2025年、あなたのスキルは「AI」に食われるか マーケターのためのAI時代サバイバルガイド
生成AIやAIエージェントが急速に広がるなか、「自分の仕事はこの先どうなるのか」と不安を感じているマーケターは多いはずです。 このガイドでは、「AIに食われるスキル」と「AIと一緒に伸びていくスキル」を整理しながら、2025年のマーケティング現場で 何を学び、どう働き方を設計していけばよいのかを、実務目線で解説します。
AIに仕事を奪われるのではなく、「仕事の中身」が変わる
「AIに食われる」と聞くと、今の仕事がそのままなくなるようなイメージを持ちがちです。 しかし実際には、業務が一気に消えるというよりも、 仕事のなかの一部タスクがAIに置き換わり、人の役割が別の領域へ移っていく という変化のほうが現実的です。
例えば、レポート作成、クリエイティブ案出し、テキストの初稿作成といった「パターン化しやすい作業」は、 生成AIによって短時間で処理できるようになってきました。 一方で、クライアントや社内のステークホルダーとの調整、事業目標に沿ったKPI設計、 施策全体の優先順位を決めるといった仕事は、依然としてマーケターの判断が中心です。
「AIに食われるかどうか」を考えるときは、 自分の仕事をタスクの集合として分解し、どこまでがAIに任せやすいか を考えることが出発点になります。
マーケターの仕事をタスクに分解してみる
デジタルマーケティングの仕事をざっくり分解すると、次のようなタスクに分けられます。
- 市場・競合・ユーザーの情報収集とインサイト整理
- 戦略立案（ターゲット・ポジショニング・チャネル設計など）
- 施策の企画・提案資料の作成
- クリエイティブ案やコピーの作成とブラッシュアップ
- 広告配信やオウンドメディア運用などの実務
- データ集計・レポート作成・振り返り
- 関係者との調整・コミュニケーション
このなかで、AIが得意なのは「大量の情報からパターンを見つけて文章や画像にまとめる作業」です。 つまり、情報整理・文章生成・アイデア出しなどの領域はAIに寄せやすい一方で、 「何を目的にどの指標で進めるか」を決める部分や、関係者を納得させるためのコミュニケーションは、 まだ人が担う余地が大きいといえます。
「AIに任せられる部分」と「人が判断すべき部分」を切り分けていくことが、 2025年以降のマーケターにとって重要なスキルになります。
概要
AIに「食われやすい」タスクと「伸びやすい」スキル
- 広告文・バナーコピーの初稿作成
- ペルソナやカスタマージャーニーの叩き台作成
- 調査レポートや記事の要約・要点整理
- レポートのドラフト・コメント案の作成
- 簡単な表現の言い換えや、トーンの調整
- 事業や商品理解にもとづいた課題設定
- マーケティング戦略・チャネル設計
- データを読み解き次の一手を決める判断力
- ステークホルダーを巻き込むコミュニケーション
- AIから出てきた案の評価・取捨選択の基準づくり
AIを使いこなすための「メタスキル」
AIと一緒に働く前提になるのが、いわゆる「メタスキル」です。 具体的には次のような要素が挙げられます。
- プロンプト設計力：どのような指示を出せば、業務で使いやすいアウトプットになるかを考える力
- 評価軸の言語化：良い案・良くない案の差を、言葉やチェックリストで整理しておく力
- 前提条件の整理力：ターゲット・目的・制約など、AIに伝えるべき前提情報を整える力
- リスク感度：誤情報やトーンのミスマッチなど、AIの出力の注意点に気づく力
これらは、一度身につけるとツールが変わっても応用しやすいスキルです。 そのため、「特定ツールの操作」だけでなく、こうしたメタスキルへの投資も意識しておくと、 変化が早い2025年以降も対応しやすくなります。
「AIをうまく使える人」は、ツールそのものに詳しい人というよりも、 課題・前提・評価軸を整理するのが得意な人 であることが多いです。
利点
作業時間を圧縮し、「考える」に時間を回せる
マーケターの一日は、細かな作業であっという間に埋まりがちです。 生成AIを組み込むことで、次のようなメリットがあります。
