マーケティングでの生成AI活用は今どこまで進んでいる？
まず、マーケティング職が生成AIをどれだけ使っているかを押さえます。ここではGiftXが2026年6月に実施した「ビジネス職生成AI活用実態調査2026」のうち、マーケティング職のAI利用者100名分のデータを見ていきます。
利用率はオフィス7職種で2位、しかも毎日使う人が大半
マーケティング職の生成AI利用率は73.7%で、オフィス系7職種のうちエンジニアに次ぐ2位でした。しかも、たまに触る程度ではありません。利用頻度はほぼ毎日が41%、週に数回が34%で、合わせて約75%が毎日から週数回のペースで生成AIに触れています。参考までにオフィス系7職種全体の利用率は約67%で、マーケティングはそれを上回る「先行職種」の一つです。生成AIはすでにマーケティングの日常的な仕事道具になっているといえます。
マーケティングは幅広い業務で生成AIを使っている
マーケティング職が生成AIを使っている業務は、特定の作業に偏らず広い範囲に及びます。以下は、AI利用者100名のうち各業務で使っている人の割合です（複数回答）。
| マーケティングでのAI利用業務（複数回答） | 割合 |
|---|---|
| データ分析 | 30% |
| 社内向け資料の作成 | 29% |
| メール配信・シナリオ設計 | 29% |
| ホワイトペーパー・事例資料 | 28% |
| 画像・動画クリエイティブ | 24% |
| 戦略・施策の立案 | 23% |
| 広告運用 | 22% |
| SNS運用 | 20% |
| 記事・コンテンツ制作 | 20% |
| 市場・競合リサーチ | 18% |
| LP・Web制作 | 16% |
| MAツール連携 | 14% |
上位を占めるのはデータ分析・資料作成・メール配信で、どれも「その都度AIに作らせる／出させる」タイプの作業です。分析からクリエイティブ、コンテンツ制作まで幅広く使われている一方で、業務プロセスそのものをAIに任せる使い方はまだ多くない、という傾向がここから読み取れます。
詳細な調査データは「2026年版 マーケティング・営業の生成AI活用実態調査」にてご覧ください。
関連記事：マーケティングの生成AI活用事例｜コンテンツ・分析・広告の使い方
利用率は高いのに成果実感が最下位｜マーケティングの逆説
ここまで見ると、マーケティングは生成AI活用の先進職種のように思えます。ところが成果の面では、意外な結果が出ています。
「明確に成果が上がった」はマーケティングが7職種で最下位
生成AIで生産性が「明確に上がった」と実感しているマーケティング職の割合は、わずか13%でした。これはオフィス系7職種の中で最も低い数字です。以下は職種ごとに、利用率と、生産性が明確に上がったと答えた人の割合を並べたものです。
| 職種 | 利用率 | 生産性が明確に向上 |
|---|---|---|
| 経営・経営企画 | 73.2% | 27% |
| 営業 | 62.4% | 24% |
| 管理部門 | 61.1% | 23% |
| エンジニア | 74.7% | 17% |
| デザイナー | 60.3% | 17% |
| カスタマーサクセス | 69.7% | 14% |
| マーケティング | 73.7% | 13% |
利用率は2位なのに、明確な成果実感は最下位。しかも、利用率で下回る営業（24%）や経営（27%）のほうが成果実感は高いという逆転が起きています。ここに「使っているのに成果が出ない」というマーケティングの逆説があります。使う量と成果実感が比例していないという事実は、成果を分けているのが利用の多さではないことを示しています。
原因は「使い方の深さ」に偏りがあること
なぜ、これだけ使っているのに成果が出にくいのでしょうか。手がかりは使い方の深さにあります。同調査は生成AIの使い方を4つのレベルで整理しています。都度チャットで質問するL1、都度チャットで文章や資料を作らせるL2、自社情報を学習させ繰り返し実行させるL3、AIエージェントが複数工程を自動で進めるL4です。マーケティング職のレベル分布は次のとおりでした。
| 活用レベル | 使い方 | マーケティング職の割合 |
|---|---|---|
