🧩 AI導入は「ツール追加」ではなく「役割の再設計」

【職種が増える】AI導入でマーケOpsに必要な“新しい役割”一覧

生成AIの導入が進むと、マーケティング組織は「工数が減る」だけでは終わりません。
むしろ現場では、やることの粒度が細かくなり、責任の分担が必要になります。

例えば、プロンプトやナレッジの管理、AI出力の品質監査、データ連携、ガバナンス、社内教育。
これらは従来の「担当者が頑張ってカバーする」方式だと属人化しやすく、運用が崩れがちです。

この記事では、AI導入後のマーケOpsに求められる新しい役割（ロール）を、現場で使える形で整理します。
役割の目的・担当領域・スキル・成果物まで分解するので、体制設計や採用・育成にも活用できます。

🧭 役割＝責任の分解 🛡 品質・法務・ブランドの守り 🔁 運用が回る仕組み化

✍️ イントロダクション

サマリー：AI導入で“仕事が消える”より、“仕事の境界が増える”

AIが文章や画像、分析の下書きを作れるようになると、制作の一部は確かに速くなります。
しかしその一方で、現場では次のような課題が増えやすくなります。

😵 よくある混乱

誰がAIの出力を最終責任として確認するのか不明
同じ用途なのに、チームごとにプロンプトが乱立
参照するナレッジがバラバラで、出力が安定しない
ツール導入はしたが、現場が使いこなせず定着しない

✅ 役割を置くと起きる改善

品質チェックの基準が揃い、炎上リスクが下がりやすい
プロンプトとナレッジが資産化し、再現性が上がる
データ連携が整い、AIの“使える範囲”が広がる
教育とサポートが回り、利用が定着しやすい

ポイント：
AIは「何でもできる」ように見えますが、実務では責任の所在と運用の型がないと崩れやすいです。
そのため、AI導入後のマーケOpsは役割（ロール）を増やして分担する方向に進みやすくなります。

🧠 概要

サマリー：新しい役割は「作る人」ではなく「運用を成立させる人」

AI導入後に増える役割は、クリエイター職の置き換えではありません。
実際に増えやすいのは、次の3領域です。

🧩 仕組み化（Ops）

プロンプトと手順の標準化
ワークフロー設計
ツールの運用設計

🛡 ガードレール（Risk）

品質レビュー
ブランド・法務の観点
社内ポリシーの整備

🔌 つなぎ込み（Data/Tech）

データ整備と接続
計測設計
ナレッジ管理

🏷️ 利点

サマリー：役割を増やすと、AIの導入効果が“安定”する

新しい役割を置くメリットは、単に人員が増えることではありません。
AI活用を「個人技」から「組織能力」に変える効果が期待できます。

アウトプット品質が揃い、修正往復が減りやすい
プロンプトやナレッジが資産化し、再現性が上がる
運用が標準化し、属人化が軽くなる
リスク観点の抜け漏れが減りやすい
ツールが定着し、投資対効果が見えやすい
教育が回り、新メンバーが立ち上がりやすい

誤解しがちな点：
「AIで人を減らす」より、「AIで成果を出すために必要な責任を分解する」ほうが、現場では現実的です。
役割設計は、コスト増ではなく、運用の安定化への投資として考えると整理しやすくなります。

🛠️ 応用方法

サマリー：まずは「役割一覧」を“レベル別”に使い分ける

いきなり全役割を揃える必要はありません。
組織規模やAI活用の深さによって、役割を段階的に増やすのが現実的です。

🗺 グラレコ風：役割の増え方（段階モデル）

🌱 初期：個人活用 ➡ 🌿 次：チーム標準化 ➡ 🌳 進：部門ガバナンス ➡ 🏢 定着：全社運用

🌱 初期（少人数でも回る）

AI活用の型づくり担当（兼務可）
品質レビュー担当（既存の編集/責任者が兼務）
ナレッジ管理担当（ドキュメント整備）

🌿 次段階（チームで再現）

プロンプト/ワークフロー管理者
AI出力の監査（QA）
計測設計・データ連携担当

“新しい役割”一覧（マーケOps向け）

ここからが本題です。
AI導入で必要になりやすい役割を、目的・主業務・スキル・成果物で整理しました。
すべてを専任にする必要はありませんが、誰が担うかを明確にするほど運用は安定しやすくなります。

