イントロダクション
より多くのコンテンツ制作、より深いデータ分析、そして限られたリソースでより良い成果を出すこと。これは、現代のマーケティング担当者が日々直面しているプレッシャーです。この絶え間ない要求に応えるため、多くのチームが生成AI（Generative AI）に注目しています。
しかし、生成AIは魔法の杖ではありません。その真価は、私たちがAIとどのように「対話」するかにかかっています。AIを単なる便利なツールから、戦略的なパートナーへと昇華させる鍵、それが「プロンプト設計」です。
プロンプト設計とは？
AIに対して、望む成果物を一貫して高品質に生成させるための「指示を設計する技術」です。単なる質問ではなく、AIの思考を誘導し、その能力を最大限に引き出すための、戦略的なコミュニケーション手法と言えるでしょう。
この記事では、マーケティング担当者の皆さんがAIを単に「使う」段階から、戦略的に「使いこなす」段階へとステップアップするための具体的な方法を解説します。プロンプト設計は、もはや一部の技術者の専門スキルではありません。データ分析やSNS運用と同様に、これからのビジネスパーソンにとって必要不可欠なリテラシーとなりつつあります。このガイドを通じて、AIをあなたのチームにとって最高の「相棒」に変える第一歩を踏み出しましょう。
概要：AIプロンプト設計の核心に迫る
「指示」から「設計」へ：AIの性能を引き出す思考法
プロンプトとは？ AIとの対話の土台
プロンプトとは、単なる「質問」や「命令」以上のものです。それは、AIの生成プロセスを導くための、包括的な指示書です。優れたプロンプトには、何をすべきか（指示）、どのような背景があるか（文脈）、守るべきルールは何か（制約）、そして理想的な成果物の見本（例）が含まれています。
よく「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れればゴミが出てくる）」と言われますが、生成AIの世界ではこれをさらに一歩進めて考える必要があります。「曖昧な入力は、曖昧な出力を生む。構造化された入力は、戦略的な出力を生む」のです。漠然とした指示では、AIは一般的で当たり障りのない回答しか返せません。しかし、意図を明確に伝えることで、AIは驚くほど的確で創造的なアウトプットを生成します。
構造化の力：プロンプトフレームワーク入門
では、どうすれば一貫して質の高いプロンプトを作成できるのでしょうか。その答えが「フレームワーク」の活用です。フレームワークは、指示の抜け漏れを防ぎ、チーム内での品質を標準化し、プロンプト設計のスキルを教育・スケールさせるための設計図となります。
まずは、最も基本的な構造から見ていきましょう。どんなプロンプトも、最低限、以下の3つの要素で構成されます。
- 役割 (Role): AIに特定の専門家やペルソナになりきってもらう。
- 指示 (Instruction): 具体的に何をしてほしいかを伝える。
- 形式 (Format): どのような形で出力してほしいかを指定する。
この基本構造を理解するだけでも、プロンプトの質は大きく向上します。そして、より高度で安定した成果を求めるなら、より包括的なフレームワークを導入することが有効です。その代表例が「7Rフレームワーク」です。
7Rフレームワーク：包括的なプロンプト設計図
野口竜司氏によって考案されたこのフレームワークは、AIとの対話を体系化するための7つの要素で構成されています。
- Request (依頼): プロンプト全体の目的と、AIに実行してほしい中核的なタスクを定義します。
- Role (役割): AIに特定の役割（例：「経験豊富なSEOコンサルタント」「20代女性のペルソナ」）を与えることで、回答の視点やトーンをコントロールします。
- Regulation (形式): 出力形式を具体的に指定します（例：「マークダウン形式」「箇条書きで3つ」「表形式」）。
- Rule (ルール): 守ってほしい制約条件を設けます（例：「300字以内」「専門用語は避ける」「絵文字を適度に使う」）。逆に、「してはいけないこと」を明確にすることも有効です。
- Review & Refine (評価・改善): 生成した回答をAI自身に自己評価させ、改善点を探させます。これにより、出力の質をメタ的に向上させることができます。
- Reference (参照): 回答を生成する際に参考にしてほしい情報やデータ（例：特定のURL、文章、データセット）を提供します。
