マーケティングでのAI活用事例5選｜海外企業の成功事例まとめ

AIの活用は、マーケティングの現場でも広がりを見せています。広告制作の効率化から顧客体験の向上まで、すでに海外の企業ではAIを実戦投入し、具体的な成果をあげています。

この記事では、KlarnaやIBMをはじめとする海外企業のAIマーケティング活用事例を5つ紹介します。各社の取り組みを通じて、業務や戦略に活かせるヒントを少しでも見つけていただければ幸いです。

紹介する事例まとめ
・Klarna：生成AIで広告制作コストを年間1,000万ドル削減
・IBM：Adobe Fireflyで広告エンゲージメントを26倍向上
・Ralph Lauren：「Ask Ralph」で顧客ごとにパーソナライズ接客を実現
・Marks & Spencer：AIを活用したスタイル診断と商品説明自動生成
・The Original Tamale Company：AI脚本でTikTok動画を制作しSNSバズを獲得

AIを活用したマーケティングの成功事例5選【海外事例】
【Tips】マーケティングでのAI活用事例から得られる学び
マーケティングでAIを活用する目的と効果
マーケティングでAI活用できる主な施策領域
日本企業がAIマーケティング事例から得られるヒント
まとめ

AIを活用したマーケティングの成功事例5選【海外事例】

事例1｜KlarnaのAI活用事例：広告制作コストを1,000万ドル削減

スウェーデン発の決済サービスKlarnaは、生成AIを活用して広告用の画像制作を社内で効率化しました。その結果、制作コストを年間1,000万ドル削減し、制作期間も6週間から7日に短縮しています。マーケティングの即応性を飛躍的に高めた事例です。

事例2｜IBMのAI活用事例：Adobe Fireflyで広告効果を26倍に

IBMはAdobe Fireflyを活用し、広告クリエイティブを大量生成しました。200以上のアセットから1,000以上のバリエーションを展開し、エンゲージメントは従来比26倍に向上しました。効率化と効果向上を同時に実現した象徴的な事例です。

事例3｜Ralph LaurenのAI活用事例：接客チャットで顧客体験を向上

高級アパレルブランドのRalph Laurenは「Ask Ralph」というAIチャットを導入し、顧客が自分に合った商品を見つけやすくしました。これによりオンライン接客の質が向上し、ブランド体験のパーソナライズが進んでいます。

事例4｜Marks & SpencerのAI活用事例：スタイル診断と商品説明の自動化

イギリスの大手小売業Marks & Spencerは、生成AIを用いて商品説明文やスタイル診断を自動化しました。これによりECでの回遊性や購入率を高める施策につながっています。

事例5｜The Original Tamale CompanyのAI活用事例：TikTok動画をAIで制作

食品ブランドのThe Original Tamale Companyは、AIによりTikTok動画の脚本を生成しました。AIを活用したSNS戦略で動画がバズり、ブランド認知を拡大したユニークな事例です。

【Tips】マーケティングでのAI活用事例から得られる学び

効率化と効果向上の両立：AIはコスト削減だけでなく成果を伸ばす武器
商用利用対応のAIを選ぶ重要性：特に画像生成は法務リスクを避ける必要がある
人とAIの協働：AIが生成した素材を人が取捨選択し、ブランド基準を保つことが不可欠
スピード勝負：制作リードタイム短縮はマーケティング成果に直結する

マーケティングでAIを活用する目的と効果

AIをマーケティングに導入する大きな目的は、業務効率化・施策改善・顧客体験の向上です。これまで人が時間をかけて行っていた業務をAIに任せることで、制作や分析にかかる時間を短縮できます。たとえば、広告用のバナーやコピーを毎回ゼロから作成していたものを、生成AIで一気に複数案作ることができます。これにより、担当者は選定やブラッシュアップなど付加価値の高い作業に集中できるようになります。

さらに、AIは膨大なデータを高速に処理するのが得意です。顧客の行動履歴や購買データを活用すれば、従来は気づけなかったパターンを発見し、施策の改善に役立てられます。顧客データを分析して適切な商品を提案することは、ユーザーエンゲージメントの向上にも直結します。結果として、マーケティング全体の効率と成果を同時に高めることが可能になるのです。

マーケティングでAI活用できる主な施策領域

広告制作とコンテンツ作成の自動化

広告やコンテンツ制作はAI活用が最も進んでいる分野のひとつです。生成AIを活用すれば、テキストや画像を数分で大量に生成でき、これまで数週間かかっていた制作期間を大幅に短縮できます。IBMやKlarnaのように、AIを広告クリエイティブに組み込んだ企業では、数百枚規模の画像やコピーを短期間で生成し、即座にテスト配信できるようになっています。

このアプローチの利点は、スピードと多様性です。市場の変化に素早く対応し、複数のバリエーションを試すことで、より高い成果を出すクリエイティブを見つけやすくなります。ただし注意点として、AIが生成した素材をそのまま使うとブランドイメージと合わないケースもあるため、最終的な品質管理は人間が行う必要があります。

顧客データを活用したパーソナライズ施策

マーケティングにおける最大の課題のひとつは「顧客ごとの最適化」です。AIは顧客データをもとに、個々に合わせた提案やレコメンドを自動で生成できます。たとえばアパレルECであれば、顧客の購入履歴や閲覧データから好みのスタイルを分析し、パーソナライズされた商品提案を表示することが可能です。

このような取り組みはユーザーの購買体験を改善し、ブランドへのロイヤリティ向上につながります。さらに、パーソナライズされた情報を届けることで、従来型の一斉配信に比べてクリック率やコンバージョン率が向上することも多いです。「顧客中心の施策」こそが、AI時代のマーケティングの鍵といえます。

キャンペーン効果測定と改善サイクル

AIは施策を打ちっぱなしにするのではなく、効果を測定して次の改善に活かす領域でも大きな役割を果たします。従来、広告やキャンペーンの効果測定には膨大な時間がかかっていましたが、AIを活用すれば配信直後からリアルタイムで成果を把握できます。

たとえば「どの広告コピーが最もクリック率を高めたのか」「どのターゲットセグメントで成果が出やすいのか」といったデータをAIが自動で分析します。これにより、担当者は次の施策にすぐ反映でき、改善サイクルを高速で回せるようになります。結果として、PDCAからDDDA（データドリブン・Do・Decide・Act）へと進化したマーケティングが可能になります。

日本企業がAIマーケティング事例から得られるヒント

海外事例を見ると「大規模導入でないと成果が出ない」と思いがちですが、日本企業にとっては小規模導入から始めることが現実的です。たとえば広告コピーの生成や顧客サポートFAQの自動化など、限られた範囲でAIを試すと効果を実感しやすくなります。

また、AI導入でよくある失敗は「ツールを導入しただけで現場が使いこなせない」というケースです。既存業務フローにどう統合するか、誰がAIの成果物をチェックするかをあらかじめ設計しておく必要があります。AIは万能ではなく、人間の判断と組み合わせて使うことで本来の力を発揮することを忘れてはいけません。

さらに重要なのは、AI活用を単発施策にとどめず、マーケティング戦略全体の中で位置づけることです。KPIの達成や顧客満足度向上など、組織としてのゴールにどう貢献するかを明確にすることで、AI活用の意義が社内で共有されやすくなります。