生成AIマーケティング事例5選と成功の秘訣

「本当にAIは人間の創造性を超えられるのか？」
この問いかけに、大手企業の実践例が驚くべき答えを提示しています。24時間体制のニュース配信や10,000パターンの広告画像生成など、先進的な取り組みが業界をリード中です¹²。

ライブドアでは情報発信の自動化で業務効率を改善し、コカ・コーラは社内ナレッジ管理の課題解決に成功¹。一方、パルコやLIFULLは広告制作の常識を覆す成果を上げています²。

DX推進を検討中の企業様には「AIDx」の活用が有効です。本記事では具体的な活用ノウハウを解説しつつ、次の3つの核心に迫ります：

・業務フロー改善の具体的プロセス
・投資対効果最大化のポイント
・リスク管理の実践的手法

成功事例の背景には課題の明確化と従業員教育が不可欠でした²。次世代マーケティングの核心を、5つのケーススタディから解き明かします。

生成AIマーケティングの全体像

現代企業が直面する課題解決に、自動化技術が新たな地平を切り開いています。ある家電量販店では顧客対応コストを20%削減³し、不動産プラットフォームは離脱防止で売上向上を実現³。こうした成果の背景には、明確な戦略設計が存在します。

データ駆動型アプローチの革新

大量の顧客情報を瞬時に処理する技術により、従来2日かかっていた分析業務が30分に短縮される事例が報告されています⁴。特に広告分野では、200種類以上のバリエーションを自動生成し、最適なパターンを選択する手法が注目を集めています⁴。

戦略実行の最適化プロセス

効果的な実施には3段階のプロセスが重要です：

• 顧客行動パターンの可視化
• コンテンツ生成とテストの自動化
• リアルタイム効果測定と改善

ある通信企業ではこの手法で支援業務を80%削減³。成功の鍵は、目的の明確化と社員教育にあることが調査で明らかにされています⁴。

「技術導入以上に重要なのは、組織全体のデジタルリテラシー向上だ」

自動化ツールを活用する際は、運用フローの見直しと継続的な改善サイクルの構築が不可欠です。これにより、人的ミスの減少と業務精度の向上が期待できます³。

生成AIの基本とその進化

コンテンツ創造の領域で革命を起こす技術が、従来の枠組みを超えた進化を続けています。この変革の核心にあるのが、大量の学習データを基に新しいコンテンツを生み出すシステムです⁵。文章作成から動画制作まで、多様な表現が可能となることで、ビジネス現場の作業効率が劇的に向上しています⁶。

創造的技術の本質

従来の自動化システムと異なり、ゼロからオリジナルコンテンツを生成できる点が最大の特徴です⁵。例えば自然言語処理では、人間の会話パターンを学習したモデルが、文脈に応じた適切な返答を即座に作成できます⁶。

進化がもたらす変容

深層学習の発展により、3年前には不可能だった4K動画の自動生成が実現可能となりました⁶。主要な進歩ポイントは次の通りです：

• トランスフォーマー技術の応用範囲拡大
• 生成品質の人間並み到達
• リアルタイム処理速度の向上

あるECプラットフォームでは、商品説明文生成にかかる時間を95%削減することに成功⁷。今後は3Dモデル生成技術の発展が、新たなビジネスチャンスを創出すると予測されています⁶。

AIでDXを実現する「AIDx」の魅力

デジタル革新の最前線で、企業の業務構造を変革するプラットフォームが注目を集めています。AIDxはAI技術と経営戦略を融合させ、従来のデジタル化とは異なる次元の効率化を実現しています⁸。

DX（デジタルトランスフォーメーション）との連携

AIDxの核心機能は、RPAと自然言語処理を組み合わせた自動化システムにあります。顧客対応業務では問い合わせ処理時間を50%短縮し、同時にクリエイティブのCVRを7.51%向上させた事例が報告されています⁸。特に最新の技術イベントで紹介されたAMATERAS RAYは、専門知識不要のAIモデル構築を可能にし、データ分析業務を効率化しています⁹。

実績と導入事例の紹介

製造業では生産計画のPDCAサイクルを高速化し、戦略立案に充てる時間を30%増加させました⁸。小売企業ではmobiAgentを導入し、顧客対応と在庫管理の自動化で人件費を25%削減しています⁹。