- Run Scenario (実行シナリオ): タスクが実行される具体的な状況や背景を説明することで、より実践的で文脈に沿った回答を引き出します。
7Rフレームワーク以外にも、CARE、TRACE、ROSESなど、様々なフレームワークが存在します。どの手法が優れているというわけではなく、目的やタスクの複雑さに応じて使い分けることが重要です。これらのフレームワークの存在は、プロンプト設計が単なる個人の「コツ」や「裏技」といったアートの領域から、体系化され、再現性のあるエンジニアリングの領域へと進化していることを示しています。これは、SEOやコンテンツマーケティングといった他のデジタルマーケティング分野が辿ってきた成熟のプロセスと同じです。マーケティング担当者は、プロンプト設計を単なる思いつきの作業ではなく、分析や戦略立案と同様に、規律をもって学び、業務プロセスに組み込むべきスキルとして捉える必要があります。
利点：プロンプト設計がマーケティングにもたらす変革
時間、品質、戦略――3つの軸で見る導入効果
優れたプロンプト設計スキルをチームに導入することは、単なる作業の自動化に留まらない、多岐にわたるメリットをもたらします。その効果は、大きく分けて「効率」「品質」「戦略」の3つの軸で整理できます。これは、チームにおけるAI活用の成熟度を示すロードマップとも言えるでしょう。
業務効率の飛躍的向上
最も直接的でわかりやすいメリットは、時間の節約とリソースの再配分です。プロンプト設計をマスターすることで、これまで多くの時間を費やしてきた定型的な業務を劇的に高速化できます。
- ブログ記事の初稿作成
- SNS投稿文やメールマガジンのドラフト生成
- 長文レポートや議事録の要約
- 簡単なHTML/CSSコードやトラッキング用スクリプトの生成
重要なのは、これにより生まれた時間を、人間でなければできない、より付加価値の高い業務に振り向けられる点です。AIに下書きを任せている間に、マーケターはより深い顧客インサイトの分析や、斬新なキャンペーンの企画、クライアントとのコミュニケーションといった戦略的・創造的な業務に集中できるようになります。
アウトプット品質の安定化と向上
AI活用の第二段階は、品質のコントロールです。チームメンバーそれぞれのスキルや経験に依存しがちなクリエイティブ制作物や分析レポートの品質を、プロンプト設計によって標準化し、底上げすることが可能になります。
例えば、テンプレート化されたプロンプトを用意することで、誰が作成してもブランドガイドラインに沿ったトーン＆マナーの広告コピーを生成できます。また、人間のクリエイターが陥りがちな「アイデアの枯渇」という課題に対しても、AIに多様な切り口のアイデアを大量に生成させることで、創造的な壁を乗り越える手助けとなります。複雑な技術やサービス内容を、ターゲット顧客に分かりやすい言葉で説明する文章を生成することも得意です。
このように、プロンプト設計は個人のスキルを標準化し、チーム全体のクリエイティブ品質と一貫性を担保する強力な仕組みとして機能します。
戦略立案の高速化と高度化
AI活用の最も高度な段階が、戦略的意思決定のサポートです。プロンプト設計は、単なるタスク実行ツールとしてのAIを、マーケティング戦略を共に考える「壁打ち相手」や「アナリスト」へと進化させます。
- ペルソナの高速生成: ターゲット市場に関する基本的な情報を与えるだけで、詳細なペルソナを瞬時に作成できます。
- 競合分析: 競合他社のウェブサイトや広告コピーを読み込ませ、そのメッセージング戦略や強み・弱みを分析させることが可能です。
- キャンペーンのブレインストーミング: ターゲット、目的、予算などの条件を与えることで、キャンペーン全体のコンセプトからチャネル戦略、具体的な施策案までを網羅した企画案を複数生成できます。
- A/Bテストの仮説立案: ランディングページのデータを与え、「コンバージョン率が低い原因は何か？」という問いを投げかけることで、改善のための仮説を複数提示させることができます。
この段階に至ると、AIは単に「作業を速くする」存在から、「思考を深め、戦略の質を高める」存在へと変わります。マーケティングマネージャーは、この3つの段階（効率→品質→戦略）を意識することで、自チームのAI活用レベルを客観的に評価し、次のステップへと導くことができるのです。
応用方法：マーケティング現場の実践的プロンプト術
日常業務に即活用できるシーン別プロンプトフレームワーク
