コラム
マーケティング文章の自動生成設計｜HANAWAくんと学ぶAI活用ラボ第34回
コンテンツ生成AIの進化により、マーケティング文章の制作手法は大きく変化しています。これまで担当者の経験や感覚に依存していた訴求点の整理やターゲット設定が、AIの支援によって構造化・再現化できる時代となりました。
今回の焦点は、「商品紹介や案内文を自動生成できる構成表を作る」ことにあります。
AIと人の役割を明確に分担し、訴求点・ペルソナ・CTA（Call to Action）最適化までを一貫して設計できる仕組みを理解します。これにより、属人的な文章作成から脱却し、誰でも一定品質のマーケティング文を生成できる基盤を築くことを目的とします。
目次
- コンテンツ生成AIによるマーケティング文の仕組みを理解する
- ターゲットと訴求点の構造を明確化する
- 自動生成用の構成表を設計する
- CTA最適化とペルソナ反映の実装を行う
- 運用と改善サイクルで精度を高める
1. コンテンツ生成AIによるマーケティング文の仕組みを理解する
学習目標： コンテンツ生成AIの構造とマーケティング活用の基本設計を理解します。
AIによるマーケティング文生成の基本構造
AIによるマーケティング文生成は「データ×構成×指示」で成り立ちます。
コンテンツ生成AIは、大量のテキストデータを学習し、文脈・語調・構成パターンを再現する仕組みを持ちます。
ただし、「商品を紹介して」といった抽象的な指示だけでは、効果的な文章は生成されません。
AIは「何を」「誰に」「どう伝えるか」という構造（コンテキスト設計）を前提として動作します。
そのため、構成表が設計図の役割を果たすことになります。
構成要素の具体例
マーケティング文章の自動生成には、以下のような構成要素が必要です。
| 要素 | 内容例 |
|---|---|
| 商品名 | HANAWAノートPCスタンド |
| ターゲット | デスクワーク中心の在宅ワーカー |
| 訴求点 | 姿勢改善・目線調整・軽量携帯 |
| トーン | 誠実で実用的 |
| CTA | 購入・資料請求・問い合わせ誘導 |
このような構成表をコンテンツ生成AIに与えることで、一貫したトーンとメッセージを保ちながら文章を生成できます。
PREPまとめ
AI活用の本質は「文章を作ること」ではなく、「構成を設計すること」にあります。
明確な構成表があれば、再現性の高いマーケティング文章を継続的に生成できます。
2. ターゲットと訴求点の構造を明確化する
学習目標： ターゲット像と訴求点をAIが理解できる形に整理します。
訴求点の構造化が必要な理由
訴求点が曖昧なままでは、AI出力は抽象的で一般的な内容になります。
コンテンツ生成AIは「どの属性に」「どんな課題を」「どう解決するか」を明確化することで、より具体的かつ説得力のある文を生成できます。
そのため、ペルソナ（仮想顧客像）と訴求点を明確に定義することが重要です。
ペルソナと訴求点の整理例
マーケティング文章の精度を高めるには、以下のような整理が有効です。
| ペルソナ | 課題 | 訴求点 | メリット |
|---|---|---|---|
| 30代女性・在宅ワーカー | 長時間デスクワークによる肩こり | 姿勢改善・軽量性 | 健康維持・快適作業 |
| 40代男性・営業職 | 外出先でのPC利用が多い | 持ち運びやすさ | 時間効率・印象向上 |
このように構造化することで、AIは「どの表現がどの顧客層に響くか」を的確に反映できます。
ターゲット属性と課題を紐付けることで、訴求点の説得力が大幅に向上します。
PREPまとめ
ペルソナと訴求点の構造化は、コンテンツ生成AIの出力品質を左右する重要要素です。
明確な定義により、ターゲットに刺さるマーケティング文章を自動生成できます。
3. 自動生成用の構成表を設計する
学習目標： 商品紹介や案内文を自動生成できる構成表を完成させます。
構成表の役割と設計方針
構成表は入力情報を最小限に整理し、AIの誤認識を防ぐ役割を持ちます。
明確な項目設計を行うことで、生成範囲をコントロールし、再現性の高い出力を得ることができます。
マーケティング文章の自動生成においては、構成表の完成度が成果物の品質を決定します。
構成表テンプレートの具体例
以下のテンプレートを基本として、自社の状況に合わせてカスタマイズします。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 商品名 | ○○ |
| 分類 | サービス／製品／イベント |
| ペルソナ | 年齢層・職業・関心分野 |
| 訴求点 | ベネフィット・解決課題 |
| 特徴 | 3項目以内で要約 |
| トーン | カジュアル／誠実／専門的 ほか |
| CTA | 購入・資料請求・体験申込など |
| 出力形式 | メール文／LP文／SNS投稿文 など |
実装手順の例
