# 【調査レポート】既存クライアントの70％がAIを活用してペルソナ・KPIを作成

- 出典: bizitmedia（https://bizitmedia.net/）
- URL: https://bizitmedia.net/archives/6769
- カテゴリ: AI・生成AI
- 公開日: 2026-10-17
- 更新日: 2026-10-17

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既存クライアント40社を対象に「AIを活用したペルソナ・KPI作成に関するアンケート調査」を実施しました。

その結果、**回答企業の70％（40社中28社）が、AIを活用してペルソナやKPIを作成していることについて「そう思う」「どちらかといえばそう思う」と回答**しました。

本調査では、マーケティング戦略の立案におけるターゲット顧客像の整理や、成果指標の設定などに対するAI活用状況を調査しました。

今回の結果から、BOTANICOの既存クライアントでは、AIの活用が文章作成や資料作成などの実務支援だけでなく、マーケティング戦略を設計する領域にも広がっていることがうかがえます。

## 1．調査結果：70％がAIを活用したペルソナ・KPI作成を実施

今回の調査では、既存クライアント40社のうち28社が、AIを活用したペルソナ・KPI作成について肯定的に回答しました。

調査結果は以下の通りです。

AIを活用してペルソナ・KPIを作成している：70％（28社）

上記以外の回答：30％（12社）

回答企業の約7割がAIを活用しており、BOTANICOの既存クライアントにおいて、戦略設計に関わる業務でもAIが利用されていることが分かりました。

従来、ペルソナ設計やKPI設定では、顧客情報の整理、市場分析、目標数値の検討など、複数の工程が必要でした。

AIを活用することで、これらの業務における情報整理や仮説作成を効率化できると考えられます。

なお、今回の調査ではAI活用の有無を集計しており、具体的な利用方法や成果については個別に測定していません。

## 2．背景：マーケティングの戦略設計にも広がるAI活用

企業のマーケティング活動では、SNS運用、広告運用、SEO対策、Webサイト改善、LINEマーケティングなど、さまざまな施策が実施されています。

しかし、施策を効果的に運用するためには、まず「誰に向けて」「何を目的に」「どのような成果を目指すのか」を明確にする必要があります。

特に、次のような課題を抱える企業もあります。

ターゲット顧客像が曖昧になっている

ペルソナを作成しても実際の施策に反映できていない

KPIをどのように設定すればよいか分からない

フォロワー数や閲覧数だけが目標になっている

問い合わせや売上につながる指標を整理できていない

マーケティング戦略の立案が担当者に依存している

こうした課題に対して、生成AIを活用した情報整理や仮説設計、目標設定の支援が一つの選択肢となっています。

AIは事業内容や顧客情報、過去の実績などを整理し、マーケティング施策を検討する際のたたき台を作成する用途で活用できます。

## 3．AIを活用したペルソナ作成の可能性

ペルソナとは、商品やサービスのターゲットとなる顧客像を具体的に整理したものです。

企業のマーケティング活動では、年齢や職業、居住地域などの基本情報だけでなく、顧客が抱える課題、購買動機、情報収集方法などを把握することが重要になります。

AIを活用することで、次のような工程を効率化できます。

ターゲット顧客の属性整理

顧客の悩みやニーズの仮説作成

商品・サービスの利用シーンの整理

購買行動や意思決定プロセスの検討

複数のペルソナパターンの作成

SNSや広告における訴求軸の整理

顧客アンケートやインタビュー内容の要約

ペルソナごとのマーケティング施策案の作成

ただし、AIが生成するペルソナは、入力した情報に基づく仮説です。

そのため、実際の顧客データや問い合わせ内容、営業現場で得られた情報などと照らし合わせながら、精度を高める必要があります。

## 4．AIを活用したKPI作成の可能性

KPI（重要業績評価指標）は、事業目標を達成するために、途中段階の進捗を測定する指標です。

SNSマーケティングの場合、フォロワー数やリーチ数だけでなく、プロフィールアクセス、Webサイトへの遷移、問い合わせ、採用応募など、目的に応じて指標を設定する必要があります。

