生成AIの活用は、マーケターの大前提である。黒澤友貴（ブランディングテクノロジー株式会社）×澤山モッツァレラ

各業界で活躍するさまざまなプロフェッショナルと、SNSやマーケティング、ビジネスのあり方について考える対談シリーズ「ザ・プロフェッショナル」。モデレーターは、ホットリンクの編集者澤山モッツァレラです。

今回のゲストは、マーケター責任者の育成プログラム「マーケティングイネーブルメント」を運営している、ブランディングテクノロジー株式会社で執行役員CMOを務める黒澤友貴さんです。

黒澤さんは、個人でも2,000人近いマーケターが集まる学習コミュニティ「マーケティングトレース」を主宰しています。そんな黒澤さんに伺ったテーマは、「マーケターの生成AI活用」。黒澤さんが日々実践している活用術について、詳しく伺いました。

（執筆：サトートモロー　写真：松島章太　編集：澤山モッツァレラ）

マーケティング理解が低い組織は、How依存になりがち

澤山：
生成AIについてのお話を伺う前に、まず黒澤さんが現在どのような活動をされているのか教えてください。

黒澤：
もっとも力を入れているのは、「マーケティングイネーブルメント」という、CMO（マーケティング責任者）を育成するためのプログラムです。

私は個人として、「マーケティングトレース」というマーケターのための学習コミュニティを運営してきました。その過程で、マーケティング思考に基づく戦略の立て方は個人が身につけても、組織では同じようには機能しないと悟りました。「組織に根付かせるには、CMO人材が不可欠だ」という結論に至ったんです。　

「マーケティングイネーブルメント」は、社会や市場にCMOの重要性を認知させ、経営とマーケティングをつなぎ合わせることを目的としています。「Next CMO育成」を掲げ、3ヵ月間のプログラムを通じてCMO人材の育成を図ります。

澤山：
サービス紹介ページを拝見しましたが（参照）、HowよりWhyを中心に据える姿勢はとても共感します。SNSや広告運用、リスティング、SEOといった手段は、Whyに基づいていないと結果に結びつきにくいですよね。

黒澤：
そうですね。成功している組織は、経営者がマーケティングを理解しているケースが多いです。そうでない組織は、KPIが目に見えやすい成果になりがち。結果、「Howに依存した活動」しかできなくなるのだと思います。

この状況を打破するには、経営者以外にマーケティングの仕組みを設計・構築できる人材が必要です。CMO人材の育成が、マーケティングを取り巻く構造上の問題の解決につながると考えています。

澤山：
今日のテーマは生成AIですが、ずっとその話を伺いたいくらいです（笑）。Howに走ってしまう問題は根が深いですし、自分とも無縁でないと感じます。

黒澤：
逆に言えば、経営において「CMOが必要である」というマインドセットが形成できると、マーケティングの概念は驚くほど浸透しやすくなります。

例えば、私はとあるメディアを運営するスタートアップのCMO人材育成に携わりました。CMO候補としてプログラムを受けていただいたのは、当時新卒で入社された方だったんです。

Next CMO候補としてプログラムを受けた後、マーケティング戦略を体系的にまとめて役員に共有できるようになりました。現場での仕事も、ほとんど年上である業務委託のパートナーさんたちをマネジメントしつつ、プロジェクトを動かせるようになっていたのです。

澤山：
おそらくほとんどの会社に、CMO人材の育成プログラムはないと思います。マーケティングに精通した人材が入社しても、多忙もあって後進が育たない状況がほとんどではないでしょうか。

黒澤：
ホットリンクさんはメンバー構成の変化があっても、芯の通ったマーケティング活動ができていますよね。今回の「ザ・プロフェッショナル」も、SNSマーケティングに限らずマーケティングの本質を発信しているという土台は、一貫しているなと思います。

澤山：
ありがとうございます、社内にも共有します（笑）。

ChatGPTとフレームワークは、非常に相性がいい

澤山：
本題の、生成AIのお話に移らせていただきます。今回黒澤さんにお声がけしたのは、生成AIを積極的に活用されているということをX（旧Twitter）で拝見したことがきっかけでした。