- レポートの叩き台作成をAIに任せ、分析・示唆出しに集中できる
- コピー案をまとめて生成し、良いものだけを選んで磨き込める
- 情報収集や要約をAIに任せ、インサイトを考える時間を取りやすくなる
つまり、AIの活用によって「作業をこなす時間」を抑え、「考える時間」を増やしやすくなります。 これが中長期的にみると、マーケターとしてのスキルの伸びにもつながります。
チーム全体のアウトプットの質を揃えやすくなる
AIを「共通の下書きツール」として使うことで、メンバーごとの経験値の差を、ある程度ならしやすくなります。 例えば次のような使い方です。
- 新人メンバーがAIに相談しながら、提案書の構成案をつくる
- チームで共有しているプロンプトを使い、レポートの形式をある程度そろえる
- ブランドトーンの例文をAIで提示し、表現の方向性を共有しやすくする
もちろん最終的な判断や調整は人が行う必要がありますが、 AIを「共通の補助輪」として使うことで、チーム全体のアウトプットのばらつきを抑えやすくなります。
新しいチャネルや施策に、試しやすくアクセスできる
新しい広告フォーマットやプラットフォームに挑戦するとき、仕様のキャッチアップや企画書づくりが負担に感じられることがあります。 そのような場面でも、AIに次のようなサポートを求めることができます。
- 新しいチャネルの概要や、よくある活用パターンの整理
- 自社事例に近い施策案の叩き台の提案
- 比較資料や簡易なQ&A集のドラフト作成
「まず試してみる」までのハードルが下がることで、マーケターは新しい選択肢を検討しやすくなります。
応用方法
日々の業務を「AI前提」で再設計する
ここからは、より実務に近いかたちで、AIをどのように組み込めるかを見ていきます。 ポイントは、今の業務フローをそのままAIに置き換えようとするのではなく、AIありきで流れを組み直す ことです。
- 業界トレンドや競合施策の情報収集の方針案を作ってもらう
- 複数の資料から共通するポイントを整理し、要点の候補を出してもらう
- リサーチメモをAIに渡し、インサイト候補を一緒に整理する
- 訴求軸とターゲットを指定し、複数のコピー案を生成してもらう
- 既存広告のコピーを渡し、「少し丁寧に」「カジュアルに」などトーン違いを作ってもらう
- LP構成案の叩き台を出してもらい、人が優先順位や構成を調整する
レポーティングと振り返りの効率化
レポート作成は、マーケターにとって負担になりやすい領域です。 データそのものは既存のツールで取得しつつ、AIには次のような役割を担ってもらうことができます。
- グラフや表に対して、「気づきの候補」を箇条書きでまとめてもらう
- クライアント向けコメントの下書きをつくってもらい、人が表現を整える
- 月次報告資料の構成（目次）案を作成してもらう
これにより、「データを眺める時間」を軽減しつつ、「次に打つべき手」を考える時間を取りやすくなります。
社内外コミュニケーションのサポート
AIは資料作成だけでなく、コミュニケーションにも役立ちます。 例えば次のような使い方が考えられます。
- 打ち合わせメモから議事録の素案をつくり、要点を抜け漏れなく整理する
- 施策案を、経営層向け・現場メンバー向けなど対象に応じて書き分ける
- 依頼メールやリマインドメッセージの文面案を作ってもらい、ニュアンスを調整する
「全部AIに書かせる」のではなく、 自分で考えた内容をAIに整えてもらう くらいの距離感から始めると、トーンのズレも抑えやすく、チームにも受け入れられやすくなります。
導入方法
自分の業務を棚卸しし、「AIマップ」を描く
まずは、自分が日々行っている業務を書き出し、次の観点で仕分けしてみましょう。
- テンプレートに沿った書類やレポートの初稿
- 大量のコピー案・タイトル案の生成
- 調査資料の要約・分類
- 施策の優先順位づけやトレードオフの判断
- 関係者との合意形成・交渉
- ブランドの世界観を踏まえた最終表現の調整
この「AIマップ」をつくることで、どの部分からAIを取り入れていくかが見えやすくなります。
AI時代に伸ばしたいスキルセット
