コラム
マーケティングの仕事はAIでなくなるのか｜実際にAI化を進めた組織で起きたこと
マーケティングの仕事はAIでなくなるのか。実際にAI化を進めたmalnaで無くなった業務・増えた業務・変わった役割を、職種別の傾向とともに解説します。
公開日：2026年8月9日
執筆・編集：malna編集部（編集方針）
「マーケティングの仕事は、AIでなくなってしまうのだろうか」
日々の業務にAIを取り入れながら、この不安を頭の片隅に抱えているマーケターの方は多いのではないでしょうか。先に当社の結論をお伝えすると、マーケターという職種そのものが無くなるとは考えていません。無くなるのは職種ではなく、職種の中に含まれていた個々の作業だというのが、実際にAI化を進めた当社の実感です。
当社、malna(マルナ)は2026年からAIエージェント「Claude Code」を全社に導入し、マーケティング支援という自分たちの本業そのものをAIで作り変えてきました。本記事では、一般論としての「AIに奪われる仕事ランキング」のような話ではなく、実際にAI化を進めた当社の中で「何が無くなり、何が増え、何が変わったのか」を、当事者としての実感でご紹介します。
はじめに
「マーケティング AI なくなる」と検索すると、AIに代替される業務の一覧や、生き残るためのスキルランキングのような記事がたくさん出てきます。当社もそれらを一通り目を通しましたが、正直なところ、あまり自分ごととして読めませんでした。
理由は単純で、それらの多くが「これから起きること」を外側から予測した記事だったからです。当社はすでにマーケティング業務のかなりの範囲をAIに任せる形へ切り替えており、予測ではなく、実際に起きた変化として語れる立場にあります。だからこそ本記事は、当社自身の一次体験として書かせていただきます。
マーケティングの仕事はAIでなくなるのか、当社の結論
マーケティングの仕事がAIでなくなるとは、マーケターという職種そのものが消滅することではなく、これまでマーケターが担っていた業務のうち手順が決まっている部分が人の手を離れ、残った業務の比重が判断や関係構築に寄っていくことだと当社は考えています。
以前、社内でAIツールの全社導入を進めた際、業務をひとつずつ棚卸しして「これはAIに任せられるか」を判定したことがあります（この経緯は採用note「Claude Code全社導入して2週間」でも触れています）。当社の肌感覚として、業務の7割程度はAIに置き換えられる、あるいは置き換えるべきものでした。
「7割が無くなる」と聞くと恐ろしく聞こえるかもしれませんが、実際に置き換わったのは「仕事」そのものではなく「作業」の部分がほとんどです。次の章から、具体的に何が変わったのかをご紹介します。
実際にAI化を進めて、当社から無くなった業務
まず、以前は人が時間をかけて行っていたのに、今は仕組みとして自動で回るようになった業務からご紹介します。
- 広告レポートの作成：クライアント別の広告パフォーマンスレポートは、以前は担当者が数値を集計してスライドや資料に落とし込んでいましたが、今は自動生成される仕組みに切り替わっています
- 広告費の月次照合：広告費の立替額とクライアントへの請求額を突き合わせる作業も、自動照合の仕組みで行うようになりました
- 会議・商談の文字起こしと要約：社内会議やクライアントとの商談の音声を、以前は人が聞き直してメモを取っていましたが、今は自動で文字起こし・要約される仕組みが日常的に使われています
- SEOの定期棚卸し：記事の更新が必要な箇所やリンクの状態、情報の鮮度チェックといった地道な確認作業も、定期実行の仕組みで確認するようになりました
これらに共通しているのは、「手順が決まっていて、正解が一つに定まる作業」だという点です。逆に言えば、正解が一つに定まらない業務は、今も人が担っています。
一方で、増えた業務もある
無くなった業務がある一方で、以前は存在しなかった、あるいは後回しにされていた業務が増えたことも正直にお伝えしなければなりません。
