コンテンツマーケティングでAIを活用するには？生成AIの活用事例や注意点を解説

2025年2月に株式会社Coadexが実施した「コンテンツマーケティングにおけるAI活用の実態調査」によると、アンケート時点で52.3%の企業がコンテンツ制作にAIを活用しているという結果が出ていました。企業のAI活用は大幅に進歩していることを証明している調査結果の一つです。

ChatGPTやGeminiなどの生成AIの進歩が、コンテンツマーケティング活用の後押しをしています。

一方で、まだAI活用に取り組んでいない企業も多いのも事実です。具体的にどのようにコンテンツマーケティングにAIを取り入れるべきかわからず、悩んでいるマーケティング担当者も多いでしょう。

この記事では、コンテンツマーケティングでAI活用をするための基礎知識や、AI活用で成果を出す具体的な事例・対策ポイントをわかりやすくお伝えしています。
(※本記事で出てくるAIというワードは、主に生成AIを指しています。)

AIを活用したコンテンツマーケティングの基礎

先述させていただいた通り、「ChatGPT」「Geimini」をはじめとした生成AIを業務に導入する企業は増えていますが、「使ってみたが活用できなかった」という声も少なくありません。

AIは魔法の道具ではなく、正しい理解と前提知識があってこそ効果を発揮します。まずは生成AIの活用するための基本的な仕組みや2025年現在できることを見ていきましょう。

そもそも生成AIとは

実際のところ、生成AI活用のハードルが高いと感じているマーケティング担当者の方は多いです。

ChatGPTやGemini、Claudeなどの大規模言語モデル（LLM）は、人間のように自然な文章を生み出す点で注目を集めています。一方で、「回答の正確性に不安がある」「著作権の問題が気になる」といった理由から、導入をためらう企業も少なくありません。

生成AIはユーザーの入力に対して最も自然と思われる単語の組み合わせを予測して、状況に適合する文章を構成する仕組みであり、事実を理解しているわけではありません。あくまでインターネット上のさまざまな既存情報をもとに、回答や説明・情報まとめといった形でユーザーに提供するものです。

そのため、ときには誤った情報を生成してしまうことがあります。（これをハルシネーションといいます。）なので、AIIを過信せず、出典確認やファクトチェックを前提とした運用が欠かせません。

ただし、適切に運用できれば、情報整理や企画立案で強力なパートナーになります。

生成AIの主な機能

生成AIは、コンテンツマーケティングのさまざまなタスクを効率化・進歩させる可能性を秘めた多機能なツールです。単なる業務効率化だけではなく、アイデア出しからアウトプットの質向上まで、幅広い分野を効率化するポテンシャルを秘めています。

主な生成AIの機能は以下の表の通りです。

カテゴリ	活用例
文章生成	・記事執筆 ・見出し作成 ・要約 ・リライト ・SNS投稿文 ・メール文面
アイデア出し・企画	・キーワードリサーチ ・トピック発見 ・競合分析 ・コンテンツアイデアのブレインストーミング
画像・動画生成	・ブログ用アイキャッチ ・SNS用画像 ・動画スクリプト作成 ・簡単な動画編集補助
データ分析・予測	・ユーザー行動分析 ・トレンド予測 ・パーソナライズされたコンテンツ推奨
多言語対応	・翻訳 ・ローカライズ

このように、生成AIはコンテンツマーケティングの全工程に浸透しつつあり、うまく活用すれば業務効率の大幅な向上を見込めます。

コンテンツマーケティングでAIを活用するメリット

ここでは、コンテンツマーケティングでAIを活用する3つのメリットを見ていきます。

コンテンツ制作の高速化と品質の安定化

コンテンツ制作における最大のメリットは、スピードと品質の安定を同時に実現できる点です。

SurveyMonkeyの調査では、海外マーケターがAIを最も活用している業務は、コンテンツの最適化（51％）と制作（50％）でした。

構成案とプロンプトを用意すれば、これまで数日かかっていた執筆も、数時間で初稿まで仕上げることが可能です。編集やファクトチェックは人間の手が必要ですが、ゼロから作るのと、下書きを整えるのとでは労力がまったく異なります。