役割（ロール名）	目的	主な業務	必要スキル	成果物（アウトプット）
AIワークフロー設計者 Ops兼務しやすい	AIを業務に“組み込む”	・業務の分解（入力→処理→出力）・AI適用ポイントの設計・手順書とテンプレ整備	業務設計、ドキュメント作成、要件整理	標準手順（SOP）、テンプレ、プロセスマップ
プロンプト/テンプレ管理者 Ops再現性	出力のぶれを抑える	・プロンプトの標準化/バージョン管理・用途別テンプレ整備・改善ログの運用	文章設計、ナレッジ整理、運用管理	プロンプト集、更新履歴、利用ガイド
ナレッジキュレーター Ops情報設計	AI参照情報を整える	・社内FAQ/用語/方針の整備・一次情報の取りまとめ・古い情報の棚卸し	編集、情報アーキテクチャ、整理力	ナレッジベース、更新ルール、棚卸し表
AI品質監査（QA） Risk品質	誤り・誤解・炎上を減らす	・出力のレビュー基準作成・事実/表現/トーンのチェック・修正パターンの蓄積	編集、レビュー、品質基準設計	チェックリスト、レビュー記録、改善指針
ブランドガード担当 Risk一貫性	ブランド毀損を防ぐ	・表現ルール/禁止表現の整理・クリエイティブ基準の整備・ブランドの“言葉”の統一	ブランド設計、コピー、校正	トーン&マナー、禁止事項、表現ガイド
リスク/ガバナンス窓口 Risk運用ルール	社内ルールと整合させる	・利用ポリシーの整備・権限/共有範囲の設計・例外対応の判断フロー	ルール設計、調整、合意形成	ポリシー、運用手順、例外ルール
計測設計者（Measurement Ops） Ops計測	AI活用の効果を見える化	・KPI/評価観点の設計・プロセス指標の整備（工数/品質など）・改善サイクルの運用	KPI設計、分析、運用設計	指標定義、ダッシュボード設計案、改善メモ
データ連携担当（MarTech Connector） Data/Tech接続	AIに渡す入力を整える	・データの整形/整備（最低限）・出力の保存先/形式の設計・運用上の詰まり解消	データ基礎、ツール理解、運用改善	入力仕様、連携手順、障害対応メモ
AIツール運用管理者 Data/Tech定着	ツールを“使える状態”に保つ	・利用アカウント/権限管理・テンプレ配布と更新告知・問い合わせ対応の一次窓口	運用、サポート、ドキュメント	運用台帳、FAQ、利用ガイド
AIトレーナー（社内教育担当） Ops育成	利用を定着させる	・研修/オンボーディング設計・利用例の作成・習熟度の底上げ	教育設計、説明、教材作成	研修資料、演習課題、ナレッジ共有
ユースケース発掘担当 Ops改善	“使いどころ”を増やす	・現場ヒアリング・小さなPoCの設計・成功パターンの横展開	課題発見、要件整理、推進力	ユースケース一覧、検証結果、横展開資料

読み方：
役割名は組織によって変えて構いません。重要なのは、目的（何を守る/伸ばす）と成果物（何を残す）を明確にすることです。

🧰 導入方法

サマリー：役割設計は「棚卸し → ギャップ → 最小配置」で進める

新しい役割を一気に採用する必要はありません。
まずは“今の組織が何を兼務しているか”を棚卸しし、ギャップを見つけると進めやすくなります。

最小ロールセット（まずはこれだけ）

小さく始める場合、次の3つが揃うと運用が崩れにくくなります。
いずれも専任でなくてもよく、既存の役割に“帽子を追加する”イメージで始められます。

🧩 Ops（型を作る）

ワークフロー設計
テンプレ整備
改善ログ

🛡 Risk（守る）

品質チェック
ブランド表現
ルール整備

🔌 Data/Tech（つなぐ）

入力の整備
保存形式の統一
詰まり解消

“役割の決め方”テンプレ（そのまま使えます）

🧾 役割定義テンプレ（ロールカード）

【役割名】（例：プロンプト/テンプレ管理者）【目的】（例：出力のぶれを抑えて再現性を上げる）【責任範囲（ここまでやる）】・・【対象業務（何に関わる）】（例：記事作成、広告文、レポート、FAQ、社内資料など）【成果物（残すもの）】（例：プロンプト集、更新履歴、利用ガイド）【評価観点（良し悪しの基準）】（例：利用率、修正回数、品質指摘件数、テンプレの更新頻度など）【運用ルール（最低限）】・更新タイミング：・承認者（任意）：・共有範囲：

運用のコツ：
役割を増やすほど複雑になりやすいので、最初は成果物が出る役割から置くと進みます。
例：プロンプト集、チェックリスト、テンプレ、ナレッジページなど。