デイトラ「AI業務活用コース」マーケティング編：AIで成果物を作る前に、判断できる人を増やしたかった

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こんにちは。シンクムーブ株式会社の豊藏です。

デイトラの「AI業務活用コース」で、マーケティング編の講師を担当しました。

マーケティング編は全14日間です。

前半のDay1〜7は、あやみさんが担当しています。SNS、メルマガ、LP、YouTube、広告など、日々の集客施策でAIを活用する内容です。

僕が制作したのは、後半のDay8〜14です。

テーマは、「検索から広報まで、選ばれる発信を作ろう」。

検索データから記事テーマを決め、お客さんの声を分析し、AI上での自社の見え方を確認する。そこから記事、導入事例、調査リリースを作り、最後に公開後の検索データを見て改善するところまでを、7日間で扱います。

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僕が考える「AIを仕事で使える状態」

AI業務活用コースのLPには、

「さわれる」から「仕事で使える」へ

という言葉があります。

では、AIを仕事で使えるとは、どのような状態なのでしょうか。

• 文章を作れること。
• 資料を作れること。
• プロンプトを知っていること。

もちろん、それらもAI活用の一部です。

ただ、僕はそれだけでは足りないと考えています。

僕が考える「仕事で使える状態」は、AIが整理した情報を見ながら、次に何をするかを自分で決められる状態です。

• どの記事から作るのか。
• どの訴求を採用するのか。
• 何を自社の強みとして伝えるのか。
• どの情報を外部へ出すのか。
• 既存の記事を直すのか、新しく作るのか、今は何もしないのか。

AIが成果物を作れても、こうした判断ができなければ、仕事は前に進みません。

そのため、Day8〜14では、AIに正解を決めてもらうのではなく、人間が判断するための材料をAIに整理してもらうことを一貫した基本設計にしました。

なぜ、いきなり記事を書くところから始めなかったのか

AIに記事を書いてもらうこと自体は、もう難しくありません。

テーマを入力すれば、タイトル、見出し、本文まで短時間で作れます。

ただし、材料を渡さずに書かせると、出てくるのは、どこかで見たような一般論です。

文章としては整っている。

大きく間違っているわけでもない。

でも、その会社が書く理由や、その会社に相談する理由がありません。

そこで、Day11で記事を作る前に、Day8〜10を置きました。

Day8：検索データから、どの悩みに答えるかを決める

最初に、検索キーワードを集め、ニーズマップを作ります。

ただし、検索数が大きいキーワードから順番に狙うわけではありません。

• どのような人が検索しているのか
• どれくらい深く困っているのか
• 自社の商品やサービスに近いか
• 自社の経験や事例を出せるか

を整理し、最初に取り組むテーマを決めます。

検索キーワードは、上位表示するための目標というより、市場にどのような需要や悩みがあるかを知るための材料として扱っています。

Day9：お客さんの声から、何を伝えるかを決める

次に、口コミ、問い合わせメモ、アンケートの自由回答などをAIで整理します。

確認するのは、単純な満足・不満だけではありません。

• 申し込む前に何が不安だったのか
• 最後に何が決め手になったのか
• どのような言葉で悩みを表現しているのか
• 自社が伝えたいことと、お客さんが評価したことにズレはないか

を見ます。

ここで大切なのは、最初に「今回のリサーチで何を決めるのか」を一つに絞ることです。

リサーチの目的は、立派な資料を作ることではありません。

意思決定の不確実性を減らすことです。

Day10：AIが自社をどう説明しているかを確認する

Day10では、ChatGPTやGeminiに、自社やサービスがどのように説明されているかを確認します。

いわゆるLLMOですが、AIの回答に必ず表示されるための裏技としては扱っていません。

• 自社名を聞いたとき、正しく説明されるか
• 競合と比べて、どのような違いが語られるか
• 自社名を出さずに質問したとき、候補に入るか
• 自社が伝えたい強みと、AIの説明にズレがないか
• AIが説明に使える具体的な情報がWeb上にあるか

を記録します。

AIの回答は、正解ではありません。

ある日時、あるAI、ある質問で得られた結果として扱います。

引用元や自社サイト、口コミ、外部記事と照らし合わせ、最後に「次にWeb上へ出す情報」を一つ決めます。

ここまで材料を集めてから、Day11で記事を作ります。

AIに記事を書かせる前に、一次情報を出す

Day11では、検索需要、お客さんの声、AI上で不足していた情報をもとに、リード獲得記事を作ります。

ただし、最初からAIに本文を書かせません。

先に決めるのは、

• 誰の、どのような悩みに答えるのか
• 自社はどの立場から答えるのか
• どの経験や判断基準を入れるのか
• 読者に最後どのような行動をしてほしいのか

です。

そのあと、AIにインタビュー質問を作ってもらいます。

その質問に音声入力で答え、自社の経験、事例、判断基準を一次情報として出します。

最後に、一次情報と執筆ルールをAIに渡し、記事の下書きを作ります。

AI時代に記事の違いを生むのは、プロンプトの長さではありません。

AIに渡す事実の違いです。

AIに「いい話」を作らせない

Day12では、導入事例を作ります。

AIに依頼すれば、それらしい成功事例は簡単に作れます。

しかし、実際に聞いていない体験は、導入事例ではありません。

そこで、講座では、

1. 事例で何を伝えるか決める
2. インタビュー設計メモを作る
3. 質問票と深掘りカードを作る
4. AIを相手に予行演習する
5. お客さんへインタビューする
6. 録音を話者ごとに文字起こしする
7. 事実、迷い、選んだ理由、引用に分類する
8. 記事を作る
9. 本人確認と表現チェックをする