また、導入文などをAIでフォーマット化し、専門的な部分を担当者が加筆・監修する運用にすれば、表現のばらつきを抑えながら全体の品質を一定に保つことができます。

スピードとクオリティの両立は、もはや理想論ではありません。生成AIの活用により、少人数のチームでも安定した情報発信が現実のものとなりつつあります。

検証スピードの加速による意思決定の精緻化

そして、参考のWebマーケティングにおいて、検証スピードは競合との差を左右する重要な要素です。仮説の検証に時間がかかれば、改善のタイミングを逃し、結果として機会損失が積み重なります。

生成AIを活用すれば、データ分析を迅速に行い、改善のための仮説立案が短時間で可能になります。たとえば、ExcelやGoogleスプレッドシートに入力したデータを、搭載されたAIに分析させることで、傾向や課題を即座に把握できるでしょう。

さらに、異常値やパターンの可視化によって施策の効果を素早く評価できるため、次のアクションへの移行も加速します。その結果、担当者は集計や確認といった作業に時間を割くことなく、戦略立案や仮説構築といった本質的な業務に集中できるようになるでしょう。

ナレッジ共有と再現性の確保

コンテンツ施策が一部の担当者の経験や勘に依存している状態では、成果を再現するのは困難です。属人化が進むと、異動や離職によりノウハウが失われ、成果が不安定になりやすくなります。

生成AIを活用すれば、過去の成功施策に共通する構成やトーン、表現方法を抽出し、再利用可能な勝ちパターンとして蓄積できます。

たとえば、読了率の高い記事の導入文をAIに解析させ、共通点をフレームワークとして整理することで、再現性の高いテンプレートを構築することが可能です。さらに、記事作成のプロセスやフィードバックを継続的に学習させることで、誰が担当しても一定の品質を保てる仕組みづくりが進みます。

こうした運用により、スキル差による成果のばらつきを抑え、安定したパフォーマンスを実現できます。結果として、属人化の解消と再現性の確保が、チームの拡張性と運用効率を大きく高めます。

AIを活用したコンテンツマーケティング施策の具体的な活用事例

ここから本題ですが、具体的にAIがどのような施策で役に立つのか、コンテンツマーケティングのそれぞれの過程に分けて活用事例を紹介します。実際に利用できるツールにも触れながら解説していきます。

情報リサーチ

コンテンツ制作の出発点となる情報リサーチは、時間と手間がかかる工程です。業界特有の専門用語や制度、習慣に関する知識と理解が求められ、その知識と理解をもとに信頼性の高い情報を幅広く集める必要があります。

このリサーチの負担を軽減し、調査の質を高める手段として注目されているのが生成AIの活用です。

ChatGPTやGemini、Perplexityにテーマや調査目的を明確に指示すれば、短時間で基礎情報や業界トレンドを網羅できます。とくにPerplexityのように出典を明示するツールは、ファクトチェックの手間を減らし、情報の信頼性を担保するうえでも有効です。

さらに、生成AIは調査対象に応じてトーンや情報の粒度を調整できるため、入門向けの概要と専門家向けの比較分析を並行して出力するような柔軟な活用も可能です。これにより、情報の収集だけでなく、調査の方向性整理や視点の切り口出しといった編集工程も効率化されます。

とくに生成AIの機能の一つであるディープリサーチ(AI技術を使って広い情報から関連情報を自動で収集して分析する機能)では、AIを使って論文や海外レポートの要点を抽出・翻訳し、複数資料を比較する作業にも活用できます。

人力では数時間かかっていた作業を短縮しつつ、より戦略的な視点を得るための思考の起点としてAIを組み込むことが、質とスピードを両立させるカギとなるでしょう。

キーワード選定

キーワード選定は、コンテンツの成果を大きく左右する重要な工程です。検索ボリュームの大小だけでなく、ユーザーニーズの明確さやコンバージョンにつながるテーマを見極めることが、成果への近道となります。

このプロセスでは、生成AIが有効なサポートツールとして機能します。

たとえば、「IT部門の管理職が検索しそうなクラウドセキュリティ関連キーワードを提案して」といった形で依頼すれば、検索意図に沿った候補が提示されます。ユーザーの行動背景を踏まえたキーワード戦略立案が可能です。

