今年は、AIマーケティングの動向変化が激しかった。

もともと、AIはクリエイティブ領域の対応が利用者もイメージがしやすく、バナーの大量生成、ランディングページのライティング等で使われていた。

そこから1-2年ほど遅れてマーケティング領域の活用が進んだ。

マーケティング領域の広がりがクリエイティブに比べてワンテンポ遅れたのは、マーケティングメソッドをAIに変換する難しさがあったためだと認識している。

マーコムにおいて、新客獲得、既存客のロイヤル化、カテゴリーエントリーポイントの導出など、マーケティングメソッドがないと、AIからはそれっぽいアイデアしか出力されない。

「キャンペーンを考えて」といった丸投げプロンプトだと、他ブランドでもいえるようなメッセージが出力されて、強い戦略設計に繋がらない。

そのためそのマーケティング理論をAIに組み込むための、ロジックデザインが必要となる。

どのようなロジックで出力させるといいかを、しっかりと練りこんだうえで、その理論をプロンプトに落とし込む。

よくあるのが、AIだから理系の人間を集めようとか、プログラミングができるシステム部門に依頼しようとすると、理論のない人がいきなり開発に携わることになる。

これではできるはずがない。

仏作って魂入れず、箱だけ作って中身のない玩具となる。

システム開発も、仕様書の設計が必要で、その仕様書に沿ってエンジニアが開発をする。

仕様書＝ロジックデザイン、開発＝プロンプトエンジニア、という位置づけ。

また、アウトプットデザインも非常に重要。

汎用的なAIエージェントが出力するようなテキストベースの、いわば垂れ流しのアウトプットだと、どれが重要か、利用者が選別することが難しい。

このままだと、だよね、な壁打ち相手どまりとなる。

いまだにパワーポイントをベースに仕事をしている企業が圧倒的なのだから、パワーポイントへの落とし込み＝アウトプットデザインをすることで、AIの無機質な出力結果を、現場で使えるアウトプットに昇華する。

順番としては、ロジックデザインを先にしてから、それを組み込むアウトプットデザインとプロンプトエンジニアリングを行ったり来たりすることになる。

最近は、バイブコーディングの品質も上がってきたので、アウトプットデザインから始めるのも手。

AIを活用しよう、と考える企業は、まずはチーミングから検討する必要がある。

必要な人材は、ロジックデザイナー、プロンプトエンジニア、アウトプットデザイナーの3役。

プログラミングができる人「だけ」をかき集めても、うまくいかないことを、改めて記載しておく。