AIを活用したBtoBマーケティングとは？メリットやデメリット、ポイントを解説

AIは、企業のマーケティング活動の質を高め、ビジネスの成長を加速させる様々な利点をもたらします。一方で、AI技術の導入・運用には、課題やリスクも伴います。

本記事では、BtoBマーケティングにAI技術が注目される背景から、活用するメリットやデメリット、ポイントやシーンについて解説します。ぜひ、参考にしてください。

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※本記事では、機械学習やルールベースによる予測・自動化などを指す従来の意味でのAIを「AI」、その中でも文章生成やコンテンツ制作支援などに使われるChatGPTやGeminiなどの生成型のAIを「生成AI」として表記を分けています。

AI技術を活用したBtoBマーケティングとは

本章では、AI技術がBtoBマーケティングにどのような変化をもたらすのかについて、以下の観点から解説します。

AI技術を活用したBtoBマーケティングが注目される背景

近年、BtoBマーケティングの分野でAI技術への関心が高まっています。主な理由には、以下のようなビジネス環境の変化が挙げられます。

主な理由	具体例
取り扱うデータの増加	ウェブサイトのアクセスログや顧客とのやり取り、オンライン広告の成果など、企業が日々収集・蓄積するデータは膨大な量にのぼります。これらのデータを人の力だけで分析し、有効な知見を引き出すことは時間的にもコスト的にも限界があります。
顧客が寄せる期待の高まり	消費者向け（BtoC）ビジネスと同様に、企業顧客（BtoB）も自社のビジネス課題や興味に合わせた、よりパーソナルな情報提供や体験を求めるようになっています。従来のような画一的なアプローチでは、顧客の関心を引きつけ、関係性を深めることが難しくなっているのです。
投資対効果（ROI）への要求	企業は限られたマーケティング予算の中で、最大の成果を出すことが常に求められています。そのため、施策の効率化や効果測定の精度向上、そして最終的なROIの改善が、マーケティング部門にとって重要な課題です。

AIは、これらの課題に対応するための強力な手段となります。

AIを活用したBtoBマーケティングのメリット

本章では、AIをBtoBマーケティングに導入することで得られるメリットについて解説します。具体的には、以下のとおりです。

顧客管理・支援の自動化

AI技術をBtoBマーケティングに活用する大きなメリットは、顧客情報の管理や問い合わせ対応といった日常業務を自動化できる点です。

たとえば、CRMシステム（顧客関係管理）を連携することで、データ入力や更新作業の一部をAIに肩代わりさせることが可能です。入力の手間が省けるだけでなく、記録漏れを防ぎ、顧客情報が常に整理された状態を保てます。

また、WebサイトにAIチャットボットを設置することで、顧客からの質問に対して24時間365日、自動で回答することも可能です。これにより顧客は疑問をすぐに解決でき、結果として顧客満足度の向上につながります。

LANYの自社サイトへホワイトペーパーの案内を行うチャットボットを設置したところ、新規リード獲得数のうちチャットボット経由が約14％という結果となりました。これは、スライドインバナー経由（約2％）に比べて大きく上回っています。実際に、チャットボット経由で資料をDLした新規ユーザーからお問い合わせにつながり、商談フェーズに進んだ事例もあります。

見込み顧客へのフォロー強化

BtoBビジネスは、顧客の関心を維持し、適切な情報を提供し続けることが重要です。しかし、多くのリードを抱えている場合、一人ひとりに合わせて丁寧にフォローを行うことは困難です。このようなリードフォローの課題解決に、AIは貢献します。

たとえば、MA（マーケティングオートメーション）ツールなどと連携し、各リードの行動データや属性情報をAIに分析させることが可能です。これにより、各リードに対して次に取るべきアクションを判断しやすくなります。

結果、フォロー漏れやタイミングのずれを防ぎ、商談化率や成約率を高められるのです。

コンテンツ制作の効率化

生成AIツールを活用することで、コンテンツ制作における工程も効率化できます。生成AIにテーマ・キーワード・想定読者などを指示することで、たとえば以下のような業務を担わせることが可能です。

