生成AI時代のマーケ組織：人がやる仕事、AIがやる仕事の線引き
生成AIの普及で、マーケティング業務は「速くなる」だけでなく、「役割の前提」が変わりつつあります。
一方で現場では、AIの導入が進むほど「どこまでAIに任せて良いか」「人が責任を持つ範囲はどこか」が曖昧になり、運用が止まることがあります。
本記事では、デジタルマーケティング担当者向けに、人がやる仕事／AIがやる仕事の線引きを、現場で使える基準とテンプレに落として解説します。
初心者にも読みやすい言葉で、ただし実務で判断できる粒度を目指します。
📝イントロダクション
線引きがないと「使うほど怖い」「任せるほど不安」になりやすい
生成AIは、コピー、企画案、要約、分析コメントなど、マーケ業務の多くを支援できます。
しかし、導入が進むほど現場で起きやすいのは、次のような“違和感”です。
- AIのアウトプットをそのまま使って良いか分からない
- 最終チェックが増え、逆に忙しくなる
- 成果が出ても、誰の手柄か分かれにくい
- トラブルが起きた時に、責任の所在が曖昧
これらは「AIの性能」の問題に見えますが、実務上は役割設計の問題であることが多いです。
AIは万能な担当者ではなく、得意不得意がある“道具”です。
道具として扱うには、人が責任を持つ範囲とAIに任せる範囲を、言葉で決める必要があります。
情報を集める／要約する／分類する／候補を出す
優先度を決める／リスクを許容する／最終承認する
AIで叩き台→人がチェック→運用で改善を積む
まず「線引きの基準」を押さえ、次に自社の業務を棚卸しして当てはめてください。
最後に、体制（役割）と運用（SOP）に落とすと、実務で使える状態になります。
🧠概要
線引きの基準は「責任」「再現性」「文脈」の3つで作る
「人がやる／AIがやる」をタスク名で決めようとすると、現場で破綻しやすいです。
理由は、同じタスクでも状況によって難易度とリスクが変わるからです。
そこでおすすめなのが、次の3つの軸で線引きをする方法です。
線引き軸
🧾 責任
失敗した時に誰が説明するか。
影響が大きい判断ほど、人が責任を持つと安定します。
線引き軸
🔁 再現性
手順が言語化できるか。
ルール化できるほど、AIに任せやすくなります。
線引き軸
🧭 文脈
ブランドや顧客の背景、社内事情など、暗黙知が必要か。
文脈が強いほど、人の判断が重要になります。
役割の基本形：AIは“生成”、人は“決裁”では終わらない
よくある誤解は「AI＝制作」「人＝承認」の二分です。
実際は、AIは制作以外にも「探索」「整理」「監視」などを支援し、人は承認以外にも「設計」「育成」「改善」を担います。
次の表は、現場で使える線引きの例です。
| 領域 | AIが支援しやすい | 人が担うと安定 |
|---|---|---|
| 企画 | 案のたたき台、比較、要約、論点整理 | 優先順位、投資判断、ブランド整合 |
| 制作 | 構成案、コピー案、素材の整理、表現のバリエーション | トーンの最終判断、表現リスクの確認 |
| 運用 | レポートの要約、異常の兆候抽出、改善案の候補出し | 改善の採否、例外対応、運用ルールの更新 |
| 分析 | 切り口の提案、差分の列挙、仮説候補の提示 | 因果の見立て、検証設計、結論の説明責任 |
| 組織 | 手順書の叩き台、教育資料の整形 | 役割定義、評価、教育計画、ガバナンス |
AIに任せるかどうかは「できるか」ではなく、「任せても困らない条件が揃っているか」で決めると安定します。
条件とは、品質基準、確認手順、例外時の迂回ルート、責任者の明確化です。
✨利点
線引きができると、スピードより“品質と安心”が整う
線引きを明確にする最大の利点は、作業が速くなること以上に、安心して運用できることです。
AI活用で疲れやすい組織は、「任せ方が毎回違う」「確認が属人的」「責任が曖昧」になりがちです。
🧭 判断がブレにくい
迷ったときの基準があると、AIの出力に振り回されにくくなります。
“使う／使わない”の議論が短くなりやすいです。
🧾 品質が揃いやすい
AIの出力を“そのまま使う”のではなく、チェックポイントを固定すると品質が安定します。
