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| 効率化できる業務 |
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「またマーケティング予算の『費用対効果』の話か…」 「現場は頑張っているが、コスト削減と成果の最大化をどう両立しろと…」
経営企画部やDX推進室の皆さんにとって、マーケティング部門のコスト最適化とイノベーションの創出は、非常に悩ましい経営課題ではないでしょうか。
これまでのマーケティングは、残念ながらベテラン担当者の「勘」や「経験」といった属人的なスキルに依存する側面が多くありました。しかし、消費者の行動がオンラインとオフラインで複雑に絡み合う現代において、その「勘」だけでは通用しなくなりつつあります。
しかも、経営層からは「コストを削減しろ」、現場からは「新しい施策を打っても成果が出ない」という板挟み状態。この深刻なジレンマを、どうすれば解消できるのでしょうか？
そこで今、大きな注目を集めているのが、あの「オレオ」や「リッツ」で有名な世界最大級の食品メーカー、モンデリーズ・インターナショナルの最新の取り組みです。
彼らは「コネクトAI」と呼ばれる独自の生成AIツールを導入し、「今後3年間でマーケティング費用を約10%削減する」という極めて具体的な目標を公表しました。
これは単なる「業務効率化」の話ではありません。AIを経営戦略の中核に据え、明確なROI（投資対効果）を追求する「攻めのDX」事例です。
本記事では、このモンデリーズの事例をDX推進担当者の視点で徹底的に解剖し、皆さんの会社で「AIマーケティング」をどのように導入し、成果に結びつけられるかの具体的なヒントを探ります。
【事例研究】オレオのモンデリーズが導入した「コネクトAI」とは？
モンデリーズ・インターナショナル。彼らのような巨大なグローバル企業が、なぜ今、これほど本気でAI導入に踏み切ったのでしょうか。
モンデリーズが直面していた課題とは
私たち（筆者）の推察ですが、彼らはおそらく、多くの日本企業と同じ課題に直面していたはずです。
それは、膨大な「データ」の存在です。
世界中で販売される製品データ、過去数十年分のキャンペーンの成功・失敗事例、数百万件規模の消費者アンケート、市場トレンドレポート…。これら膨大な情報が、各部門のサーバーにサイロ化（分断）し、「宝の持ち腐れ」になっていたのではないでしょうか。
「あのデータを使えば、もっと効果的な広告が打てるはずなのに…」 「新製品のヒントが、過去の失敗事例に眠っているかもしれない…」
そう思いながらも、データを横断的に分析する手段がなかった。これこそが、彼らがAIに求めた「解決すべき課題」だったと考えられます。
「コネクトAI」の概要：マイクロソフトとの共同開発
そこでモンデリーズが開発したのが、独自の生成AIツール「コネクトAI」です。
このプロジェクトの重要な点は、自社単独ではなく、マイクロソフトのアジュール部門と緊密に提携して開発されたことです。これは、AI導入の成功には、強力な技術基盤（クラウドプラットフォーム）と専門知識を持つパートナーが不可欠であることを示唆しています。
目的：アイデア創出とマーケティング費用の最適化
ロイター通信の報道によれば、この「コネクトAI」の目的は明確に2つ設定されています。
- アイデア創出（攻め）：新製品のアイデアを生み出すためのブレインストーミングを支援する。
- 費用削減（守り）：マーケティング費用を最適化し、削減する。
まさに「攻め（イノベーション）」と「守り（コスト削減）」の両輪を、AIというエンジンで同時に回そうという戦略です。
AIは具体的に「何」を解決するのか？ コネクトAIの活用シナリオ
「AIを導入しよう」というスローガンだけでは、現場は動きません。 「具体的に、私たちの業務の『何』が楽になるの？」 「結局、どうやってコストが下がるの？」
DX推進部や経営企画部の皆さんは、この問いに具体的な「活用シナリオ」で答える必要があります。モンデリーズの事例は、その完璧な回答例を示しています。
