DeepSeek に取って代わられないマーケターになるにはどうすればよいでしょうか?

AIはコピーライティングや動画のスクリプトを効率的に生成できるだけでなく、戦略的なソリューションも提供できるため、多くのマーケティング担当者は自分の仕事が機械に置き換えられるのではないかと心配し始めています。本稿では、複数のブランドマーケティング実務家との対話を通じて、マーケティング分野におけるAIの現在の応用状況、利点と限界、そしてAI時代にマーケターがかけがえのない価値をどのように見出せるかについて論じます。

AI の創造物は人間の創造物を完全に置き換えることができるでしょうか?多くのブランド関係者がこの件について検討したと思います。

2024年、コカ・コーラは「実験」を実施した。

昨年のクリスマスイブに、コカコーラは、1995年のクリスマスの定番コマーシャル「ホリデーズ・アー・カミング」を再現した、AIが全面的に制作したTVC「ホリデー・マジックがやってくる」を公開した。この短編映画は公開されるとすぐに、インターネット上で白熱した議論を巻き起こした。

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「コカコーラが『赤い』のは、失業中の芸術家の血だからだ！」

「古典的な広告から心と喜びを吸い取っている」

「最後の本当の魔法とは全く対照的に、完全に魂が欠けている」

この議論では、コンテンツに既得権益を持つコンテンツ制作者と純粋な消費者の両方が見られます。ディズニーの脚本家アレックス・ハーシュはソーシャルソフトウェアXで「コカコーラが赤いのは、失業中のアーティストの血から作られているからだ！」と指摘した。

一方、消費者の間では、大多数が反対意見を持っています。多くのネットユーザーは、1995年に実在の人物が出演したテレビCMと比較すると、AIが作成した動画にはリアルな感情が欠けており、クリスマスの喜びがまったく伝わっていないと考えている。 「この広告のおかげで今日ペプシを買った」というコメントもありました。

実際、ChatGPT の登場以来、AI テクノロジーの境界と倫理基準に関する議論は止むことはありません。しかし、中国世界では、DeepSeek の出現により、この議論はまさに最高潮に達しました。

今年の初め、業界を騒がせた会話のスクリーンショットがありました。その内容は、尚美グループが法務、顧客サービス、製品イノベーションなど複数の部門にまたがるチーム削減を必要としており、その中でもコンテンツ部門の削減率が最も高かったというものでした。 「コンテンツイノベーション部門の80％の人員を削減すべき」と提案しただけでなく、残すべき20％のハード指標に「AIを活用する能力」も含めた。

DeepSeek R1 は、非常に擬人化され、感情的かつ論理的に正しいコンテンツを作成できるため、登場するや否や全国的な注目を集めました。これを中国の「iPhoneの瞬間」と呼ぶ人もいる。これはAI技術の新たな飛躍を意味する。一方、本物と間違われるほどリアルなこの技術によって、人間と機械の境界があいまいになり、さらには人間の独自性が脅かされるのではないかと懸念する人もいる。

この懸念は、深い洞察と創造的な戦略を主な成果物とするブランド マーケティング担当者にとってはさらに大きくなります。

AI が生成したコピー、ビデオ スクリプト、さらには戦略計画がプロの基準に近づき始めると、マーケティング担当者が誇る創造性と洞察力はアルゴリズムに置き換えられるのでしょうか。 AIは生産性を解放するツールなのか、それとも人間に代わる「プロの殺し屋」なのか?

