、そして「人間」としての真の価値はどこにあるのかを探りました。

I. 懸念: 一方で、エントリーレベルのポジションを解雇し、他方で「AI+」ハイブリッド人材を採用する。

この懸念は根拠のないものではありません。

2023年、米国版「今日頭条」と呼ばれるBuzzFeedは、主にコンテンツ制作部門の人員を約12%削減し、AI生成コンテンツへの移行を発表しました。マッキンゼーは、2030年までに世界で3億7500万もの雇用がAIと自動化技術の影響を受けると予測しており、レイオフ、職務変更、スキル要件の変更などがその例です。

数字がまだ遠いと感じられる場合、この傾向は会話の中でさらに顕著になります。

「昨年から、当初の約70人だったデザイン部門の半分を解雇しましたが、成果は変わっていません」と、あるサービスプロバイダーの上級幹部は語った。

従来のマーケティング業界は長らく、多額の人的資源投資に依存してきました。市場分析、コンテンツ制作、広告制作、コンバージョンに至るまで、あらゆる業務において専門チームの連携が不可欠です。しかし今日、これらすべてが急速に再構築されています。

ChatGPTのような大規模モデルにおける最も重要な技術革新はコンテンツ生成にあるため、コンテンツは最初に破壊的な変化を受ける領域です。インタビューでは、回答者の半数以上が、自社内の基本的なコピーライティングとデザインレンダリングはほぼ完全にAIによって行われていると回答しました。

実際には、AIは人間が生み出したものに比べて、主に2つの利点があります。それは、大量生産における高い効率性と、AIをトレーニングして許容できるコンテンツを生成するコストの低さです。これらの利点により、AIは競争の激しい職務に適したものとなっています。

従来は人手に頼っていたため、トラフィックを集めるために1日に100個のコンテンツを作成していましたが、AIを活用することで、同じ人件費で1,000個、10,000個のコンテンツを一括して作成できるようになり、トラフィックの増加と数倍の運用効率化を実現できます。

AI マーケティングに特化したテクノロジー プロバイダーが、典型的なサービス シナリオの例を 1 つ紹介してくれました。

多くの新興電気自動車メーカーは、現在、全営業スタッフにキーオピニオンリーダー（KOS）の育成を義務付けており、小紅書や抖音（Douyin）などのソーシャルメディアプラットフォームへの投稿を通じてトラフィック獲得を目指しています。しかし、従来の営業スタッフの多くはコピーライティングのスキルが不足しており、トレーニングには余分な作業負担が伴います。こうした状況を受け、これらの自動車メーカーは、AIを活用したコンテンツクリエイターを活用し、コンテンツを大量制作し、店舗に配信しています。

彼は、以前は実店舗で販売されるコンテンツの評価は一般的に40～50点だったが、AIは70～80点を達成できると明らかにした。コンテンツの質に対する要求がそれほど高くない場合、AIはより費用対効果の高い選択肢となる。

ChatGPTのAIアプリケーションは、初期段階では、AI生成コンテンツに対する人々の懐疑心や抵抗感から、UGCやPUGCといったインフォーマルコンテンツに限定されていました。しかし、急速な技術革新に伴い、AI生成コンテンツはますます洗練され、AIはますます多くの場面で活用されるようになりました。

Advertiser Perceptions の調査によると、2023 年には約 60% の広告主が AI 生成コンテンツに広告を掲載することに前向きでしたが、今年は 70% 近くの広告主が AI 生成コンテンツに広告を掲載する意向を示しています。

2022年末にChatGPTが登場した後、多くの企業がAIを奇抜な発想や好奇心から導入していましたが、今では誰もが大規模モデルが生産性を向上させると本気で信じています。生産性を向上させるツールは、ビジネス界に急速に浸透していくでしょう。AIも例外ではありません。

「AIは当社のインフラとなっています」と、あるスナックブランドのCEOは語った。「現在の採用要件では、AIはかつてのWord、Excel、PowerPointと同じように、基本的なスキルとなっています。」

