マーケティングエンジニアは「新しい 10 倍の社員」であり、ほとんどの企業はまだ一人も雇っていません。
スタートアップ、ビジネス、あるいはサイドプロジェクトを成長させているなら、自分がそうなるか、そういう人材を雇うことが、今あなたの手元にある最大のレバーです。Google が AdWords をリリースして以来、いやおそらく歴史上で最も、マーケティングがエキサイティングな時代になっています。
20 年間、マーケティングのアイデアを出すのは簡単でも、それを世に出すのは大変でした。営業はなぜ案件が成約したのかを知っていました。サポートはなぜ顧客が離れていったのかを知っていました。しかし、どんなアイデアも、企画書、デザイナー、開発者、アナリスト、そして 2 回の会議という関門を越えなければならず、そのほとんどが Slack のスレッドの中で死んでいきました。
そのボトルネックが、ついに壊れたのです！
今日では、あるエージェントが先週のセールスコールを 10 分で読み込みます。別のエージェントが、顧客の言葉をランディングページに変換します。また別のエージェントが、あなたが寝ている間に 30 本の広告を出稿し、成果の悪いものを停止します。さらに別のエージェントが、月曜日に「どのキャンペーンが実際に支払いを行った顧客をもたらしたか」を教えてくれます。そしてモデルの性能は十分に高くなり、あなたのアイデアさえ良ければ、アウトプットも必ず良くなります。
マーケティングエンジニアとは、これらのエージェントをつなぎ合わせて一つのマシンにする人です。半分はマーケター、半分はビルダー。そして最高の人材は、しばしばマーケティング以外の領域からやってきます。ファウンダー、エンジニア、オペレーター、ソロビルダーなどです。
さあ、コーヒーでもお茶でも用意してください。ここに完全なプレイブックがあります（読むのに 15〜20 分）：
ここに至るまでの歴史
1950 年代から 1990 年代にかけての「マッドメン」の時代、マーケティングといえば印刷物、テレビ、ラジオ、そして看板でした。仕事の本質は大きなアイデアと大きな予算でした。キャンペーンには数百万ドルがかかり、制作に数ヶ月を要し、運が良ければ四半期後にそれが機能したかどうか分かる程度でした。優れたマーケターでも、本気で勝負できる機会は年に数回しかなく、そのため業界全体が「センス」「説得力」「勘」で回っていました。
その後、2000 年に Google が AdWords を、2007 年に Facebook が広告をリリースし、突然すべてのクリックがカウントできるようになりました。デジタルマーケターの誕生です。仕事は SEO、リスティング広告、メール、ディスプレイ広告といったチャネルの管理へと変わりました。マーケターはダッシュボードの中に住み、最も優秀なのはプラットフォームを一番深く理解している人間でした。月に数回の実験を回せる程度でした。
2010 年代にはグロースハッカーが登場し、私はそれを決して忘れません。Sean Ellis が 2010 年にこの言葉を生み出し、その 10 年間の最高のテクニックは伝説となりました。Hotmail はすべてのメッセージの下部に「P.S. I love you. Get your free email at Hotmail」と入れました。Dropbox は招待するたびに、あなたと友人に無料のストレージ容量を与えました。Airbnb はホストが自分の物件を Craigslist にクロスポストできるようにしました。グロースハッカーは、ファネル、ループ、A/B テストを用いて、マーケティングをプロダクトのように扱いました。問題は、どんな良いアイデアにもエンジニアが必要で、そのエンジニアはプロダクトロードマップに縛られていたことです。グロースハッカーは人生の半分をチケットを書き、順番待ちをするのに費やしました。週に数回の実験ができれば上出来でした。
2022 年末に ChatGPT が登場すると、「AI 支援型マーケター」の時代が来ました。コピーは速くなり、画像も速くなりましたが、それ以外はすべて同じままでした。組織図も、会議も、6 週間のサイクルも変わらず、ただ初稿の質が上がっただけです。これは言わば AI コパイロットの時代でした。ほとんどのマーケティングチームは、まだこの段階に留まっています。
マーケティングエンジニアは、「アイデアを持つ人」と「それを作れる人」が同一人物になったときに生まれます。一人のマーケターが顧客をリサーチし、ページを作り、クリエイティブを生成し、データをつなぎ、テストを開始します。仕事の単位は「キャンペーン」から「キャンペーンを生み出し続けるシステム」へと移り変わり、1 人で 1 日に何十もの実験を行うことが現実的になります。