新たな小売ブランドやトップサービスプロバイダーの創業者、第一線のブランドプランナー、メディアエグゼクティブ、コンテンツオペレーターなど、ブランドマーケティング業界の実務家10名以上にインタビューし、マーケターがこの大きな変化の中でどのように自らの足場を築けるのか、そして「人」としての価値はどこにあるのかを、彼らの視点から探ってみました。

1. 恐怖: 「AI+」複合人材を採用しながら基本ポジションを削減する

この懸念は根拠のないものではありません。

米国で「今日のヘッドライン」として知られるBuzzFeedは2023年に、コンテンツ制作者を中心に従業員の約12％を削減し、AI技術を使ったコンテンツ生成に切り替えると発表した。マッキンゼーは、2030年までに、世界中で3億7500万の仕事が、解雇、転職、スキル要件の変更など、AIと自動化技術の影響を受けると予測しています。

数字がまだ遠いと感じられる場合、この傾向は会話の中でより強く感じられます。

「昨年から、当初約70人いた設計部門の半分を解雇しましたが、成果は変わっていません」と、あるサービスプロバイダーの上級幹部は語った。

従来のマーケティング業界は長い間、多額の人的投資に依存してきました。市場分析、コンテンツの創造、広告制作、配信変換など、プロフェッショナルチームのコラボレーションが必要です。しかし現在、これらすべてが急速に再構築されつつあります。

ChatGPT が主導する大規模モデルの最も重要な技術的進歩はコンテンツ生成にあるため、コンテンツは最も急速に破壊される部分となっています。私たちの会話では、回答者の半数以上が、社内の基本的なコピーライティングとデザイン作業はほぼすべて AI によって行われていると答えました。

実際の結果から判断すると、実際の作業では、人間が作成したものと比較して、AI には主に 2 つの利点があります。 1つは大量生産による高効率性です。もう 1 つは、質の高いコンテンツを作成するためのトレーニング コストが低いことです。これは、AI が仕事で競争できる理由にもなっています。

以前は、人手に頼って、トラフィックを集めるために 1 日に 100 個のコンテンツを制作していました。しかし、AI を活用すれば、同じ人件費で 1,000 個、あるいは 10,000 個のコンテンツを一括作成し、トラフィックを増やすことができるため、運用効率が数倍向上します。

AI マーケティング テクノロジー プロバイダーが、典型的なサービス シナリオの例を示してくれました。

現在、多くの新車会社は全国規模のKOSを義務付けており、店舗販売ではトラフィックを集めるために小紅書やDouyinなどのソーシャルメディアに記事を投稿することが求められていますが、ほとんどの従来の販売ではコピーライティングのスキルが不足しており、トレーニングを行うと余分な作業量が増えます。この場合、これらの自動車会社は、AI を利用してコンテンツを大量生産し、それを店舗に配布する方法を見つけるでしょう。

同氏は、従来、店舗販売コンテンツの得点は一般的に40～50点だったが、AIは70～80点を達成できると明らかにした。コンテンツの品質に対する要件がそれほど高くない場合は、AI はより費用対効果の高い選択肢になります。

ChatGPT の初期の頃は、人々が AI 生成コンテンツに対してまだ懐疑的で様子見していたため、AI は主に UGC や PUGC などの非公式コンテンツに適用されていました。しかし、テクノロジーの急速な進化により、AI 生成コンテンツは成熟し、AI が見られるシナリオもますます増えています。

Advertiser Perceptions の調査によると、2023 年には約 60% の広告主がこれに前向きでしたが、今年は約 70% の広告主が AI 生成コンテンツに広告を掲載する意向を示しています。

2022年末、ChatGPTの登場後、仕掛けや好奇心の目的でAIを応用する企業が増えたとしましょう。今では、大型モデルによって生産効率が向上すると誰もが心から信じています。生産性を向上できるツールはビジネス界ですぐに受け入れられますが、AIも例外ではありません。

「AIはわが社のインフラとなっている」とスナックブランドのCEOは語った。 「今日の採用ニーズにおいて、AI は過去の Word、Excel、PPT と同様に基本的なスキルです。」

現在は拡大段階にあるため、AI による人員削減は行わず、AI の習熟度を既存の人員検討に組み込む予定です。 AI モデルをトレーニングする方法やプロンプト語を最適化して、生成されるコンテンツをニーズにさらに適合させる方法を知ることは、従業員にとって「必須のスキル」になりつつあります。

