AIマーケティング2026年最前線：CMO19人が証明した生産性格差と次の一手

こんにちは、ルイです。

突然ですけど、上司や経営陣から「うちのチーム、AIちゃんと使えてる？」って聞かれて、ちゃんと答えられましたか？

マーケ担当の方と話していると、「他社がどこまでやっているか分からなくて、なんとなく不安」という話をよく聞くんですよね。

ツールだけは増えていくのに、「何から始めればいいか分からない」「試したけど手応えが薄い」という焦りというか、迷子感というか。

私もそれ、すごく分かります。

先日、Callan Consultingが公開した「State of AI in Technology Marketing 2026」というレポートを読んで、その迷子感がすっきり整理できたんですよね。

B2BテックのCMO19人にじっくりインタビューした、かなり骨太な調査です。

数字を1つだけ先出しすると、「AIがマーケティング業務に強い影響を与えている」と答えた割合が、1年で33%から66%に倍増しています。

つまり、もう「AIを使うかどうか」という議論は終わっていて、「AIをどう使い込むか」のフェーズに完全に入った、ということ。

まだ日本語でまとまった解説が出ていなくて、もったいないなと思って今回筆を取りました。

データ見た？じゃないですけど、データを見ないで戦略を語るのはマーケターとしてはNGです。

この記事では、マーケターが2026年に押さえておくべきAI活用の最前線を、CMO19人の生の声と一緒に整理していきます。

AIマーケティング2026年最前線：「実験フェーズ」は終わった

まず一番伝えたいのは、AIマーケティングは2026年に入って完全に「実験フェーズ」を抜けた、ということなんですよね。

これは肌感覚ではなく、Callan Consultingの定量データではっきり出ています。

AI影響「強い」が1年で33%から66%に倍増した転換点

下の表を見てください。

これは2024年11月時点と、2026年2月時点で、CMOが自社マーケ業務へのAIの影響度をどう評価したかの比較です。

これ、たった1年ちょっとで強い影響を実感している層と、まだ模索中の層が完全に逆転しているんですよね。

正直、この数字を見た時は「速い」と思いました。

「うちのチーム、AI使い始めたばかりで遅れてるかも…」と不安に思っているマーケ担当の方、安心してください——まだ全体の半分はそこにいます。

でも逆に言うと、この1年で半分の組織が一気に「AI業務化」を進めたわけです。

ここから先の1年で取り残されると、追いつくのがしんどくなるラインなんですよね。

KarmaCheck CMOのMichelle Jonesさんが、レポートの中でこう話していました。

「1年前なら、ベンダーがAIで何か作ってきたら『ズルしてる』と感じていた。でも今は、使っていないと逆にイラっとするんですよね」

このマインドの変化、私も完全に同意です。

少し前は「AI生成コンテンツです」と明示する礼儀みたいな空気がありましたが、今は「AIで効率化していないなら、その分の時間を何に使ってるの？」という目線に変わってきています。

71のユースケースに広がるAI活用領域

このレポートで個人的に一番衝撃だったのが、CMO19人の口から出てきたAIユースケースが合計71種類あったという事実なんですよね。

71って多いでしょ。「うちはまだコンテンツ生成だけ」という方、実はまだ入り口にいる、ということかもしれません。

主要なものを抜粋するとこんな感じです。

注目したいのは、伸び率が高い項目です。

リサーチ系（42%→83%）、データ分析系（42%→78%）、セールスイネーブルメント（17%→72%）、Sales/SDR copilot（8%→61%）。

コンテンツ生成というより、その手前の「考える作業」と、その後ろの「売る作業」にAIが食い込んでいる、ということなんですよね。

広告代理店時代を思い出すと、リスティングの競合調査って毎回半日かかっていたんですよ。

キーワードリスト作って、入札状況を見て、競合の広告文を集めて——それがCallanレポートの数字通り「1〜2時間」になっているんです。

「思考する作業」がAIに移行しているから、ユースケースが爆発的に増えているんですよね。

AIは「ベースライン期待」へ：50%が機能を大幅再構築

もう1つ、見逃せないデータがこれ。

「機能を大幅に再構築」している組織が17%から50%に跳ね上がっています。

ここでいう「再構築」は、AIに合わせて業務プロセス自体を組み直しているレベル、ということ。

例えば、コンテンツ制作チームのワークフローが「企画→ライター手書き→編集」だったものを「AI下書き→人間が方向性チェック→編集」に変えてしまう、みたいなイメージですね。