視点を引いて見ると、マーケティングの歴史全体が一つのトレンドを描いています。それは「実験のコストが下がり続けている」ということです。最も多くの優れた実験を回す者が最も速く学び、最も速く学ぶ者が勝ちます。
なぜこれがそれほど重要なのか
どの企業も、めったに使わない「金の山」の上に座っています（信じがたいでしょうが、本当です）。
営業は毎週同じ 5 つの反論を聞いています。サポートは、どの約束が返金につながるか正確に知っています。ファウンダーは、自社のカテゴリーについて強い意見を持っていますが、それは頭の中と数本のポッドキャストの切り抜きにしか存在しません。アナリティクスは、どのページが定着する顧客をもたらすかを知っています。これらすべてが別々のツールに散らばり、別々の人間が所有しており、キャンペーンに反映されるのは四半期に 1 回あればいいほうです。
一方で、その知識を実際に活かせるような小さなアイデアたちは、いつも大規模なローンチに負けてしまいます。特定のニッチ向けの価格計算ツール。昨日のセールスコールから作られたキャンペーン。要望していた機能がようやくリリースされた日に、40 人の過去の有望見込み客へ送る一通のメッセージ。どれもデザイナー、開発者、アナリスト、そして 2 回の会議が必要だったため、永遠にバックログに眠ることになりました。
マーケティングエンジニアなら、これらすべてを午後の数時間でこなせます。「具体的で細かいマーケティング」のコストが下がり、それが安くなれば、顧客を最もよく理解している企業が勝ち始めます。時間を売るエージェンシーがこれを最初に痛感するでしょう。巨大なマーケティングチームは、まるで委員会のように見えるようになります。そしてファウンダーやソロマーケターが、突然一つの部門全体に匹敵するアウトプットを手に入れます。
注：私のパートナーが Boring Funnels を立ち上げました。その考え方は、「最大のチャンスは、企業が顧客について知っていることを明確なオファー、役立つランディングページ、そして売上につながるフォローアップに変えるのを助けることだ」というものです。マーケティングエンジニアなら、その全体を構築し、どこで人が離脱するかを確認し、より多くの顧客が流れてくるにつれて改善し続けることができます。
では、具体的にどう構築するのかをお話しします。
ステップ 1：デスクをセットアップする
すべてはエージェントのワークスペースから始まります。一般的なのは Claude Code、Codex、Cursor です。これらのツールを理解する最も簡単な方法は、「パソコン内のフォルダに住んでいる、非常に仕事が速いジュニア社員」と考えることです。そのフォルダ内のすべてのファイルを読み、新しいファイルを書き、コードを実行し、接続したあらゆるツールを使うことができます。
魔法が起きるのは最後の部分です。ツールは MCP と呼ばれるもので接続されますが、これは基本的に AI 用のユニバーサルプラグです。HubSpot、Stripe、Notion、Slack など数百のツールが MCP サーバーを持っているため、エージェントはあなたと同じように CRM を読んだり、先週の売上を引っ張ってきたりできます。API しかないツールであっても、エージェントはたいていそれを呼び出すコードを書くことができます。
また、あなたが寝ている間もスケジュールに従ってエージェントを動かしたいはずです。1 年前なら、Zapier や n8n のようなワークフローツールでいろいろ繋ぎ合わせる必要がありました。今日では、コーディングエージェントに頼むだけで作れます。「毎週月曜の朝 7 時にこれを実行し、レポートを Slack に投稿して、私が OK を出すまで何も送信せずに待って」と言えば、スケジュールジョブ、承認ボタン付きの Slack メッセージ、そしてあなたがタップしたときだけ動作するコードを書いてくれます。あるいは、Hermes や OpenClaw のような常に稼働しているバックグラウンドエージェントを使うこともできます。どちらにしても、それはあなたのフォルダにあるあなたのコードであり、一言でどの部分でも変更できます。
ステップ 2：脳を作る
私が何度も目にする間違いがあります。誰かが興奮して 10 個のエージェントを立ち上げ、ありふれたゴミの山を受け取り、「AI マーケティングは過大評価だ」と結論づけるパターンです。
エージェントは悪くありません。コンテキストが薄かったのです。
優秀なマーケターを採用しておきながら、オンボーディングを省くのと同じです。あなたの業界について賢い文章を書くでしょうが、競合他社とまったく同じ響きになります。だから、一つでもエージェントを作る前に、「脳」を作りましょう。つまり、入社初日の優秀な新人に説明するのと同じように、あなたのビジネスを説明するフォルダです。
私が使う構成は次のとおりです：
6 つのファイルが大部分の重労働を担います。