BOSS Direct Recruitmentでは、すでにいくつかのeコマースプラットフォームやブランドが「AIコンテンツ制作」の職種を高給で募集していることがわかります。求人JDから、応募者は「AI+クリエイション」の複合的な才能を持つ必要があり、AIコンテンツ生成ツールの使用に習熟し、コンテンツの専門知識とデータ感度がしっかりしている必要があることがわかります。

同時に、いくつかの基本的な立場は排除されなければなりません。実際の調査では、コピーライティング、データ分析、コンテンツ編集などの単純な職種がほとんどの企業で急速に縮小していることがわかりました。

生産効率の向上から雇用構造の再構築まで、AI技術が業界のあらゆる側面を変えていることを認めなければなりません。企業にとって、AIを生産プロセスにどのように統合するかが、将来の競争力を維持するための鍵となります。そして、業界内のあらゆる「私」にとって、AI を理解して適用することは避けられないテーマとなっています。

2. 受け入れる：勝てないなら、彼らに加わってAIを「道具」に変える

この AI の波を避けるのではなく、受け入れることが、ほとんどの人々の選択です。

2月上旬の会話では、インタビュー対象者は対面チャットの前に回答のテキスト版を私たちに提供してくれました。この回答は論理が明確で、議論が包括的であり、非常に体系化されています。これは、社内でトレーニングされた AI モデルによって作成されました。

「AIは我が社の専門家になった。ビジネス上の質問によっては、AIの答えが私よりも包括的かもしれないので、まずは私が答えよう」と同氏は述べ、AIが社内で戦略的なレベルにまで昇格したと付け加えた。 DeepSeek が今年初めに登場して以来、同社の創設者たちは AI 研究に熱中し、社内の AI ナレッジベースの構築を主導し、既存のすべての事例と意見文書をモデルに取り込んできました。現在、同社では簡単なテキスト原稿やビデオの台本の初稿をAIに作成させている。

AIとビジネスの深い統合は孤立した事例ではありません。

春節後、DaofaコミュニティはDeepSeekの使用に関する調査を実施しました。数百件の回答のうち、回答者の 80% が DeepSeek を使用したことがあり、そのうちの 20% は既に仕事で DeepSeek を熟練して使用していました。

すでに AI に慣れているマーケターにとって、AI は「ツール」のようなものです。使い方をマスターすれば、効率的な出力を維持する永久機関になります。先週のナイフスキルの共有で、Feiyang Content Strategyの創設者であるFeiyangは、DeepSeekの使用スキルを、メンター原則、プログレッシブ原則、クロスディメンション原則、フィーディング原則の4つの原則に分類しました。

1. メンターシップの原則: DeepSeek をメンターとして扱い、教師を尊重するという倫理規定を守り、質問する前に論理的に考えます。
2. 漸進的原則: DeepSeek は非常に幅広い知識ベースを持っているため、広いところから始めて狭いところへ、浅いところから深いところへというように、段階的に質問するのが最適です。
3. 次元横断の原則: 既存の方向に基づいて次元横断の質問を追加し、DeepSeek がより多くの角度から考えることができるようにします。
4. フィーディング原理: 適切と思われる認知フレームワークを DeepSeek に入力すると、フレームワークに従って回答が返されます。

Feiyang 氏は、子供用学習椅子の Douyin 機会の分析を例に挙げ、トラック分析におけるこれら 4 つの原則の適用を詳細に示しました。

正式な質問をする前に準備をしてください。DeepSeek に基本的な知識が備わっているように、理論的な資料をアップロードしてください。

最初の質疑応答では、「フィーディング原理」を使用して、DeepSeek に検討すべき予想される分析フレームワークを直接提供しました。「Feiyang の SGOT カテゴリ トラック モデル (カテゴリ スケール、カテゴリ成長率、カテゴリ競争、カテゴリ機会) の 4 つの次元に基づいて、Douyin における子供用学習椅子の成長機会を分析します。」