膨大な社内データを「使える資産」に変える
「コネクトAI」の核心（キモ）は、先に述べた「宝の持ち腐れ」だった社内の膨大な情報（消費者データ、製品データ、過去の広告コピー案など）を、AIに徹底的に学習させた点です。
これにより、「コネクトAI」は、一般的なChatGPTのような汎用AIではなく、「モンデリーズのマーケティングに特化した、入社10年目のベテラン専門家」として機能するようになりました。
活用例1：新製品アイデアの高速ブレインストーミング
以前であれば、新製品のアイデア出し会議に、マーケティング担当者が資料を山のように持ち寄り、何時間もかけて議論していたことでしょう。
しかし「コネクトAI」を使えば、担当者がAIと対話する形で、「過去に中南米で失敗したクッキーのA案と、北米で成功したB案の要素を組み合わせた新フレーバーの市場受容性は？」といった高度なブレインストーミングを、瞬時に行えるようになります。
AIが、人間の「経験（Experience）」をデータに基づいて補強・拡張してくれるのです。
活用例2：広告キャンペーン草案の自動生成
広告コピーのA/Bテストも、AIが過去の成功パターンに基づいた草案（下書き）を大量に生成してくれます。
これは、GoogleがSEOで重視する「ヘルプフルコンテンツ（ユーザーの役に立つコンテンツ）」の制作プロセスにも通じます。AIが単調な「下書き」作業を巻き取り、人間は「この記事は本当に読者の悩みを解決できるか？」といった、よりクリエイティブで本質的な最終調整に集中できるのです。
AIは「自動操縦士」ではなく、あくまで人間の能力を増幅する「副操縦士（Co-pilot）」として活用するのが最も効果的です。
成果予測：3年でマーケティング費用10%削減のインパクト
そして、経営層の意思決定を最も強く後押ししたであろう数字がこれです。 「今後3年間でマーケティング費用を約10%削減できる見込み」。
これは、「AIを導入すれば効率が上がる『かもしれない』」といった曖昧な期待ではありません。「AIという戦略的投資によって、これだけの明確なリターン（ROI）を生み出す」という、経営に対する強力なコミットメントです。
事例から学ぶ、自社でAIマーケティングを成功させるための実践ステップ
「とはいえ、うちはモンデリーズのようなグローバル企業じゃないし…」 そう思われるかもしれません。ご安心ください。重要なのは企業の「規模」ではなく、導入にあたって正しい「手順」を踏むことです。
モンデリーズの事例から、私たちが学ぶべき実践ステップを4つにまとめました。
ステップ1：目的の明確化（コスト削減か、アイデア創出か）
まず、AIで何を達成したいのかを、徹底的に明確化します。
- 「守り（コスト削減）」が目的なら 例：広告レポートの自動作成、SNS投稿の定型文生成など、時間がかかっている定型業務の自動化から入るべきです。
- 「攻め（アイデア創出）」が目的なら 例：モンデリーズのように、社内データを横断的に分析できるデータ基盤の構築から逆算して考える必要があります。
この「目的」が曖昧なまま進めると、AIは「誰も使わない高価なオモチャ」になってしまいます。
ステップ2：データ基盤の整備（AIに何を学習させるか）
AIは「学習データ」がなければ、ただの箱です。 「コネクトAI」が優秀なのは、「モンデリーズのデータ」を学習したからです。
DX推進部の皆さんは、まず「社内のどこに、どんなデータがあるのか？」「それはAIが読み込める形になっているか？」を棚卸しする必要があります。実はこの「データ整備」こそが、AIプロジェクトの成否の8割を握る、最も地味で最も重要な作業です。
ステップ3：パートナー選定（MSアジュールのような基盤）
モンデリーズはマイクロソフトを選びました。自社のリソースだけですべてを開発する必要はありません。むしろ、セキュリティと拡張性を担保できる、信頼できるクラウドパートナーと組むことが成功への近道です。
自社の目的（ステップ1）とデータ状況（ステップ2）を整理した上で、最適な技術パートナーを選定しましょう。