1/ START-HERE.md は、すべてのエージェントが最初に読む 1 ページです。会社が何をしているか、誰にサービスを提供しているか、今四半期の優先事項は何か、そして他のすべてがどこにあるかを記述します。
2/ company/customer-fit.md は、誰が買い、誰が残り、誰に対して利益を出せるのかを記述します。痛いほど具体的にしてください。「年商 100 万〜 1,000 万ドルの Shopify ストアで、ファウンダーがまだ自分で経理をしており、過去に簿記担当者に痛い目にあっている」と書けば、エージェントは動けます。「中小企業」とだけ書いても、ほとんど役に立ちません。
3/ company/offers.md は、何を売っているか、いくらなのか、何を約束してよいか、そして口に出す前に誰の承認が必要かをリスト化します。
4/ brand/voice.md で、多くの人は手を抜きます。「フレンドリーだがプロフェッショナル」はエージェントにとって無意味です。あなたが気に入った 3 つのメールや広告を貼り付け、それぞれがなぜ機能するのかを 1 文で添え、さらに却下した 2 つとその理由も載せてください。「これは 30 日で結果を出すと約束しているが、保証できないので却下した」。エージェントは形容詞よりも具体例から多くを学びます。
5/ brand/founder-opinions.md は、あなたの不公平な優位性です。競合他社も同じモデルを使えます。しかし、ファウンダーのカテゴリー、顧客、競合に対する独自の意見を持っているのはあなただけです。2 時間かけてファウンダー（または自分自身）にインタビューし、強い意見をすべて書き出してください。「この業界のほとんどのエージェンシーは、オンボーディングでぼったくっている」「最高の顧客は会計士の紹介から来る」。こうした意見こそが、アウトプットを「あなたらしい」ものにします。
6/ decisions/failed-campaigns.md には、実際のお金を払って得た教訓を入れます。「無料診断は、うちを利用するには小さすぎる企業ばかりを集めてしまった」「LinkedIn はリードを大量に生んだが、成約はほとんどなかった」。このような 1 行が、エージェントが 20,000 ドルの失敗を繰り返すのを防ぎます。
脳を健全に保つルールが一つあります。エージェントは推測を evidence/ に追加できますが、何かを company/ に移動できるのは人間だけです。そうしないと、あるエージェントの思いつきが、いつの間にか会社のポリシーになってしまいます。
ステップ 3：データをつなぐ
次に、脳に「目」を与えます。顧客の真実が存在する場所をつなぎます。Gong や Fathom の通話録音、Intercom や Zendesk のサポートチケット、HubSpot や Salesforce の案件、PostHog や Google Analytics の行動データ、そして Stripe の売上データです。
まずはすべてを読み取り専用アクセスから始めます。CRM を読めるエージェントは、初日から役立ちます。CRM を編集できるエージェントは、時間をかけて信頼を獲得させるものです。
次に、ほぼすべての企業が飛ばしてしまう地味な作業をします。すべてのキャンペーンに ID を振り、あらゆる場所に引き継いでください。すべてのリンクの UTM タグ、すべての広告名、すべてのメールシークエンス名、そして CRM 内の各案件のフィールドに入れます。そして、Supabase か、最初はスプレッドシートでも構わないので、シンプルなテーブルを一つ作り、キャンペーンごとに 1 行を設けます。ID、費用、リード数、適格な通話数、案件数、売上、解約率です。
華やかさはありませんが、この仕組み全体で最も価値のある部分です。ほとんどの企業は「キャンペーン別のクリック数」と「顧客別の売上」は言えますが、その 2 つを結びつけられる企業はごくわずかです。これらのテーブルを結合すれば、エージェントは本当に重要な質問に答えられます。「どのマーケティングが、支払い続けてくれる顧客をもたらしたのか？」
ステップ 4：最初のエージェントを作る
2 つ目を作る前に、まず 1 つのエージェントを作り、それを完璧にしてください。初日から 6 つのエージェントを互いに会話させると、週末をグループチャットのデバッグに費やすことになります。
最初の一つは「顧客言語エージェント」にすべきです。他のすべてが、このエージェントの発見を糧にするからです。その仕事は、顧客が実際に言ったことを読み込み、彼らが自分の問題を表現するために使った「そのままの言葉」を抽出することです。
直近 20〜50 件のセールスコールの文字起こしを evidence/calls/ にエクスポートし、次のような指示を与えます：
evidence/calls/ にあるすべての文字起こしを読んでください。