今日のお昼、久しぶりにSchooに登壇させてもらいます！

生成AI使うと、誰でもマーケティング思考で考える→戦略アウトプットを作りやすくなるなと感じています。

リアルタイムでChatGPT動かしながら、企業のことを読み解いたり、顧客理解する方法をお話し予定です！ https://t.co/reBWG9QWuE

— 黒澤 友貴 (@KurosawaTomoki) September 13, 2023

現在、黒澤さんはどのような生成AIツールを使用しているのでしょうか。

黒澤：
ChatGPT、Midjourney（画像生成AI）の2つを用いた活動が、全体の8割を占めています。AIが実装されているツールとして使うことが多いのは、NotionAIとMiroAI（オンラインのホワイトボードツール）などですね。

澤山：
Midjourneyも取り入れておられるんですね。まずChatGPTは、普段どのように使用されていますか？

黒澤：
マーケティング業務の中では、デスクトップリサーチから、戦略・施術の立案や分析などで使用しています。自分用に整理する場合で使用することもあれば、チーム内で共有してまとめる時にも使用しています。

澤山：
すごくわかりやすい整理です。例えばリサーチの時は、ChatGPTをどのように使用しているのですか？

黒澤：
PEST分析、5Forces分析などのフレームワークを用いる際に使用します。事前にリサーチ用プロンプトを作成しておき、必要に応じてプロンプトを入力して、出力結果をMiroAIに添付・共有します。

今のところ、ChatGPTとフレームワークは非常に相性がいいと感じています。定番のフレームワーク分析は、すべてプロンプトで対応可能です。私たちがやるべきなのは、前提の情報を集めて整理するだけです。

プロジェクトでマーケティング戦略をつくる際は、公開されているブランドの情報や業界、競合他社の情報をChatGPTに入力します。そしてPEST分析などを行い、支援のシナリオやターゲット、セグメントを一度出し切ってしまいます。

出力された情報を、鵜呑みにするわけではありません。それでも、全体像をつかむ上でChatGPTは便利です。ChatGPTによるフレームワーク分析と情報の整理を行うのが、現在のデスクトップリサーチの方法です。一連の作業は、約5分で完了します。

「マーケティングトレース」でも、マーケターの皆さんにChatGPTでフレームワークの分析結果を出力してもらい、全体像の理解を促しています。結果、ものすごい時間の短縮が実現できました。

澤山：
NotionAIはどのように活用しているのでしょうか？

黒澤：
NotionAIは、クライアントとの情報共有に使用しています。ChatGPTで出力した情報を構造化・整理するのに活用することが多いですね。

プロジェクトメンバーとの情報共有でも、同様にNotionAIを活用しています。ChatGPTの出力内容やメンバー間で考えたことをすべてNotionに集約させ、NotionAIで構造化・要約を進めます。

ユーザーインタビューでもAIを活用しています。Nottaを使用して文字起こしを行い、出力された内容をNotionAIで校正し、Notionのデータベースでチームに共有します。最近、文字起こしはZoom AI Companionも優秀なのではと注目しています。

ChatGPTは、ユーザーインタビューでもロールプレイング的に活用しています。インタビュイーのペルソナを定めた後、ChatGPTに主要な設問項目を洗い出してもらうんです。加えて、設問項目に対するペルソナの回答もある程度想定してもらいます。

そこで得られた出力結果を元に、「この設問はもっと深掘りできそう」など、実際のインタビューでの切り口を模索します。

音声生成AI×ChatGPTで、「思考の速度をあえて落とす」

澤山：
実践的な活用方法ばかりで、興味深いです。私のAI活用においては、音声入力ツールを積極的に活用しています。「Voice In」というGoogle Chromeの拡張機能の有料版です。

黒澤：
どういうツールなのですか？

澤山：
無料版ではChatGPT上でしか使えませんが、有料版に切り替えることでGoogle Chrome上ほぼ全ページで音声入力できます。

例えば「2022年の東京の平均気温を教えてください」と話せば、その内容をそのまま出力してくれます。PCの集音マイクではうまく作動しないこともあるので、指向性マイクやヘッドセットなどを活用されることをおすすめします。

