生成AIマーケティング活用完全ガイド｜事例・ツール・始め方

Q: 生成AIマーケティングは何から始めればいいですか？

「小さな業務で試す→プロンプトと運用ルールを整える→自社データと連携する→定例業務に組み込み自動化する」の4ステップでスモールスタートするのがおすすめです。まずは影響の小さい業務でAIに触れ、成果を体感することから始めましょう。

2026年6月7日

「生成AIをマーケティングに使いたいが、結局、自分の業務で何にどう使えて、どのツールを選べばいいのか分からない」。本記事はそうした方に向けた、生成AIマーケティングの全体像をつかむための完全ガイドです。

生成AIマーケティングとは、ChatGPTやClaudeなどの生成AIを、コンテンツ制作・広告運用・データ分析といったマーケティング業務に活用し、工数削減と意思決定の高度化を同時に実現する取り組みを指します。文章や画像を「生成」するだけでなく、広告データの「分析」まで任せられる点が、これまでのツールとの大きな違いです。

この記事では、生成AIを活用できる6つの業務領域、実際にAIへ広告データを分析させた実画面、おすすめツールの選び方、活用事例、導入リスクと対策、そして自社で今日から始められる4ステップまでを順番に解説します。一般論ではなく、再現できる具体例まで踏み込むので、読み終えたときには「自社で何から始めるか」が明確になっているはずです。

この記事でわかること

生成AIをマーケティングに活用できる6つの業務領域
生成AIに広告データを分析させた実例（媒体別実績・悪化キャンペーン特定・除外KW抽出）
マーケティングにおすすめの生成AIツールと、失敗しない選び方
導入時の4つのリスクと対策、今日から始める4ステップ

なお、広告データ分析を含むAI活用の全体像は、「Claude MCPでできること（広告データ分析の全体像）」でも体系的にまとめています。あわせて参照してください。

Contents

生成AIマーケティングとは？注目される背景と従来との違い
生成AIをマーケティングに活用する6つの領域
生成AIで広告データを”分析”してみた実例
マーケティングにおすすめの生成AIツールと選び方
生成AIマーケティングの活用事例
生成AIマーケティングのリスクと注意点・対策
生成AIマーケティングの始め方（4ステップ）
よくある質問（FAQ）
まとめ｜生成AIで「分析・実行」まで広げる

生成AIマーケティングとは？注目される背景と従来との違い

結論

生成AIマーケティングとは、生成AIをコンテンツ制作・広告・分析などのマーケティング業務に組み込み、工数削減と示唆出しを同時に進める取り組みです。文章や画像の「生成」だけでなく、データ「分析」まで担える点が、従来のAIツールとの大きな違いです。

生成AIマーケティングの定義

生成AIマーケティングは、生成AI（Generative AI）をマーケティング業務に活用する取り組み全般を指します。生成AIとは、学習したデータをもとに文章・画像・コード・分析結果などを新しく生み出すAIのことで、ChatGPT（OpenAI）、Claude（Anthropic）、Gemini（Google）などが代表例です。

従来「AIマーケティング」と言うと、配信最適化やレコメンドなど、あらかじめ決められた目的に特化したAIを指すことが多くありました。生成AIマーケティングはそれよりも適用範囲が広く、コンテンツのたたき台づくりから広告コピーの量産、データ分析、リサーチまで、担当者の業務そのものを横断的に支援できるのが特徴です。

なぜ今マーケティングで生成AIが注目されるのか

生成AIがマーケティング領域で急速に広がっている背景には、主に次の3つがあります。

人手不足と工数の逼迫：コンテンツ制作・広告運用・レポート作成は手作業が多く、慢性的に時間が足りない。生成AIはこの定型業務を肩代わりできる
自然言語で使える手軽さ：プログラミング知識がなくても、日本語で指示するだけで成果物が得られる。現場の担当者が直接使える
「分析・実行」まで広がった守備範囲：以前の生成AIは文章生成が中心だったが、外部データと連携することで、データ分析や施策提案まで任せられるようになった

特に3つ目の変化は重要です。生成AIが「作る」だけでなく「考える・分析する」段階に入ったことで、マーケティングの上流（意思決定）にまで踏み込めるようになりました。

