正直な答え：AIが下書きし、人が決める
まず範囲から始めましょう。AIについての答えの多くが誤るのは、そこだからです。AIはすでに、グロースの実行層の多くを下書きし、組み立てられます。セグメント、メール、ジャーニーの下書き、実験のバリエーション、レポートです。これは実際の仕事です。一方でAIにできないのは、どの仕事にやる価値があるかを決めること、コピーが自社らしく聞こえるかを判断すること、キャンペーンが失敗したときに責任を負うことです。下書きなら、おおむねできます。判断は、できません。
AIが本当に得意なことは？
量、一貫性、速さの3つです。モデルは、40個目の件名のバリエーションでも飽きませんし、トラッキングイベントを忘れることもなく、頼んだその日に掘り起こしのフローを下書きします。Harvard Business Schoolのある研究では、生成AIによって、文章の構想と下書きにかかる時間が約3分の2短縮されました。これは研究が条件つきで示した生産性の向上であって、専門家と同じくらい上手に書けるという約束ではありません。
- セグメントの構築：一文からルールを書きます。
- 大量のコピー：人が編集するためのメール、SMS、アプリ内メッセージのバリエーションです。
- ジャーニーの組み立て：複数ステップのオンボーディング、リテンション、掘り起こしのフローです。
- 依頼に応じた分析：リテンションカーブ、ファネルの離脱、ジャーニーとテンプレートの成果です。
合わせると、それがほとんどのマーケティング業務における実行の半分です。オンボーディングのメールから週次の数字まで、下書き、構築、レポートです。その山こそ、モデルが最も速く片づけるものです。
それでも人が必要なことは？
仕事のもう半分は判断であり、判断はきれいには自動化できません。誰かがノーススターメトリックを選び、リスクのある賭けに予算を割く価値があるかを決め、件名が形式的には正しくてもブランドらしくないと感じ取らなければなりません。それがセンスです。そしてセンスは、モデルが持っていない文脈によって磨かれます。投資家のこと、前回のローンチのこと、先月怒って解約した顧客のことです。
- 戦略：今四半期はどの指標が重要か、どの20%が残りを動かすか。
- センス：メッセージが自社ブランドらしく聞こえるか、それとも有能な他人のように聞こえるか。
- ブランドのリスク：トーン、タイミング、そして何を送らないかについての判断。
- 説明責任：結果には誰かが責任を持ちます。モデルは責任を負えません。
- 関係づくり：パートナー、記者、自分の手でメールを書く最初の10人の顧客。
「置き換え」という捉え方が間違っている理由は？
置き換えという考え方は、人をゼロにすることが目標だと仮定しています。そうではありません。目標はより多くをこなせる小さなチームであって、人のいないグロースではありません。2022年以降の労働市場についてのHarvard Business Schoolの研究も、同じ方向を示しています。構造化された反復的な職種の需要は減り、判断とAIを組み合わせる仕事の需要は増えました。ふさわしい捉え方は拡張であり、それを安全にする運用モデルはヒューマンインザループです。fromHelloでは、お使いのAIが作成したジャーニーは、公開されるまで下書きのままです。それ以外の編集（セグメントやテンプレートの変更など）は保存した時点で反映されるため、稼働中の変更と同じように確認してください。
| タスク | AIがすること | 人が決めること |
|---|---|---|
| オンボーディングのジャーニー | ジャーニーとそのメールの下書き | トーンが合っているか、いつ稼働させるか |
| セグメント | 一文からルールを作成 | 誰には決してメッセージを送らないか |
| レポート | リテンション、ファネル、ジャーニーの数字の抽出 | どの数字をノーススターメトリックにするか |
| メールのコピー | テンプレートの作成。オプトインすれば、送信時に受信者ごとに各メールを書き換え（メッセージごとのレビューなし） | ボイスと、書き換えてよいメールのステップ |
チャットボットなのか、仕事をするのか？
チャットボットはテキストで答えます。エージェントとチャットボットの違いは、エージェントがツールを通じて行動することです。セグメントを作成し、ジャーニーの下書きをつくり、テンプレートを書きます。fromHelloのMCPサーバーを通じて、すでにお使いのAIクライアントが、59種類のツールでまさにそれを行います。それでも、ジャーニーの公開には確認ステップが必要です。気の利いた自動補完以上のものですが、それでもチームではありません。
小さなチームはどうなるのか？
よい立ち位置にいます。仕事のうち本当に自分たちのものである部分（戦略、センス、何を公開するかの判断）は手元に残し、知らないうちに1週間を食いつぶしていた下書き、構築、レポートをAIに任せられます。それはゼロ人のチームではありません。ようやく志に見合う力を発揮できる、小さなチームです。