黒澤：
音声が、リアルタイムで入力されるのは面白いですね。ちなみに、なぜ音声入力を用いるようになったのですか？

澤山：
いろいろな理由がありますが、「アイデア出し」「振り返り」「内省」などのシーンでは音声による入力がしっくりきたからですね。

というのも音声入力は、キーボード入力より必ずしも速くありません。スピーディな入力を期待するものではないんですね。むしろ価値は「キーボードを手放して入力できる」「思考より出力が必ず遅くなる」ことなんですね。

音声入力ツールで出力される文字の速度は、自動的に発話のスピードになります。通常、私たちは何かを思考する時、言葉にするよりも早い速度で頭を巡らせています。調子がいい時は頭だけで考えてもいいですが、疲労が重なると体がついていかなくなる。

音声入力を通じてアウトプット速度を落とすことで、思考が整理しやすくなります。音読と同じような効果があるといえるかもしれません。もちろんそのままではメモとして不完全ですが、これをChatGPTで入力すれば雑なメモもある程度いい感じに構造化してくれるんですよね。

応用して、例えば「ちょっといい企画が思いつかないんだけれど、なにかない？」「いいね、それをもうちょっと深めてみて」といったように、ChatGPTにラリーをすることもあります。企画の壁打ちにも、セルフ1on1にもなって便利です。

黒澤：
音声によって内省が深めやすくなるというのは、非常に面白い観点ですね。

私もマーケティングにおけるリサーチではなく、対象となるテーマの本質を深掘りしたい時に生成AIを活用します。途方もない未来、対象のテーマがどうなっているかを考える時も同様です。ChatGPTと、哲学的対話を行うようなイメージです。

例えば、地域特産品のブランディング支援をしていた時のことです。クライアントと地域特有のお土産のブランディングを考えることになり、「そもそもお土産とは何か」を掘り下げていきました。ここで、先ほどの哲学的対話を生成AIと行なったのです。

その内容も、「2100年にはお土産はどうなっているのか」という荒唐無稽なものでした。しかしこうした対話によって、今までにない思考の深掘りができるようになったのです。

澤山：
すごく面白いです。対話による意味の掘り下げを、ChatGPTに手伝ってもらうのですね。

黒澤：
はい。この対話では「答えを聞く」ことは求めず、ひたすらに質問を繰り返すことを大切にしています。

澤山：
ChatGPTからの回答に違和感を感じたら、どうするんですか？

黒澤：
このタイミングでは、違和感をいったん受け入れるようにしています。むしろChatGPTの回答に対して、「この部分を掘り下げたら面白そう」というアプローチで質問を繰り返すんです。個人的な感覚も含めて、AIと対話を深めていきます。

澤山：
対話による掘り下げに対する考え方、さすがだなと思いました。一旦ChatGPTに回答を出してもらい、その中で得られた仮説をもとに自らの考えを深めていく。

黒澤：
はい。掘り下げて得られた考えは、そのままクライアントに共有します。そうしたら「お土産という文化の起源」など、普段話題にのぼりにくいところから話を進められるようになるんです。

ChatGPTが内省で力を発揮するというのは、いろいろ使い道を試行錯誤する過程で気づくことができました。PEST分析やフレームワークで、ChatGPTを用いると効率化できるというのは、おそらくほとんどのマーケターが同意することだと思います。逆に言うと、この点における生成AIの議論は、さほど深まりません。

一方で、ChatGPTを「内側の掘り下げ」に用いたらどうなるだろう？と考え、約1ヵ月前から哲学的対話などで活用し始めたんです。その結果、実はこちらの方が、生成AIは強いんじゃないかと思うようになりました。

ポモドーロ×ChatGPTを組み合わせた掘り下げテクニック

澤山：
私は、「問いを投げかけてもらう」というパターンで内省を深めていました。黒澤さんのように、ChatGPTの「答えに拘泥せず質問を重ねていく」スタイルは新鮮です。コロンブスの卵というか。

黒澤：
マーケティングの仕事は、外側の情報をキレイに整理するだけになりがちです。しかし、それだと薄っぺらい仕事になりがち。内側に向き合う時間が必要だけれど、時間が足りない。その難易度をぐっと下げたという点で、ChatGPTの登場はとてもいい変化をもたらしたと思います。