従来のAIマーケティングとの違い（生成 vs 分析特化）

両者の違いを整理すると次のとおりです。

観点	従来のAIマーケティング	生成AIマーケティング
得意なこと	配信最適化・予測・レコメンドなど特定タスク	コンテンツ生成・要約・分析・リサーチなど横断的な業務支援
使い方	専用ツールに組み込まれた機能を利用	自然言語で対話的に指示できる
必要なスキル	ツール・データの専門知識が必要なことが多い	プログラミング不要、日本語の指示で使える
適用範囲	施策の一部を自動化	企画・制作・分析・レポートまで業務全体に広がる

どちらが優れているという話ではなく、役割が異なります。配信最適化のような特化型AIはそのまま活かしつつ、その前後の企画・制作・分析・レポートを生成AIで効率化する、という組み合わせが現実的です。

生成AIをマーケティングに活用する6つの領域

結論

生成AIは「①コンテンツ制作 ②広告クリエイティブ ③データ分析・レポート ④市場・競合リサーチ ⑤SEO ⑥CRM/MA・接客」の6領域で活用できます。なかでもデータ分析・レポート作成は、手作業の多さと意思決定への影響度の両面から、工数削減インパクトが最も大きい領域です。

マーケティング業務における生成AIの使いどころは、大きく6つの領域に整理できます。まずは全体像をつかみ、自分の担当業務に近いところから取り入れていくのがおすすめです。

コンテンツ制作（記事・SNS・メルマガ）

最も導入しやすいのがコンテンツ制作です。ブログ記事の構成案づくり、SNS投稿文の量産、メルマガの下書き、既存記事のリライトなど、文章まわりの「たたき台」を一気に作れます。

ポイントは、完成品を期待するのではなく「8割の下書きを高速で作り、人が2割を磨く」という分担です。たとえば10本のSNS投稿案を30秒で出させ、その中から良い2〜3本を選んで手直しする、といった使い方で制作スピードが大きく変わります。

広告クリエイティブ制作（コピー・バナー案）

リスティング広告の見出し・説明文、ディスプレイ広告のバナーコピー、LPのキャッチコピーなど、広告クリエイティブの案出しも得意分野です。1つの訴求軸から表現違いを20案出す、ターゲット別に語り口を変える、といった「量を出して検証する」プロセスと相性がよく、A/Bテストの母数づくりに役立ちます。

データ分析・レポート作成（KPI集計・示唆出し）

生成AIマーケティングで見落とされがちですが、効果が大きいのがデータ分析・レポート作成です。広告やGA4のデータを渡せば、KPIの集計、前月比の変化点の抽出、レポートのコメント文案づくりまで任せられます。

近年はデータ基盤と直接つないで、自然言語で「分析」そのものを依頼できるようになりました。具体的にどこまでできるのかは、次章「生成AIで広告データを”分析”してみた実例」で実際の画面とともに紹介します。

市場・競合リサーチ

新商品の市場調査、競合のメッセージ分析、ペルソナの仮説づくり、アンケート自由回答の分類など、情報を集めて整理する作業も効率化できます。大量のテキストを要約・分類させることで、これまで時間がかかっていた一次整理を短縮できます。ただし最新情報や事実関係は誤りが混じることがあるため、出典の裏取りは欠かせません。

SEO（構成案・キーワード整理）

SEO領域では、キーワードのグルーピング、検索意図の仮説出し、記事構成案のドラフト、メタディスクリプション案づくりなどに活用できます。検索順位を決めるのは最終的にコンテンツの質と独自性なので、生成AIは「下調べと骨組みづくりを速める道具」と位置づけるのが現実的です。

CRM/MA・カスタマーサポート

メール文面のパーソナライズ、ステップメールのシナリオ案、FAQの自動応答文、問い合わせ内容の分類など、CRM・マーケティングオートメーション（MA）やカスタマーサポートの領域でも活用が進んでいます。顧客とのコミュニケーションを、量と質の両面で底上げできます。

6領域のまとめ

領域	主な用途	手作業との違い
コンテンツ制作	記事・SNS・メルマガの下書き/リライト	8割の下書きを高速生成、人が2割を磨く
広告クリエイティブ	コピー・バナー案の量産	表現違いを大量に出し検証母数を確保
データ分析・レポート	KPI集計・変化点抽出・コメント文案	集計と一次解釈を自動化し示唆出しに集中
市場・競合リサーチ	要約・分類・ペルソナ仮説	一次整理を短縮（事実確認は人が担保）
SEO	構成案・キーワード整理	下調べと骨組みを高速化
CRM/MA・接客	メール文面・FAQ・問い合わせ分類	パーソナライズと一次対応を効率化