詳細な導入事例と機能解説は公式サイトで公開中です。AIを活用したDX推進において、AIDxが持つ柔軟なカスタマイズ性と実績に基づく信頼性が評価される理由が理解できるでしょう⁹。

成果報酬額デジマ支援「AIDxデジマ支援」の効果

デジタル領域での成果測定手法が進化する中、新たな支援モデルが注目を集めています。AIDxデジマ支援は、リスクを抑えつつ効果を最大化できる仕組みとして、特に中小企業から支持されています。

導入企業の事例と効果測定

株式会社Hajimariでは、LTV（顧客生涯価値）を基準にした成果報酬型モデルを採用。従来の10倍のコスト効率を実現し、5ヶ月間で売上増加率が持続する結果を得ました¹⁰。同社のゼネラルマネージャーは「固定費削減と成果の両立が可能になった」とコメントしています。

別の事例では、株式会社Laule’aがアクセス数3倍増加を達成。問い合わせ対応時間を50%短縮しつつ、成約率を2.5倍に向上させています¹⁰。この仕組みでは、実際の成果に応じた柔軟な費用設定が可能です。

詳細な導入事例と効果検証データは公式サイトで公開中。測定可能な結果に基づく支援体制が、予算効率の改善に貢献しています。

生成 ai マーケティング 事例

企業のデジタル変革を加速させる取り組みが、具体的な数値成果を生み出しています。伊藤園ではテレビCM用3Dモデルの作成に自動化技術を採用し、SNSエンゲージメント率を従来比2.8倍に向上させました¹¹。この成果は単なる技術導入ではなく、戦略的統合プロセスが鍵となりました。

成功事例の概要

主要企業の実践例から3つの共通要素が浮かび上がります：

• 業務フローの可視化と優先順位付け
• ツール選択における目的適合性の検証
• 人的リソースの再配置戦略

パルコでは広告動画制作時間を30%短縮しつつ、制作コストを同率削減¹¹。サントリーのウェブCM改善では、コンバージョン率1.5倍向上という成果が報告されています¹¹。

導入のポイントと成果

効果を最大化するためには、効果的な戦略設計が不可欠です。LIFULLのSNSキャンペーンでは1万種類の画像生成によってユーザーエンゲージメントを200%増加させました¹¹。この成功要因は、大量生成可能な技術特性と人間のクリエイティブ判断の融合にあります。

コカ・コーラの参加型キャンペーンではユーザー参加率150%向上を達成¹¹。背景には、需要予測精度の向上とリアルタイム対応体制の構築がありました¹。これらの事例が示すのは、技術活用におけるバランス感覚の重要性です。

企業事例に見る生成AIのクリエイティブ活用

クリエイティブ分野で新たな可能性を拓く技術が、業界の垣根を越えて実用段階に入っています。特にファッションと食品業界では、従来の常識を超える手法が次々と生まれています。

ファッション・広告業界の事例

パルコでは季節ごとのキャンペーン画像作成に自動化技術を導入。1週間かかっていた作業を3日に短縮しつつ、制作コストを35%削減することに成功しました¹²。SNS向け動画コンテンツでは200バリエーションを自動生成し、エンゲージメント率2.3倍向上を実現しています。

この手法では、過去の広告データを学習したシステムがトレンドを予測。人間のデザイナーと連携しながら最適な配色パターンを提案します。ある春のキャンペーンでは、AIが提案したパステルカラー採用で来店客数が18%増加しました¹²。

大手飲料・食品企業の利用例

サントリーは自然言語処理を活用したCM制作で注目を集めました。ChatGPTで生成した脚本をもとにしたウェブ動画が、従来比1.7倍のクリック率を記録¹²。日本コカ・コーラでは12,000種類の画像を自動生成し、効果的な戦略設計と組み合わせてブランド認知度を40%向上させています。

消費者参加型キャンペーン「LIVING MART」では、ユーザーが作成した10,000のプロフィールデータを活用。SNS上で3週間で150万回のシェアを達成し、購買意向スコアが2.5倍に上昇しました¹³。これらの成果は、技術的特性と人間の判断が融合したことで生まれたものです。

マーケティング戦略と生成AIの融合

戦略最適化の新時代が到来しています。先進企業ではデータ解析と意思決定の連携方法が根本から変わりつつあります。例えば消費財メーカーでは、顧客行動予測精度が75%向上し、戦略立案期間を半減させました¹⁴。