さらに、生成AIはトピッククラスターのようなページ構造の整理にも対応しており、主要テーマと関連トピックの関係を可視化しながら、内部リンク設計の精度と効率を高めることができます。

このように、経験や勘に頼らず、検索意図や情報構造をもとに戦略的なキーワード設計を行える点は、生成AIの大きな価値です。情報に流されるのではなく、意図をもって選定に集中できる環境を整えることが、成果につながるコンテンツ制作に直結します。

競合分析

SEOで成果を上げるには、競合との差別化が欠かせません。近年は類似コンテンツが増加しており、検索意図に応えるだけでなく、独自の切り口を提示できるかどうかが、上位表示と流入の成否を左右します。

そのためには、構成や内容の企画段階から、入念な競合分析が欠かせません。この分析工程でも、生成AIは有効なサポートツールとして活用できます。

たとえば、専用ツールで検索上位10記事の見出しを抽出し、それをChatGPTやGeminiに入力することで、各記事に共通する要素、欠けている視点、網羅されていない情報などを一覧で整理できます。

そのうえで、「どのような構成なら差別化できるか」「ユーザーにとって付加価値のある情報とは何か」といった観点から構成案の提案を受けることも可能です。

こうした分析は、手作業では手間と時間がかかる工程ですが、AIの活用によって効率化できます。競合との差分を視覚化したうえで構成に落とし込めるため、検索上位を狙う記事の設計精度とスピードの両方を高められます。

文章生成

文章作成は、コンテンツ制作の中でも最も時間のかかる工程です。用途に応じた文体や構成をすべて手作業で行うのは、効率的とはいえません。

この課題を解決する手段として、生成AIの活用が挙げられます。たとえば、SEO記事やホワイトペーパーの構成案をChatGPTやClaudeに入力すれば、一定の品質を備えた原稿を短時間で作成できます。また、完成した文章をAIに読み込ませて、誤字脱字や表記ゆれをチェックさせることも可能です。

ただし、AIが出力するコンテンツの品質は、あくまで60〜70点程度にとどまると考えるべきです。今後はこのレベルが「基準」となり、80点・90点のコンテンツを生み出すには、人の手による編集が不可欠です。

画像・動画生成

2025年に入り、生成AIを活用した画像や動画の制作が一段と進んでいます。とくにCanvaやAdobeといったツールでは、プロンプトを入力するだけで、用途に応じた高品質なビジュアルコンテンツを素早く生成できるようになりました。

これらのツールをコンテンツマーケティングに応用すれば、X（旧Twitter）・InstagramなどのSNS・ソーシャルメディア投稿用の画像作成、広告クリエイティブの量産、さらにはブログ記事の要約動画を記事冒頭に設置するといった、多様な施策が実現可能です。

視覚的な訴求力を高めることで、情報伝達のスピードやコンテンツへの没入度が向上し、ユーザーのエンゲージメント強化にもつながります。

一方で、生成AIの活用にあたっては注意も必要です。まず、ツールごとに異なる著作権や商用利用のライセンスを事前に確認することが不可欠です。また、ビジュアルの量産が容易になる反面、ブランドトーンの一貫性が損なわれやすくなるため、トーン＆マナーのガイドライン整備とレビュー体制の構築も欠かせません。

パーソナライズ化

パーソナライズされたコンテンツは、エンゲージメントやコンバージョン率の向上に効果的です。しかし、ユーザー属性ごとに訴求内容や表現を調整する作業は手間がかかり、手作業では限界がありました。

この課題に対し、生成AIはパーソナライズ化を支援する有効な手段として注目されています。

たとえば、ターゲット属性に応じたメール文、広告コピー、ホワイトペーパーの紹介文などを、プロンプトの指示ひとつで複数パターン生成できるため、パーソナライズ施策の素材準備を大幅に効率化できます。

営業職には事例訴求、情報システム部門には技術解説といった具合に、セグメントごとの切り口を柔軟に出し分けるコンテンツを短時間で用意することが可能です。

データ分析

コンテンツの成果を高めるには、制作後もユーザーの行動データに基づく継続的な改善が欠かせません。直帰率、スクロール率、開封率といった定量指標から反応のズレを正確に捉えなければ、どれほど内容が優れていても成果にはつながらないのが実情です。

