AI時代に成果を出す人・出せない人｜差がつく「データ活用術」とは？
AIツールが身近になり、誰でも高度な分析や文章生成が行えるようになりました。 しかし現場を見ると、「AIを使っても成果があまり変わらない人」と「AIを活かして成果の質とスピードを着実に高めている人」に分かれつつあります。
両者の差を生んでいるのは、AIそのものの性能ではなく、「データとの向き合い方」です。 本記事では、マーケティング担当者を対象に、AI時代に成果を出す人が実践しているデータ活用術を体系的に整理します。
💬 同じAIツールを使っているのに、なぜ成果に差が出るのか
チャット型AIや自動レポートツールの普及によって、マーケターが手軽に分析や文章生成を試せる環境が整ってきました。 それにもかかわらず、日々の業務では次のようなギャップが生まれています。
- AIに渡す前提情報を丁寧に整理している
- 数字とテキストを組み合わせて「問い」をつくる習慣がある
- アウトプットをそのまま使わず、自分なりに検証・補足している
- 学んだことをテンプレートとしてストックし、次に活かしている
- AIにざっくりとした質問だけを投げて終わってしまう
- レポートを眺めるだけで、行動につながる問いを立てていない
- うまくいった・いかなかった理由を振り返る時間が少ない
- ナレッジが個人の頭の中に留まり、共有されていない
「同じAIを使っているのに、同僚のほうが提案の精度もスピードも高い気がする…。」
その背景には、「日頃のデータとの付き合い方」の違いがあります。
本記事では、AI時代に成果を出すマーケターの特徴を、「データの見方・扱い方・AIへの渡し方」の観点から整理します。 技術用語に偏りすぎず、現場で今日から試せる習慣レベルのポイントに落とし込んでいきます。
- 成果を出す人のデータ活用パターン
- AIと相性のよいデータの整え方と問いの立て方
- チームで再現できるようにするための導入ステップ
📚 「AI時代のデータ活用術」を3つの視点で整理する
AIを活かすデータ活用術は、専門的なアルゴリズムや高度なプログラミングだけを意味しません。 マーケターの仕事に引き寄せて整理すると、次の3つの視点に集約できます。
仮説の視点：数字とテキストを行き来する
- 単に数値を追うのではなく、「なぜそうなっているのか？」という仮説をセットで考える
- AIには、「数字」と「仮説メモ」を一緒に渡すことで、より実務に沿った示唆を引き出しやすくなる
- 結果に対して「想定内か／想定外か」を言葉にしながら振り返る習慣がある
情報整理の視点：AIに渡す「下ごしらえ」を意識する
- 必要なデータ・資料をAIに渡しやすい形にまとめておく
- 過去の施策情報を「案件ごとのセット」として整理している
- AIへの指示文（プロンプト）をテンプレートとして管理している
コラボレーションの視点：個人技にしない
- うまくいった分析手順やプロンプトをチームで共有する
- AIを「相談相手」として使いつつ、最終判断はチームで行う
- 「どのデータをどんな視点で見ると気づきが得られたか」を振り返る場をつくる
真ん中に人のアイコンを描き、左に「数字📊」、右に「テキスト📝」、下に「AI🤖」のアイコンを配置。
それぞれから中央の人アイコンに矢印を伸ばし、横に「仮説」「整理」「共有」と手書き風のラベルを添えると、
AI時代のマーケターに求められる3つの視点を分かりやすく表現できます。
✅ AI時代のデータ活用術がもたらすメリット
データとAIの活用を適切に設計すると、個人・チームの両面でさまざまなメリットが得られます。 ここでは、マーケティング担当者にとって実感しやすいポイントに絞って整理します。
個人のメリット：仕事の質とスピードが安定して高まる
- 「なんとなくの感覚」で判断する場面が減り、説明しやすい提案が増える
- レポート作成や集計作業にかかる時間が短くなり、企画やコミュニケーションに時間を使える
- 施策の成否を自分なりに整理できるため、経験が蓄積されやすい
チームのメリット：ナレッジが回りやすくなる
- AI向けのプロンプトやデータの整理手順を共通化することで、属人化を和らげられる
- 「誰かの工夫」がテンプレートとなり、他メンバーの作業にも反映される
- 担当が変わっても、過去の経緯がAIを通じて引き継ぎやすくなる
組織のメリット：意思決定のスピードと納得感が上がる
- 定例レポートが「数字の報告」から「次にどう動くかの提案」に変わっていく