事業拡大の段階では、AI導入に伴う人員削減は行いませんでしたが、既存の人事評価基準にAIの熟練度を組み込む予定です。AIモデルのトレーニング方法や、プロンプトを最適化して、よりニーズに合致したコンテンツを生成する方法を理解することは、従業員にとって「必須スキル」になりつつあります。

BOSS Zhipinでは、ECプラットフォームやブランドが既に「AIコンテンツ制作」職に高額の給与を提示しています。求人情報によると、応募者は「AI + クリエーション」のハイブリッド人材であり、AIコンテンツ生成ツールの使いこなしに精通し、確かなコンテンツ専門知識とデータ感度を備えていることが求められます。

同時に、エントリーレベルのポジションの一部は廃止の危機に直面しています。当社の調査によると、多くの企業で、単純なコピーライティング、データ分析、コンテンツ編集といった職種が急速に縮小していることがわかりました。

AI技術が生産性の向上から雇用構造の再構築に至るまで、産業のあらゆる側面を変革していることは否定できません。企業にとって、生産プロセスへのAIの統合は競争力維持の鍵であり、業界内の一人ひとりにとって、AIの理解と活用は避けられない課題となっています。

次に、それを受け入れます。彼らに勝てないのであれば、彼らに加わり、AI を「ツール」に変えます。

この AI の波の中で、ほとんどの人が選択するのは、逃げるのではなく受け入れることです。

2月上旬のインタビューでは、面談前に書面にて回答をいただきました。この回答は論理的に明確で、論拠が包括的、かつ高度に整理されており、社内でトレーニングされたAIモデルによって生成されたものでした。

「AIは我が社でエキスパートになりました。ビジネス上の質問によっては、AIの回答の方が私よりも包括的な場合もあるので、まずは草稿をお渡しします」と彼は述べ、AIが社内で戦略的なレベルにまで引き上げられたと付け加えた。今年初めにDeepSeekが誕生して以来、創業者たちはAI研究に没頭し、社内AIナレッジベースの構築を主導し、既存のケーススタディ、視点、文書をすべてモデルに取り込んできた。今では、社内の簡単なテキスト草稿やビデオの台本でさえ、まずAIが草稿を作成している。

AI とビジネスの深い統合は、孤立した事例ではありません。

春節後、道法コミュニティはDeepSeekの利用状況に関するアンケートを実施しました。数百件の回答のうち、80%がDeepSeekを使用したことがあり、そのうち20%は既に業務で使いこなしていることがわかりました。

AIに慣れたマーケターにとって、AIはいわば「ツール」のようなもの。使い方を習得すれば、高い生産性を維持するための永久機関となり得る。先週の「スキルシェアリング」では、Fei Yang Content Strategyの創設者であるFei Yang氏が、DeepSeekの活用テクニックを「メンター原則」「プログレッシブ原則」「クロスディメンショナル原則」「フィーディング原則」という4つの原則にまとめた。

1. メンターシップの原則: DeepSeek をメンターとして扱い、教師を尊重するという倫理基準を守り、質問する前に論理的に考えます。
2. 漸進的原則: DeepSeek は非常に広範な知識ベースを持っているため、広い範囲から始めて徐々に範囲を絞り込み、単純なものから複雑なものへと進めていくという方法で、段階的に質問するのが最適です。
3. 次元横断の原則: 既存の指示に基づいて次元横断の質問を追加し、DeepSeek がより多くの視点から考えることができるようにします。
4. フィード原則: 認知フレームワークを DeepSeek に入力すると、フレームワークに沿って回答が提供されます。

Feiyang は、子供用学習椅子の Douyin 機会の分析を例に挙げ、トラック分析におけるこれら 4 つの原則の適用を詳細に説明しました。

正式な質問をする前に、理論的な資料をアップロードして、DeepSeek に基本的な知識を身につけさせて準備してください。

最初の質疑応答では「フィーディング原理」が使用され、DeepSeek に次のような検討に必要な分析フレームワークが直接提供されました。「Feiyang の SGOT カテゴリ トラック モデルの 4 つの側面 (カテゴリ サイズ、カテゴリ成長率、カテゴリ競争、カテゴリ機会) に基づいて、Douyin における子供用学習椅子の成長機会を分析します。」