ここでは、マーケティングの各業務領域で実際に使える、具体的で実践的なプロンプトの例を紹介します。これらの例を参考に、自社の製品やターゲットに合わせてカスタマイズしてみてください。重要なのは、一つの完璧なプロンプトを探すのではなく、タスクに応じて適切な構造やテクニックを使い分ける「引き出し」を持つことです。
コンテンツマーケティング
ブログ記事のアイデア出しと構成案作成
あなたは、BtoB SaaS企業で働く経験豊富なSEOコンテンツストラテジストです。
# 依頼
ターゲット読者である「中小企業のマーケティング担当者」に向けて、「マーケティングオートメーション」をテーマにしたブログ記事のアイデアを5つ提案してください。
# ルール
– 各アイデアは、読者の具体的な悩みを解決する視点で作成してください。
– クリックしたくなるような、具体的で魅力的なタイトル案を付けてください。
# 形式
各アイデアについて、以下のH2・H3レベルで構成案を作成してください。
– H2: 読者の課題提起
– H2: 解決策としてのMAの役割
– H3: 具体的な機能1
– H3: 具体的な機能2
– H2: 導入事例
– H2: まとめ
ポイント: 役割を具体的に設定し、ターゲット読者とテーマを明確にすることで、検索意図に沿った質の高い構成案を引き出します。
SNS投稿文の作成
あなたは、20代女性向けアパレルブランドのSNS担当者です。
# 参照情報
投稿する画像：新作のオーガニックコットンTシャツをモデルが着用し、カフェでリラックスしている写真
# 依頼
上記の画像に合わせたInstagramのキャプションを3案作成してください。
# ルール
– トーンは、親しみやすく、少しだけ詩的な表現を意識してください。
– 絵文字を効果的に使用してください。
– 投稿の最後に、ユーザーに「お気に入りの休日の過ごし方は？」と問いかける一文を入れてください。
# 形式
– 各案は150字程度で作成してください。
– 関連性の高いハッシュタグを5つ提案してください。
ポイント: トーンや具体的な指示（問いかけを入れるなど）をルールに含めることで、ブランドイメージに合ったエンゲージメントの高い投稿文を生成できます。
データ分析と改善提案
GA4データからのインサイト抽出
あなたは、データドリブンな改善を得意とするCRO（コンバージョン率最適化）の専門家です。
# シナリオ
あるECサイトの商品詳細ページ（LP）は、多くのアクセスがあるにも関わらず、直帰率が80%と非常に高く、コンバージョンに繋がっていません。
# 依頼
この状況を踏まえ、直帰率が高い理由についての仮説を3つ挙げてください。そして、それぞれの仮説を検証するための具体的なA/Bテスト案を提案してください。
# 形式
以下のフォーマットで回答してください。
【仮説1】（仮説の内容）
– A/Bテスト案： – Aパターン（現状）： – Bパターン（改善案）： – 計測指標：
ポイント: AIに専門家の役割を与え、具体的なシナリオを提示することで、単なるデータ要約ではなく、アクションに繋がる深い分析と提案を引き出すことができます。
クリエイティブ制作
広告コピーの生成
あなたは、数々の受賞歴を持つトップクラスの広告コピーライターです。
# 依頼
オンラインフィットネスサービスのGoogle検索広告用のコピーを作成してください。
# 参照情報
– ターゲット：自宅で手軽に運動したい30代の働く女性
– USP：予約不要で24時間いつでも有名インストラクターのレッスンが受け放題
– キーワード：「オンラインフィットネス」「自宅トレーニング」「運動不足解消」
# 形式
– 広告見出し（最大30文字）を5案
– 説明文（最大90文字）を3案
ポイント: 文字数制限や必須キーワードといった具体的な制約を明確に伝えることで、プラットフォームの規定に準拠した、すぐに使える広告文を効率的に作成できます。
戦略プランニング
マーケティングペルソナの作成
あなたは、消費者インサイトの分析に長けたマーケティングリサーチャーです。
# 依頼
環境配慮型の日用品を販売するD2Cブランドの、主要な顧客ペルソナを1名作成してください。
# ルール
ペルソナには、架空の名前とストーリーを持たせて、人物像が生き生きと伝わるように記述してください。
# 形式
以下の項目をすべて含めてください。
– 名前、年齢、職業、居住地、年収
– 価値観とライフスタイル
– 抱えている悩みや課題（ペインポイント）
– 情報収集の方法（よく見るメディアやSNS）