次に、出力されたレポートを、あなた自身の通話の記憶と照らし合わせて読んでください。最初のバージョンは 70% 程度の正解率でしょう。おそらくおしゃべりな 1 人の顧客に偏ったり、グループ名をマーケティング用語にしてしまったりします。ミスを見つけるたびに指示を修正し、その修正を decisions/ に保存して定着させます。3〜4 周もすれば、チームの大半の人よりもうまく通話を読み込めるようになります。
こういう発見をします。たとえば、配管業者や HVAC 会社にスケジューリングソフトウェアを売っているとしましょう。エージェントは、オーナーたちが繰り返し「夕飯中に電話に出るのはもう疲れた」という趣旨のことを言っているのに気づきます。その 1 行が、あなたの広告であり、ヘッドラインであり、営業の切り出し文句になります。「自動スケジューリング」には毎回勝ちます。人は機能よりも「状況」を買うからです。
信頼できるようになったら、スケジュールに組み込みます。毎週月曜に先週の通話とチケットを読み込み、新しいレポートを evidence/customer-language/ に落とします。これで、マーケティング活動全体が「誰かの去年の推測」ではなく「先週顧客が言ったこと」に基づいて回るようになります。
ステップ 5：残りの 5 つのエージェントを追加する
最初のエージェントが固まったら、残りを 1 つずつ追加します。それぞれに workflows/ 内の専用フォルダ、専用の指示、専用のスケジュールを与えます。
購買トリガーエージェント は、一夜にして需要を生む瞬間を監視します。企業 2 拠点目をオープンした。ブランドが卸売りを始めた。スタートアップが資金調達をし、5 件の営業求人を掲載した。連携しているツールが新機能をリリースした。これを構築する最も簡単な方法は Clay を使うことです。customer-fit.md に一致するアカウントのリストを取得し、新しい求人、資金調達のニュース、新しい拠点、ウェブサイトの新しいページなど、各トリガーをチェックする列を追加します。連絡先データの取得には Apollo が便利です。
新しいトリガーが見つかったアカウントごとに、エージェントは CRM をチェックして、すでにチームが接触中の相手を除外し、次の 1 文を完成させます。「この出来事によってこの問題が生じ、当社の製品はこうやってそれを解決する」。この文が曖昧になれば、そのアカウントは保留されます。鋭い文になれば、エージェントはその出来事を冒頭に置いた短いメールの下書きを作成し、レビュー用に保存します。この 1 文のフィルターがあるからこそ、アウトリーチはスパムではなく「タイミングの良い提案」に感じられるのです。
検索エージェント は、人々が購入の直前に検索する質問を見つけ、それぞれに対してインターネット上で最高のページを作ります。3 つの情報源を与えます。Search Console のデータ、セールスコールで挙がる質問、そして ChatGPT、Claude、Perplexity にあなたの業界について尋ねたときの回答です。最後の一つは新しく、驚くほど過小評価されています。毎週、買い手が抱く質問を AI エンジンに投げかけ、どの企業や情報源を推奨するか記録してください。モデルが何を信頼し、どこであなたの存在が見えていないかが分かります。
そして、世の中の何よりも役立つページを作ります。AI 検索は、最適化されたページよりも「最も役立つページ」を高く評価するからです。業務用厨房機器のサプライヤーが「初めてのレストランを開業するガイド」を作り、スペースと予算に合った設備を算出する計算ツールを載せれば、ランキングに入り、AI エンジンに引用され、準備が整った買い手にブックマークされます。エージェントは午後の数時間でその計算ツールを書き上げ、Next.js と Vercel で公開したり、スピード重視なら Framer で公開したりできます。
クリエイティブエージェント は広告を作り、テストします。最新の顧客言語レポート、offers.md で承認された訴求内容、実際の製品映像やスクリーンショット、そしてお気に入りの広告が入ったフォルダを与えます。同じヘッドラインの 50 パターンではなく、「買うべき異なる理由」を求めてください。具体例を順に説明する広告、顧客のストーリーを語る広告、製品の生のデモを見せる広告などです。Nano Banana のような画像モデルや Veo のような動画モデルにより、制作費はほぼゼロになります。
すべての広告に、何をテストしているかが分かる名前を付けます（例：BK014_dinner-angle_ugc_v2）。キャンペーン ID、アイデア、フォーマットが名前に含まれるようにします。1 ヶ月後、「ディナーの切り口が価格の切り口に勝った」はどこでも使える教訓になります。「video_final_7 が勝った」は単なる豆知識です。