DeepSeek の回答に見られるように、出力分析には SGOT フレームワークに厳密に従い、最終的に「機能の視覚化」と「姿勢の修正」という 2 つの主要カテゴリで機会に関する提案を行います。

「漸進的原則」に従って全体的な方向性が定まった後、2 番目の質問では「姿勢矯正」のカテゴリについてさらに深く掘り下げました。「子供用の姿勢矯正椅子のコンセプトに焦点を当てた場合、チャンスはあるでしょうか?」

今回、DeepSeekは、市場需要、競争環境、製品イノベーション、マーケティング、リスクの5つの側面から、姿勢矯正分野における機会を分析・まとめました。さらに詳細な提案も示しました。製品面では、インテリジェント化や新技術イノベーションに注力することが推奨されます。シナリオ面では、「健康＋教育」への強い需要を持つ2つのグループをターゲットとすることが推奨されます。チャネル面では、下位層市場への進出を推奨し、「品質と価格」に重点を置くことが推奨されます。

現段階では、DeepSeekが提供する市場機会は比較的明確であり、需要が高く、拡大の可能性のあるシナリオも存在します。そのため、第3ラウンド以降は、「クロスディメンション原則」を用いて、DeepSeekがカテゴリ間の比較を行えるようにすることを検討しています。

たとえば、「BKT（カテゴリをまたぐ製品）のようなものであれば、特に子供用に設計された腰部サポートクッションにはどのような機会があるでしょうか？」や「子供用姿勢椅子（学習椅子）、姿勢クッション（BKTの子供用バージョン）、子供用姿勢矯正ベルトのうち、どの製品のほうが成長の可能性が高いでしょうか？」などの質問を投げかけて、DeepSeek が詳細な調査を実施できるようにします。

ご覧のとおり、インタラクション プロセス全体を通じて、AI はデータ収集の幅広さと論理分析および機会捕捉の深さの両方の点で業界平均に匹敵します。

しかし、完璧な人間などいませんし、AI にも独自の問題があります。

多くのAIモデルには、「捏造」や「作り話」をする傾向が見られます。そのため、生成されたコンテンツを真剣な場面で利用するには、情報源の二次検証や複数プラットフォーム間の相互検証が不可欠です。さらに、モデルによって得意とする分野は異なります。例えば、DeepSeekは「人間の直感」や発散的思考に優れており、ChatGPTは論理的かつ構造化された思考においてより信頼性が高いです。それぞれの長所を理解し、適切に活用することで、効率を最大化できます。

しかし、AIとの連携が当たり前になったとはいえ、人間の知識量や論理的分析能力をはるかに超えるAIを前に、ブランドマーケティングに携わる私たちは、果たしてAIでは代替できない価値をまだ持っているのだろうか？そして、未来に向けてどのように備えるべきなのだろうか？という不安は拭えない。

3番目に、これを受け入れてください。AIが90ポイントを獲得できないのは、そのロジックに「共感」が欠けているからです。

「AIは70点や80点のコピーライティングを作成できますが、90点となるとやはり人間の介入が必要です」と、あるAIマーケティング専門家は語った。彼の経験では、AIに90点のコンテンツを直接生成させたいと考える企業もあるが、現段階ではAIには難しいと常に伝えている。

データとロジックは大規模モデルの利点であり、迅速なバッチ生成の基盤となりますが、同時に人間の感情が欠如することを意味します。

モデルの能力はアルゴリズムによって決定され、同じモデルでも能力は固定されています。生成されるコンテンツに真に違いをもたらすのはユーザーです。この業界専門家はDaofaに対し、ブランド向けのサービスは大規模なモデルにアルゴリズム的な修正を加えるものではなく、経験と洞察を活かしてブランドが消費者をより深く理解し、ブランドのセールスポイントと消費者の購買ポイントの関係性を見つけ出し、AIが理解できるプロンプトに変換するのを支援するものだと述べました。