| L1 | 都度チャットで質問・相談 | 12% |
| L2 | 都度チャットで資料・成果物を作らせる | 56% |
| L3 | 自社情報を学習させ繰り返し実行 | 21% |
| L4 | AIエージェントが複数工程を自動化 | 11% |
L2の「都度チャットで成果物を作らせる」が56%と、7職種で最も高い水準です。つまりマーケティングは「その都度AIに作らせる」使い方に大きく偏っており、自社の情報や業務手順を踏まえて繰り返し任せる段階には進めていません。日々の作業は速くなっても、成果を左右する業務そのものの仕組みは変わっていない、というのが実態です。
この偏りが成果に効いてくるのは、深いレベルほど成果実感が跳ね上がるからです。全職種で見ると、生産性が「明確に上がった」割合はチャット止まりの層で14.3%だったのに対し、最も深いL4の層では54.3%と約3.8倍に達します。ところがマーケティングでL4に到達しているのは11%にすぎません。多くの人が最も成果の出やすい使い方の手前で足踏みしている、というのがマーケティングの現在地です。
マーケティングの生成AI活用でつまずく個人と組織の壁
使い方を深められない背景には、マーケティング担当者個人の壁と、組織の壁の両方があります。ここを具体的に押さえると、次に何をすべきかが見えてきます。なお、以下の課題は複数回答で聴取したもので、割合の合計は100%を超えます。
個人の壁は「指示の手間」と「チャット止まり」
マーケティング職が個人として感じている課題を見ると、上位は「指示の手間」と「自動化に進めない」に集中しています。
| マーケティング職が感じる個人の課題（複数回答） | 割合 |
|---|---|
| 毎回の指示・調整に手間がかかる | 28% |
| チャット相談止まりで自動化に進めない | 28% |
| 忙しくて組み込む時間が取れない | 26% |
| 進化が速くキャッチアップできない | 25% |
| どこまで活用していいか判断できない | 23% |
| 出力の質が実務でそのまま使えない | 22% |
都度プロンプトを書いて成果物を作らせる使い方だからこそ、毎回の指示が負担になり、そこから先の自動化に進めないという悪循環が生まれています。「便利なのは分かるが、この先どう発展させればいいか分からない」という状態が、成果の手前で足踏みする原因になっています。
組織の壁は「ルールとナレッジの不在」
組織側では、「利用ルール・ガイドラインがない」が24%、「知見・ナレッジが溜まっていない」が24%で最も多い課題でした。個人が都度チャットで使っているため、うまくいったやり方が組織の資産として蓄積されず、毎回ゼロから作り直しになっている状態です。使い方が個人に閉じている限り、活用は深まりにくいといえます。
一方で、意欲が足りないわけではありません。マーケティング・営業のAI利用者のうち約6割は「もっと活用したい」と答えており、前に進む意思は十分にあります。足りないのは熱意ではなく、個人の工夫を組織の型にして、繰り返し任せられる仕組みに変えていく設計です。壁の正体が「意欲の不足」ではなく「仕組みの不在」だと分かれば、打ち手も具体的になります。
マーケティング業務でAIエージェント活用を進めたい方へ
こうした個人と組織の壁を越えて、1業務から小さく始めて成果に変えていきたいとお考えの方もいらっしゃるかもしれません。
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成果を出すマーケティングの生成AI活用｜3つの進め方
最後に、利用率という入口を実際の成果につなげるための進め方を3つの観点で整理します。いずれも調査で見えた「成果が出ているマーケティング担当」の特徴と重なります。
使う業務の幅を広げる
調査では、生成AIを使う業務が5つ以上あるマーケティング担当は、生産性が明確に上がったと答えた割合が35.7%だったのに対し、4業務以下では4.2%にとどまりました（いずれも参考値）。1つの作業だけに使うのではなく、複数の業務で使い込むことが成果につながっている様子がうかがえます。マーケティングの利用業務は前掲のとおりデータ分析・資料作成・メール配信・コンテンツ制作など幅広く、まずは自分の担当領域で使える場面を一つずつ増やしていくことが、成果実感を高める第一歩になります。