– 商品を購入する際の重視する点
ポイント: 詳細な出力項目を指定することで、戦略の土台となる、解像度の高いペルソナを体系的に作成できます。
タスク別・推奨フレームワーク早見表
前述の通り、タスクの性質によって最適なプロンプトの構造は異なります。初心者の方はまずシンプルな構造から試し、戦略立案のような複雑なタスクには、より詳細なフレームワークを用いるのが良いでしょう。以下は、タスクの種類に応じた推奨フレームワークの対応表です。
| マーケティングタスク | 推奨フレームワーク | このフレームワークが適している理由 |
|---|---|---|
| ペルソナ作成 | ROSES, CARE | 役割（Role）やシナリオ（Scenario）、文脈（Context）を詳細に定義するのに優れており、人物像を深く掘り下げるタスクに適しています。 |
| A/Bテストの仮説立案 | SPAR, CARE | 特定のシナリオ（Scenario）や問題（Problem）を起点に、具体的な行動（Action）と期待される結果（Result）を導き出す構成が、仮説検証の思考プロセスと合致します。 |
| 広告コピー生成 | RTF (Role, Task, Format) | 役割、タスク、形式というシンプルで直接的な構造は、明確な制約（文字数、トーンなど）があるクリエイティブ生成に迅速かつ効果的に対応できます。 |
| 競合分析レポートの要約 | 7R | 参照（Reference）要素で競合のデータやURLをインプットし、特定の役割（Role）で分析させ、指定した形式（Regulation）で出力させるという一連の流れを体系的に管理できます。 |
| コンテンツ戦略のブレスト | APE (Action, Purpose, Expectation) | 行動、目的、期待という高レベルな要素に焦点を当てるため、具体的な手順よりも全体のゴールやビジョンが重要な、初期段階の戦略的ブレインストーミングに適しています。 |
この表は、あなたのプロンプト設計スキルを次のレベルに引き上げるための意思決定ツールです。タスクに取り掛かる前に「この仕事の性質は何か？」「どのフレームワークが最も意図を伝えやすいか？」と一考する習慣をつけることで、AIとの対話の質は格段に向上するでしょう。
導入方法：チームで始めるプロンプト設計文化の醸成
スモールスタートで成果を出すためのロードマップ
AIの導入は、単なるツール導入ではなく、組織の文化やワークフローを変革するプロセスです。一部のメンバーだけが使いこなすのではなく、チーム全体でスキルを底上げし、その恩恵を最大化するためには、計画的で段階的なアプローチが求められます。ここでは、マーケティングマネージャーがチームにプロンプト設計文化を根付かせるための、現実的なロードマップを提案します。
フェーズ1：基礎知識の共有と共通言語の確立 (最初の1ヶ月)
- アクション: チーム向けの勉強会やワークショップを開催し、プロンプト設計の基本（本記事で紹介した内容など）を共有します。まずは7Rフレームワークのような代表的なものを一つ選び、チームの「共通言語」として定めることが重要です。
- ゴール: チーム全員が「良いプロンプトとは何か」についての基本的な理解を揃え、AIとの対話における共通の視点を持つこと。
フェーズ2：パイロットプロジェクトと成功体験の創出 (2〜3ヶ月目)
- アクション: まずはリスクが低く、効果が見えやすい業務からAI活用を試します。例えば、社内向けの議事録要約、SNS投稿のドラフト作成、ブログタイトルのブレインストーミングなどが適しています。顧客に直接届くコンテンツや、法務・コンプライアンスに関わるような重要文書の作成は、この段階では避けましょう。
- ゴール: 小さな成功体験（Quick Win）を積み重ね、チーム内に「AIは本当に役立つ」という実感と自信を醸成すること。この段階では、売上のような最終成果指標ではなく、「タスク完了時間の短縮率」や「生成されたアイデアの数」といった先行指標を測定し、効果を可視化することが重要です。
フェーズ3：標準化とナレッジの資産化 (4〜6ヶ月目)
- アクション: パイロットプロジェクトで効果的だったプロンプトを収集・整理し、チーム共有の「プロンプトライブラリ」を作成します。Notionや共有ドキュメントなどを活用し、「ペルソナ作成用標準プロンプト」「広告コピー生成用テンプレート」といった形で、繰り返し使える資産として蓄積していきます。