一つは、AIの出力を確認し、判断する業務です。例えばオウンドメディアの記事執筆では、下書きを人が一から書く時間は減りましたが、代わりに複数の視点（読者・マーケター・ライター・懐疑的な立場・自社の代表という視点）からレビュー討議を行い、改善点を洗い出す体制を構築しました。これは以前には無かった工程です。
もう一つは、AIに何をどう任せるかという「業務設計」そのものです。AIに丸投げすれば良い結果が出るわけではなく、どの業務を、どの粒度で、どういう確認プロセスを挟んで任せるかを都度設計する必要があります。この設計業務は、AI化が進むほどむしろ増えていく感覚があります。
一番変わったのは「役割」だった
無くなった業務・増えた業務よりも、当社にとって大きかったのは「役割」の変化です。
以前のマーケターの役割は、施策の企画から実行、レポート作成までを一通り自分でこなすことでした。今は、実行に近い作業の多くがAIに寄っていく分、企画の質と、クライアントとの関係構築、そして「AIの出力が本当に妥当か」を最終的に判断する責任の比重が大きくなっています。
例えば、AIが自動生成した広告レポートの数値そのものは正確でも、「この数値をクライアントにどう伝えるか」「今月の着地をどう評価し、来月何を提案するか」は、AIの出力をそのまま渡すわけにはいきません。クライアントの事業状況や過去のやり取りを踏まえて人が判断し、言葉を選ぶ必要があります。この「最後の一段」を担う比重が、以前よりはっきりと重くなったと感じています。
これは職種としての「マーケター」が「AIの管理役」に置き換わるという単純な話ではありません。クライアントの事業やターゲットの実情を理解した上でしか判断できない領域が、これまで以上にはっきりと浮かび上がってきた、という感覚に近いものです。
なくなった業務・増えた業務・変わった役割の整理
| 区分 | 具体例 | 特徴 |
|---|---|---|
| 無くなった業務 | 広告レポート作成、広告費照合、文字起こし、SEO棚卸し | 手順が決まっており、正解が一つに定まる作業 |
| 増えた業務 | AI出力のレビュー・検証、AIへの業務設計 | AIに任せた後の確認・設計にあたる業務 |
| 変わった役割 | 実行担当から、企画・関係構築・最終判断への比重シフト | 顧客理解に基づく判断が求められる領域 |
なくなる仕事・なくならない仕事を分けているもの
当社の経験から言うと、なくなる仕事となくならない仕事を分けているのは、スキルの高さというより「答えが一つに決まるかどうか」だと感じています。
データを集計する、決まったフォーマットでレポートを作る、既存の情報を要約する。これらは正解がほぼ一つに定まるため、AIに任せやすい領域です。一方で、「このクライアントの、この事業フェーズで、何を優先すべきか」といった問いには、唯一の正解がありません。過去の経験、クライアントとの関係、業界特有の事情といった、AIが直接観測できない情報をもとに判断する必要があるからです。
「AIに奪われる仕事」を職種の名前で語る記事が多いのは、この「作業単位」の話を「職種単位」の話にすり替えてしまっているからではないかと当社は考えています。実際に無くなっているのは職種ではなく、職種の中に含まれていた個々の作業です。
なお、この「作業単位で入れ替わる」という構造は、マーケティング業界に限った現象ではありません。世界経済フォーラムが2025年に公表した「Future of Jobs Report 2025」でも、2025年から2030年にかけて世界の雇用のうち新設と喪失を合わせて約22%が構造的に入れ替わると分析されています（出典：The Future of Jobs Report 2025、World Economic Forum）。マーケティング職だけが特別にAIの影響を受けているわけではなく、労働市場全体で同じ種類の変化が同時多発的に起きている、と当社は捉えています。
職種別に見る、AI化で何が変わるか
マーケティングとひとくくりにすると実感が湧きにくいため、当社が実際に手を動かしている職種・業務領域ごとに、AIに寄っていく部分と人に残る部分の傾向を整理します。クライアントごとの個別事情は当然ありますが、当社の実務経験から見えている大まかな傾向としてご覧ください。