6領域のうち、コンテンツ制作と広告クリエイティブは多くの企業がすでに着手しています。一方で差がつきやすいのが、次に紹介するデータ分析・レポート領域です。

生成AIで広告データを”分析”してみた実例

結論

生成AIはコンテンツ生成だけでなく、広告データの「分析」まで実行できます。ClaudeをBigQuery（データ基盤）と連携させると、SQLを書かずに自然言語で依頼するだけで、媒体別実績の集計・悪化キャンペーンの特定・停止すべきキーワードの抽出までを対話で進められます。

ここからは、生成AIマーケティングのなかでも見落とされがちな「分析」の実力を、実際の画面とともに紹介します。使ったのは、ClaudeとBigQueryをつないで広告データを操作できるようにした環境です。エンジニアでなくても、日本語で質問するだけで分析が進みます。

「先月の媒体別の実績を出して」と頼むだけで集計と要約が返る

まず試したのは、月次レポートでよく作る媒体別の実績集計です。「先月の媒体別の実績を出して」と日本語で依頼するだけで、媒体ごとの費用・クリック・コンバージョン・CPAが表で返り、要点のサマリーまで付きます。

これまで管理画面を媒体ごとに開いて数字を転記していた作業が、ひと言の依頼に置き換わります。集計そのものよりも「どう動くか」を考える時間に充てられるのが大きな変化です。

「悪化キャンペーンTop3と原因」まで示唆が出る

次に、もう一段深い依頼を試します。「前月比で悪化しているキャンペーンTop3と、その原因を教えて」と頼むと、悪化幅の大きいキャンペーンを特定したうえで、原因の手がかりと改善の方向性まで返してきます。

単なる集計ではなく「どこが・なぜ悪いのか」という示唆出しまで踏み込めるのが、生成AIによる分析の強みです。気になった点はそのまま追加で質問でき、対話で深掘りしていけます。

「停止すべきキーワード」は実行に直結する

さらに実務的なのが、停止候補（除外）キーワードの抽出です。「成果が出ていない、停止すべきキーワードを挙げて」と依頼すると、コンバージョンがゼロの競合指名クエリなどを実際の検索クエリから抽出してくれます。

ここまで来ると、分析が「次の打ち手」に直結します。抽出された候補を確認し、そのまま除外設定の判断に使えるため、レポートを読むだけで終わらせず改善アクションにつなげられます。

これを自社で実現する仕組み（BigQuery × Claude）

この一連の分析を支えているのは、広告データをBigQueryに集約し、ClaudeからMCP（Model Context Protocol）経由で参照できるようにした連携基盤です。仕組みはシンプルで、次の3層で成り立っています。

データ層：各広告媒体のデータをBigQueryに集約
連携層：MCPサーバーがBigQueryとClaudeをつなぐ
対話層：Claude（Chat / Cowork / Code）に自然言語で依頼する

SQLを書く必要はなく、現場の担当者が日本語のまま分析できるのがポイントです。仕組みの詳細は「BigQuery × Claudeで自然言語分析する仕組み」で、Claudeでの具体的な分析手順は「Claudeで広告データを分析する手順」の記事で詳しく紹介しています。

Claude × 広告データで、SQLなしの深掘り分析

ここで紹介した分析は、Claude × BigQueryの連携基盤があれば自社のデータでも再現できます。インハウスプラスの「Claude MCP連携サービス」は、この連携基盤（接続設定・MCPサーバー構築・データ連携の保守運用）の構築・運用までをご用意。連携後はお客様側でChat / Cowork / Codeを使い分けて、分析から資料作成・クリエイティブ制作まで自由に構築できます。Web広告レポート自動化ツールのStandardプラン（月額14,800円〜・税込）以上で利用でき、閲覧権限の付与だけで最短1営業日で導入できます。

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マーケティングにおすすめの生成AIツールと選び方

結論

マーケティング用途の生成AIは、汎用対話AI（ChatGPT・Claude・Gemini・Copilot）と用途特化型ツールに大別できます。文章生成はChatGPT、長文読解・データ分析・実務自動化はClaude、Google連携はGeminiが強みです。「何の業務に使うか」と「自社データと安全に連携できるか」で選ぶのが基本になります。

「結局どのツールを使えばいいのか」は、生成AIマーケティングで最もつまずきやすいポイントです。ここでは代表的なツールの特徴と、自社に合うものを選ぶための判断軸を整理します。