ところまで進めます。

AIの役割は、お客さんの体験を作ることではありません。

人間が聞いた事実を、読者が判断しやすい形に整理することです。

導入事例も、成功を大きく見せるための記事ではなく、比較検討中の読者が「自分にも合いそうか」を判断するための記事として設計しています。

AIに発信テーマを考え続けてもらうのではなく、発信できる事実を作る

Day13では、調査をもとにプレスリリースを作ります。

記事やSNSを継続していると、発信する内容がなくなったように感じることがあります。

そのたびにAIへ「投稿ネタを考えて」と頼んでも、似たような企画が増えていきます。

そこで、自社が持っている情報から、発信できる事実そのものを作ります。

大規模な市場調査でなくても構いません。

• 顧客アンケート
• 問い合わせ内容
• サービス利用者の傾向
• 社内に蓄積された相談
• 現場で繰り返し起きていること

を整理すれば、自社だから出せる一次情報になります。

調査結果は、プレスリリースだけでなく、ブログ、SNS、営業資料、ホワイトペーパー、セミナーなどにも展開できます。

AIに発信を代行させるのではなく、自社が発信する意味のある材料を作るためのDayです。

なぜ、最後に「保留」を入れたのか

Day14では、Google Search Consoleのデータを使い、

• 新しく作る
• 既存ページを直す
• 今は保留する

を決めます。

ここで「保留」を入れたことは、講座の思想を象徴していると思っています。

AIを使うと、改善案も記事案も大量に作れます。

しかし、候補が増えることと、仕事が前に進むことは同じではありません。

検索流入が減っていても、検索需要そのものが減っただけかもしれません。

表示回数が少なくても、問い合わせに近いテーマなら優先した方がよい場合があります。

既存ページを少し直せばよいものを、新しい記事として作る必要はありません。

AIには、データの整理、クエリの分類、原因の仮説づくりを任せます。

• そのページが事業にとって重要か。
• 本当に今直すべきか。
• ほかの施策より優先すべきか。

最後は人間が決めます。

AI活用で重要なのは、実行できる施策を増やすことだけではありません。

今はやらないことを決められることも、立派な業務活用です。

7日間の成果物は、すべて次の仕事につながっている

Day8〜14では、毎日成果物を作ります。

Day	作るもの	次に使う場面
Day8	ニーズマップ	記事テーマの選定
Day9	リサーチレポート	訴求・記事・LPの設計
Day10	LLMOモニタリングシート	不足情報の発見
Day11	一次情報入り記事	検索流入・リード獲得
Day12	導入事例	比較検討・営業支援
Day13	調査リリース	広報・SNS・営業資料
Day14	ギャップ分析レポート	次の制作・改善判断

ただし、最も持ち帰ってほしいのは、完成したファイルではありません。

次回も、自分たちで同じように進められる手順です。

• 一度だけ良い記事を作るのではなく、次の記事でも使える判断基準を残す。
• 一度だけお客さんの声を分析するのではなく、次の施策でも使えるデータの形にする。
• 一度だけAI上の見え方を確認するのではなく、同じ質問で継続して確認できる状態を作る。

単発の出力ではなく、マーケティングの仕事が循環する仕組みを作ることを目指しました。

この7日間が向いている人

特に向いているのは、次のような人です。

• ChatGPTは使っているが、仕事全体はあまり変わっていない
• AIに記事を書かせても、一般的な内容になってしまう
• 記事や施策のテーマを感覚で決めている
• お客さんの声はあるが、施策に活用できていない
• LLMOに興味はあるが、何から始めればよいか分からない
• 外注先からの提案を、自社でも評価できるようになりたい
• 少人数でマーケティングを回している
• 自社の経験や情報を、発信資産に変えたい

反対に、動画を見るだけで仕事が自動化されることを期待している人には、あまり向いていません。

講座の内容を、自分の事業や担当業務に置き換えて、実際に手を動かす必要があります。

AIで、地味だけれど正しい仕事を続けられるようにする

検索やコンテンツマーケティングは、派手な仕事ではありません。

キーワードを調べ、お客さんの声を読み、記事を作り、公開後の数字を見る。

魔法の裏技はなく、正しい方向へ少しずつ積み重ねることで、成果に近づいていきます。

AIによって、この仕事がなくなるわけではありません。

一方で、これまで時間がかかりすぎて続けられなかった作業や、専門家に依頼しないと難しかった作業を、自分たちでも進めやすくなりました。

僕がDay8〜14で伝えたかったのは、AIにマーケティングを任せる方法ではありません。

AIに情報整理を手伝ってもらいながら、

• 何を作るのか
• 何を伝えるのか
• 何を根拠にするのか
• 何を改善するのか
• 何を今はやらないのか

を、自分たちで判断できるようになることです。

外注と勘に頼っていたマーケティングを、一次情報とデータを根拠に、自分たちで判断できる仕事へ変える。

それが、僕がこの7日間に込めた考えです。

無料講義を見るときは、便利なプロンプトがいくつ手に入るかではなく、自分の仕事のどの判断を、AIと一緒に進められそうかという視点で見てみてください。

コース全体のカリキュラム、料金、サポート形式については、公式ページで確認できます。

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