実際、多くの担当者が膨大な指標を前に、「何が課題なのか」「どこから改善すべきか」に悩まされています。

このような課題に対し、生成AIは強力な補助ツールとして機能します。

たとえば、直帰率やクリック率の変化をAIに入力すれば、「CTAの位置が読了タイミングとずれている」「タイトルと本文の内容に一貫性がない」など、ユーザー行動と成果の因果関係に関する仮説を提示してくれます。

ただし、生成AIはあくまで判断の材料を整える存在であり、最終的な意思決定や優先順位づけは人間の役割です。AIが分析から仮説生成までをスピーディに行うことで、限られたリソースでも質の高い改善アクションを実行できる体制が整います。

AIでコンテンツマーケティングの成果を最大化するポイント

続いて、AIを活用したコンテンツマーケティングの成果を最大化するための具体的なポイントを解説します。

データの統合を意識する

生成AIが高精度な結果を出すには、様々なデータを組み合わせて理解することが重要です。

ユーザーの行動データ、コンテンツの効果測定結果、営業の商談記録、市場のトレンド情報など、多角的な情報を活用することで、AIは真価を発揮します。

ところが、社内のデータが部署やツールごとにバラバラに管理されていると（これを「サイロ化」と呼びます）、AIの能力を十分に活かせません。

例えば、「コンテンツを改善したい」とAIに相談する場合を考えてみましょう。どんなユーザーが、どのチャネル（SNS、メール、ウェブサイトなど）で、どんな反応を示したかという背景情報がないと、AIの提案は一般的で表面的なものになってしまいます。

一方で、CRM（顧客管理）、MA（マーケティング自動化）、GA4（アクセス解析）、SFA（営業支援）といった各システムのデータを統合できれば状況は一変します。AIは高度な分析を行い、「この顧客層には、このメッセージが効果的」「この段階では、この構成にすると成約率が上がる」といった、具体的で実践的な改善案を提示できるようになります。

また、データ統合はパーソナライゼーションの精度も大幅に向上させます。顧客の属性や過去のやり取り履歴をAIが総合的に把握することで、一人ひとりに最適なトーンやメッセージでコンテンツを生成でき、結果として成約率やエンゲージメントの最大化が実現します。

仮説検証を目的にコンテンツを発信

コンテンツマーケティングに取り組む企業は増えていますが、なぜ成果が出たのか、どの要素が効いたのかを明確に言語化できていないケースは少なくありません。

その背景には、コンテンツを発信して終わりにしてしまい、仮説にもとづいた検証の視点が欠けていることが挙げられます。生成AIを活用する際にも、この仮説思考は欠かせません。

一例をあげると、同じペルソナに対して訴求軸を変えた複数の記事（コスト削減、業務効率化、競合との差別化など）を制作し、クリック率やコンバージョン率を比較することで、どの切り口が最も効果的かを検証できます。

生成AIを使えば、記事の構成やコピー案を短時間で用意し、テストの設計と実行を高速で回すことが可能です。

成果を上げるコンテンツ運用には、検証したいポイントを明確に定めたうえで、設計・実行・分析のサイクルを回すことが不可欠です。

コンテンツ・リサイクルを実施する

一度作成した高品質なコンテンツを、複数のチャネルや用途に展開するコンテンツ・リサイクルは、マーケティングROIを最大化する有効な施策です。

ただし、記事の要点抽出やチャネル別の最適化といった再構成には手間とスキルが求められ、多くの企業にとって負担の大きな業務となっていました。

こうした課題に対して、生成AIによるリサイクル支援が注目されています。AIを活用すれば、元記事の構成を保ったまま要約したり、用途に応じて語調を調整したりといった作業を、短時間かつ高精度で実行できます。