エージェントは Meta Ads API を通じて広告を「一時停止」状態でアップロードするため、実行ボタンを押すのは人間です。その後、小さなスクリプトが毎朝結果を確認し、一定の消化金額に達した時点で CTR が 1% 未満のものを停止します。ローンチ前に「証拠の基準」を決めておきましょう。いくら使うか、何日見るか、何が「勝ち」なのか。このステップを飛ばすと、200 本の広告は「結論の出ない 200 の実験」になるだけです。
クローズド・ロスト（失注）エージェント は、他のすべてのコストを回収してくれる存在です。CRM から失注したすべての案件を、メモと通話記録ごとに取り出します。「興味なし」は実際の会話を雑にまとめたものなので、エージェントにそれぞれを読み直させ、本当の理由と「再開条件」を記録させます。「競合を選んだ。契約更新は 3 月」「SSO が必要だった」「推進役が退職した」。
そして、その条件を監視します。変更履歴に SSO がリリースされたと記載された日、それを求めていたすべての見込み客に、元の通話を引用したパーソナライズされた下書きが届きます。更新日が近づいたら、あなたが現れます。推進役が新しい会社に移ったら、祝福しつつ自己紹介し直します。オプトアウトや連絡先の設定を尊重すれば、ほとんどの企業の CRM には「未回収の売上の山」が眠っていることに気づくでしょう。
パフォーマンスエージェント は、毎週月曜にキャンペーンテーブルを読み込み、優秀なアナリストのように短いメモを書きます。「収益性レビューのページは CVR 4% だったが、獲得したリードの半数は対応するには小さすぎた。ディナーの広告が、適格な通話あたりのコストで最も低い。リターゲティングは 3,000 ドル消費して、2 件の商談しか生んでいない」。すべての行は、あなたへの決断（継続、停止、変更、テスト）で終わります。
リテンション、返金、利益まで一気につなぎ込んでください。60 日で解約される安い顧客を集めるキャンペーンは、ダッシュボード上では素晴らしく見えつつ、静かに赤字を生みます。それを捕まえるのがこのエージェントです。
ステップ 6：ガードレールはツール側に仕込む
最も早く火傷する方法は、プロンプト内の 1 文を信じてしまうことです。「送信する前に必ず私に確認して」は、モデルにとっては丁寧な提案に過ぎません。本物のガードレールはツール側に存在します。
すべてのエージェントに、必要最小限の権限だけを与えます。アウトリーチエージェントにはメールの下書き権限のみを与えます。広告エージェントは一時停止状態で広告を作成し、予算の決定権はあなたに残します。承認ステップはコード自体に組み込みます。たとえば、アクションが待機する「承認ボタン付きの Slack メッセージ」などです。予算上限、除外リスト、重複排除のような厳密なルールには通常のコードを使い、アカウントが適合するかどうか、メッセージが自社らしいかどうかといった「判断」にはモデルを使います。
次に、各エージェントに短い「契約書」を書きます。ガードレール付きの職務記述書のようなものです。購買トリガーエージェントの例を示します：
「完了」とは、権限の範囲内で全情報源を確認し、何が壊れていたかを報告した状態を指します。「今日はこの情報源でエラーが出ました」と言えるエージェントは、黙ってスキップする 10 個のエージェントに匹敵する価値があります。
ステップ 7：キャンペーンをエンドツーエンドで回す
すべてが連動したとき、どのような姿になるかを見てみましょう。EC 顧客を増やしたい記帳代行会社を想像してください。
月曜日、顧客言語レポートに、ストアオーナーたちが繰り返し同じことを言っていると表示されます。「返品、送料、手数料を引いた後、本当に儲かったのか分からない」。先月、11 人の異なる顧客がそう言っていました。あなたはそれを実務を担当する社員に見せ、本当にこの会社で解決できるか尋ねます。彼らは「できる。新規クライアントにはまずそこから直す」と答えます。あなたは offers.md でオファーを承認します。「年商 100 万〜 1,000 万ドルのストア向け無料収益性レビュー」です。
キャンペーンに BK014 という ID が振られ、ここからのすべてがそれを引き継ぎます。
火曜日、クリエイティブエージェントが顧客自身の言葉から 3 つの切り口を作ります。「利益が消える場所」「月次レポートのサンプル」「実在するクライアントの短いストーリー」。検索エージェントは、会社が確認済みの数字を使ったシンプルな利益計算ツールのあるページを作ります。クローズド・ロストエージェントは、「年末以降なら検討する」と言った 60 件の古い見込み客を見つけ、それぞれにパーソナライズされたメッセージの下書きを作ります。購買トリガーエージェントは、Amazon に出品したばかりのストアを検知します。マルチチャネル販売は帳簿をより複雑にするからです。