- ゴール: 個人の試行錯誤から、チーム全体で再利用可能な、スケーラブルな仕組みへと昇華させること。これにより、業務の品質が安定し、新しいメンバーのオンボーディングも効率化されます。
フェーズ4：ガバナンスとリスク管理 (継続的に)
AIの活用が広がるにつれて、リスク管理の重要性も増してきます。ツールの利便性だけに目を向けるのではなく、責任ある利用を徹底するためのルール作りが不可欠です。
⚠️ AI利用における3つの重要ルール
- 機密情報の入力を禁止する: 会社の機密情報、顧客の個人情報、未公開の製品情報などをプロンプトに入力しないことを、チームの絶対的なルールとして徹底します。入力されたデータがAIの学習に使われ、外部に漏洩するリスクを避けるためです。
- 著作権と商用利用のルールを理解する: AIが生成したコンテンツが、意図せず既存の著作物を模倣してしまう可能性があります。特に画像生成AIなどで顕著です。利用するAIツールの利用規約を必ず確認し、商用利用が可能かどうかを把握しましょう。また、「特定のアーティスト風に」といった、著作権侵害を誘発するようなプロンプトの使用は避けるべきです。
- 最終的な判断は必ず人間が行う: AIはあくまでアシスタントであり、最終的な公開・納品物の品質に責任を持つのは人間です。AIが生成した情報が事実と異なる（ハルシネーション）、不適切な表現を含むなどの可能性があるため、必ずファクトチェック、編集、校正のプロセスを挟むことを義務付けます。
これらのルールを策定し、チーム全体で遵守することで、法務、財務、そして企業の評判に関わるリスクを効果的に管理することができます。AI導入は、単なる技術導入ではなく、責任ある運用体制を構築する組織変革の一環として捉える視点が、成功の鍵となります。
未来展望：2025年以降のAIとマーケターの協業
「プロンプト設計力」がキャリアの分水嶺になる時代
生成AIの進化は、マーケターの役割そのものを大きく変えようとしています。この変化の波に乗りこなすためには、未来のトレンドを理解し、今から必要なスキルを身につけておくことが重要です。
スキルの変遷：オペレーターからオーケストレーターへ
将来的には、基本的なコピーライティング、簡単なレポート作成、定型的なSNS投稿といったルーティンワークの多くがAIによって自動化されるでしょう。これからのマーケターに求められる価値は、単にタスクを「実行する」能力から、AIという優秀なプレイヤーを率いて、マーケティング戦略全体を「指揮する（Orchestrate）」能力へとシフトしていきます。
つまり、AIに対して的確な問いを立て、その多様なアウトプットを統合・編集し、一つの首尾一貫した戦略にまとめ上げる能力が、マーケターの市場価値を決定づけるようになります。Gartner社は、2025年までにB2B企業の45%が求人要件に「プロンプト設計」を明記するようになると予測しており、このスキルがキャリアの必須科目になる未来は目前に迫っています。
テクノロジーの進化：プロンプトからAIエージェントへ
現在主流のAIとの対話は、一つのプロンプトに対して一つの回答が返ってくる「一問一答」形式が基本です。しかし、次世代のテクノロジーとして「AIエージェント」が注目されています。
AIエージェントとは？
「新製品のローンチキャンペーンを実施せよ」といった高レベルな目標を与えると、AI自身がそれを達成するために必要なサブタスク（例：ターゲット市場の調査、SNS投稿プランの作成、広告コピーの生成、パフォーマンス分析）を自律的に計画し、実行していくシステムです。
これは、一人の兵士に指示を出す現在のプロンプトから、作戦目標を伝えるだけで自律的に動く一個小隊を指揮するようなものです。そして、この未来のAIエージェントを効果的に指揮・監督するために不可欠な基礎スキルこそが、現在私たちが学んでいる「プロンプト設計」なのです。AIとの基本的なコミュニケーション言語をマスターしていなければ、より高度で自律的なAIシステムを使いこなすことはできません。
未来を生き抜くマーケターの人物像
これらの変化を踏まえると、これからの時代に活躍するマーケターは、以下のようなハイブリッドなスキルセットを持つ人材となるでしょう。
- 戦略的思考力: 変わることのないマーケティングの原理原則を深く理解している。
- 創造的な判断力: AIが生成した無数の選択肢の中から、最も効果的でブランドに合ったものを見抜くセンス。