生成AIのできること・苦手なこと、仕組みの概要、情報の扱い方など、 大枠を理解しておくことで、安全かつ効率的な活用につながります。
データの見方や指標の意味合いを理解し、「この結果から何が言えそうか」を考える力は、 AI時代のマーケターにとって重要な基盤になります。
AIにどのような指示を出すと、実務で使いやすい答えが返ってくるのか。 そして、その結果をどう評価し改善するのか。このループを回す経験値が価値を生みます。
AIを使いつつも、施策を進めるうえでは人とのコミュニケーションが欠かせません。 情報を整理して伝え、対話を通じて方向性を整える力は、引き続き重要です。
チームとしてのルール作りと学び方
個人でAIを使い始めるだけでなく、チームとしてのルールや習慣を整えると、 よりスムーズにAI活用が進みます。
- AIで作成した文章や資料には、必ず人が目を通すことを前提にする
- うまくいったプロンプトや活用例をチーム内で共有する
- AIに任せる範囲と任せない範囲の目安を決めておく
いきなり厳密なルールを作り込むよりも、 「まずはこの範囲で試す」というガイドラインと、振り返りの場 を用意するほうが、現場では進めやすいことが多いです。
未来展望
AIエージェントが「ミニ・マーケター」として動く世界
2025年以降は、単なるチャットボットではなく、特定のタスクを自律的に進める 「AIエージェント」が登場しつつあります。 例えば、次のようなイメージです。
- 設定されたKPIやルールに沿って、施策案を定期的に提案してくれる
- 過去の配信結果にもとづき、改善案をまとめてレポートしてくれる
- 複数のツールから情報を集約し、担当者にアラートを出してくれる
こうした環境では、人は「エージェントの上司」として動くイメージに近くなります。 AIに何を任せ、どうフィードバックするかが、マーケターの腕の見せ所になります。
求められるのは「AIを含めたチーム設計」の発想
これからのマーケティング組織では、「人とAIが混在したチーム」をどう設計するかがテーマになります。
- 人が得意な領域とAIが得意な領域を明確にし、役割分担を設計する
- タスクの流れのなかで、どこにAIを挟むと効率的かを考える
- AIの出力を検証し、改善点をフィードバックするサイクルを組み込む
こうした考え方に慣れておくと、新しいツールやサービスが登場しても、 「どこにどう組み込むか」を落ち着いて検討できるようになります。
「AIに食われない」から「AIと一緒に価値をつくる」へ
最後に、スタンスの話です。 AIは、単に効率化のための道具ではなく、マーケターが新しい価値を生み出す相棒にもなりえます。
例えば、これまで時間的な制約から試せなかった細かなA/Bテストや、 ニッチなターゲットへのメッセージ検証なども、AIの力を借りることで実現しやすくなります。 その結果として、よりきめ細かなコミュニケーションや、顧客に寄り添った施策を考えやすくなるはずです。
まとめ
この記事で押さえたポイント
- 「AIに食われるかどうか」は、仕事をタスクに分解して考えると整理しやすい
- AIに任せやすいのは、パターン化しやすい作業や初稿づくりなどの領域
- 課題設定・戦略立案・関係者との調整といった領域は、人の判断が引き続き重要
- プロンプト設計や評価軸の言語化などのメタスキルは、ツールが変わっても活かしやすい
- AIを業務フローに組み込み、「考える時間」をつくることがキャリアの伸びにもつながる
明日から試せる小さな一歩
いきなりすべてを変える必要はありません。 まずは、次のような小さな一歩から始めてみるとよいでしょう。
- 今週の業務のうち、試しにAIに相談してみるタスクを一つ決める
- 自分なりの「AIマップ」（AIに任せる・人が中心・一緒に行う）を書き出してみる
- うまくいったプロンプトをメモし、次回以降も使い回せるようにする
2025年のマーケターに求められるのは、「AIと競うこと」ではなく、 「AIをうまく味方につけながら、自分の強みを伸ばしていくこと」です。
FAQ
「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。
