【2026年調査】マーケティングの生成AI活用実態｜利用率・使い方・活用レベル・成果・課題を解説

マーケの生成AI活用は進んでいる｜利用率2位・毎日使う

全体では、オフィス系7職種の利用率は約67%、毎日〜週数回の高頻度利用が約77%を占めます（上図）。その中でマーケティングは利用率73.7%で、7職種中2位。ほぼ毎日使う人が41%、週に数回が34%と、全体と同じく日常的にAIを使う職種です。

何に使っているかを見ると、業務の幅広さが目立ちます。全体の傾向とは別に、マーケティング職100人が実際に使っている業務を並べると次のようになります。

※複数回答・マーケティング職100人ベース

それでも成果は最下位｜「使う量」と成果は比例しない

上の図は、7職種を利用率・生産性・成果実感で並べたものです。全体で見ると、利用率が高い職種ほど成果実感も高いとは限りません。マーケティングはその典型です。利用率は2位（73.7%）ながら、生産性が「明確に上がった」割合は13%で、7職種で最下位でした（成果・品質は14%）。利用率が近い経営・経営企画（27%）や営業（24%）と比べても、成果実感の差は小さくありません。

職種を「利用率」と「成果実感」でマッピングすると（上図）、マーケティングは「利用は進んでいるが、成果実感がまだ伸びていない」グループに入ります。裏を返せば、使い方次第で成果が伸びる余地が、最も大きい職種です。

伸び悩みの正体は「作らせて終わり」｜L2偏重

では、なぜ使う量ほど成果が伸びないのか。使い方のレベルを見ると理由がはっきりします。

AIの使い方は、業務への組み込み度合いで4段階に分けられます（L1 チャットで質問／L2 チャットで作成／L3 覚えさせて実行／L4 AIエージェント化）。全体では約7割がチャットで完結するL1・L2にとどまります。マーケティングはその中でもL2「チャットで作成」が56%と、7職種で最も高い割合です。一方、自社の情報や手順を覚えさせて繰り返し使うL3以上には、なかなか進めていません。

資料や文章を、その都度「作らせて終わり」。この使い方が主流である限り、成果は「やや便利」どまりになりがちです。

AIエージェント化（L4）の到達率を職種で見ると（上図）、マーケティングは11%です。全体平均（10.5%）と大きくは変わりませんが、L2偏重から抜け出せていない点が、成果の伸び悩みにつながっています。

成果を分ける「深さ×幅」｜チャット止まりとの差は約3.8倍

使い方の深さは、成果に大きく効きます。全職種で見ると、チャット止まり（L1＋L2）の層で生産性が明確に向上した人は14.3%。AIエージェント化（L4）の層では54.3%と、約3.8倍になります。

深さに加えて、使い方の「幅」も成果と関係します。マーケティングでは、AIを使う業務が5つ以上ある人の生産性明確向上が35.7%だったのに対し、4業務以下では4.2%でした（参考値・複数回答）。一つの業務を深く任せ、複数の業務に広げる。この両輪が成果を左右します。

なお、マーケ・営業に絞ると、AIエージェント化層の生産性明確向上は約1.9倍（16.7%→31.8%）です。ただし成果・品質はレベルが上がっても単調には伸びません。「AIを組み込むだけ」では品質は上がらず、育て方が分かれ目になる、と読むのが妥当です。

これらは相関であり、因果を示すものではありません。ただ、成果を実感している層ほど使い方が深く、広い傾向は共通しています。

マーケの詰まり方｜指示の手間・自動化に進めない

上の図は、7職種全体で見た課題の全体像です。個人の課題は「どこまで任せてよいか判断できない」「出力の質」「毎回の指示・調整の手間」が上位に並びます。

では、マーケティングに絞るとどうか。特に多いのが「毎回の指示・調整に手間がかかる」（28%）と「チャット相談止まりで自動化に進めない」（28%）です。全体トップの「判断できない」より、マーケでは”手間”と”自動化の壁”が前に出ます。対象チャネルもコンテンツの種類も多く、工程が複雑な分、都度チャットでさばく負荷が高いためです。裏を返せば、業務を覚えさせて型にすれば、伸びしろが大きい領域だといえます。

「作らせる」から「育てる」へ｜マーケの最初の一歩

伸びしろを成果に変えるには、AIを「その都度作らせる」から「育てて任せる」へ切り替えることが鍵になります。進め方は3つです。

1. 業務を理解している人が設計に関わる：現場のマーケ業務を知る人がAIの使い方を設計することで、実務で使える出力に近づく
2. 1つの業務から小さく始める：全業務を一度にではなく、頻出業務ひとつをAIエージェント化の対象にする
3. 走りながら改善する：一度で完成させようとせず、使いながら学習データと手順を整えていく

突き詰めると、成果を出している層に共通するのは2つの条件です。ひとつは①学習データの整備（自社の情報・手順を、AIが使える形に整えること）。もうひとつは②使いながら育てる（一度で完成を目指さず、改善を重ねること）。

マーケティングなら、データ分析やメール配信シナリオ、ホワイトペーパー作成といった頻出業務のひとつを選び、自社の型やトーンを覚えさせるところから始めるのが現実的です。「作らせる」相手から「任せられる」相手へ。そこに、利用率2位の実力を成果に変える道があります。

まとめ

調査からわかったマーケティングの現在地は、次の3点です。

• 利用率は7職種で2位（73.7%）と高いが、生産性が「明確に上がった」は最下位（13%）。使う量と成果は比例しない
• 伸び悩みの正体はL2「チャットで作成」への偏り（56%）で、自社文脈を覚えさせるL3・L4に進めていない
• チャット止まりからAIエージェント化へ進むと成果は大きく変わる（全職種で約3.8倍）。マーケは伸びしろが最も大きい職種

利用は十分に進んでいます。次の一手は、使う量を増やすことではなく、ひとつの業務を深く育てること。そこに、成果への近道があります。

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本記事で紹介したマーケティング職のAI活用レベル・成果実感・つまずきの詳細データは、マーケ・営業版の調査レポート「ビジネス職生成AI活用実態調査（2026年版）」にまとめています。自社の現在地を客観データで把握する資料としてご活用ください。

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