水曜日、あなたは一度にすべてをレビューします。会社が保証できない節約を約束する広告を 1 つ削り、残りを承認し、2,000 ドルのテストを開始します。
2 週間後、パフォーマンスエージェントが広告費を予約されたレビューに、レビューを契約したクライアントに紐付けます。計算ツールのページが最も高い CVR を示します。Amazon トリガーのリストが最も多くの通話を予約させます。同時に、まだサンプルサイズが小さいことも教えてくれます。
気づくでしょうか。顧客の「元の言葉」がすべてのステップを生き延びています。通常、鋭いインサイトは調査サマリー、企画書、5 回の修正を経て、ネット上の他の記帳代行の広告と同じ響きになってしまいます。ここでは引用文がキャンペーンフォルダと一緒に移動したため、すべてのエージェントがそれを参照できました。
ステップ 8：ウィークリーループを回す
マシンが完成すると、仕事は「作ること」より「編集すること」に近くなります。
月曜日はパフォーマンスメモを読み、継続・停止・変更の判断を下します。火曜日と水曜日は構築し、先週弱い成果を生んだワークフローを修正し、新しいテストを開始します。木曜日は営業とサポートの通話に参加します。来週の最高のアイデアはそこに隠れているからです。金曜日はエージェントが作ったものをレビューし、ファイルを更新します。
全体の心臓部は「レビューキュー」です。そこにある各項目は、1 分以内で判断できるべきです。「この修正済みオファーを承認してください。この 2 つの広告とこのメールを変更します」。変更点、影響範囲、その根拠となる証拠を表示します。
そして、システムは入力を変えることでしか賢くなりません。何かを却下するたびに、その理由を書き留め、次の実行で参照される場所に置いてください。対象となるビジネスが小さすぎるという理由で広告を却下しましたか？ customer-fit.md を更新します。見込み客がオファーを誤読しましたか？ それをチェックする項目を追加します。何をテストし、なぜそうし、何が起き、次に何をするのかを記録する「実験ログ」をつけてください。各エージェント用に 10 個の入力例と期待する出力を保持し、指示を変更するたびに再実行して、何かが悪化していないかすぐに分かるようにします。
一日中エージェントの出力を修正している自分に気づいたら、問題は上流にあります。ほぼ間違いなく「脳」か「契約書」の問題です。
クリエイティブエンジン
多くの人がまだ追いつけていない事実があります。クリエイティブこそが新しいターゲティングだということです。
Meta はどの広告を表示するかを決める仕組みを再構築しました。Andromeda と呼ばれる新システムは 2025 年後半にグローバル展開を完了し、広告そのものを読み取って「誰に見せるべきか」を判断します。あなたの画像、フック、台本が、かつてのインタレストターゲティングの役割を果たすようになりました。怠惰な広告主にとって、副作用は残酷です。Andromeda は似ている広告をグループ化して 1 つとして扱うため、同じヘッドラインの 50 バリエーションを作っても、到達範囲は 1 本の広告とほぼ同じになります。しかも、勝っている広告の寿命は 6 週間から 2〜3 週間に短縮されました。
したがって、仕事は「本当に異なるアイデア」を絶えず生み出し続けることです。少し前までは制作チームが必要でした。今は「クリエイティブエンジン」が必要です。その構築方法を紹介します。
言葉から始める。 voice.md と最新の顧客言語レポートを Claude や GPT のような最先端モデルに読み込ませ、8〜12 個の明確に異なるコンセプトの台本を書かせます。ペインポイント、具体例の解説、顧客ストーリー、ファウンダーの熱弁、比較、打ち砕く神話などです。各コンセプトに 2〜3 個のフックを持たせます。戦略はこのステップに宿るので、ここに時間をかけてください。
とても役立つショートカット：すでに機能しているファネルから始める。
私のパートナーは公にはあまり語っていませんが、@BoringMarketer がちょうど Boring Funnels を立ち上げました。これは毎週、実在するライブのファネルを広告から最後のメールまで分解し、各ステップをコーディングエージェントに渡せるプロンプトに変換するものです。白紙から始めるよりずっと良い出発点になります。
次に画像を作る。 Nano Banana、GPT Image、Midjourney は今や、スマホ画面でも見劣りしない商品写真、ライフスタイルシーン、静止画広告を生成します。コツは、実際の製品写真を与えて製品の正確さを保ちつつ、周囲のすべてをモデルに変更させることです。