たとえば、以下のような展開が容易になります。

・SNS投稿やメール文への要約展開
・ブログ記事をもとにした動画スクリプトの作成や営業資料への転用
・業界別や職種別に合わせた訴求表現のカスタマイズ

これにより、限られたリソースでも、複数チャネルにわたり一貫したメッセージを発信できる運用体制を構築することが可能になります。

コンテンツマーケティングでAIを活用する際の注意点

最後に、コンテンツマーケティングでAIを活用する際の注意点を解説します。

AIに任せすぎない

すべてをAIに任せると、情報を整理しただけの表層的な文章になりやすくなります。たとえば、検索上位の記事を要約し、整った文体で出力することは可能ですが、読者の心を動かすような視点や文脈、実体験に基づく示唆はほとんど含まれません。

仮にそのような記事が一時的に検索順位で上位に表示されたとしても、読者の関心を引けなければコンバージョンにはつながりません。とくにBtoB領域では、専門性や信頼性に加え、自社の課題を理解していると感じさせる納得感や高い解像度が求められます。こうした要素は、AIだけでは再現できない価値です。

そのため、最終的な編集工程には人間の関与が不可欠です。情報に対して背景や文脈を与え、実務的な知見を加えることで、コンテンツに深みと説得力が生まれます。生成AIは下書きや素材生成には適していますが、完成度の高いコンテンツに仕上げるのは人間の役割です。

AIの情報を鵜呑みにしない

生成AIが出力した内容が必ずしも正確とは限りません。

AIはあくまで、ありそうな表現を統計的に構成しているにすぎず、一次情報や裏付けのある根拠をもとに記述しているわけではありません。

この性質により、もっともらしく見えるが実際とは異なる情報が混在することがあり、これは「ハルシネーション」と呼ばれる現象の原因にもなっています。

実際、AIが提示する数値や統計に出典が明記されていなかったり、すでに古いデータを基にしていたりするケースは珍しくありません。こうした情報をそのまま公開すれば、企業やブランドの信頼性を損なうリスクがあります。

そのため、必ずファクトチェックを行うようにしましょう。公的機関や信頼性の高い調査会社が発表する情報を参照し、事実関係の確認を徹底することが、信頼に足るコンテンツづくりの前提となります。

SEO目的の乱用は逆効果になる可能性がある

Googleは、価値ある情報と信頼性を備えたコンテンツのみを評価対象とする方針を明確にしています。Google検索セントラルという公式ブログでも、以下のアナウンスがされています。

コンテンツの作成方法を問わず、Google 検索で成功を収めるには、E-E-A-T の品質を満たす、オリジナルで高品質な、ユーザー第一のコンテンツの制作を意識する必要があります。

引用：https://developers.google.com/search/blog/2023/02/google-search-and-ai-content?hl=ja

つまり、生成AIの利用そのものが問題なのではなく、人の手が加わっていない中身の薄いコンテンツは、今後ますます評価されにくくなるということです。

実際、生成AIによって作成された内容をそのまま使用するだけのコンテンツは、スパム行為とみなすとGoogleは明言しています。現時点で検索順位が高いとしても、将来的には評価の対象外となる可能性が高いといえるでしょう。

また、競合と似た構成や表現のコンテンツを量産しても、ユーザーの関心を引くのは難しく、離脱率の上昇やSEO評価の低下につながります。そのため、必ず人が内容を精査し、表現の多様性や自社独自の視点を加える工程が欠かせません。

特に重視すべきは、自社の経験にもとづくノウハウや事例といった一次情報です。これらは生成AIだけでは創出できず、人間の知見と実体験に基づく価値といえます。

AIはコンテンツマーケティングの強力な相棒となる

生成AIの登場により、コンテンツ制作の現場は大きく変化しました。これまで多くの時間を要していたリサーチ、構成、ライティング、ビジュアル作成といった工程も、AIの支援によって飛躍的に効率化が進み、今後の更なるAI進化にも期待が集まっています。

この変化は単なる作業の短縮にとどまらず、施策の検証速度を高め、より戦略的な企画や意思決定に集中できる環境をもたらしています。ただし、AIはあくまで補助的な存在であり、事実確認やブランドトーンの調整、独自の視点を加える編集といった工程は、人の判断が不可欠です。

生成AIが日々進化しているとはいっても、AIは決して人間のマーケターに取って代わる存在ではありません。むしろ、成果を共に生み出す相棒として、役割を見極めたうえで適切に活用することが、これからのコンテンツマーケティング分野の成否を左右します。