AIマーケティングの事例を自社に翻訳する手順|説明で通るかで4つに分ける【2026年版】
他社のAI活用事例を持ち帰っても、そのままでは自社で動かない。国のガイドラインには、事例の探し方、リスクの分類、そして用途を説明で通るかどうかで4つに分ける整理が実践例として載っていた。自社に置き直す手順としてまとめた。
営業・マーケティングでのAI活用をまとめています。公開情報から営業リストを作れる範囲と越えてはいけない線、営業メールをそのまま送れる状態にするまでに人が足すことを整理しました。
他社のAI活用事例を持ち帰っても、そのままでは自社で動かない。国のガイドラインには、事例の探し方、リスクの分類、そして用途を説明で通るかどうかで4つに分ける整理が実践例として載っていた。自社に置き直す手順としてまとめた。
提案書をAIに書かせると、きれいだが当たり障りのない文章になりやすい。Microsoftの公式ヘルプには、プロンプトに含める要素が7つ挙げられ、さらに提案書にそのまま使える構造の例まで示されている。要素を先に決めてから書かせる手順と、出す前に確認する項目を整理した。
AIを相手に営業の練習をするなら、プロンプトより先に音声モードの選択で結果が変わる。OpenAIの公式ヘルプをもとに、同時に話せるモードとターン制のモードの違い、プラン別の利用時間、プリセットの人格が適用されない制約、聞き取られないときの対処、録音の残り方を整理した。
AIに営業リストを作らせるとき、判断の線は「公開されているか」ではなく「写したか」にある。個人情報保護委員会のガイドライン(通則編)とQ&A、オプトアウト届出の案内をもとに、法人の情報と個人情報の境目、閲覧と取得の違い、公開情報から集めたときに生じる公表義務、買ったリストで増える確認義務を整理した。
AIが作るのは本文だけで、そのままでは送れない。総務省の資料をもとに、送っていい相手かの判断、広告宣伝メールに義務づけられた表示、同意の記録という3点を整理し、AIへの指示文の型とあわせて手順にした。