Hello there, ('ω')ノ
マーケティング、もっと素早く・深くできない？
「施策の効果分析が毎回手作業…」
「顧客の声が多すぎて整理しきれない…」
「コンテンツ作りに時間がかかる…」
そんなマーケティング業務の悩み、RAG（検索拡張型生成）ならまとめて解決できます。
RAGは、社内外の情報を“意味”で探して、自然な文章で出力できるAIの仕組み。
つまり、データの“読み解き”と“伝え方”を自動化できるんです。
💡 RAGでマーケティングが変わる理由
| 従来の課題 | RAGの効果 |
|---|---|
| 情報が多すぎて整理できない | 意味ベースで情報を検索・要約できる |
| コンテンツが属人的 | 社内ナレッジや顧客データをもとに安定した文章生成ができる |
| 過去施策の再利用が困難 | 成果レポートや実績から類似施策を提案可能 |
➡ 「情報収集・要点抽出・文章生成」がRAGで1本化できます。
🧠 RAG×マーケティングの活用シーン
✅ ① 過去施策からの提案自動化
- 対象データ：過去のキャンペーン資料、施策レポート、KPI結果
- AIの使い方：
「この商品の販促をする場合、似た事例は？」と聞けば
→ 成果が高かった事例を要約して提案
→ 出典資料を明示して活用できる
✅ ② 顧客の声の“意味分析”＆レポート生成
- 対象データ：アンケート、SNSコメント、問い合わせ履歴など
- AIの使い方：
「最近の不満点を3つにまとめて」→ 大量の自由記述を意味で分類＆要約
➡ 定量データでは見えない「感情」「表現」も捉えられるのが強み！
✅ ③ 自社ナレッジからのコンテンツ生成
- 対象データ：製品マニュアル、導入事例、社内ブログ、FAQなど
- AIの使い方：
「中小企業向けにこの製品を紹介する記事を書いて」
→ 過去の事例やFAQから提案文章のドラフトを自動生成
✅ ④ マーケティングチームの“AIアシスタント”
- 想定用途：
- 社内説明資料の要約
- 施策のプレゼン下書き
- イベント後の議事録から、施策の改善案を提案
- 顧客層別のコミュニケーション案を自動で出力
📌 情報を探す→考える→まとめる までをAIに任せられるように！
📊 活用するための社内データとは？
| データ種類 | 活用内容 |
|---|---|
| KPI・施策レポート | 効果の振り返りや類似施策の発見に |
| 顧客インサイト資料 | 重要ワードの抽出やトーン設計に |
| 商品説明・技術資料 | 訴求ポイントの抽出や専門的な言い換えに |
| コンテンツアーカイブ | メール、LP、動画台本などの再利用素材として |
➡ 過去に作ったコンテンツ＝資産化できる素材をAIが活用可能に！
✏️ プロンプト例：マーケ施策の提案生成
以下の過去施策レポートと顧客インサイト資料を参考にしてください。 条件： ・中小企業向け ・決裁者が興味を持つトーン ・3つのポイントに分けて簡潔に説明 ・出典がある場合は記載してください
📌 プロンプトを固定化すれば、誰が使っても安定した品質の提案文が作れます！
🛠 導入のステップ（マーケチーム編）
- 社内にある施策資料・事例・FAQを収集・整備
- チャンク化・ベクトル化してRAGに組み込む
- 「目的別プロンプト」を用意（提案、要約、コピー生成など）
- Slack連携やチャットUIで実務に組み込む
- アウトプットのレビュー＆継続改善
📈 RAGをマーケ施策に使うメリットまとめ
| 項目 | 効果 |
|---|---|
| 🧠 情報整理力 | 分析・提案の根拠が社内情報から得られる |
| ⏱ 時間短縮 | データ探し・文章作成にかかる時間を大幅短縮 |
| 🎯 施策精度UP | 顧客ニーズや過去事例を踏まえた提案が可能に |
| ♻ 再利用性 | 過去のコンテンツや社内知見を有効活用できる |
まとめ：RAGでマーケティングを“蓄積型”に進化させよう
- RAGは、マーケティングに欠かせない「調査・分析・表現」をAIで支援
- 社内に眠る施策データ・顧客の声・コンテンツを“再活用資産”に変える
- 情報収集から企画提案、文章作成までをつなげて“マーケAIアシスタント”が構築できる
- 小さく始めて、提案資料 → 記事草案 → 戦略レビューへと拡張可能！
Best regards, (^^ゞ