そして動画を作る。 Veo、Kling、fal は、台本や静止画を短いクリップに変換します。トーク形式の広告には、Arcads、HeyGen、Creatify が数十の言語で台本を読む AI アクターを生成します。ElevenLabs がナレーションを処理し、CapCut や Captions が編集を行います。
テストには AI アクターを使い、勝つときには人間にお金を払う。 これが AI UGC の秘伝のタレです。AI アクターを使えば、クリエイター 1 人分の動画の値段で、1 日に 20 本の台本をテストできます。どの台本が機能するか分かったら、実際の人間がそれを話すほうが通常はさらに良い成果を出し、信頼を築き、AI コンテンツのラベル付けを求めるプラットフォームのルールにも違反せずに済みます。
エージェントにループを回させよう。 各コンセプトは一時停止状態で起動され、人間が「実行」を押す。一定の広告費を消化した時点でスクリプトが成果の悪いものを停止し、毎週月曜日にパフォーマンス担当のエージェントが「どのコンセプトが勝ち、次にどのフックを試すべきか」を教えてくれる。あなたの仕事はアイデアを選び、センスで判断することだけになり、大量処理はマシンが担う。
今、有料ソーシャルで勝っているマーケティングエンジニアは、毎月何十もの「本質的に異なる」コンセプトをリリースしており、しかも制作チームなしでそれを実現している。
ソーシャルエンジン
注目を集めるのは常に有料広告だが、マーケティングエンジニアが静かに圧倒的な優位性を築いているのはオーガニックソーシャルだ。無料の配信経路であり、これまでに発明された中で最も安価なクリエイティブテストの場でもある。
オーガニックをテストキッチンとして扱う。 10 個のフックを TikTok、Reels、X のオーガニック投稿として公開し、アルゴリズムに拾われたものだけを確認してから、勝者に予算を投じる。何が効くのかを無料で見極められ、広告予算はすでに実績を出したアイデアにだけ使われる。
すべてを切り抜く。 ポッドキャスト、ウェビナー、散歩中のファウンダーの熱弁といった 1 つの長いコンテンツから、20 本のショートクリップを生み出せる。Opus Clip のようなツールがベストな瞬間を見つけて字幕をつけ、エージェントが各プラットフォームへの投稿をスケジュールする。これが、最大級ポッドキャストの多くが成長してきた方法だ。
顔出し不要でスケールするフォーマットを使う。 顧客の言語レポートをもとに作る TikTok や Instagram のスライドショーやカルーセルは、最も作りやすい投稿の一つであり、同時に最も保存されやすい投稿の一つでもある。エージェントがスライドの文章を書き、モデルが画像を生成し、あなたは日曜日にそのバッチを承認するだけでいい。
語る前に聴く。 Reddit、X、TikTok のコメント欄、競合のレビューにエージェントを向け、人々が毎週何に不満を持ち、何を求め、何にワクワクしているかを報告させる。そして、自社製品が本当に役立つスレッドに対して有益な返信の下書きを作らせ、あなた自身の手で投稿する。特に Reddit では、実在する人物による役に立つ回答がどんな広告にも勝り、スパムまがいの投稿は一発でBANされる。
ファウンダーを働かせる。 すべてのブランドがコンテンツを生成できる時代、フィード上で最も希少なのは「本物の意見を持つ生身の人間」だ。founder-opinions.md をコンテンツエンジンに変えよう。エージェントがあなたの考えをもとに毎日 1 件の投稿を下書きし、あなたはそれを自分の言葉に整えて公開ボタンを押す。AI はファウンダーの価値を高める。なぜなら彼らこそ、他の誰も生成できない唯一の存在だからだ。
これをクリーンに保つためのルールが 2 つある。プラットフォームが求める場所では AI が生成した人物やシーンを明示すること、そして公開ボタンの前には必ず人間を配置することだ。
トップ 1% のマーケティングエンジニアになる方法
基本が自動で回るようになると、ここからが面白くなる。
1 つ目は、意思決定ツールの構築だ。パッケージ会社が「どの箱サイズなら送料を削減できるか」を示す計算ツールを作る。ソフトウェア会社が自社の環境をスキャンし、何がそのまま移行できるかを正確に示す移行チェッカーを作る。かつてはこれに 6 か月の開発プロジェクトが必要だったため、実現することは稀だった。しかし今では、マーケティングエンジニアが 1 週間でラフなバージョンをリリースでき、買い手はそれをブックマークして、購入準備が整ったタイミングで戻ってくる。
2 つ目は、購買に影響を与える人々に向けたマーケティングだ。40 社のクライアントにソフトウェアを推奨する会計士。顧客のためにツールを選定する代理店。「これ安全ですか？」と聞かれる IT 担当者。彼らだけに向けたキャンペーンを作り、「イエス」と言うために必要な素材を過不足なく用意する。