汎用生成AIの比較（ChatGPT / Claude / Gemini / Copilot）

まずはマーケ現場でよく使われる汎用対話AIを、用途の観点で比較します。

ツール	提供元	マーケでの強み	向いている業務
ChatGPT	OpenAI	文章生成の表現力・機能の幅	コンテンツ制作、コピー量産、アイデア出し
Claude	Anthropic	長文の読解・整理、データ分析、実務の自動化	データ分析、長文ドキュメント処理、業務自動化
Gemini	Google	Googleサービスとの連携	Google環境での資料作成、リサーチ
Copilot	Microsoft	Microsoft 365との統合	Officeでの資料・分析業務

いずれも文章生成は高水準なので、「どれが一番賢いか」よりも「自社の業務環境・扱うデータに合うか」で選ぶのが現実的です。たとえば広告データを分析・自動化したいなら、データ基盤と連携しやすく長文・表形式の処理に強いClaudeが選択肢になります。

用途特化型のAIマーケティングツール

汎用AIとは別に、特定の業務に最適化されたAIマーケティングツールもあります。

広告運用・レポート自動化：広告データの集計・レポート作成・分析を自動化するツール
コンテンツ/SEO支援：記事構成や校正、検索意図分析に特化したツール
クリエイティブ生成：バナー・画像・動画の生成に特化したツール
MA/CRM連携：メール配信やシナリオ設計にAIを組み込んだツール

特化型は「使い始めてすぐ成果が出やすい」反面、用途が固定されます。汎用AIで幅広く試しながら、効果の大きい業務は特化型ツールに寄せる、という併用が効率的です。

失敗しないツールの選び方（4つの判断軸）

ツールを選ぶときは、次の4つの軸で比較すると迷いにくくなります。

用途との一致：コンテンツ制作中心なのか、データ分析・自動化まで求めるのかを先に決める
自社データとの連携：広告・GA4などのデータを扱う場合、安全に連携できる仕組みがあるか
セキュリティ・情報管理：入力データが学習に使われない設定か、社内ルールに合うか
コストと拡張性：月額・従量の費用感、利用人数や対象範囲を広げられるか

特に2と3は、広告データのような社外秘情報を扱うマーケティングでは見落とせません。自社データを安全に連携して分析まで行いたい場合は、Claude × BigQueryの連携基盤を活用するClaude MCP連携サービスのような選択肢も検討の価値があります。詳しくは「Claude MCPでできること」の解説をご覧ください。

生成AIマーケティングの活用事例

結論

生成AIマーケティングの成果は「コンテンツ制作の時短」「広告レポートの自動化」「分析から施策提案までの高速化」に集約されます。なかでもレポート・分析業務の自動化は、工数削減と意思決定スピードの両面で効果が大きく、多くの企業が最初の成果を出しやすい領域です。

ここでは、業種を問わず再現しやすい代表的な活用パターンを、得られる効果とあわせて紹介します。

コンテンツ制作の効率化

オウンドメディアやSNSを運用する企業では、記事構成案・SNS投稿文・メルマガの下書きを生成AIで作るパターンが広がっています。ゼロから書く時間が「たたき台を直す時間」に変わるため、同じ人数でも公開本数を増やせます。

よくある進め方：構成案をAIで作る → 一次情報や独自見解を人が加筆 → 校正を再びAIで確認
得られる効果：制作リードタイムの短縮、本数の増加、書き手による品質のばらつき低減

ポイントは、AIの出力をそのまま公開せず、独自性とファクトチェックを人が担保することです。

広告運用・レポート自動化

広告運用の現場で効果が大きいのが、レポート業務の自動化です。媒体ごとに数字を集計し、コメントを書き、資料に整える作業は毎月発生し、工数を圧迫しがちです。

ここを生成AIとデータ連携の仕組みに置き換えると、月次レポートの集計とコメント文案づくりが自動化され、担当者は「数字を作る」作業から「打ち手を考える」作業へ移れます。前述のとおり、Claude × BigQueryの連携基盤を使えば、媒体別実績の集計から悪化キャンペーンの特定までを対話で進められます。

よくある進め方：データをBigQueryに集約 → 自然言語で集計・分析を依頼 → レポート/スライドに整形
得られる効果：レポート作成工数の削減、分析の頻度向上、属人化の解消