AIは、次のようなKPI設計の補助に活用できます。

事業目標に合わせたKPI候補の整理

SNS運用の目標指標の検討

広告運用におけるCPAやCVRの整理

Webサイトの問い合わせ目標の設計

採用マーケティングにおける応募数の目標設定

過去実績を踏まえた目標値の試算

月次・四半期の目標管理表の作成

KPIの達成状況に応じた改善案の作成

AIを活用することで、複数のマーケティング指標を整理し、事業目標との関係を可視化しやすくなります。

一方で、AIが提案した目標数値をそのまま採用するのではなく、過去の実績、予算、人的リソース、市場環境などを踏まえて判断することが重要です。

## 5．BOTANICOの考察：AIは戦略設計を支援する一方、最終判断には人の知見が必要

今回の調査では、既存クライアントの70％がAIを活用したペルソナ・KPI作成について肯定的に回答しました。

この結果は、BOTANICOの既存クライアントにおいて、AIが単なる制作業務の効率化だけでなく、マーケティング戦略の検討段階にも活用されていることを示しています。

BOTANICOでは、今後のマーケティングにおいて、AIを使ってペルソナやKPIを素早く作成するだけでなく、その内容を実際の顧客理解や事業成果に結びつけることが重要になると考えています。

例えば、SNS運用においてペルソナを作成しても、実際の投稿内容や広告ターゲティングに反映できていなければ、十分な効果は期待できません。

また、KPIを設定しても、事業目標との関連性が薄い数値だけを追い続けてしまえば、問い合わせや売上の改善につながらない可能性があります。

そのため、今後は、**「AIによるペルソナ・KPIの仮説設計」**と**「人による顧客理解・戦略判断・数値改善」**を組み合わせたマーケティング体制が重要になると考えています。

AIによって戦略設計の初期工程を効率化しながら、人が顧客理解や事業判断に注力することで、より実行力のあるマーケティング戦略を構築することが期待できます。

## 6．AIを活用したペルソナ・KPI作成で重要なポイント

AIをマーケティング戦略の設計に活用する際には、次のような視点が重要です。

事業目標を明確にしてからAIを活用する

実際の顧客データや過去実績を可能な範囲で反映する

AIが作成したペルソナを仮説として扱う

顧客の属性だけでなく、課題や購買動機も整理する

KPIを問い合わせや売上、採用などの成果につなげる

数値目標の根拠を人が確認する

SNS、広告、Webサイトなど各チャネルの役割を整理する

定期的にペルソナやKPIを見直す

AIはマーケティングの正解を自動的に導き出すものではなく、仮説を整理し、戦略立案を支援するツールとして活用することが重要です。

## 7．BOTANICOの取り組み：AIとマーケティング戦略を組み合わせた企業支援

BOTANICOでは、SNSマーケティングや広告運用、Webサイト改善、マーケティング内製化などの支援において、AIを活用した業務効率化や戦略設計を推進しています。

特に、企業ごとの事業目標や顧客特性を踏まえ、ペルソナ設計からKPI設定、施策の実行、数値分析、改善提案までを一貫して支援することを重視しています。

主な支援領域は以下の通りです。

AIを活用したペルソナ設計

マーケティングKPIの設定支援

SNS運用戦略の設計

広告運用と数値改善

Webサイト・LPの導線改善

AIを活用したマーケティング分析

マーケティングレポート作成

AI活用研修

マーケティング内製化支援

今後も、AIによる戦略立案の効率化と、人による顧客理解や実行支援を組み合わせ、企業の継続的なマーケティング成果向上を支援してまいります。

## 【調査概要】

・調査期間：2026年9月1日〜2026年9月30日
・調査機関（調査主体）：株式会社BOTANICO
・調査対象：株式会社BOTANICOの既存クライアント
・有効回答数：40件
・調査方法：既存クライアントへのアンケート調査
・集計方法：回答者のうち「そう思う」「どちらかといえばそう思う」と回答した割合を、AIを活用してペルソナやKPIを作成している企業の割合として算出
・調査項目：AIを活かした作業（ペルソナ・KPI作成）

※本調査は株式会社BOTANICOの既存クライアント40社を対象としたものであり、国内企業全体の傾向を示すものではありません。

※AI活用には、ペルソナの仮説作成、ターゲット分析、KPI候補の整理、目標数値の試算、マーケティング戦略立案の補助などを含みます。

※具体的なAIの利用頻度や活用成果、導入による業績改善については、本調査では測定していません。

本記事は、株式会社BOTANICOが2026年10月16日にPR TIMESで発表したプレスリリースを原文のまま掲載しています。
元のリリース：[【調査レポート】既存クライアントの70％がAIを活用してペルソナ・KPIを作成](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000299.000110808.html)
