台頭するAIライティング時代にマーケターが身につけるべき文章術と付き合い方

生成AIの登場により、「文章を書く」という行為はここ数年で大きく変わりました。
広告コピーも、LPも、ブログ記事も、今やAIライティングツールを使えば数分でドラフトが上がります。

一方で、マーケターとして現場に立っていると、こんなモヤモヤも生まれていないでしょうか。

• 「AIに書かせてばかりで、自分のライティング力が鈍りそう…」

• 「とはいえ、手書きだけではスピードで勝てない…」

• 「人とAIの“線引き”をどこに置けばいいのか分からない」

本記事では、
マーケターにとってのライティングスキルの価値と、
台頭するAIライティングツールとの付き合い方を整理しつつ、
最後に実務で使えるワークフロー例までまとめます。

1. なぜ今もなお、マーケターにライティングスキルが必須なのか

まずは原点として、「なぜマーケターにライティングスキルが必要なのか」を整理します。
ここが腹落ちしていると、AIをどこに位置付けるかも決めやすくなります。

マーケターがライティングを磨く5つのメリット

1. エンゲージメントの向上
   誰に・何を・どう伝えるかを設計できると、
   SNS投稿・メール・LPなどあらゆる接点で「読まれる・反応される」確率が上がります。

2. ブランドイメージの確立
   トーン＆マナーや言葉の選び方は、そのままブランドの人格になります。
   一貫性のある言葉遣いは、長期的な信頼や好意形成に直結します。

3. CVR（コンバージョンレート）の向上
   オファーの見せ方、ベネフィットの翻訳、行動喚起のフレーズ。
   これらはすべて「言葉の設計」によって大きく変わります。

4. 他のマーケターとの差別化
   マーケターの仕事内容が似通う中、
   「この人が書いたテキストは刺さる」と認識されることは、キャリア上の大きな武器になります。

5. 専門性・信頼性の獲得
   自分の言葉でロジックを組み立て、分かりやすく説明できる人は、
   社内外から「任せられる人」として見られやすくなります。

多くの企業では、マーケターが異動でいきなり就任するケースも少なくありません。
体系的なライティング研修がないまま現場に出ることも多く、
自分から学びにいった人とそうでない人の差が、年々大きく開いていると感じます。

調査によると、日本の生成AI市場は2024年度に約4,291億円規模となり、2028年度には約1兆7,000億円超まで拡大する見込みとされています。

その中心にいるのが、ChatGPTに代表される文章生成系のAIです。
ChatGPT、Gemini、Claude、Copilotなど、ビジネス利用を前提としたサービスも次々に登場し、
「まずはAIに書かせてから、人が仕上げる」というワークスタイルが一般化しつつあります。