属人的なレビューが減りやすいです。
🤝 役割が分かれ、摩擦が減りやすい
“誰が最後に決めるか”が明確だと、チーム内の停滞が減ります。
依頼・確認・承認の流れが整います。
🔁 改善が積み上がる
線引きがあると、改善ポイントが「プロンプト」だけでなく「運用」まで広がります。
組織の学習として残ります。
線引きは“一度決めて終わり”ではありません。
ユースケースやチームの成熟度によって、任せられる範囲は変わります。
そのため、線引きは更新前提で運用するのが現実的です。
🧰応用方法
線引きを“業務単位”ではなく“判断単位”で適用する
役割分担を運用に落とすときは、「記事はAI」「分析は人」のような粗い分け方より、どこで判断が入るかに注目すると上手くいきます。
例えば記事制作でも、テーマ選定とトーンは人、叩き台と見出し案はAI、最終の言い回し確認は人、といった形です。
マーケ業務別：線引きの当てはめ例
制作（コンテンツ/LP/資料）
📝 “作る”はAI、“守る”は人
- AI：構成案、見出し案、文章の叩き台、表現のバリエーション
- 人：主張の整合、トーン、社内ルール確認、最終の読みやすさ
- 境界：公開前の最終確認（責任と文脈が強い）
運用（広告/配信/改善）
🔁 “監視と整理”はAI、“採用判断”は人
- AI：変化点の要約、可能性の列挙、チェックリスト提示
- 人：優先度、予算配分、例外対応、関係者調整
- 境界：施策の停止・変更など影響が大きい判断
分析（レポート/定例）
🔎 “切り口”はAI、“結論”は人
- AI：差分抽出、仮説候補、見るべき指標の提案
- 人：因果の見立て、反証、意思決定の説明
- 境界：結論の社内共有（説明責任が発生）
顧客理解（VOC/調査）
🧩 “整理”はAI、“解釈”は人
- AI：コメント分類、要約、論点整理、質問案の作成
- 人：顧客文脈の解釈、施策への翻訳、優先度判断
- 境界：解釈の採否（文脈が強い）
よくある“線引きミス”と修正方法
⚠️ 承認が重くなる
AIの出力を全件レビューして疲れる状態。
品質基準とNG例を作り、レビュー箇所を絞ると改善します。
⚠️ 誰も責任を持てない
“AIが言った”が言い訳になる状態。
最終判断者を役割で固定し、ログで残すと安定します。
⚠️ 使い方がバラバラ
個人の工夫に依存して品質が揺れる状態。
テンプレと手順で揃えると再現性が上がります。
線引きが曖昧なときは、まず「最終承認者」「チェック項目」「例外時の迂回」の3点だけ決めると、運用が前に進みやすいです。
🏗導入方法
線引きを“体制”と“手順”に落とし、更新できる形にする
線引きは、資料に書いただけでは機能しません。
実務で効くのは、線引きを体制（役割）と手順（SOP）に落とし、運用で更新できる形にすることです。
業務棚卸しテンプレ（そのまま使える）
まずは業務を棚卸しし、判断点を見つけます。
タスク名より「どこで意思決定が発生するか」に印をつけるのがコツです。
RACIで“責任”を固定する
線引きが崩れる最大の理由は「誰が最後に責任を持つか」が曖昧なことです。
RACI（Responsible/Accountable/Consulted/Informed）で決めると整理しやすいです。
| タスク | R（実行） | A（最終責任） | C（相談） | I（共有） |
|---|---|---|---|---|
| コンテンツ初稿の作成 | AI＋担当 | 担当 | 編集/ブランド担当 | 関係者 |
| 公開前の品質チェック | 担当 | 編集/責任者 | 法務/広報（必要時） | 関係者 |
| 週次の改善案の抽出 | AI＋運用担当 | 運用責任者 | 各チャネル担当 | 関係者 |
SOP（手順書）で“再現性”を作る
AI活用は、個人の工夫に任せると揺れやすいです。
最低限のSOPを作り、「どこでAIを使い」「どこで人がチェックするか」を固定すると、品質が安定します。
🧾 SOPに入れる項目
- 入力テンプレ（何を渡すか）
- 出力テンプレ（どう返すか）
- チェック項目（何を確認するか）
- 例外時の迂回（止まらない手順）