これらにより、コンテンツ制作にかかる時間を削減し、以下のような付加価値をもたらす作業に時間を割けます。

LANY式 SEO記事制作代行サービスでは、生成AIと人がそれぞれの強みを活かした、新たな制作体制を構築しました。これにより10時間以上の工数を削減し、得られた余白は専門家への取材やインタビュー、独自調査にもとづくデータ生成などに再投資しています。

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AIを活用したBtoBマーケティングのデメリット

AI技術は多くのメリットをもたらしますが、導入や運用には課題やリスクが伴います。これらを理解した上で活用することが、成功へと導くためには重要になります。

BtoBマーケティングにAI・生成AIを活用する上でのデメリットは、以下のとおりです。

十分な量の機械学習データが必要なケースがある

ChatGPTやGemini、Copilotなどのツールは、すでに大規模データで訓練済みであるため、データの学習なしでそのまま使用できます。

ただし、自社で一から学習させるタイプ、もしくはファインチューニング（すでに学習済みのAIモデルに対して、特定の目的やデータに合わせて追加学習させること）するタイプのAIツールは、学習データが多いほど高い性能を発揮します。そのため、BtoBマーケティングに活用するためには、十分な量のデータが必要です。

この場合、モデルの学習に必要なデータが不足していたり、データの内容に誤りや偏りが多かったりする場合、AIは正確なパターンを学習できません。結果として分析の精度が低下し、誤った予測をする可能性があります。

顧客数がBtoCほど多くないBtoBは、ニッチな業界で参考データが少ないといった状況も考えられます。この課題に対応するためには、AI導入の検討段階で、自社がどのようなデータをどれくらい保有しているのか、必要なデータは何かを把握することが重要です。

また、データが不足している場合は、以下のように段階的なアプローチを検討することが有効です。

AIだけでは正確性を担保できない

データ分析やコンテンツ生成において、AIの出力結果が必ずしも正確であるとは限らない点に注意が必要です。AIの分析結果や提案を検証せず信じてしまうと、意図しない結果を招いたり、場合によっては企業の信頼を損ねるリスクも考えられます。

たとえば、特定の顧客層に関するデータが少ない場合、AIはその顧客層に対して適切な評価や提案ができない可能性があります。また、文章を生成する際に、生成AIは「ハルシネーション」と呼ばれる、事実に基づかない情報を生成する場合もあります。

これらのリスクに対応するためには、AIを万能な存在として過信するのではなく、あくまで高度な支援ツールとして位置づけることが重要です。出力された内容は、必ず人間が正確性や論理性を確認しましょう。

実際にLANYでは、専門性と信頼性を担保するためにいくつかの工夫を取り入れています。たとえば、記事テーマに対して実務経験や知見のあるディレクター・ライターをアサインし、文章のチェック・編集を行う体制を構築。加えて、専門家による監修を導入することで、専門的な観点からのチェックも実施しています。

さらに、制作フローにはファクトチェックや校正を含め、生成AIや文賢・CCDなどのツールも活用しながら、人間の目だけでは気づけないミスや抜け漏れも防いでいます。

このように人の知見とツールの力を組み合わせることで、AIのリスクを最小限に抑えつつ、高品質なコンテンツ制作を実現することが可能です。

機密情報の流出リスク

クラウド上で提供されるAIサービスを利用する際は、自社の機密情報や顧客の個人情報が、意図せず外部に漏洩してしまうリスクに最大限の注意を払う必要があります。

多くのAIサービスは機能改善や学習のために、ユーザーが入力した情報をサーバーに送信・保存し、利用することがあります。そのため、社外秘の情報を入力してしまうと、サービス提供事業者に漏洩してしまう可能性はゼロではありません。

また、サービス自体のセキュリティ対策が不十分であれば、不正アクセスによって顧客データなどが盗まれるリスクも考えられます。BtoBマーケティングでは、取引先の重要な情報に触れる機会も多いため、これらへの対策は必須です。

こうしたリスクを軽減するためには、AIツールを利用する際の機密情報や個人情報の取り扱いについて明確な社内ルールを定め、従業員への教育を徹底することが基本になります。