NetApp CMOのGabie Bokoさんは、こう表現しています。

「私たちは『AIイニシアチブ』というラベルを付けません。すべてがAI駆動だと考えているからです。だから、私たちのデマンドジェネレーションも全部AI駆動です」

「AIプロジェクト」という特別枠ではなく、マーケ業務そのものがAI前提になっている状態。

これが2026年のベースラインなんですよね。

次のセクションでは、「AI前提の組織」と「まだ移行途中の組織」の間に生まれている、リアルな生産性格差を見ていきます。

AIネイティブ企業とレガシー企業の生産性格差

ここからが、レポートで一番衝撃的だったパートです。

CallanはB2Bテック企業を「Born in AI企業」と「Legacy企業」の2つに分けて分析していて、その差が想像以上に大きい。

Born in AI企業の生産性は100〜200%増、Legacy企業は20〜50%増

下の表が両者の比較です。

Born in AI企業というのは、生成AIが普及した後（2022年末以降）に設立された企業のこと。

レポートではPoggio、Exabits.ai、Zappの3社が該当します。

生産性向上が100〜200%増、つまり「2〜3倍生産的になっている」という数字、見て驚きました。

レガシー企業も20〜50%増なので決して停滞しているわけではないんですけど、その差が4〜5倍あるんですよね。

これ、単純な話ではないと思っていて。

広告代理店時代、私はリスティング広告のレポート作成だけで毎月数十時間溶かしていました。

「広告は止めた瞬間ゼロに戻る」という話と同じで、人手作業に依存した業務は、投入した時間に比例する上限がある。

でも「AIに月次レポート下書きさせて、人間は味付けするだけ」に変えると、上限が取り払われるんですよね。

Born in AI企業は最初から「人が手作業でやる前提」で組織設計をしていないから、その恩恵を最大化できている。

Zapp CMOのValerie Angelkosさんはこう話しています。

「AIがなければ、私はチームの規模を2倍、いや3倍にしないといけないですね」

テックスタック・採用戦略・AI感度の3つの差

格差を生んでいる要因を分解するとこの3つ。

1. テックスタック

Born in AI企業は、ChatGPTやClaudeのような汎用LLMだけでなく、特定業務に特化したAIネイティブツールを多めに導入しています。

レポートで挙げられている専用ツールはこんな感じです。

• 1Mind（agenticパーソナライゼーション）
• AirOps（コンテンツオペレーション）
• Clay（データエンリッチメント）
• Draup（競合インテリジェンス）
• Exa.ai（セマンティック検索）
• Higgsfield（動画生成）
• Vibe Analytics（データ解釈）

レガシー企業はChatGPTやGeminiといった汎用ツールに依存しがちで、「業務特化型のAI」を入れていないケースが多いんですよね。

2. 採用戦略

Born in AI企業は、採用時点で「AIを使えるのが前提」。

公式トレーニングを用意していない企業も多くて、それは新入社員が最初からAIを使いこなせるからなんです。

逆にレガシー企業は、AIリテラシー研修を社内でやらないと回らない。

3. AI感度

Exabits.ai CMOのMark Fidelmanさんはこう話していました。

「私たちのマーケティング業務へのAIのインパクトは、5点満点で言えば10点です。今やAIなしの世界は想像できません」

5点満点で10点——この意図的な「オーバースコア」が、AIへの期待値をそのまま表しているんですよね。

このマインドが組織のトップから末端まで浸透しているかどうかで、ツール導入後の使いこなし方がまったく変わります。

「AIが組織のDNAに組み込まれている」状態とは

具体的には、こういう状態だと思います。

• マーケターの個人OKRに「AI活用」がデフォルトで入っている
• 新規ツール導入の検討時、「AI機能があるか」が必須要件
• 月次の振り返りで「AIで何を効率化できたか」を共有
• 採用面接で「普段どのAIツールを使っていますか」を聞く
• 社内の業務マニュアルがAIプロンプトとセットで運用されている