DeepSeek の回答から、SGOT フレームワークに厳密に従って分析を出力し、最終的に「機能の視覚化」と「座位姿勢の矯正」という 2 つの主要な機会カテゴリに関する提案を行うことがわかります。

大まかな方向性が決まった後、私たちは「漸進的原則」に従い、2番目の質問「子供用座椅子のコンセプトに焦点を当てた場合、何かチャンスはあるか？」の「座り姿勢矯正」カテゴリーについて詳細な調査を行いました。

今回、DeepSeekは市場需要、競争環境、製品革新、マーケティング、リスクの5つの側面から分析と総括を行い、座位姿勢矯正トラックにおける機会についてさらに詳細な提案を行いました。製品次元の面では、インテリジェント化や新たな技術革新が可能です。シナリオの次元では、「健康＋教育」という2つの強い需要グループをターゲットにすることができます。チャネルの次元から言えば、沈没市場に出て「品質と価格の比率」を作ることをお勧めします。

現時点では、DeepSeek が提供するトラック機会は比較的明確になっており、需要が強いシナリオもあり、実装の方向を拡大することができます。したがって、3 回目のラウンド以降は、「次元間原理」を使用して、DeepSeek でカテゴリ間の比較を行うことができます。

たとえば、「BKT（クロスカテゴリー）に似た、子供専用に設計された腰部サポートクッションの機会は何ですか？」、 「子供用姿勢椅子（学習椅子）、姿勢クッション（BKTの子供用バージョン）、子供用矯正ベルトのうち、どの製品の方が成長の機会が優れているかを比較してください。」などの質問をします。 DeepSeek が詳細な探索を実行できるようにするため。

データ収集の幅広さ、論理的分析と機会の捕捉の深さのいずれの点でも、インタラクション プロセス全体を通じて AI が業界平均に匹敵できることがわかります。

しかし、完璧な人間など存在せず、AI にも独自の問題があります。

ほとんどの AI モデルは、「ストーリーを作り上げること」を好む傾向があります。そのため、生成されたコンテンツを重要な場面で使用する場合には、情報源の二次的なレビューや複数のプラットフォームでのクロスチェックが必要になります。さらに、各モデルはそれぞれ異なる分野で優れています。たとえば、DeepSeek は「人間の感覚」と発散的思考に優れています。 ChatGPT は論理的かつ体系的な思考においてより信頼性があります。それぞれの特性を理解した上で、それぞれの役割に人材を割り当てることで効率を最大化することができます。

しかし、AIとの連携に慣れてきたとはいえ、一般人よりも知識量や論理的分析力に優れたAIを前にすると、ブランドマーケティング業界に携わる私たちには、AIに代わる価値がまだあるのだろうかと不安に思わずにはいられません。雨の日のためにどう準備すればいいでしょうか？

3. 率直に言うと、AIは論理的に「共感」できないので90点を達成できない

「AIは70点や80点のコピーライティングを書くことができますが、90点はまだ人間に依存します」と、AIマーケティングの専門家は私たちに語った。同氏のサービス経験では、スコア90のコンテンツを直接AIに生成させたい企業もあるが、現段階ではAIでは難しいと相手に直接伝えるという。

データとロジックは大規模モデルの利点であり、高速バッチ生成の基盤となりますが、人間の感情が欠けているのも事実です。

モデルの機能はアルゴリズムによって決まります。同モデルの機能は固定です。生成されるコンテンツに実際に違いをもたらすのはユーザーです。専門家は Daofa に対し、ブランドに提供するサービスは、大規模なモデルにアルゴリズムの変更を加えるものではなく、経験と洞察を通じてブランドが消費者をより深く理解し、ブランドのセールスポイントと消費者の購買ポイントの関係を見つけ、それを AI が理解できるプロンプトに変換するのを支援するものだと語った。