- 議論の土台となるデータや資料をAIが整理してくれるため、ミーティングの前提共有がスムーズになる
- 経営層や営業とのコミュニケーションで、背景情報をAI経由で補足しやすい
左に「個人👤」、中央に「チーム👥」、右に「組織🏢」のアイコンを並べ、
それぞれの下に「仕事の質・スピード」「ナレッジ共有」「意思決定」と手書き風テキストを書き込む。
3つをゆるやかな矢印でつなぎ、「データ活用術」で共通して支えられている構図にすると、
メリットの全体像が視覚的に伝わりやすくなります。
🧭 応用方法：AI時代に成果を出す人の「データ活用パターン」
ここからは、具体的な業務シーンごとに「成果を出す人」と「成果が出にくい人」のデータ活用の違いを見ていきます。 自分のスタイルを振り返るチェックリストとして活用してみてください。
成果を出す人
- 市場・競合・自社データをAIに渡し、「仮説メモ」を前提として整理させている
- 「この指標がこう動いているのは、どんな要因が考えられるか？」と問いを投げかける
- AIの回答を参考にしつつ、自分なりに優先順位をつけて企画に落とし込む
成果が出にくい人
- AIに「施策案を出して」と丸投げし、前提条件をほとんど共有しない
- 出てきた案をそのまま資料に貼り付けてしまう
- なぜその提案なのか、根拠を説明しづらい
成果を出す人
- ダッシュボードのスクリーンショットやCSVをAIに渡し、「変化の大きい指標」を整理させる
- 「この期間で特に確認しておいたほうがよいポイントは？」と補助的に使う
- 数値の背景となるクリエイティブやターゲット条件もセットで考える
成果が出にくい人
- 数字だけを眺めて、「なんとなく良さそう／悪そう」で終わってしまう
- AIを使うとしても、「レポートを要約して」で止まってしまい、その先のアクションにつながらない
成果を出す人
- 振り返りの議事録・レポート・チャットログをAIに渡し、成功・課題・学びを整理する
- 「次回の担当者に引き継ぐとしたら？」という視点で要約を作成させる
- よくできた振り返りはテンプレート化し、次の案件でも使う
成果が出にくい人
- 数字を一度報告して終わりで、振り返りが形として残らない
- 学びがその場限りとなり、次の案件ではゼロから考え直してしまう
左側に「成果を出す人」のキャラクター、右側に「成果が出にくい人」のキャラクターを描き、
それぞれの頭の上に「問いを立てる」「仮説＋データ」「ナレッジ共有」などの吹き出しを配置。
真ん中にAIアイコンを描き、「丸投げではなく、一緒に考える相棒」という手書きコメントを添えると、
行動の違いが一目で伝わります。
🧱 導入方法：今日から試せる「データ活用術」のステップ
ここからは、現場のマーケターがAI時代のデータ活用術を身につけるためのステップを紹介します。 専門的なツールを大掛かりに入れ替えるのではなく、日々の仕事の進め方を少しずつ変えるイメージです。
まずは「何のためにデータを見るのか」を整理します。
- 例：「新規リードの質を高めたい」「既存顧客の休眠率を下げたい」など
- その目的に対して、「変化してほしい指標」を1〜2個決める
- AIに質問するときも、この目的と指標を最初に伝えるクセをつける
すべてのデータを整理しようとすると時間がかかります。 まずは、AIに渡しやすい「ミニデータセット」をつくるところから始めます。
- 直近1〜3ヶ月のレポートから、キーとなる表やグラフをピックアップする
- 簡単なメモで「背景」「ターゲット」「実施した施策」を添える
- それらを一つのファイルやテキストにまとめ、AIに読み込ませる
行き当たりばったりで質問するのではなく、よく使う質問をテンプレート化すると再現性が高まります。
- 「要約テンプレート」：背景・成果・要因・次の一手を整理してもらう
- 「比較テンプレート」：期間や施策を比較し、違いと共通点をまとめてもらう
- 「提案テンプレート」：制約条件やターゲットを伝えたうえで案を出してもらう
AIから得られた結果は、そのまま使うのではなく、自分なりのコメントを少しでも残すことが大切です。
- 「ここは納得」「ここは前提が違う」「ここは追加で調べたい」など、一言メモを添える
- そのメモを次回のプロンプトに反映することで、AIとのやり取りが少しずつ改善される
- 良いプロンプトとコメントは、チームのテンプレートとして共有する
個人だけで頑張るのではなく、短い時間でもよいのでチームで振り返る場を持つと、習慣として続けやすくなります。