ここまで浸透していれば、Born in AI水準だと言っていいんじゃないかなと。

逆に「うちはまだChatGPTを個人で使っているレベル」なら、Legacy寄り。

自社がどちら側かを見極めるところから始めるのが、最初の一歩ですね。

次のセクションからは、「じゃあ実際にどのユースケースから手をつけると一番リターンが大きいのか」を掘り下げていきます。

採用率が急増した5大ユースケース：マーケターのAI活用

ここから、「具体的にどのユースケースから始めれば一番リターンが大きいの？」という話に入ります。

レポートの中で、伸び率と現在の採用率が両方高い5領域を整理しました。

セールスイネーブルメントが17%から72%に急伸

一番伸びたのが、セールスイネーブルメント（営業支援）領域です。

この伸び率、ちょっとヤバくないですか。

1年で7.6倍というのは、「試した組織のほぼ全員が継続している」と解釈できるレベルの伸び率です。

なぜここまで急伸したかというと、B2Bマーケティングの場合、コンテンツを作ること自体が目的じゃなくて、最終的に営業が売れる状態を作るのが目的だからなんですよね。

具体的には、こんな使い方が増えています。

• 製品の新機能リリース時に、営業向けの説明資料・FAQ・想定問答を一括生成
• 個別顧客向けのカスタマイズ提案資料をAIで下書き
• SDR（インサイドセールス）が初回コール前に企業情報をAIで30秒でブリーフィング
• セールスコーチングの音声録音をAIで分析、改善ポイントを抽出

私の知り合いのB2B SaaSのマーケターは、製品アップデートのたびに営業向け資料を3日かけて作っていたのが、AIで下書きさせるようになって半日で済むようになったと言っていました。

これだけで月10時間以上浮く計算です。

コンテンツ制作時間50〜70%削減の実態

次に大きいのがコンテンツ制作です。

レポートでは、定性ベネフィットとして以下の数字が報告されています。

「FTE当たり出力倍増」というのは、フルタイム1人当たりの成果物の量が2倍になっている、ということ。

ただし、ここで私の失敗談を1つ共有させてください。

去年、AIに丸投げしてSEO記事を月20本量産したことがあるんですよね。

最初は順調にトラフィックが伸びていたんですが、3ヶ月後にGoogleコアアップデートで一気に圏外に飛んだ記事が半分くらいありました。

理由はシンプルで、「AIが書いたまま、自分の経験や数字を一切足さなかった」からです。

検索結果に同じような構造・同じような結論の記事が並んでしまって、E-E-A-Tの「経験」部分がスカスカでした。

なので、AIで時間を50〜70%削減するのはOKなんですけど、その浮いた時間で「自分しか書けない部分」を肉付けしないと、最終的に資産にならないんですよね。

これは記事コンテンツに限らず、あらゆるAI活用に共通する落とし穴だと思っています。

キャンペーンパフォーマンス4倍〜100倍向上の信頼性

レポートで一番センセーショナルな数字がこれ。

NetApp CMOのGabie Bokoさんの発言です。

「キャンペーンパフォーマンスが、オーディエンスとチャネルによって4倍から100倍向上したケースがあります」

100倍って盛ってるでしょ、と思いますよね。

私も最初そう思いました。

でも、よく考えると合点がいきます。

例えば、これまで一斉配信していたメールマガジンを、AIで顧客セグメント別に文面を出し分けるようにすると、開封率が2倍、CTRが3倍、コンバージョン率が2倍になったとして、トータルの成果は12倍です。