澤山：
ちなみに、黒澤さんはどのくらいの時間をかけて掘り下げを行っていますか？

黒澤：
ポモドーロ・テクニックを活用して、25分間を思考を深める時間に当てています。

ポモドーロメソッドは25分タイマーかけることより、タスクに取り組む前後の工夫が大切

仕組み化して良かったことメモ

1. 計画
毎週月曜日に、プロジェクトのタスクを25分単位に分割しておきカレンダー登録
2. マイルール…

— 黒澤 友貴 (@KurosawaTomoki) November 3, 2023

時間で区切るようにすることで、情報の処理が追いつかなくなる事態を避けています。生成AIの登場で「時間を区切る」という行為がとても重要になった気がします。

澤山：
素晴らしいですね。ChatGPTの出力結果をネガティブに評価する方は少なくないですし、私も全面的に信用することはありません。

「正しくない部分を人力でどうにかする」ではなく、「結果に拘泥せず、さらに質問を重ねる」姿勢はとても興味深いです。

黒澤：
そうですね、出力結果に対して「正しい」「正しくない」だけで判断してしまうと、ChatGPTのよさは活かしきれないと思います。

生成AIの真価は「戦略と実行のつなぎこみ」

澤山：
他にも活用しておられるツールはありますか？

黒澤：
戦略を顧客体験に落とし込んだときのストーリーボード作成のために、画像生成AIを活用しています。

例えば、レンタルサーバーを提供しているクライアントのマーケティング支援をしていた時のことです。さらなる成長のために、新しい顧客セグメント開拓が必要という話になりました。新しい顧客セグメントを言葉で定義するだけでは、経営層や実行チームとの認識が合わせづらいという課題がありました。

そこで私たちは、新しい顧客層にサーバー選定の重要性をどう伝えるかを考え、Midjourneyを用いてストーリーボードを作り上げました。そして、新しい顧客層にどのような認知を形成させていくべきかを、全体で共有できるようにしたのです。

澤山：
同じコンセプトのツールなのに、両者の使い道がまったく異なるというのが面白いですね。

黒澤：
そうですね。どの方法で画像生成AIを用いるとしても、その領域でどこまで活躍できるのか、正確に理解することが非常に重要だと感じました。

澤山：
ここまでの話を聞いていて、黒澤さんが生成AIによって得られた恩恵は想像以上に大きかったのだと感じています。

黒澤：
そうですね、導入の成果は挙げるとキリがありません。戦略を素早く形にできるようになり、内面の深掘りが進めやすくもなりました。ランディングページやプレスリリースが作りやすくなったのも、大きな成果だと思います。

とくに、アマゾン社の、「ワーキング・バックワーズ」という考え方を参考にしています。（参考）。理想の顧客体験が実現した姿を定義して、そこからにさかのぼって戦略を考える方法です。

例えば、アマゾン社ではサービスが完成していない段階でプレスリリースを作成し、そこで社会や顧客に受け入れられるかを判断し、商品の開発を始めているようです。

ある事業を推し進める時、フレームワークに落とし込んで「この方針で合っているか」を確かめようとしても、齟齬が生じるケースが少なくありません。そこで、プレスリリースにすぐ落とし込めるようにすることで、関係者間で認識が合わせやすくなるのです。

生成AIのプロンプトを用いることで、初期段階でデザイナーやライターに依頼せずとも、プレスリリースを作成しやすくなりました。関係者とプロダクトのイメージを共有しやすくなったという点で、生成AIに大きな価値を感じています。

澤山：
生成AIによって、自分でもクリエイティブなものを作れるようになった。そういう遊びの要素だけでも、生成AIには大きな価値があると思います。それだけでなく、黒澤さんは仕事でコミュニケーションが円滑になり、相手に意図を伝えやすくなったという点でも、生成AIの価値を大いに感じているのですね。

黒澤：
これまで、戦略の立案とその実行には分断が生じやすかったです。マーケティングの仕事に関して言えば、戦術と実行をつなぎこむという点で、生成AIが実力を発揮していると思います。

マーケターに必要な「BTC」とはなにか？

澤山：
黒澤さんのお話を伺って、「生成AIってそんなことにも使えるの？」と驚く方は多いと思います。

生成AI全般にいえますが、活用イメージの幅と深さによってアウトプットがまるで変わってきますね。今回のお話を伺って、やはりマーケターは積極的に生成AIを活用すべきと思いました。何らかの形で活用できる方法はあると思う。