| 職種・業務領域 | AIに寄っていく部分 | 人に残る・重みが増す部分 |
|---|---|---|
| 広告運用 | 日々の入札調整、パフォーマンスレポートの集計 | どのKPIを最適化するかの設計、クリエイティブの企画、予算配分の意思決定 |
| SEO | キーワード調査、下書きの構成づくり、更新箇所や情報の鮮度チェック | 検索意図の仮説立て、記事の独自視点、一次情報の確認 |
| コンテンツ制作 | 初稿の執筆、構成案の下地づくり | 読者・目的に応じた編集判断、複数視点からのレビュー、ブランドボイスの一貫性の担保 |
| データ分析 | 定型的な集計、ダッシュボードの更新 | 数値の背景にある仮説立て、事業文脈を踏まえた解釈、次の意思決定への翻訳 |
| クリエイティブ制作（バナー・LP等） | ラフ案や複数パターンのバリエーション生成 | ブランドとの整合性チェック、訴求表現の妥当性判断、最終的な意思決定 |
この表からも分かるように、どの職種でも「情報を集めて形にする」前半部分はAIに寄っていき、「何を選び、どう判断するか」という後半部分に人の役割が集約されていく傾向があります。「実際にAI化を進めて、当社から無くなった業務」で紹介した広告レポートの自動生成やSEOの定期棚卸しは、まさにこの「前半部分」がすでに仕組み化された例です。
個人として、何から備えればいいか
ここまでの内容を踏まえて、マーケター個人として何から手をつければよいか、当社の考え方を順番にご紹介します。会社の規模の大小に関わらず、考え方自体はそのまま使えるはずです。
身につけるべき能力を大きく分けると、（1）業務をどう設計し優先順位をつけるかという「判断力」、（2）AIの出力が妥当かどうかを見抜く「検証力」、（3）クライアントや顧客の事業を理解し関係を築く「関係構築力」の3つに集約されると当社では考えています。以下の手順は、この3つを実務の中で鍛えていくための具体的な入り口です。
- 自分の業務を作業単位で棚卸しする：「マーケティング業務」とひとくくりにせず、レポート作成・データ集計・企画立案・関係構築のように作業を分解します。棚卸しの際は「頻度が高く、かつ手順が決まっている作業はどれか」という軸で分類すると、AIに任せる優先順位が見えやすくなります
- 正解が一つに決まる作業から、実際にAIに任せてみる：頭で考えるより先に、小さな範囲で試してみることが大切だと感じています。最初から完璧な仕組み化を目指さず、まず一つの作業で試し、うまくいった型を横展開していく進め方が現実的です
- AIの出力を検証する目を養う：AIに任せた作業の結果が妥当かどうかを判断できなければ、結局その作業を手放せません。具体的には、数値の妥当性を感覚として持っているか、一次情報にあたる習慣があるか、KPIとの整合性を確認できるか、といった観点が「検証力」の中身になります
- 顧客理解と関係構築に時間を再配分する：作業から浮いた時間を、クライアントの事業理解や関係構築に振り向けることを当社では意識しています
- 自分の判断を言葉にする習慣をつける：「何をやったか」だけでなく「なぜその判断をしたか」を言語化できると、AIに指示を出す精度が上がるだけでなく、周囲やクライアントへの説明力にもつながります。この言語化の積み重ねが、前章で整理した「人に残る部分」の専門性そのものです
ここでは個人が最初の一歩として意識できる範囲に絞ってご紹介しました。
経営層・管理職が組織設計で考えるべきこと
個人の備え方だけでなく、組織としてどう受け止めるかという問いも欠かせません。当社の経験から言えるのは、AI化を「ツール導入」ではなく「役割の再設計」として位置づけない限り、前章で述べたような見落としが起きやすいということです。
- 役割の再定義を先に行う：AIツールを配るだけでは、誰が何を最終判断するのかが曖昧なまま運用が進んでしまいます。「マーケティングの仕事はAIでなくなるのか、当社の結論」で触れた「業務の棚卸し」は、個人だけでなく組織単位でも同じように必要です