そこにAIが「最適な配信タイミング」まで出してくれると、さらに3倍になって36倍。

掛け算で効くから、100倍も理論上ありえる、ということなんです。

ただし、この数字には前提があります。

Criteria CMOのJam Khanさんがこう警告しています。

「AIは『すでに良いgo-to-marketエンジンが回っている』時に効きます。壊れたプロセスの上にAIを乗せても、問題が増幅するだけですよ」

土台がしっかりしているチームがAIを使うと数倍〜100倍、土台が弱いチームがAIを使うと「失敗が高速化する」という話。

これ、本当にその通りで、私も「とにかくAI入れたい」というクライアントに対しては、まず既存業務の棚卸しから始めるようにしています。

広告代理店時代、リスティングでいくら予算を投下しても、LP（ランディングページ）のCVRが悪ければ結果が出ないのと同じ構造なんですよね。

土台のプロセスがしっかりしているかどうか——ここを確認してからAIを乗せないと、投資対効果が出ません。

ユースケースの詳細を見てきましたが、もう1つ2026年に絶対押さえておかないといけないキーワードがあります。

次は、マーケターのSEO戦略が根本から変わりつつある話です。

GEO／AEOへの移行が本格化：AI検索時代のマーケティング戦略

2026年のマーケターが絶対に押さえておかないとマズいのが、GEO／AEOというキーワードです。

「SEOをやっているから大丈夫」という方こそ、このセクションは読んでほしいんですよね。

50%のリーダーがGEO／AEO施策を開始

まず、言葉の整理から。

GEOはGenerative Engine Optimization（生成エンジン最適化）、AEOはAnswer Engine Optimization（アンサーエンジン最適化）の略です。

料理に例えると分かりやすいかもしれません。

従来のSEOは「Google検索という食卓で、自分の料理を目立たせる」作業でした。

GEO／AEOは「ChatGPTやPerplexityが料理を推薦する時、自分の店を引用させる」作業です。

食卓（検索結果）に出るだけでなく、料理評論家（AIアシスタント）が紹介してくれる店になる、というイメージ。

Callanレポートによると、約50%のマーケティングリーダーが何らかのGEO／AEO活動を開始していて、その多くは過去6ヶ月以内のスタートとのこと。

残り半分の大半も2026年中にフォーカスする予定だと答えています。

つまり、2026年内にGEO／AEOに着手しない組織は、来年には完全にラガード（後発組）になるラインなんですよね。

Siteimprove CMOのJen Jonesさんはこう話していました。

「マーケターは依然として従来のSEOで成功する必要があります。AEOは、ランキングを超えてアンサーエンジンに踏み込む拡張規律なんですよね」

ここがポイントで、AEOはSEOの代替ではなくて、SEOの上に乗せる新しいレイヤーです。

SEOで上位を取れていない記事は、AEOでも引用されない傾向があるので、土台のSEOは引き続き重要です。

LLMリファラルトラフィック260%増を生んだアクション

レポートで紹介されていた具体事例として、あるマーケティングリーダーがLLM経由のリファラルトラフィックを260%増やした、という話があります。

260%増というのは、3.6倍になった、ということです。

何をやったかというと、こんな施策。

• RedditやYouTubeでの長文・高品質コンテンツ投稿
• サードパーティサイト（業界メディアやレビューサイト）での引用・レビューの構築
• LLMからのリファラルトラフィックを専用ツールで追跡

ポイントは、自社サイトのSEO最適化だけじゃなくて、「AIが学習する場所」に情報を置きにいく、ということ。

ChatGPTやClaudeは、トレーニングデータの中にRedditやYouTubeのテキスト情報も大量に取り込んでいて、ユーザーが「○○の使い方を教えて」と聞いた時に、自社製品が引用される確率を上げる戦略です。

測定ツールとしてはProfoundが登場していて、LLM経由でブランドがどう引用されているかをトラッキングできます。

私も最近Profoundを試していて、自社ブランドがChatGPTで何回・どんな文脈で引用されているか可視化できるのは、本当にゲームチェンジャーだなと感じています。