企業現場での“あるある”課題

一方で、AIライティングツールを導入した企業の調査を見ると、

• 数字上は「導入済み」でも、

• 実際にはごく一部の人しか使っていない

• 使われていても形式的な利用にとどまり、本質的な成果につながっていない

といった課題も指摘されています。

つまり、「AIを入れたからOK」ではなく、「どう運用するか」が勝負だということです。

3. マーケターがAIライティングを使う3つのメリット

AIライティングツールを適切に活用すると、マーケターは本来の価値提供に集中しやすくなります。

3-1. 圧倒的な時間短縮

• ブログ記事のたたき台

• SNS投稿の案出し

• メール文面のパターン出し

など、0→1の草案作成はAIがもっとも得意とする領域です。
「白紙の画面とにらめっこする時間」をほぼゼロにできます。

3-2. アイデアの幅が広がる

自分一人では出てこない表現や切り口を、AIにどんどん提案させることで、

• キャッチコピー案を10パターン出してもらう

• ペルソナ別の訴求パターンを比較する

といった使い方が可能になります。
発想の「質」を上げるというよりも、「量」を高速で試せるイメージです。

3-3. 一定品質の文章を素早く量産できる

商品説明やFAQ、マニュアルなど、
ある程度フォーマットが決まっている文章は、AIで半自動化しやすい領域です。

• 社内資料

• マニュアル

• ルーティンメール

などはAIに寄せることで、マーケターが戦略設計や分析に割く時間を増やせるようになります。

4. AIライティングの注意点とリスク

メリットだけでなく、デメリットも理解しておく必要があります。

4-1. 情報の誤り・ハルシネーション

AIは「それっぽい文章」を滑らかに書きますが、
事実が正しいかどうかは保証してくれません。

• 数字の根拠が不明

• 出典がない

• 実在しない事例・引用をそれらしく書く

といったことが平然と起こり得ます。
最終的なファクトチェックは人間が必須です。

4-2. トンマナ・ブランドボイスの不一致

ブランドの世界観やキャラクターを理解したうえで書かれているわけではないため、

• 口調がブランドと合わない

• 企業のスタンスとズレた表現になる

といったリスクがあります。
自社なりの「トーン＆マナー指示」をテンプレ化し、毎回AIに伝えることが重要です。

4-3. 個人情報・機密情報の取り扱い

顧客情報や社外秘のプロジェクト情報をAIにそのまま入力するのはNGです。
利用規約や社内ポリシーを確認しながら、プロンプトの粒度を調整する必要があります。

5. 国産AIライティングツール「Catchy」の特徴と活用イメージ

本メディアでも推しているAIライティングツールが、
国産の「Catchy（キャッチー）」です。

5-1. Catchyの主な特徴

各種解説記事や公式情報を整理すると、Catchyには以下のような特徴があります。

• 日本語に特化したAIライティングアシスタント

• GPT-4系モデルをベースにした高品質な文章生成

• 100種類以上の日本語テンプレート
  （広告コピー、ブログ記事、SNS文、企画書、セールスレターなど）

• 管理画面・サポートがすべて日本語

• 無料プラン〜有料プランまで用途に応じた料金体系

特に、「プロンプトを考えなくても、テンプレを選ぶだけ」という設計は、
毎日忙しいマーケターにとって大きなメリットです。

5-2. マーケター視点での具体的な使い方

たとえば、次のような場面でCatchyを使うと相性が良いです。

• LPの構成をざっくり作ってから、各セクションのテキスト案をCatchyで生成

• メルマガの件名・本文パターンを複数出してもらい、ABテストに活用

• ブログ記事の「導入文／まとめ文」だけCatchyに案出しさせて、人がリライト

★まずは試してみる

文章のプロであっても、AIライティングツールを触ってみないと分からないことが多いです。

「どこまで任せていいのか」
「自分の仕事は何に集中すべきか」

を判断するためにも、
一度自分の案件で実際に使ってみることを強くおすすめします。

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6. 「人」と「AI」の役割分担をどう設計するか

ここからが本題です。
マーケターとしては、AIに全てを任せるのではなく、
「人にしかできない部分」と「AIに任せる部分」を意識的に分ける必要があります。

6-1. AIに任せやすい領域

• 商品スペックの整理

• FAQやマニュアルなど、定型フォーマットがあるテキスト

• 既存コンテンツの要約・書き換え

• 複数パターンの案出し・言い換え

「ロジカルで、感情の揺れが少ない領域」はAIが得意とするところです。

6-2. 人が担うべき領域

• ブランドの世界観やストーリーを紡ぐ

• 経営戦略・マーケティング戦略と結びつけたメッセージ設計

• 顧客インサイトを踏まえた「一言」を決める

• 体験に基づくエピソード・具体的な事例を書く

いわゆる「人の心を動かすコピー」は、まだまだ人に分があります。
特に、インタビュー記事・ストーリー記事・思想のこもったコラムなどは、
マーケターの視点と体験が強く効いてくる領域です。

7. 実務で使える「AI×人」ライティングワークフロー

最後に、現場でそのまま使えるワークフロー例を紹介します。
ここではブログ記事やホワイトペーパーなど、
腰を据えて書くコンテンツを想定しています。

STEP1：戦略・構成設計（人が主導）

• 目的（何を達成したいか）

• ターゲット（誰に読んでほしいか）

• KPI（どんな行動を起こしてほしいか）

• 記事全体の構成案（見出しレベル）

ここはマーケターの仕事です。
AIに丸投げすると、目的とズレた記事になりやすいゾーンなので、
まずは人が「設計図」を描きます。

STEP2：各見出しごとのドラフト作成（AIを活用）

構成が決まったら、各見出しごとにAIにたたき台を書いてもらいます。

• 「この見出しでは、○○な悩みを持つ読者に△△を伝えたい」

• 「●●という事例を紹介したい」

といった前提をプロンプトに含めることで、
より使えるドラフトを生成できます。

STEP3：ファクトチェック・加筆修正（人がリード）

AIが書いたドラフトをそのまま公開するのではなく、

• 数字や引用の確認

• 自社の事例やデータの追加

• 語尾・トーンの統一

• ロジックの流れの整理

といった編集作業を人間が行います。
ここで、「自分ならではの視点・体験」を加えていくイメージです。

STEP4：AIで微調整（言い換え・要約など）

最後の仕上げで、

• 文字数調整（メルマガやSNSの制限に合わせる）

• 表現の言い換え（堅すぎる／くだけすぎる文章の調整）

• 要約文の生成（リード文やメタディスクリプション用）

などは、再度AIに任せると時短になります。

8. まとめ：AIは「代替」ではなく「拡張」のためのツール

本記事では、

• マーケターにライティングスキルが求められる理由

• 2025年時点のAIライティングの現状

• AIのメリット・リスク

• 国産ツール「Catchy」の活用イメージ

• 人とAIの役割分担と実践ワークフロー

を整理しました。

AIは「書く仕事」を奪う存在ではなく、「書く仕事の中身」を変える存在です。
単純作業はAIに委ねつつ、
マーケターは「誰に・何を・どう届けるか」という上流と、
人の感情を動かす最後の一行に、より多くの時間を投資していくべきだと考えています。

まずは一度、ご自身の案件でAIライティングツールを試しながら、
自分なりの“AIとの距離感”を見つけてみてください。

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