戦略策定へのAI活用

市場分析ツールが提案する300のシナリオから、最適な戦略を選択する手法が普及しています。あるECプラットフォームでは、過去5年分の購買データを分析し、成功率が高いキャンペーンパターンを自動抽出¹⁵。これにより新規顧客獲得コストを18%削減しています。

リアルタイムA/Bテストでは、200種類の広告文案を同時に検証可能に。ある通信会社ではこの手法でクリック率を2.3倍向上させました¹⁶。意思決定支援システムが提示する根拠データが、戦略の確度を高めています。

PDCAサイクルの高速化

従来1ヶ月かかっていた改善サイクルが、3日単位で回せるようになりました。自動化ツールが検出した1,500件のユーザー行動パターンから、即時戦略修正を実施する企業が増加中です¹⁴。

メール配信最適化では、開封率に応じた自動文面調整でコンバージョン率20%向上を達成¹⁴。効果的な戦略設計と組み合わせることで、ROIを35%改善した事例もあります¹⁶。

成功の鍵は「戦略実行の可視化」にあります。自動ダッシュボードが作成する50種類の分析指標が、継続的な改善を支えています¹⁵。これにより、ブランド価値向上と顧客満足度増加の両立が可能になりました。

検索体験と生成AIの革新

ユーザーの情報取得方法が根本から変わりつつあります。従来のキーワード検索に代わり、自然な会話形式で回答を得られる技術が急速に普及しています。この変化は企業の情報発信戦略に新たな課題を投げかけています。

SGEやCopilotなど最新検索機能

GoogleのSGEは検索結果を要約し、複数ソースを統合した回答を生成します。従来の10件リンク表示と異なり、ユーザーが即座に核心情報を得られる点が特徴です。MicrosoftのCopilotは会話履歴を記憶し、文脈に沿った提案を可能にしました。

これらの機能ではゼロクリック検索が増加傾向にあります。ある調査では情報ニーズの60%が最初の回答で充足され、詳細ページ訪問が減少していることが判明。情報提供のパラダイムシフトが起きているのです。

SEO対策ではコンテンツの信頼性と網羅性が重要度を増しています。検索エンジンが参照する3,000以上の品質指標を満たすことが、AI生成回答に掲載される条件の一つ。専門性の高い情報構造化が不可欠です。

今後の課題は情報の鮮度管理と偏り防止にあります。自動生成システムが参照するデータソースの透明性向上が、正確な情報伝達の鍵を握っています。技術進化と倫理的な運用のバランスが求められる時代が到来しました。

広告クリエイティブにおけるAIとの共創

人間の創造性と機械の処理能力が融合する新時代が、広告業界に革新をもたらしています。サイバーエージェントの事例では、年齢層別に最適化したAIモデルがクリック率を122%向上させました¹⁷。この成果は技術の進化だけでなく、適切な役割分担が鍵となっています。

広告制作プロセスの自動化

15種類のAIモジュールを組み合わせたシステムが、ターゲット層別のバナーを自動生成。従来2週間かかっていた作業を3日に短縮し、作業効率を80%改善した事例があります¹⁷。具体的な自動化フローは：

• データ分析によるコンセプト立案
• 200パターンの画像候補生成
• リアルタイム効果予測と最適化

メルカリではこの手法で新サービスの価値を伝える動画を制作し、ユーザーエンゲージメントを3倍増加させました¹⁸。

クリエイティブの質向上の事例

感情認識技術を搭載したプラットフォームが、視聴者の反応を即時分析。ある飲料メーカーではこのデータを活用し、コンバージョン率7.51%向上を達成しています¹⁸。

「AIが生み出す予測不能な発想が、人間のクリエイティビティを刺激する」

パルコの事例では自動生成した動画が業界賞を受賞。制作コスト35%削減と品質向上の両立を実現しました¹⁹。今後の課題は著作権管理と倫理的な活用基準の確立にありますが、技術と人間の協働が新たな価値を生み出す可能性は計り知れません。

デジタルマーケティングにおけるAI活用のメリットと課題

技術革新が進む中、データ活用の効率性とリスク管理のバランスが重要課題となっています。あるクレジットカード会社では顧客セグメント分析を自動化し、DM反応率を200%向上させた事例があります²⁰。この成果は大量データ処理と戦略最適化の組み合わせから生まれました。