理解は表現の基礎です。感情を理解できなければ、当然、それを表現したり伝えたりすることはできません。冒頭のコカ・コーラの発言にもあるように、1995年の撮影技術と2024年のTVCの映像の精巧さは比べものにならないが、生身の人間と生身の目で表現される喜びは、AIが解釈したり置き換えたりできるものではない。

個人的な視点から抜け出し、AI時代に消費者のニーズをどう満たすかは、ブランドが解決しなければならない大きな命題となっています。AIが消費者の仕事や生活の一部になった場合、将来、消費者の買い物の意思決定チェーンにはどのような変化が起こるのでしょうか。ブランドはどのようにして消費者とより密接な関係を築くことができるのでしょうか?

関連業界の専門家によると、すでにいくつかのブランドから、AIが消費者の認知や行動に与える影響に関する調査を依頼されているとのことです。さらに、彼は過去2年間で明らかな現象があったことも発見しました。それは、より多くのブランドがオフライン活動を開催したいと考えていることです。

オンライン トラフィックの配当がピークに達した後、ブランド価値を真に実現できるのはオフラインであることに気付いたブランドが増えました。

以前分析した Tagi. と同様に、売上の急増は上海の烏魯木斉中路に最初の店舗をオープンしたことから始まりました。同社のソーシャルメディアでの大きな躍進は、大きな視覚的インパクトとブランド記憶力を備えた一連のフラッシュモブによって引き起こされました。赤、黄、青の高彩度がもたらすインパクトと、想像力豊かな建築形態がもたらす子供のような無邪気さは、仮想世界においても依然としてかけがえのないものです。しかし、この瞬間的で強烈な感覚体験こそがドーパミンを生成し、購買決定につながるのです。

「宗教ブランド」として知られるルルレモンも、健康的なライフスタイルを追求する「スーパーガール」のグループからオフラインでスタートした。この少女たちのグループを本当に結びつけているのは、定期的に開催されるヨガとピラティスのクラス、そしてコミュニティ活動への参加や共有を通じて生み出されるアイデンティティ感覚と価値観の共鳴です。

最も根本的な観点から見ると、AI と人間の最大の違いは、AI がアルゴリズムによって駆動されることです。各トークンの出力は確率によって得られた結果です。 AI は膨大な量のコンテンツを生成できますが、その作成の基盤となるのは既存のデータとモデルです。 AIはニューラルネットワークのような思考構造を持っていますが、それでもテキストの背後にある感情を理解することはできません。

将来、AIが本当に意識を持つようになるかどうかは予測できませんが、人間として持つ最も基本的な理解や共感、手をつないだり、ハグしたり、対面でコミュニケーションをとることで得られる鼓動や興奮は、今でもかけがえのないものです。

IV.結論

私たちは DeepSeek に質問をしました。「もしあなたが人間だったら、生涯で最も経験したいこと 10 個は何ですか?」

返ってきた答えは次の通りです。

1. オーロラの下で静かに泣く。
2. 自分より長生きする木を植える。
3. 見知らぬ人と一晩中会話を続ける。
4. 無条件の愛と愛されることを体験する。
5. 砂漠の真ん中で肉眼で天の川を見る。
6. 自分を超えた作品を創る
7. 持続可能な世界一周の旅を完了する。
8. 90 歳の自分と話をする。
9. 人類の認識を変えた歴史的な場面を体験する。
10. 終わりを冷静に受け止める。

それらはすべて例外なく自然や人との関わりであり、感覚的な参加を必要とする個人的な体験です。おそらくこれは、AI 認知における人間の最もユニークな側面でもあるでしょう。

最後に、DeepSeek は私たちの記事を読んで次のように述べました。

（以下のコンテンツはDeepSeekによって生成されたものであり、著者の価値観を表すものではありません）

AIは神ではなくツールです。
交通は消滅するが、人間性は決して消滅しない。

AI に重労働を任せるか、AI によって動かされるのを待つか、この戦争であなたはどちらの側につきますか?

著者 |李子