MEO（Machine Engine Optimization）：AIエージェント間で購買が成立する未来

GEO／AEOの次に来るのがMEO（Machine Engine Optimization）です。

これは、AIエージェント同士がB2B購買を進める世界での最適化、という概念。

少し先の話ですが、イメージを持っておいてほしいんですよね。

Exabits.ai CMOのMark Fidelmanさんはこう予測しています。

「将来、AIエージェントが他のAIエージェントとリサーチ、評価、デモ、交渉まで行うようになります。購買の意思決定方法が根本的に変わるんですよね」

具体的にイメージしてもらうと、購買担当者が「うちの会社、月10万件のデータを処理できるDBを探している」と自分のAIエージェントに頼む。

エージェントは候補ベンダーのAIエージェントに次々アクセスして、要件・価格・契約条件を交渉して、最終候補を絞ってから人間に提案する、みたいな世界です。

この時、自社のサイトやドキュメントが「AIエージェントが読みやすい構造になっているか」が勝負を決めます。

具体的には、構造化データの整備、APIドキュメントの充実、FAQ形式での情報提供、機械可読なpricing情報、といったところですね。

B2BマーケターがAEO対策で今すぐ取り組める3ステップ

「で、結局明日から何すればいいの？」という方向けに、私が実際にクライアントに提案している3ステップを書いておきます。

ステップ1：自社ブランドが現在AI検索でどう出てくるか確認する

ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexityで「○○（自社の製品カテゴリ）でおすすめのツールは？」と聞いてみてください。

自社が出てくるか、出てこないか、出てきても古い情報か、を1ヶ月に1回チェックします。

まずはこれだけでOKです。

コストゼロで今日できます。

ステップ2：構造化されたコンテンツを増やす

AEOで引用されやすいのは、Q&A形式、リスト形式、定義文（〇〇とは〜です）、比較表、ステップ解説です。

既存のSEO記事の中に、こうした「答えが明確なブロック」を増やしていきます。

ステップ3：第三者サイトでの言及を増やす

自社サイトだけ最適化しても、AIは「他のサイトでも言及されているか」を信頼性の判断材料にします。

業界メディアへの寄稿、Redditでの正直なディスカッション参加、YouTubeでの解説動画、レビューサイトでのカスタマー証言取得。

このあたりが効きます。

ちなみに、Born in AI企業は意外にもGEO／AEOで先行していないんですよね。

理由は単純で、彼らの顧客自体がまだ生成AIで購買検討する段階に入っていないから。

逆に言うと、伝統的なB2B企業のマーケターほど、今すぐAEOに投資する価値が高い領域です。

GEO／AEOが人間向けの最適化だとすれば、次に来るのは「AI自身が動く」世界です。

AIエージェント（Agentic AI）：2026年に本格化する次のフロンティア

GEO／AEOの次に語られるべきは、AIエージェントの実装です。

Callanレポートでは、Agentic AIが2026年の主要トピックとして繰り返し言及されています。

定量回答者18人中4人がすでにAgentic AIを組み込み

具体的な数字としては、定量設問に回答した18人のうち4人がすでにマーケティング活動にAgentic AIを組み込んでいて、約半数が2026年に主要施策として推進する予定だと答えています。

「エージェント」と「普通のAI」の違いって、ざっくり言うと自律性なんですよね。

いわば、普通のAIは「指示すればやってくれる派遣スタッフ」、エージェントは「ゴールを渡すと自分で段取りを組んで動く業務委託」のイメージです。

普通のAIは「指示を出すと実行する」タイプ。

エージェントは「ゴールを与えると、自分で計画を立てて、ツールを使い分けて、複数ステップを実行する」タイプです。

例えば、「競合A社の最新の値下げ情報を調査して、自社の営業チームにSlackで共有して」と頼むと、エージェントが自律的に競合サイトをスクレイピング→価格表抽出→比較表作成→Slack送信、までやってくれる。