構成表を活用したマーケティング文章生成は、以下の手順で進めます。
ステップ1：構成表の作成
ExcelやNotion上で構成表を作成します。
ステップ2：AI指示の実行
ChatGPTなどのコンテンツ生成AIに「この構成表を基に商品案内文を生成せよ」と指示します。
ステップ3：人間によるレビュー
出力文を人がレビューし、訴求内容とトーンの一貫性を確認します。
安全注記
生成AIの仕様変更（APIやモデルアップデートなど）により、出力形式が変化する場合があります。
本番運用前には小規模テストを実施することが推奨されます。
PREPまとめ
構成表の設計は、マーケティング文章自動生成の核となる工程です。
明確な項目定義により、AIの出力を制御し、期待する品質を安定的に実現できます。
4. CTA最適化とペルソナ反映の実装を行う
学習目標： ペルソナとCTA（Call to Action）を組み合わせた生成設計を理解します。
CTAの重要性と設計方針
マーケティング文章の最終目的は「読者の行動を促すこと」です。
コンテンツ生成AIは読者心理を直接理解できないため、ペルソナ情報と行動目的を明示的に与える必要があります。
たとえば、資料請求を目的とする場合は理性的訴求、体験申込であれば感情的訴求が効果的です。
CTA設計の具体例
ターゲットと目的に応じて、以下のようなCTA設計を行います。
| CTA種別 | トーン | 例文 |
|---|---|---|
| 資料請求 | 論理・信頼 | 「詳細なデータを今すぐ確認」 |
| 購入誘導 | 感情・即決 | 「今すぐ手に取って快適さを実感」 |
| 問い合わせ | 安心・共感 | 「まずはお気軽にご相談ください」 |
この表をAIプロンプトに組み込むことで、ターゲットに合わせたトーンの調整が可能になります。
PREPまとめ
CTA設計を構成段階で定義しておくことで、生成文が「読まれる文」から「動かす文」へと進化します。
ペルソナとCTAの組み合わせが、マーケティング文章の成果を最大化する鍵となります。
5. 運用と改善サイクルで精度を高める
学習目標： 自動生成システムの運用・改善のループを理解します。
継続的改善の必要性
コンテンツ生成AIによる文章生成は一度作って終わりではなく、成果を測定し、改善を継続的に行うプロセスです。
成果検証を行わないと、出力の質が安定せず、反応の悪い文章を繰り返し生成してしまう恐れがあります。
マーケティング文章の効果を最大化するには、PDCAサイクルの確立が不可欠です。
改善サイクルの実践例
以下のサイクルを回すことで、マーケティング文章の精度を継続的に向上させます。
フェーズ1：生成と配信
構成表を基にコンテンツ生成AIで文章を生成します。
フェーズ2：成果測定
配信後、CTR（クリック率）やCVR（成約率）を確認します。
フェーズ3：要素の抽出
効果の高い訴求やCTAを抽出し、構成表を更新します。
フェーズ4：最適化の実行
更新内容を再度AIにフィードバックし最適化します。
応用例：知識ベースの構築
NotionやGoogleスプレッドシートを使い、生成プロンプトと結果を紐付けて管理すれば、社内で「再利用可能なマーケティング知識ベース」を構築できます。
成功パターンを蓄積することで、組織全体のマーケティング文章作成能力が向上します。
安全注記
AI出力には著作権、ブランドトーン、一貫した表現基準への配慮が必要です。
公開前には、必ず人間のレビュー工程を設けるよう運用ルールを策定します。
PREPまとめ
運用と改善のサイクル確立により、コンテンツ生成AIの精度は継続的に向上します。
データに基づく改善活動が、マーケティング文章の成果を最大化する原動力となります。
まとめ
本稿では、コンテンツ生成AIを活用し、「商品紹介や案内文を自動生成できる構成表を設計する」ための手順を整理しました。
訴求点・ターゲット・ペルソナ・CTA最適化の4要素を組み合わせることで、AIによる文章生成の再現性と品質を確保できます。
AI活用は創造性を置き換えるものではなく、「構造化された思考を支援する仕組み」と位置づけられます。
AI導入や教育支援に関するご相談は、HANAWA AIラボ公式問い合わせフォームよりお知らせください。
※ コンテンツ生成AI：大量の文章データを学習し、目的や文脈に応じて文章を生成する人工知能技術。
※ ペルソナ：代表的な顧客像を想定し、その行動傾向や価値観を具体化したマーケティング手法。
※ CTA（Call to Action）：読者に購入・登録・問い合わせなど具体的な行動を促すための要素。
免責および準拠
本稿は、2025年10月時点の法令・業界ガイドラインおよび一般的な中小企業運用を前提に執筆しております。各社での導入時には、最新の法令・業界基準や個別システム要件に即した対応、および必要に応じた専門家への確認を行ってください。また、本文中の事例や表現は参考指針であり、必ずしもそのまま適用できるものではありません。