その上で、利用するAIサービスの利用規約やプライバシーポリシーを十分に確認し、入力したデータがどのように扱われるのかを理解することが重要です。

そして、データの暗号化やアクセス権限管理など、高度なセキュリティ対策が施されているツールを選択することも求められます。安易な情報入力は避け、常に情報セキュリティへの意識を高く持つことが、AIを安全に活用するためには不可欠です。

AIをBtoBマーケティングに活用できるシーン

AI活用によって、BtoBマーケティングにおける様々なプロセスを効率化できます。

本章では、AIをBtoBマーケティングに活用できる主なシーンについて、具体例を交えながら解説します。

ターゲティング

AIは、ターゲティングの精度をデータ分析によって大幅に向上させます。従来のターゲティング手法では、業種や企業規模といった静的な属性情報が中心になりがちで、必ずしも顧客の具体的なニーズや関心と一致しないケースがありました。

しかし、AIを活用することで、Webサイト上での行動履歴や製品・サービスに関する情報収集行動を示すインテントデータといった、より動的な情報も分析が可能です。これにより、自社に強い興味・関心のある顧客を特定しやすくなります。

たとえば、AIツールで過去の優良顧客データを分析し、それらの企業と共通の特徴（業界・規模・導入技術など）を持つ類似企業を特定し、効果的なアプローチ先リストを作成するのに役立ちます。

コンテンツ制作

コンテンツマーケティングでは、専門的で価値の高い情報を、様々な形式で継続的に発信していく必要があります。先にも紹介したように、ChatGPTをはじめとする生成AIツールは、コンテンツ制作における文章のアイデア出しや構成案の作成、本文の下書きなどを短時間で生成することが可能です。

たとえば、以下のような活用方法が挙げられます。

このように、生成AIを活用することで、コンテンツ制作のスピードと量を向上させ、より多様なコンテンツを発信することが可能です。

LANYでは、AIによって効率化された構成案や下書きをもとに、情報の正確性や独自性を重視して人の手で仕上げる体制を構築しました。「AIの80点のアウトプットを、人の編集で100点に引き上げる」という意識のもと、AIと人が何度もやり取りを繰り返しながら、精度の高いコンテンツをスピーディーに制作しています。

具体的なLANY式SEO記事制作は以下のフローで行っています。

実際に、LANYブログでは「記事制作 内製化」や「YouTube BtoB企業」などのキーワードで記事を制作し、SEO流入を獲得しながら、内製化支援やYouTube運用代行といった自社サービスのリード獲得にも貢献しました。

このように、AIと人の強みを掛け合わせた制作フローを確立することで、LANYでは高品質なコンテンツを効率的に量産し、マーケティング成果にもつなげています。

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データ分析

AIは、BtoBマーケティングにおける分析プロセスを効率化し、より深い洞察を得るための強力なツールとなります。

たとえば、MAやCRM、アクセス解析ツールなどが収集・統合したデータをAIに読み込ませることで、人間が見逃しがちなデータ間の関連性やパターンを発見し、以下のような施策改善のための具体的なヒントを提供してくれます。

また、AIが搭載された分析ツールでは、以下のような複雑なアトリビューション分析（貢献度分析）を自動で行うことも可能です。

これにより、本当に効果のあるコンテンツやチャネルを特定し、リソース配分を最適化することが可能です。

さらに、顧客からのアンケート回答や製品レビューといったテキストデータを自然言語処理技術で分析し、コンテンツのテーマ選定や表現方法の改善に役立つ意見や要望を抽出することもできます。

勘や経験だけに頼るのではなく、AIを活用したデータ分析に基づいてコンテンツ戦略を継続的に見直し・改善していくことで、マーケティング活動全体の成果を最大化できるでしょう。

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まとめ

AIを活用したBtoBマーケティングは、顧客管理やリードのフォロー、コンテンツ制作、データ分析など幅広い領域で業務効率と成果の向上を実現します。MAやCRMなどのツールが収集・統合したデータをAIに読み込ませることで、人では見逃しがちな傾向やパターンを把握し、施策改善につなげることが可能です。

一方で、情報の正確性の確認、セキュリティ対策も欠かせません。AIをあくまで支援ツールと捉え、人との連携によって成果を最大化する姿勢が重要です。

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