- ログ（後から追える情報）
🧾 SOPテンプレ（短く）
線引きを厳密にしすぎると、現場の柔軟性が下がることがあります。
最初は「最終責任」「チェック」「例外」の3点を決め、運用しながら更新するのが現実的です。
🔭未来展望
役割は固定ではなく、成熟度とともに“移動”する
生成AIの活用が進むと、最初は人がやっていた作業がAIに寄っていくことがあります。
ただし、役割が移動しても、人の仕事が消えるわけではなく、責任と設計の比重が増える方向に進みやすいです。
🧭 “監督”の役割が重要になる
AIの出力を評価し、運用ルールを更新し、品質を揃える役割が重要になります。
いわば“制作”より“監督”の比重が上がります。
🧾 ログと学びが資産になる
何を入力し、どう判断し、どう改善したかが残るほど、組織の学習が進みます。
その結果、線引きも更新しやすくなります。
🤝 部門連携が前提になる
AI活用はマーケだけで完結しにくくなります。
だからこそ、線引きは“部門横断の合意”として整える価値があります。
🔁 線引きは“ルール”から“運用”へ
ルールを増やすより、運用で回して更新することが重要になります。
成熟度に応じて、任せる範囲を少しずつ広げます。
✅まとめ
線引きの本質は「誰が責任を持ち、どう再現するか」を決めること
生成AI時代のマーケ組織では、「人がやる／AIがやる」をタスク名で分けるだけでは足りません。
安定して運用するには、責任・再現性・文脈の3軸で線引きをし、体制（RACI）と手順（SOP）に落として更新できる形にする必要があります。
AIは“候補を出す・整える・見つける”を支援し、人は“決める・守る・育てる”を担う。
この基本ルールをベースに、まずは1〜2業務から小さく始めると、運用が前に進みやすいです。
- 線引きは「責任・再現性・文脈」で作ると安定する
- AIは“生成”だけでなく“探索・整理・監視”も得意
- 人は“承認”だけでなく“設計・育成・改善”が重要になる
- RACIとSOPで役割を固定し、定例で更新する
まず、よく使う業務を1つ選び、業務棚卸しテンプレを埋めてください。
次に、RACIで最終責任者を固定し、SOPの「チェック項目」と「例外対応」だけ先に決めると、運用が始めやすくなります。
❓FAQ
線引きと運用でよくある質問
QAIに任せる範囲は、どうやって決めれば良いですか？
まずは「責任・再現性・文脈」の3軸で判断すると整理しやすいです。
影響が大きい判断や、文脈が強い部分は人が担い、再現性が高い作業はAIに任せると安定します。
最初は範囲を狭くし、運用ログを見ながら少しずつ広げるのが現実的です。
Q最終チェックが増えて、かえって忙しくなります。
チェックが増える原因は、品質基準が曖昧で“全部見ないと不安”になることが多いです。
まず、チェック項目を固定し、NG例を用意してレビュー箇所を絞ると改善します。
可能なら、AIに一次チェック（表記ゆれ、抜け漏れ候補の提示）を任せると負担が減りやすいです。
QAIの出力が間違っていたとき、責任は誰が持つべきですか？
実務では、最終的に利用・公開・実行を決めた人（または役割）が責任を持つ形が安定します。
そのためにRACIでA（最終責任）を固定し、ログに判断理由を残す運用が有効です。
“AIが言った”を理由にしない設計が重要です。
Qチーム内でAIの使い方がバラバラです。どう揃えれば良いですか？
まずは“使い方”ではなく“入出力テンプレ”を揃えると効果的です。
入力テンプレ（何を渡すか）と、出力テンプレ（どう返すか）を固定し、チェック項目を共通化します。
そのうえで、よくある失敗をNG例として共有すると、品質が揺れにくくなります。
Q線引きを厳密に決めると、現場が動きにくくなりませんか？
動きにくくなることがあります。
そのため、最初は“最低限の線引き”として「最終責任者」「チェック項目」「例外時の迂回」の3点だけ決め、運用で更新する形が現実的です。
ルールを増やすより、更新できる運用にすることが重要です。
「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。