これがマーケティング業務に入ってきている、ということ。

競合監視・チャット・内部照会から始まる自律化

現時点で実装が進んでいるユースケースは、以下の3領域。

1. 競合監視の自動化

競合のサイト更新、新製品リリース、価格変更を定期チェックして、変化があったらSlackやメールで通知。

Draupのような専用ツールも登場していて、「AIが毎日勝手に競合を監視してくれる」状態が作れます。

2. ウェブサイトチャットの自律化

訪問者の質問に、人間のオペレーター不要でAIエージェントが回答。

しかも、「FAQに答える」だけじゃなくて、「リード情報を取得→CRMに登録→セールスにエスカレーション」まで一気通貫。

1Mindのようなツールが、商談まで含めてエージェント化を進めています。

3. 内部ガイドライン照会

社内のブランドガイドライン、過去のキャンペーン履歴、顧客セグメント情報を、エージェントが自然言語で照会できる。

「直近3ヶ月で、エンタープライズ向けのキャンペーンで一番CTRが良かったのは？」と聞くと、データを引っ張ってきて答えてくれる。

地味だけど、マネージャー以上の意思決定スピードが激変します。

「エージェントが組織図に登場する」未来予測

レポートの中で印象的だった発言が、いくつかのCMOから出ていた「エージェントが組織図に載る日が来る」という予測です。

具体的には、こんなイメージ。

• 「コンテンツ部門」の下に「コンテンツリサーチエージェント」「コピー下書きエージェント」「ファクトチェックエージェント」が並ぶ
• それぞれにKPIが設定され、月次レビューでパフォーマンスが評価される
• エージェントの「上長」は人間のマーケティングマネージャー
• エージェント同士の連携は、別のオーケストレーションエージェントが管理

すでにエンジニアリング部門ではAIエージェントを「メンバー」として扱う動きがあって、その流れがマーケティングにも来る、ということです。

私の感覚として、まだここまで実装している組織は限定的ですが、CMOクラスがこの未来を真剣に語り始めているのは興味深いんですよね。

ただ——ここまでポジティブな話ばかりしてきましたが、Callanレポートはちゃんとリスクも正直に書いています。

次のセクションは、AIマーケティングの「落とし穴」です。

AI slop問題と過剰依存リスク：AIマーケティングの落とし穴

この章は少し空気を変えます。

ここは本当に大事だと思っているので、丁寧に書きますね。

「コピーのコピー」で品質が劣化する仕組み

AI slopという言葉、聞いたことありますか？

直訳すると「AIの粗悪品」みたいな意味で、AI生成コンテンツが粗製乱造されることでネット全体の情報品質が下がっている現象を指します。

Bloomfire CMOのDan Stradtmanさんはこう警告しています。

「AIコンテンツは『コピーのコピー』が増殖していて、ノイズが増え、真実が見えにくくなっています」

これ、メカニズムを理解すると深刻です。

最近のAIモデルは、ネット上のコンテンツを学習データとして使っています。

そのネット上のコンテンツが「過去のAIが生成したコンテンツ」だと、AIが自分で書いた文章をまた学習することになる。

これを繰り返すと、独自の事実や経験が失われて、平均的・無難な情報ばかりが残る現象が起きます。

コピー機でコピーを何度も繰り返すと画質が劣化していくように、AI→AI→AIとコンテンツが循環するほど、情報の独自性が薄れていくんですよね。

マーケターの仕事に直接関係するのは、「みんなが同じAIを使うと、みんなのコンテンツが似てくる」という問題です。

実際、最近のSEO記事を見ていると、構成・例え話・結論まで似ている記事が増えていますよね。

検索エンジンもこの状況を察知していて、「独自性のない記事」をどんどん下げる傾向にあります。

アンカリング効果：AI出力に思考が引きずられる罠

AI slopと並んで重要なのが、アンカリング効果のリスクです。

これは、AIに最初に出力させた内容が、人間の思考の起点になってしまって、本来もっと良い案があったのに気づけなくなる現象。

例えば、「新製品のキャッチコピーを10案考えて」とAIに頼むと、10案が出てきます。

その10案を見た時点で、人間の発想がその10案の枠内に閉じ込められてしまうんです。

「いや、もっと違うアプローチがあるはず」と頭を切り替えるのが難しくなる。

私もこれ、めちゃくちゃ自覚があります。

クライアントのSNS投稿企画をAIに10案出させて、その中から3案選ぶというやり方をよく使うんですけど、たまに「そもそも10案以外の方向性を考えるべきだったのでは」と気づいて、後悔するんですよね。