黒澤：
孫正義さんも、「生成AIを使わないのは、電気や自動車を使わないのと同じ」とおっしゃっていましたね（参考）。

生成AIの活用は、マーケターの人材定義も大きく変えると思っています。世間でノーコードが注目された時、BTC人材という言葉に注目が集まりました。BTCとはビジネス（B）、テクノロジー（T）、クリエイティブ（C）の頭文字で、これらすべてのスキルを持つ人材のことを意味します。

現在のマーケターを見ていると、ビジネスに偏っている方が多い印象です。優れた顧客体験を実現するためには、テクノロジーやクリエイティブの領域にも横断しないとマーケターとしての価値が薄れてしまう。それどころか、成長のスピードも鈍化するのではと危惧しています。

このBTCの人材定義は、Takram社代表の田川欣哉さんの考え方を参考にしています。今後、マーケターの目指すべき人材像として、この3つの視点を横断することが重要だと思います。

そして、デザインとエンジニアリングを自分の仕事に入れ込み、すばやい変化と成長を可能としてくれるのが、生成AIだと思っています。

「マーケターにとって生成AIを活用できることは大前提」。そう考えることができれば、社内の生成AI活用も進みやすくなるのかなと思います。

澤山：
同感です。私も生成AIと並行してPythonやGAS（Google Apps Script）を触っていますし、最近入社されたクリエイティブ・ディレクターの方からクリエイティブのツボを教わったりもしています。

今後ますます、マーケターとして標準装備が求められる技術領域は広がっていきそうですね。例えば、現在は社内のデザイナーさんにアイキャッチ画像を依頼していますが、現在提供されているツールを駆使して自作できるようにならないとな、と思っています。

将来的には、編集者が魅力的なイメージカットをアウトプットできることが求められるかもしれません。社内で編集者を雇用する意味は、そうしたアウトプットができることにあるのかもしれません。

黒澤：
そうした将来の可能性に、気付けるかどうかが非常に重要だと思います。

澤山：
逆に言えば、いま生成AI活用に乗り出すことで、大きなアドバンテージを握れる可能性があるということですよね。

黒澤：
それには強く同意します。「マーケティングイネーブルメント」における「Next CMO」の定義も、そうした時代の変化にうまく合わせていきたいですね。

「ある程度戦略を練り、年間の計画を立てて予算が組める」ではなく、「生成AIを活用しながら、顧客体験の実現にも寄与できる」。それができる人材が、この先マーケターの責任者として活躍できるという認識を、広げられればと思っています。

澤山：
ありがとうございます。今日は黒澤さんとのおかげで、今すぐにでも試したいAI活用のプランをいくつも発見できました。

黒澤：
あ、最後に1冊だけAI活用の考え方を拡大できる本を紹介させてください。宮本道人さんの本『古びた未来をどう壊す？　世界を書き換える「ストーリー」のつくり方とつかい方』です。

この本では、インテル社でも活躍した未来学者であるブライアン・デイビッド・ジョンソン氏が提唱する、「SFプロトタイピング」という手法が紹介されています。

「SFプロトタイピング」では、SF的な発想で未来小説を書くんです。それにより、現在の思考の幅を一度大きく広げることができて、ビジネスにおけるビジョンづくりなどにも取り入れられています。

「SFプロトタイピング」を用いて、生成AIに自社のビジョンや戦略の延長線上にある未来を書いてもらいます。そうすることで、固定概念を壊しつつ新しい議論ができます。生成AIはフィクションを作ることがとても得意なので、この手法ととても相性がいいんです。

私自身、SFプロトタイピングで小説を書くというのを何度か試してきました。今では、生成AIは答えを求めるのではなく、妄想を膨らませていくというのが、もっとも正しい使い道なのではと感じています。

現実的な戦略だけではなく、それをSF小説化してアウトプットしてみる。そこまで生成AIを活用できると、現状維持の戦略から抜け出せるのではないかと思います。

澤山：
さっそく購入しました。改めて、黒澤さんにお声がけした自分を褒めたい気分です（笑）。