- 月1回などのペースで、「AIを使ってうまくいった／いかなかった例」を共有する
- プロンプトやデータ整理の工夫を持ち寄り、使えるものは共通テンプレートに追加する
- 成功・失敗の理由を「AI活用」「データの準備」「コミュニケーション」の観点で振り返る
ツールを一気に変えるのではなく、
「目的の言語化 → ミニデータセット → プロンプトテンプレート → コメント → チーム共有」
という流れを小さく回していくことで、無理なくデータ活用術を身につけやすくなります。
🔮 未来展望：AIとデータで「差がつく人材像」はどう変わるか
AIとデータの活用が当たり前になったとき、マーケターに求められる姿も変化していきます。 ここでは、これからの数年を見据えた「差がつく人材像」を描いてみます。
「全部自分でやる人」から「問いと判断に集中する人」へ
- 集計や文書作成など、手作業中心の仕事はAIへの委任が進んでいく
- 人が担うのは、「どんな問いを立てるか」「どの案を採用するか」「どう社内外とコミュニケーションするか」といった領域
- データとAIを使いながらも、「人としての視点」を添えられる人の価値が高まる
「ツールに詳しい人」から「状況に合う使い方を選べる人」へ
- 特定ツールの機能知識だけでなく、目的に合わせて適切な組み合わせを選べる力が重視される
- 「この業務は、ここまでAIに任せて、ここから先は自分で考える」と線引きできる
- 新しいツールが出てきても、原則に沿って使い方を組み立てられる
「データに詳しい人」から「データで対話できる人」へ
- 専門的な統計手法だけでなく、関係者とデータを囲んで対話する力が重要になる
- 経営層や営業など、バックグラウンドの異なる相手に、データを使って丁寧に説明できる
- AIを活用しながら、「このグラフはこう読むと分かりやすい」といった翻訳役を担える
AI時代に成果を出す人は、
「データの読み方 × 問いの立て方 × AIリテラシー」を
バランスよく伸ばしていく人と言えます。
すべてを一度に身につけるのではなく、身近な業務から少しずつ試していくことが大切です。
🧾 まとめ：AI時代の「データ活用術」で、成果に差をつける
本記事で整理したポイントを、最後に簡単に振り返ります。
- 同じAIツールを使っていても、「データとの向き合い方」で成果に差が生まれる
- 成果を出す人は、数字とテキストを往復しながら仮説を立て、AIには前提情報と問いを丁寧に渡している
- 個人の工夫をテンプレート化して共有することで、チーム全体のレベルが徐々に高まっていく
- 導入は「目的の言語化」「ミニデータセット作成」「プロンプトテンプレート化」から始めると進めやすい
- 将来的には、「問いと判断に集中できる人」「状況に合った使い方を選べる人」「データで対話できる人」が活躍しやすくなる
技術トレンドを追いかけることも大切ですが、それ以上に、日々の仕事の中でデータとAIをどう使うかが成果を分けるポイントになります。 今日のレポート作成や施策振り返りから、ひとつでも新しい問いやテンプレートを試してみてください。
❓ FAQ：AI時代のデータ活用に関するよくある疑問
複雑な分析手法をいきなり覚えるのではなく、「どの指標がどの目的につながっているか」を整理するところから始めると取り組みやすくなります。
AIに対しても、「この指標の変化を分かりやすく説明して」と依頼できるので、苦手意識を和らげながら学んでいくことができます。
データ量が少ない場合でも、アンケート結果やヒアリングメモ、商談メモなどのテキスト情報をAIに整理してもらうだけで、新しい視点が見えてくることがあります。
「量」よりも、「どのような問いを立てるか」という部分が成果につながりやすいポイントです。
ある程度使い方の型が見えてきた段階で、「専用の分析ツールが必要か」「連携機能があったほうがよいか」を検討すると、選定の基準がはっきりしてきます。
一方で、「問いを磨く相手」「仮説を検証する相棒」として使うと、むしろ考える回数が増えるという側面もあります。
重要なのは、AIの出力を鵜呑みにせず、自分の言葉でコメントを添える習慣を持つことです。
たとえば「月に1回、AIを使って作ったレポートや振り返りを共有する会」を設定し、うまくいったプロンプトや工夫を持ち寄るところからスタートできます。
成功事例が少しずつ増えてくると、自然と周囲も興味を持ち、文化として広がりやすくなります。
「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。