回避策としては、自分で先に5案考えてからAIに10案出させる、というプロセスにすると、アンカリングを避けられます。

Callanレポートも「AIをスタートポイントではなくクロスチェックに使え」と推奨していて、これは本当にその通り。

キーワード調査も同じです。

AIに調べさせると便利ではあるんですが、「AIが上位に出してきたキーワード」がそのまま正解になってしまうリスクがある。

どのキーワードを狙うかは、自社のサービスや競合状況・商流を分かっている人間が最終判断しないと、AIの「平均的な答え」に引きずられます。

エントリーレベル人材のキャリアパス問題

もう1つ、地味だけど深刻なのが、若手マーケターのキャリアパス問題です。

レポートでは、「AIが下書き・リサーチ・基礎分析を全部やるようになると、エントリーレベルのマーケターが学ぶ機会を失うのでは？」という懸念が共有されていました。

具体的には、こんな問題。

• 入社1年目で「コンテンツの下書きを書く」業務がAIに取って代わられる
• すると、若手は「下書きを書く」過程で身につけるはずだった文章力・調査力が育たない
• 5年後、シニアになった時に「AIに何をやらせるべきか」を判断する基礎スキルがない

これは組織としてどう向き合うかが問われています。

Wrike CMOのChristine Roystonさんは、年初に「チームでAI活用による10%効率化」を目標にしたら、ほぼ全チームが即達成した、と話していました。

ただ、その効率化の中身が「AIが全部やってくれる」だと、若手が育たない。

逆に「AIが下書きを作って、若手が編集・改善する」プロセスを意識的に組んでいる組織は、若手の成長スピードがむしろ上がっています。

「AIが下書き、人間が判断」のフレームを徹底するかどうかで、3年後のチームの実力が大きく変わると思っています。

落とし穴を理解した上で、では何から動けばいいのか。

最後のセクションで、具体的な5つのアクションに落とし込んでいきます。

B2Bマーケターが2026年以降に取るべき5つのアクション

ここまで読んでくださった方、お疲れ様です。

最後に、Callanレポートが示している6つの推奨事項を、日本のマーケター向けに圧縮して5つのアクションに整理しておきます。

それぞれに「今日できる最初の一歩」も書いておくので、読んだその日に動けるようにしておきます。

1. GEO／AEO投資をSEM／SEOに匹敵する優先度へ

レポートの中で複数のCMOが「GEO／AEOへの投資をSEMやSEOに匹敵する、もしくはそれを超える優先度に上げる」と話していました。

具体的に何をするかというと、こんな配分の見直し。

• これまで：SEM予算50%、SEO予算30%、SNS予算20%
• これから：SEM予算30%、SEO予算30%、SNS予算20%、AEO／GEO予算20%

数字は組織によりますが、AEO／GEOに新規予算を切り出さない限り、絶対に進まないんですよね。

私の経験上、新規領域は「既存予算からどれくらい削るか」を最初に決めないと、結局やらないまま終わります。

今日できる最初の一歩: ChatGPTやPerplexityで「自社の製品カテゴリ おすすめ」と検索して、自社が出てくるかどうか確認してみてください。

それだけで「うちは何もできていない」か「意外と引用されている」かが5分で分かります。

2. 生産性ではなく「戦略最適化」にAIを使う

これ、すごく大事な視点です。

多くの組織が最初は「コンテンツ生成の効率化」「メール文面の量産」みたいな生産性向上にAIを使います。

でも、それは入り口。

本当に差がつくのは、戦略最適化——「どのセグメントを狙うか」「どのチャネルに投資するか」「どのメッセージを優先するか」をAIで磨く部分です。

データ分析、トレンド予測、競合動向のシナリオプランニング。

このあたりにAIを使い始めると、生産性向上の何倍もの価値が出ます。

今日できる最初の一歩: 来週の定例会で報告する資料に「AIで分析した競合動向サマリー」を1スライド追加してみてください。

「AIで時間が減った」ではなく「AIで見えたこと」を示す習慣が、戦略最適化への入り口です。

3. スキルと判断力をツールより優先する

ツール導入に予算を使う前に、人材のAIリテラシーに投資するべき、という話です。

CallanレポートではChristy Marbleさん（4回CMO経験者、SAP Concur他）の発言が引用されています。

「AIによって、社員は本当に得意で、やりたいことを選べるようになります。AIは、人がリソースや専門性を持っていないこと——アクセシビリティ対応、データ衛生、ブランドガバナンス、コンプライアンス管理——をやってくれるんですよね。おかげでマーケティングの楽しい部分を取り戻せて、ブランドにクリエイティビティが戻ってきます」