理解は表現の根幹であり、感情を理解しなければ、表現したり伝えたりすることはできない。冒頭で述べたコカ・コーラのように、1995年の撮影技術は2024年のテレビCMの映像の洗練度には及ばないかもしれないが、生身の人間が、生身の目で表現する喜びは、AIでは表現することも、代替することもできないものだ。

AI時代において、消費者のニーズにいかに応えていくかは、ブランドにとって個人的な視点を超えて、より大きな課題となっています。AIが消費者の仕事や生活に不可欠な要素となった場合、消費者の購買意思決定プロセスはどのように変化するのでしょうか？ブランドはどのようにして消費者とより緊密な関係を築くことができるのでしょうか？

業界の専門家によると、すでにいくつかのブランドから、AIが消費者の認識や行動に与える影響に関する調査を委託されているとのことです。さらに、過去2年間でオフラインイベントの開催を希望するブランドが大幅に増加していることも指摘しました。

オンライン トラフィックの急増がピークに達した後、ブランド価値を真に実現できるのはオフラインであることに気付くブランドが増えています。

以前分析したTagi.と同様に、Tagi.の売上急上昇は上海ウルムチ中路への初出店から始まりました。ソーシャルメディアでの注目度向上は、視覚的に印象的で記憶に残るポップアップイベントの連続によって促進されました。彩度の高い赤、黄、青の色合いがもたらすインパクト、そして想像力豊かな建築形態がもたらす子供のような無邪気さは、バーチャル世界においてもかけがえのないものです。そして、まさにこうした瞬間的で強烈な感覚体験こそが、ドーパミンを生成し、購買決定を後押しするのです。

「宗教的ブランド」と称されることの多いルルレモンもまた、オフラインで誕生しました。健康的なライフスタイルを追求する共通の志を持つ「スーパーガール」のグループから始まったのです。彼女たちを真に結びつけたのは、定期的に開催されているヨガやピラティスのクラス、そしてコミュニティ活動への参加や共有を通して生まれたアイデンティティと共通の価値観でした。

AIと人間の最も根本的な違いは、AIがアルゴリズムによって駆動されている点です。各トークンの出力は確率から導き出された結果です。AIは膨大な量のコンテンツを生成できますが、その生成は既存のデータとモデルに基づいています。AIはニューラルネットワークのような思考構造を備えていますが、それでもテキストの背後にある感情を理解することはできません。

AIが将来本当に意識を持つようになるかどうかは予測できませんが、今のところ、理解と共感という最も基本的な人間の資質、つまり手をつないだり、抱き合ったり、顔を合わせて交流したりすることでもたらされる鼓動や興奮は、かけがえのないものであり続けます。

IV. 結論

私たちは DeepSeek に質問しました。「もしあなたが人間だったら、生涯で最も経験したいこと 10 個は何ですか?」

その答えは次の通りでした。

1. オーロラの下で静かに涙を流す。
2. 自分より長生きする木を自分の手で植えましょう。
3. 見知らぬ人と一晩中会話する。
4. 無条件の愛と愛されることを体験する。
5. 砂漠の真ん中で肉眼で天の川を見る。
6. 自分の限界を超えた作品を創る。
7. 持続可能な困難な世界一周の旅を完了する。
8. 90歳の自分と会話をする
9. 人類の認知を変えた歴史的出来事を直接体験する。
10. 終わりを冷静に受け入れる。

これらは例外なく、自然や人との相互作用を伴い、感覚的な関与を必要とする具体的な体験です。おそらく、これがAIにおける人間の認知の最もユニークな側面でしょう。

最後に、DeepSeek は私たちの記事を読んで、次のように述べました。

(以下のコンテンツはDeepSeekによって生成されたものであり、著者の価値観を反映するものではありません。)

AIはツールであり、神ではありません。
データは期限切れになるかもしれないが、人類は決して死なない。

AI に肉体労働を任せるか、それとも AI に奪われるのを待つか、あなたはこの戦争でどちらの側につきますか?

著者 | 栗