データ分析・意思決定の高速化

レポートづくりだけでなく、意思決定そのものを速める使い方も進んでいます。「なぜCPAが上がったのか」「どの施策を止めるべきか」をその場で問いかけ、対話で深掘りすることで、会議を待たずに仮説検証を回せます。

分析の専門知識やSQLがなくても担当者が直接データに触れられるため、施策の改善サイクルが短くなります。

広告レポートの自動化から、生成AIマーケティングを始める

「まず効果の出やすいところから」という場合、広告レポートの自動化が現実的な入り口です。インハウスプラスのWeb広告レポート自動化ツールは、月額4,980円〜（税込）・追加費用なし（BigQuery費用も負担）で、運用型広告27＋ASP 8の計35連携先に対応した高品質レポートを自動作成。閲覧権限の付与だけで最短1営業日で導入できます。さらに対話型の分析・自動化まで広げたい場合は、Standardプラン（月額14,800円〜）のClaude MCP連携サービスを利用できます。

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生成AIマーケティングのリスクと注意点・対策

結論

生成AIマーケティングの主なリスクは「ハルシネーション（誤情報）」「情報漏洩」「著作権・権利侵害」「ブランド毀損」の4つです。出力のファクトチェック、社内ガイドラインの整備、自社データを安全に扱える基盤の選定で、その大半は回避できます。

生成AIは強力な反面、使い方を誤ると事故につながります。導入前に押さえておきたい4つのリスクと、その対策を整理します。

4つの主要リスク

ハルシネーション（誤情報）：もっともらしい誤った内容を生成することがある。統計や事実をそのまま公開すると、誤情報の発信につながる
情報漏洩：入力した社外秘データやお客様情報が、サービス側で学習・保存される設定だと漏洩リスクになる
著作権・権利侵害：生成物が既存の著作物に類似する、画像に第三者の権利が含まれるなどの懸念がある
ブランド毀損：トーンの合わない文章や不適切な表現をそのまま発信すると、ブランドイメージを損なう

リスクを抑える運用ルールとツール選定

これらのリスクは、次のような運用とツール選定で大幅に下げられます。

リスク	主な対策
ハルシネーション	公開前に人がファクトチェック。数値・固有名詞・最新情報は一次ソースで裏取りする
情報漏洩	入力データを学習に使わない設定・プランを選ぶ。社外秘データは安全な基盤（自社管理のデータ環境）経由で扱う
著作権・権利侵害	生成物は最終的に人が確認。画像は権利関係が明確なツール・素材を使う
ブランド毀損	トーン&マナーのルールを用意し、AIへの指示と公開前チェックに反映する

特に情報漏洩は、広告データのような社外秘情報を扱うマーケティングでは重要です。汎用の対話AIにデータを直接貼り付けるのではなく、自社が管理するデータ基盤（BigQueryなど）を経由して連携すれば、データの置き場所をコントロールしながらAI分析を活用できます。「便利だから」と無防備に使うのではなく、扱うデータの機密度に応じて仕組みを選ぶことが、安心して続けるための前提になります。

生成AIマーケティングの始め方（4ステップ）

結論

生成AIマーケティングは「①小さな業務で試す → ②プロンプトと運用ルールを整える → ③自社データと連携する → ④定例業務に組み込み自動化する」の4ステップでスモールスタートするのが、失敗しないコツです。

「何から手をつければいいか分からない」という場合は、いきなり全社展開を目指さず、小さく試して広げていくのが鉄則です。

4ステップのロードマップ

小さな業務で試す：まずはコンテンツの下書きや広告コピーの案出しなど、失敗しても影響の小さい業務でAIに触れる。成果を体感することが第一歩
プロンプトと運用ルールを整える：うまくいった指示の出し方（プロンプト）を社内で共有し、入力してよいデータ・公開前チェックなどの運用ルールを決める
自社データと連携する：広告・GA4などの自社データと連携し、分析やレポートにも活用範囲を広げる。ここで成果が大きく伸びる
定例業務に組み込み自動化する：月次レポートや定例分析など、繰り返す業務に組み込んで自動化し、属人化を解消する

最初の1〜2は個人レベルですぐ始められます。3以降で「自社データをどう安全につなぐか」が論点になり、ここを越えると生成AIマーケティングの効果が一段と大きくなります。

自社データと連携して「分析・自動化」まで広げるには

ステップ3・4でつまずきやすいのが、自社データとの連携です。広告データをBigQueryに集約し、Claudeから安全に参照できるようにする連携基盤を整えれば、本記事で紹介したような分析を自社のデータで再現できます。