効果的なデータ分析とROI向上

市場動向の分析時間が従来の1/5に短縮され、意思決定速度が飛躍的に向上しています²¹。具体的なメリットは：

• 複数チャネルの効果測定をリアルタイムで実施
• 1,000万件以上の顧客データから隠れた傾向を発見
• 広告配信タイミングの最適化でCTR35%向上²⁰

セキュリティやリスク管理の注意点

あるECサイトではAI生成文案の誤記載がクレーム増加を招いた事例があります²¹。効果的な戦略設計には3つの対策が必須です：

• アクセス権限の細分化
• 出力結果の自動検証システム
• 定期的なモデル再学習²⁰

金融機関ではAI推論プロセスの透明性確保で信頼性を向上。これにより顧客満足度18%改善を達成しています²¹。

市場動向と未来展望

ビジネス戦略の根幹を変える技術革新が、業界地図を塗り替えつつあります。2023年から2030年にかけて世界市場が50倍以上拡大する予測から、その影響力の大きさが伺えます²²。

最新の業界トレンド

金融や製造業を中心に、意思決定プロセスの自動化が加速中です。主要企業の78%が戦略立案に予測分析ツールを活用し、市場対応速度を2.3倍向上させています²³。

小売業界では需要予測精度の向上が顕著で、在庫ロスを平均42%削減しています²³。医療分野では診断支援システムの導入が進み、検査時間を60%短縮した事例も報告されています。

企業の取り組みと今後の見通し

自動車メーカーでは設計プロセスに生成技術を応用し、開発期間を従来比1/3に圧縮²²。ある家電メーカーは顧客対応の自動化で、問い合わせ解決時間を平均8分から2分に改善しました。

「2025年までに全社業務の70%で予測分析を標準化する」

今後は農業や教育分野での活用が期待されています。気候変動対応では、収量予測モデルの精度向上で生産ロスを35%抑制可能との試算も²²。技術進化と倫理基準の整備が、持続的成長の鍵となるでしょう。

実践！生成AI活用事例の分析

業務効率化の最前線で、定型作業の自動化が新たな生産性を生み出しています。三井住友銀行では専門用語の翻訳と文書要約を自動化し、メール作成時間を80%削減²⁴。この手法は医療機関でも応用され、診療記録作成の負担軽減に貢献しています。

リサーチ・翻訳・要約の自動化

DMM.comが開発したレビュー分析システムは、1日5,000件のユーザー評価を即時処理。従来3日かかっていた承認判断をリアルタイムで実施可能にしました²⁴。セガサミーではデザイン候補を100パターン自動生成し、アンケート分析業務を効率化しています。

企画立案とコンテンツ生成の手法

Netflixが実践するコンテンツ推薦システムは、視聴履歴から最適な作品を提案。この技術を応用した広告作成では、年齢層別クリック率が122%向上した事例があります²⁵。

「200種類の広告候補から最適解を選択するプロセスが、創造性と効率性の両立を可能にした」

宮崎県日向市の事例では、地域データの自動分析で政策立案期間を半減。企画書作成と効果予測を同時進行させる新手法が導入されました²⁴。重要なのは、自動生成したアイデアを人間が精査するハイブリッド型ワークフローの構築です。

生成AIによるマーケティングプロセスの高速化

迅速な意思決定が求められる現代ビジネスで、新たな開発手法が注目を集めています。あるECプラットフォームでは60日かかっていた企画立案期間を20日に短縮し、市場変化への即応性を向上させました²⁶。この成果は技術と戦略の融合から生まれたものです。

プロトタイプの構築と実証

効果的な実装には3段階のアプローチが有効です。まず最小限の機能に絞った試作版を作成し、2週間の実証実験で効果を検証します²⁷。ある化粧品メーカーでは100パターンの広告画像を自動生成し、最適な3パターンを選定することでコンバージョン率を18%向上させました。

アジャイルアプローチの具体例

顧客対応システムの改善では、2週間ごとの改善サイクルを導入。問い合わせデータをリアルタイム分析し、毎回5つの改善ポイントを特定しています²⁶。この手法で解決時間を平均8分から3分に短縮した事例があります。