関連記事：マーケティングで使えるAIプロンプト例文集｜ChatGPT活用の作り方
1業務をエージェント化して育てる
量を増やすだけでなく、使い方の深さを一段上げることも欠かせません。生産性が「明確に上がった」割合を活用レベル別に見ると、マーケティング・営業では次のように変化します。
| 活用レベル | 生産性が明確に向上（マーケ・営業） |
|---|---|
| L1 都度チャットで質問 | 16.0% |
| L2 都度チャットで成果物作成 | 17.0% |
| L3 自社情報を学習させ実行 | 17.6% |
| L4 AIエージェントが自動化 | 31.8% |
L1からL3まではほぼ横ばいですが、L4で一気に跳ね上がります。チャット止まりの層（L1・L2の平均で16.7%）とL4の層（31.8%）を比べると約1.9倍の差です（生産性向上の実感率：L4層31.8%÷チャット止まり層16.7%＝約1.9倍、マーケティング・営業の平均）。都度チャットで作らせる段階から、記事制作やメール配信のような繰り返し発生する1業務を選び、自社情報を学習させて任せる段階へ進むことが成果の分かれ目になります。なお、これはクロス集計による関連を示すものであり、因果関係を証明するものではありません。
関連記事：マーケティング業務でAIエージェントを活かす5領域｜活用例と進め方
成果を測りながら組織の型にする
個人の工夫を組織のルールやナレッジとして残すことも欠かせません。前述のとおり、組織の壁の上位は「ルールがない」「ナレッジが溜まらない」でした。裏を返せば、うまくいったプロンプトや業務フローを蓄積し、誰が使っても同じ品質で回る状態にすることが、個人依存から抜け出す近道になります。1業務での成功を型として横に広げていく積み重ねが、活用率という入口の数字を継続的な成果へと変えていきます。
よくある質問
マーケティングの生成AI活用について、検索でよく調べられる疑問に簡潔に答えます。
マーケティングで生成AIを活用するメリットは何ですか？
データ分析・資料作成・メール配信・コンテンツ制作など幅広い業務を効率化できる点がメリットです。調査ではマーケティング職の73.7%が業務で生成AIを利用しており、日常業務の一部になっています。ただし作業効率化にとどまると成果実感は高まりにくく、業務への組み込みが鍵になります。
生成AIを使っているのに成果が出ないのはなぜですか？
使い方が「都度チャットで成果物を作らせる」段階に偏っているためです。マーケティング職はこの段階が56%と7職種で最も高く、自社情報を学習させて繰り返し任せる段階に進めていないことが、成果実感が最下位である一因と考えられます。
マーケティングで生成AIの成果を高めるにはどうすればいいですか？
まず1業務に絞り、自社の情報を学習させてAIエージェントに任せられる状態をつくることです。調査でも、使い方の深いL4の層は生産性の明確な向上実感がチャット止まり層の約1.9倍でした。小さく始めて育て、組織のナレッジとして残すことが成果につながります。
まとめ｜利用率の高さより「使い方の深さ」が成果を分ける
マーケティング職の生成AI利用率は73.7%とオフィス系7職種で2位ですが、「明確に成果が上がった」と実感しているのは13%と最下位です。この逆説の背景には、都度チャットで作らせるL2の使い方に56%が偏り、業務そのものへの組み込みが進んでいないという実態があります。分かれ目は利用率の高さではなく、使い方の深さです。まずは使う業務の幅を広げ、そのうち1業務に絞ってスモールスタートし、自社情報を学習させて育てていく。この進め方こそが、高い利用率を実際の成果へと変えていく近道になります。
マーケティングの生成AI活用を成果につなげたい方へ
本記事で紹介したように、マーケティングの生成AIは「使う」だけでなく「業務に組み込んで育てる」ことで初めて明確な成果につながります。自社のマーケティング業務でも具体的に進めたい・相談したいとお考えの方は、ぜひGiftX AIエージェント構築支援までお問い合わせください。
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