この連携基盤の構築・運用を自社で行うのが難しい場合は、基盤の構築・運用をまかせられるサービスや、分析エージェントの構築までまとめて依頼できる開発代行を活用するのも一つの方法です。自社の体制に合わせて、どこまでを内製し、どこからを外部に任せるかを決めるとよいでしょう。

よくある質問（FAQ）

Q1. 生成AIはマーケティングのどんな業務に使えますか？

コンテンツ制作、広告クリエイティブ、データ分析・レポート、市場/競合リサーチ、SEO、CRM/MA・接客の6領域で活用できます。なかでもデータ分析・レポート作成は手作業が多く、生成AIによる工数削減のインパクトが大きい領域です。

Q2. マーケティングにおすすめの生成AIツールは？

文章生成はChatGPT、長文読解・データ分析・実務の自動化はClaude、Googleサービス連携はGemini、Microsoft 365との統合はCopilotが強みです。「何の業務に使うか」と「自社データと安全に連携できるか」で選ぶのが基本になります。

Q3. 生成AIで広告データの分析はできますか？

できます。ClaudeをBigQueryなどのデータ基盤と連携させれば、SQLを書かずに自然言語で「媒体別実績の集計」「悪化キャンペーンの特定」「停止すべきキーワードの抽出」まで対話で進められます。本記事の「生成AIで広告データを”分析”してみた実例」で実際の画面を紹介しています。

Q4. 生成AIマーケティングのリスクは？

ハルシネーション（誤情報）、情報漏洩、著作権・権利侵害、ブランド毀損の4つが主なリスクです。公開前のファクトチェック、社内ガイドラインの整備、自社データを安全に扱える基盤の選定で、その大半は回避できます。

Q5. 生成AIマーケティングは何から始めればいいですか？

「①小さな業務で試す → ②プロンプトと運用ルールを整える → ③自社データと連携する → ④定例業務に組み込み自動化する」の4ステップでスモールスタートするのがおすすめです。まずは影響の小さい業務でAIに触れ、成果を体感することから始めましょう。

まとめ｜生成AIで「分析・実行」まで広げる

生成AIマーケティングは、コンテンツ制作・広告クリエイティブ・データ分析・リサーチ・SEO・CRM/MAの6領域で活用でき、文章を「生成」する段階から、広告データを「分析」し施策を「実行」する段階へと守備範囲を広げています。

なかでも成果が出やすいのが、データ分析・レポート自動化の領域です。本記事で紹介したように、Claude × BigQueryの連携基盤を整えれば、媒体別実績の集計から悪化キャンペーンの特定、除外キーワードの抽出までを自然言語の対話で進められます。

最後に、押さえておきたいポイントを整理します。

まずは影響の小さい業務で試し、成果を体感する
プロンプトと運用ルールを社内で共有し、リスク（誤情報・情報漏洩・権利・ブランド）に備える
自社データと安全に連携し、分析・レポートの自動化まで広げると効果が一段と大きくなる

生成AIマーケティングの全体像とAI×広告分析の使いどころは、「Claude MCPでできること（AI×広告分析の全体像）」でも体系的にまとめています。あわせてご覧ください。

「生成」から「分析・実行」まで、自社の広告データで始める

生成AIマーケティングを成果につなげる近道は、効果の出やすい広告レポートの自動化から始めることです。インハウスプラスのWeb広告レポート自動化ツールは、月額4,980円〜（税込・追加費用なし／BigQuery費用も負担）で、計35連携先の高品質レポートを自動作成。閲覧権限の付与だけで最短1営業日で導入できます。本記事で紹介した対話型の広告データ分析を自社で行いたい場合は、Standardプラン（月額14,800円〜）のClaude MCP連携サービスで、Claude × BigQueryの連携基盤の構築・運用までをご用意します。連携後の分析エージェントやスライド自動生成の構築までまとめて任せたい方は、AIエージェント開発代行もご検討ください。

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小林浩之 | Hiroyuki Kobayashi( CEO & Marketer )

DeNAのデジタルマーケティング責任者として年間450億円を超えるECプラットフォームのマーケティングを担当。2014年に独立し、上場企業から資金調達後のスタートアップまでさまざまな企業のデジタルマーケティングのプロジェクトに関わり見識を広げた後、2018年3月に株式会社CALLOSUMを創業。