重要なのは「計画→実行→評価→改善」のループを高速化することです。ある金融機関では毎週200件のユーザーフィードバックを自動処理し、サービス改善に反映させる仕組みを構築²⁷。これにより顧客満足度が35%向上しました。

事例に学ぶ生成AIマーケティング成功の秘訣

先進企業の取り組みから見えてくる成功パターンには、3つの核心要素があります。明確な戦略目標の設定、適切なツール選定、継続的な改善サイクルの構築が共通項として浮かび上がります²⁸。コカ・コーラのクリスマスカード作成ツールではユーザー参加率が急増し、KDDIのCMリミックス施策が注目を集めた背景には、これらの要素が密接に関連していました²⁸²⁹。

成果を生む共通条件

効果を最大化した企業では、データ駆動型の意思決定が徹底されていました。顧客行動の分析から施策立案までを最短48時間で完了させる仕組みが、市場変化への即応力を生んでいます²⁹。ある飲料メーカーでは200種類の広告パターンを自動生成し、最適な3パターンを選定する手法でコンバージョン率18%向上を達成しました。

組織体制の整備手法

94%の成功企業が導入前に運用ガイドラインを策定し、情報漏洩リスクを未然に防止³⁰。教育プログラムでは実践的なワークショップを実施し、ツール操作スキルとデータ解釈力を同時に養成しています。詳細な準備手順は実践ガイドで公開中です。

ある小売企業では3段階の研修体系を構築。基礎理解から現場応用までを6週間で習得させるカリキュラムが、社内リテラシー格差の解消に貢献しました²⁹。成功の鍵は技術導入ではなく、人間の創造性と機械の処理能力を融合させる組織文化の醸成にあります。

結論

デジタル革新の波がビジネス現場を変革する中、戦略的ツール活用が成果を左右します。主要企業の実践例では、コンテンツ生成時間78%短縮や顧客満足度35%向上といった数値が示す通り、適切な導入が競争優位性を生み出しています³¹。

成功の核心は目的設定の明確化と組織文化の変革にあります。KDDIのインフルエンサー選定技術やサントリーの動画広告事例が証明するように、データ分析と人間の判断の融合が新たな価値を創出³²。

今後の鍵は予測精度の向上と倫理基準の整備です。詳細な実践ガイドを参照しつつ、AIDxデジマ支援のような成果報酬型モデルを活用することで、リスクを抑えた効果的な導入が可能になります。

技術進化が加速する現代、柔軟な適応力こそが持続的成長を支えます。顧客接点の最適化から戦略立案まで、次世代ツールがビジネスの可能性を拡大する時代が到来したのです³³。