ステップ4：スモールスタートと現場の巻き込み
いきなり全社導入を目指し、壮大なプロジェクトを立ち上げるのは無謀です。
まずは特定のチーム、例えば「SNS運用チーム」や「オウンドメディア編集部」などでスモールスタートし、「AIを使うと、こんなに仕事が楽になる」という小さな成功体験（Experience）を積んでもらうことが極めて重要です。
AIは、現場の担当者にとって「仕事を奪う敵」ではありません。「面倒な作業を肩代わりしてくれる仲間」であることを理解してもらう。この現場の巻き込みこそが、DX推進部の最大のミッションと言えるでしょう。
AI導入の「落とし穴」とDX推進部・情シス・人事部の役割
華々しい成功事例の裏には、必ず「落とし穴」が存在します。DX推進部や情シス部、そして人事部は、このリスク管理こそが本業とも言えます。
注意点：AIは「魔法の杖」ではない（ハルシネーション）
まず大前提として、AIは「魔法の杖」ではありません。特に生成AIは、時として「もっともらしい嘘（ハルシAnis ネーション）」を平気で生成します。
AIが生成した広告コピー案に、事実誤認や差別的な表現が含まれていないか。これをファクトチェックせずにそのまま公開し、炎上…などという事態は絶対に避けなければなりません。
AIはあくまで「下書き」担当。最終的な品質と倫理的な正しさを担保する「編集者」としての人間の役割が、より一層重要になります。
情シス部の役割：セキュリティとデータガバナンス
モンデリーズの事例では「社内情報」をAIに学習させています。もし、この新製品情報や消費者データといった最高機密が、AIを通じて外部に漏洩したら？ 考えるだけで恐ろしい事態です。
ここで情シス部の出番です。「コネクトAI」がマイクロソフトのアジュールというセキュアな環境で構築されたように、自社のAIも「クローズドな環境」で安全に運用するための技術的な担保（セキュリティとデータガバナンス）が不可欠です。
Googleが提唱するE-E-A-Tの根幹である「信頼性（Trust）」は、こうした技術的な安全性によって支えられています。
人事部の役割：AI時代のマーケター育成とリスキリング
「AIが広告コピー案を作るなら、マーケターの仕事は無くなるの？」 この問いに対する答えは、断じて「いいえ」です。仕事が「変わる」のです。
これからのマーケターには、以下の新しいスキルセットが求められます。
- AIに的確な指示を出す能力（プロンプトエンジニアリング）
- AIが生成した膨大な案を評価・選別する能力（編集・キュレーション能力）
- AIでは生成できない、生身の顧客体験（Experience）を言語化する能力
人事部は、この「リスキリング」を単なる研修ではなく、会社の未来を左右する経営戦略として捉え、早急にプログラムを構築する必要があります。
まとめ：モンデリーズ事例が示す「AIと人間の協業」の未来
モンデリーズの「コネクトAI」の事例が私たちに示すのは、「AIが人間の仕事を奪う」という単純な未来像ではありません。
それは、AIが「面倒な作業」や「膨大なデータ分析」を引き受け、人間は「最終判断」と「よりクリエイティブな仕事」に集中するという、「AIと人間の協業」の姿です。
最後に、この記事の要点を3行でまとめます。
- モンデリーズは「コネクトAI」で、社内データを活用し「マーケ費用10%減」と「アイデア創出」の明確な成果を目指す。
- AI導入の成功は「目的明確化」「データ整備」「安全な基盤」「現場の巻き込み」という地道なステップにかかっている。
- AIは「魔法の杖」ではなく、人間の能力を拡張する「副操縦士」。AI時代のDXとは、AIと人間が協業する体制を築くことである。
この記事を読み終えたら、ぜひ皆さんのチームで、まずは小さな一歩を踏み出してみてください。
「今、マーケティング部門で最も時間がかかっている定型作業は何か？」 「あの“宝の持ち腐れ”になっているデータを、AIで資産に変えられないか？」
モンデリーズの大きな変革も、きっと、そうした現場の小さな問いかけから始まったはずです。
