生成AI×マーケティングリサーチ講座

　　生成AIを Intelligence Amplification と捉え、人間の専門性こそが価値の源泉になることを整理します。

　　あわせて、業務でAIを活用するうえで必要となる「文脈を設計する力」「AIが安定して成果を出せる仕組みを作る力」「マーケティング業務全体を見渡す力」に

　　ついて解説します。

　　生成AI活用では、単に上手なプロンプトを書くこと以上に、AIが判断できるだけの背景・目的・対象・制約・評価基準を渡すことが重要です。

　　前回の「悪い例→良い例」の考え方を発展させ、マーケティング課題をAIに伝えるためのコンテキスト設計の考え方を解説します。

　　生成AIは調査設計を代替するものではなく、調査項目の発散、視点の漏れの確認、設問表現のチェックを支援する存在です。

　　調査の目的、仮説、分析軸、意思決定シーンを整理したうえで、生成AIにどのように調査票設計をアシストさせるかを、短いワークを交えて紹介します。

　　生成AIは大量の情報からパターンや違和感を見つけることを得意とします。一方で、その意味づけや優先順位づけは人間の役割です。

　　調査結果や顧客の声をもとに、AIで気づきを広げ、人間が事業課題やマーケティング施策へ接続する考え方を解説します。

Session6　　   ファクトチェックとAI出力の監査
　　生成AIが出した示唆や施策案を鵜呑みにせず、一次情報、サンプルサイズ、日付、反対解釈、代替仮説を確認する視点を整理します。

　　もっともらしいAIの回答に思考を委ねすぎないために、マーケターが持つべき懐疑的思考とレビューの型を紹介します。