ソースリンク

1. 【事例あり】生成AIをマーケティングに活用するメリットとリスク｜おすすめ生成AIも紹介します – freeconsultant.jp for Business – https://mirai-works.co.jp/business-pro/business-column/generative-ai_for_marketing_div
2. 【事例7選】生成AIをマーケティングに活用する3つの方法 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援 – https://metaversesouken.com/ai/generative_ai/marketing/
3. マーケティングにAIを導入するには？メリットや活用事例を紹介 – https://www.salesforce.com/jp/blog/jp-benefits-of-marketing-with-ai/
4. 生成AI活用事例　「【生成AI×マーケティング最先端】生成AI時代のマーケターに求められる必須スキルとは」セミナーレポート – https://digital-shift.jp/ai/240214
5. 生成AIとは？AI、ChatGPTとの違いや仕組み・種類・ビジネス活用事例 | DOORS DX – https://www.brainpad.co.jp/doors/contents/about_generative_ai/
6. 生成AIガイド：最新技術からビジネス活用、成功事例まで – https://data-viz-lab.com/generative-ai
7. 生成AIがマーケティングにもたらす影響　研究成果や事例を発表、Hakuhodo DY ONE | グループトピックス | 博報堂ＤＹホールディングス – https://www.hakuhodody-holdings.co.jp/topics/2024/06/4868.html
8. 生成AIがマーケティングにもたらす影響　研究成果や事例を発表、Hakuhodo DY ONE | “生活者データ・ドリブン”マーケティング通信 – https://seikatsusha-ddm.com/article/14775/
9. 【UiPath AI EXPOレポート】RPA×AIで実現するデジタル・トランスフォーメーション（DX） | DXを推進するAIポータルメディア「AIsmiley」 – https://aismiley.co.jp/ai_news/uipath-ai-expo/
10. 株式会社キーメッセージ、「X営業代行支援」事業が120社に導入突破へ – https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000016.000149489.html
11. 【2025年最新版】マーケティングでの生成AI活用事例｜藤田拳/FUJITA Ken – https://note.com/fujitaken/n/n23ddd9248dc7
12. 広告業界での生成AI活用事例11選！クリエイティブ＆ツール紹介や導入のメリットも｜SHIFT AI TIMES｜AIの情報インフラを構築し、日本のAI推進を加速 – https://shift-ai.co.jp/blog/2686/
13. 大手企業による生成AIの活用事例!ビジネスシーンの活用例・リスクも解説 | Think with Magazine – https://www.kddimatomete.com/magazine/250331000015/
14. 【2025年版】生成AI×MAで実現する次世代マーケティング！5つのポイントを事例と紹介 – https://circle-digital.com/knowledge/2025-generation-ai-ma-5-points/
15. 生成AI活用の成功事例｜マーケティング戦略を強化する方法 | Hakky Handbook – https://book.st-hakky.com/business/ai-marketing-efficiency/
16. ゲーム業界で生成AIを使ったマーケティング手法の最新事例 – TechSuite AI Blog – https://techsuite.biz/13506/
17. 広告業界のAI活用事例。クリエイティブ制作やマーケティング最適化などメリットを紹介 – https://aismiley.co.jp/ai_news/ai-advertising-operation-mechanism-and-examples/
18. 生成AIがマーケティングにもたらす影響 研究成果や事例を発表、Hakuhodo DY ONE – https://www.advertimes.com/20240424/article454047/
19. 広告にAIを活用するメリットや注意点！企業の活用事例も紹介｜コンテンツ東京 – https://www.content-tokyo.jp/hub/ja-jp/blog/blog04.html
20. マーケティングにおけるAIの活用事例とメリット| 利益率向上に貢献 | DXを推進するAIポータルメディア「AIsmiley」 – https://aismiley.co.jp/ai_news/ai-application-examples-in-the-marketing-domain/
21. 生成AI × BtoBマーケ②｜AIをマーケティングにどう活用すべき？ – https://innova-jp.com/media/ai-b2b-marketing/2
22. AIビジネスの今後は？市場規模と活用事例から将来展望を徹底解説 | AI総合研究所 – https://www.ai-souken.com/article/ai-business-future
23. 2025年版 生成AIの活用実態と展望 | 市場調査とマーケティングの矢野経済研究所 – https://www.yano.co.jp/market_reports/C66115300
24. 【業界別】企業の生成AI活用事例18選｜導入ステップも紹介 | スキルアップAI Journal – https://www.skillupai.com/blog/for-business/generative-ai-use-case/
25. 生成AIを活用したマーケティング戦略の成功事例と効果 – https://www.scuti.jp/blog/successful-marketing-strategies-and-effectiveness-using-generative-ai
26. 生成AIを活用した超高速マーケティングの導入 – https://financialservicesblog.accenture.com/implementing-ultra-fast-marketing-using-generative-ai
27. もう迷わない！生成AIでマーケティング業務を効率化する方法 – マーケティングブログ | パワー・インタラクティブ – https://www.powerweb.co.jp/blog/entry/2024/05/15/100000
28. 【2025】生成AIをマーケティングに活用する方法9選！事例や導入のためのポイントとは | AI研究所 – https://ai-kenkyujo.com/news/ai-marketing/
29. 海外事例から学ぶ、AIマーケティング成功ストーリー10選｜Shogo Sakamoto｜貴社特化の法人向けAI研修 – https://note.com/good_cosmos169/n/n3a823a9bdb1f
30. 生成AIでCVRが爆上がりするマーケティング活用方法を解説！事例12選も紹介 | WEEL – https://weel.co.jp/media/gen-ai-marketing/
31. マーケティング業務でのAI活用事例｜高木大輝（TAKAGI TAIKI） – https://note.com/taiki_markething/n/n69b6538b2cc3
32. AIをマーケティング分析に活用する方法は？メリット、活用事例を解説｜Meltwater – https://www.meltwater.com/jp/blog/ai-for-marketing
33. AIマーケティングの最新トレンドとその活用方法【2024年版】 – Agentec Blog – https://www.agentec.jp/blog/index.php/2024/08/29/agt-ai-008/