ツールは買えば使える。

でも、「what good looks like」（何が良いアウトプットか）を見極める力は、買えない。

ここに投資する組織が勝ちます。

今日できる最初の一歩: チームの誰かに「最近のAI活用、何が一番効いてる？」と聞いてみてください。

現場のAI活用を可視化するだけで、次に何に投資すべきかが見えてきます。

4. AI slopを避ける「人間ファースト」の編集プロセス

私が特に強調したいのが、これ。

AI生成コンテンツをそのまま出すのは、もう限界が来ています。

具体的には、以下のプロセスを必ず人間が通すこと。

• AI下書きに「自分しか書けない経験・数字・失敗談」を加える
• AI下書きの「平均的な結論」を、自分の独自視点で書き換える
• AI出力のファクトを必ず一次資料で検証する
• 同業他社の同テーマ記事と比較して、独自性が出ているか確認する

このプロセス、面倒なんですけど、これをやらないとSEO的にも、ブランド的にも、「AI slop」の山に埋もれます。

今日できる最初の一歩: 最近公開した記事を1本選んで「この記事に、自分にしか書けないデータや経験が入っているか？」を確認してみてください。

入っていなければ、そこが改善の起点です。

5. ROI測定の難しさにどう向き合うか

最後にちょっと厳しい現実を1つ。

Callanレポートが正直に書いていたのが、「全員AIの価値を実感している。しかし、誰もハードROI指標を出せない」という話です。

なぜかというと、AIが業務に統合されすぎていて、「AIに帰属する成果」を分離できないんですよね。

例えば、「AI導入後、リード獲得数が30%増えました」と言っても、その30%のうちどれだけがAIのおかげで、どれだけがチームのスキルアップや市場環境の変化なのか、切り分けが難しい。

私が広告代理店時代にリスティング広告を運用していた頃は、ROIが分単位で出ました。

CPA（顧客獲得単価）がリアルタイムで動いて、「昨日の変更が今日の数字にこう効いた」が追えた。

AIマーケティングは、それとは別の「実感としての価値」をどう経営層に説明するか、が今後の論点になります。

レポートの中で複数のCMOが、「定量ROIではなく、ナラティブ（物語）でAIの価値を経営に説明する」というアプローチに切り替えている、と話していました。

「3人の新規採用を不要にできた」「リード獲得タイムラインが6〜12ヶ月から3〜9ヶ月に短縮した」「マーケターあたり生産性が2〜3倍になった」。

こういう具体的なナラティブを蓄積する習慣が、これからのマーケマネジメントで重要になりそうです。

今日できる最初の一歩: 来週の定例会で「AIによる時間削減」の報告項目を1つ追加してみてください。

「今週、AIで○時間浮きました」という一行でいい。

小さく始めることで、数ヶ月後にナラティブとして使えるデータが積み上がります。

おわりに

ここまで読んでくださって、ありがとうございました。

Callan Consultingの「State of AI in Technology Marketing 2026」を読んで、マーケティングのAI活用は「やる／やらない」ではなく「どう使い込むか」のフェーズに完全に入った、と再認識しました。

最後にもう1度、私が一番心に残ったAlex Gayさん（Superhuman、VP Product and Corporate Marketing）の言葉で締めさせてください。

「AIは人間のポテンシャルを解放するもので、人間の代替ではないんですよね」

AIで生産性を10倍にすることはできます。

でも、その10倍をどこに使うか、何を作るかを決めるのは、最後まで人間の役目です。

データドリブンに、そして人間の判断を信じて、2026年のマーケティングを設計していきましょう。

データ見ないで戦略を語る人にはならないでくださいね（自戒も込めて）。

本記事は、Callan Consulting "State of AI in Technology Marketing 2026"（2026年4月発行）をもとに執筆しています。

Callan Consultingはシリコンバレー近郊（カリフォルニア州）のプロダクトマーケティング・コンサルティング会社で、CMO19名へのインタビュー調査を毎年実施しています。