- レビュー・検証の仕組みを構造として組み込む：特定の人の注意力に頼った確認ではなく、複数の視点からレビューする体制など、仕組みとして機能する検証プロセスを設計します。「一方で、増えた業務もある」で紹介した当社のレビュー討議は、この考え方を反映したものです
- 評価基準を「作業量」から「判断の質」へ移す：実行のスピードだけでなく、AIの出力を検証し、クライアントの状況に合わせて調整できたかどうかを評価に組み込む視点が必要になります
- 業務設計そのものを誰かの役割として明確にする：「AIに何をどう任せるか」という業務設計は、AI化が進むほど重要度が増す仕事です。この役割を曖昧にしたまま現場に丸投げすると、設計が追いつかないまま運用だけが先行してしまいます
規模の大小にかかわらず、この4点は組織設計を考える出発点として使えると当社では考えています。
当社が見誤っていたこと
正直に書くと、当社もAI化を進める過程で見誤っていたことがあります。
一つは、「AIに任せれば早く終わる」という前提だけで業務を渡してしまい、確認の仕組みを後回しにしていた時期があったことです。結果として、AIの出力をそのまま使ってしまいそうになる場面もありました。レビュー体制を整えてからは、この種の見落としは減っています。
もう一つは、AI化を「工数削減」の話としてだけ捉えていたことです。実際に進めてみると、工数が減った分だけ新しい判断業務が増えるため、単純な引き算にはなりませんでした。AI化は仕事を減らす話ではなく、仕事の中身を組み替える話だと捉え直してからのほうが、社内の混乱は少なかったと感じています。
よくある質問
Q1. マーケティングの仕事は本当にAIでなくなりますか。 職種としてのマーケターが消えるとは考えていません。当社の経験では、手順が決まっている「作業」の部分から無くなっていき、企画・関係構築・最終判断といった「仕事」の部分は残る傾向にあります。
Q2. AIに仕事を奪われないためには何をすればいいですか。 まずは自分の業務を作業単位で分解し、どこから任せられるかを見極めることから始めるのがよいと当社では考えています。AIの出力を検証できる目を持つことも欠かせません。
Q3. 広告運用やSEOなど、職種によってAI化の進み方に差はありますか。 差はあります。「職種別に見る、AI化で何が変わるか」で整理した通り、どの職種でも「情報を集めて形にする」前半部分から先にAIに寄っていき、企画・意思決定・最終判断といった後半部分に人の役割が残る傾向は共通していますが、前半と後半の比率は職種ごとに異なると当社では見ています。
Q4. 未経験からマーケターを目指しても大丈夫ですか。 未経験であること自体が不利になるとは限らないと感じています。むしろ、AIを前提に業務を組み立てる発想を最初から持てることが、これからは強みになり得ると当社では考えています。
Q5. 中小企業でもマーケ業務のAI化は進みますか。 規模の大小は分かれ目にならないと当社では考えています。当社自身が従業員数十名規模の会社であり、実際に全社でAI化を進めています。業務を作業単位で見直せるかどうかのほうが、規模よりも影響が大きいと感じています。
さいごに
「マーケティングの仕事はAIでなくなるのか」という問いに、当社なりの答えを一次体験ベースでご紹介しました。無くなった業務があり、増えた業務があり、そして役割そのものが変わっている。これが、実際にAI化を進めてみた当社の実感です。
なお、AI化以前の組織のあり方についても、以前「マーケターが最低限押さえておくべき競合調査方法」という記事でご紹介しています。あわせて参考にしていただけますと幸いです。AIエージェントに何を任せ、何を人が判断すべきかという業務単位の線引きは、AIエージェントはマーケティングをどう変えるかで詳しく扱っています。
自社の業務をどこから見直せばよいか、AI化をどう組み立てればよいかお悩みの方がいらっしゃいましたら、ぜひ当社までお気軽にご相談ください。
自社のAI導入・AI活用について相談したい場合は、企業からのご相談もご検討ください。