- データリテラシー: AIの分析結果を正しく解釈し、次のアクションに繋げる能力。
- AIとの協業スキル（プロンプト設計）: AIの能力を最大限に引き出し、意図通りに動かす対話力。
AIの進化を、自らの仕事を奪う脅威と捉えるか、能力を拡張する最高のパートナーと捉えるか。その分水嶺は、プロンプト設計という新しい対話の技術を習得するかにかかっています。この記事で学んだスキルは、今日明日の業務を効率化するだけでなく、数年後のあなたのキャリアを支える重要な土台となるのです。
まとめ
AIを「最高の相棒」にするための第一歩
この記事では、生成AIの能力を最大限に引き出すための「プロンプト設計」について、その基本から実践的な応用、チームへの導入方法、そして未来の展望までを網羅的に解説しました。単なる思いつきの質問から、構造化された戦略的な対話へ。このシフトこそが、AIを単なるツールから、マーケティングチームの不可欠なパートナーへと変える鍵です。
重要なポイントの再確認
- 構造化が鍵: 7Rのようなフレームワークは、予測不能な結果を、信頼できる安定したアウトプットに変えます。
- 小さく始め、賢く広げる: リスクの低い社内業務からAI活用を始め、成功体験を積み重ねながらチーム全体へと展開しましょう。
- 責任ある運用を: 機密情報、著作権、ファクトチェックなど、AI利用に伴うリスクを理解し、明確なルールのもとで運用することが不可欠です。
- 一過性のブームではない、必須スキル: プロンプト設計は、これからのマーケターにとってキャリアの基盤となる重要な能力です。
専門家になるのを待つ必要はありません。今日から、あなたの業務の中で繰り返し発生するタスクを一つ選び、この記事で紹介したシンプルなフレームワークを適用してみてください。それが、AIをあなたのチームの最も価値ある協力者へと変える、確かな第一歩となるでしょう。
FAQ
よくある質問
まずは、「役割」「タスク」「形式」という3つの基本要素を意識することから始めましょう。SNS投稿文の作成など、リスクが低く、自分自身が慣れている業務を選ぶのがおすすめです。最初から複雑なフレームワークを使いこなそうとせず、まずは「AIに意図を明確かつ具体的に伝える」練習を重ねることが大切です。
これは非常によくある課題です。以下の点を確認してみてください。
- 具体性を高める: 「短い文章で」のような曖昧な表現を避け、「3文以内で」「約150字で」のように具体的な数字で指示します。
- 文脈と例を提供する: AIがタスクの背景を理解できるよう、十分な文脈情報や、理想的なアウトプットの例を示します。
- タスクを分解する: 複雑な依頼（例：市場分析からキャンペーン立案まで）を一度に行わせるのではなく、「まず市場分析をしてください」「次に、その分析結果に基づいてペルソナを作成してください」のように、複数のプロンプトに分割します。
- 指示に矛盾がないか確認する: 「簡潔に、かつ詳細に説明して」のような、矛盾した指示はAIを混乱させます。優先順位を明確にしましょう。
これは法務・倫理的に非常に重要な点です。以下の3点を必ず守ってください。
- 利用規約の確認: 使用しているAIツールの利用規約を読み、商用利用が許可されているか、またその条件（クレジット表記の要否など）を確認します。
- 著作権侵害のリスク認識: AIの生成物が、学習データに含まれる既存の著作物と酷似している場合、著作権侵害と見なされる可能性があります。特に、特定のアーティスト名や作品名をプロンプトに含めるのは避けましょう。
- 人間による最終確認と編集: 生成されたコンテンツをそのまま使用せず、必ず人間がレビューし、必要に応じて編集・修正を加えます。類似コンテンツがないか、コピペチェックツールなどを使って確認することも有効です。
マーケティング担当者が日常業務で活用する範囲であれば、プログラミングの知識は基本的に不要です。効果的なプロンプト設計に必要なのは、コードを書く能力ではなく、論理的思考、明確なコミュニケーション能力、そしてターゲット顧客やビジネスの文脈を理解する力といった、マーケターが本来持っているスキルです [21, 22]。API連携など、より技術的な活用を目指す場合にはプログラミング知識が役立ちますが、まずは自然言語による指示をマスターすることが最優先です。
「IMデジタルマーケティングニュース」編集者として、最新のトレンドやテクニックを分かりやすく解説しています。業界の変化に対応し、読者の成功をサポートする記事をお届けしています。