3 つ目は、オンボーディングの中で獲得施策を修正することだ。広告はうまく機能しているのに、最初の 1 週間が分かりにくいために新規顧客が離脱してしまうことがある。オンボーディングの問い合わせチケットを読み込み、ユーザーがどこでつまずいているかを特定するエージェントは、次の広告セットよりも成長に貢献する可能性がある。
4 つ目は、各チャネルに固有の役割を与えることだ。検索は疑問に答える。ソーシャルは会話を生む。メールは特定のタイミングで届く。すべてのチャネルで同じメッセージを繰り返せば、同じインプレッションに 5 回分のコストを払うことになる。
スタック
以下が、役割別の完全なツールキットだ。ツールは数か月ごとに入れ替わるので、カテゴリを理解し、都度名前を入れ替えていこう。
- エージェントワークスペース: Claude Code、Codex、Cursor、Google AI Studio
- 常駐型エージェント: Hermes、GrokBot、Codex
- ライティングと戦略: Claude、ChatGPT、Gemini
- 画像: Nano Banana、GPT Image、Midjourney
- 動画: Veo、Sora、Kling、Runway、Fal
- AI アクターと UGC: Arcads、HeyGen、Creatify
- 音声: ElevenLabs
- ファネル: BoringFunnels.com
- 編集とクリップ作成: CapCut、Captions、Opus Clip
- 顧客の声: Gong、Fathom、Intercom、Zendesk、G2
- CRM: HubSpot、Salesforce
- シグナルとデータエンリッチメント: Clay、Apollo
- 検索と AI 可視性: Ahrefs、Semrush、Google Search Console
- 広告: Meta Ads API、Google Ads API
- メールとアウトバウンド: Customer.io、Resend、Instantly
- Web: Vercel 上の Next.js、Framer、Webflow
- 計測: PostHog、Stripe、Supabase
学ぶべきこと
この仕事は半分がマーケター、半分がビルダーであり、両方のスキルが必要だ。
マーケター側のスキルは、優れたマーケターが昔から知っていることだ。顧客インタビューを実施し、本当に重要なフレーズを聞き出す方法。ターゲット層に「これは自分たちのために作られた」と感じさせるプロダクトのポジショニング方法。単なる「着飾った割引」ではなく、買うための本物の理由となるオファーの作り方。スクロールを止めるヘッドラインの書き方。各チャネルが「誰に何を見せるか」を決める仕組み。そして、結果が本物なのか偶然なのかを見極めるための最低限の統計知識。
ビルダー側のスキルは比較的新しいが、世間で思われているよりはるかに習得しやすい。エージェントが実際に活用できるコンテキストを書く能力が必要で、これはこのリスト全体の中で最も過小評価されているスキルだ。また、コードを読んで「自分が指示した通りに動いているか」を判断できる読解力も必要になる。エージェントが書いたコードでも、責任を持つのはあなた自身だからだ。さらに、API や MCP がどのようにツールを接続するのかを理解し、基本的な SQL を書いて自分の数字を引き出し、ページを公開し、git を使い、テストケースを書き、エージェントの実行 1 回あたりのコスト感を把握しておく必要がある。
ビルダー側のスキルを最速で身につける方法は、今週末に AI コーディングツールを使って、不格好でもいいから 1 つランディングページを公開することだ。デプロイされた 1 ページは、10 個のコースよりも多くのことを教えてくれる。
これからどうなるか
もし私が今週から始めるとしたら、こうする。あなたがマーケターなら、顧客言語エージェントを構築し、直近 20 件のセールスコールで実行してみる。エンジニアなら、5 件のセールスコールに同席し、その後 1 つの顧客セグメント向けの計算ツールを作る。ファウンダーなら、今週末に 2 時間確保して founder-opinions.md を書く。そうすれば、その後に作るすべてのエージェントの精度が上がる。
各ワークフローが信頼に足るものになるまで、公開、アウトリーチ、予算投入には承認プロセスを残しておくこと。次のワークフローを追加する前に、まずは 1 つを確実に動かせるようにする。曖昧なワークフローを毎朝走らせても、確実に「混乱」が供給されるだけだ。
マーケティングの歴史の大部分において、勝者は常に最大の予算と最多の人員を持つ者だった。しかしこれからの 10 年は、顧客を最も深く理解し、最も素早く行動できる者の時代になると思う。私の予想では、2028 年までに最高のマーケティングチームは、数十のエージェントを操る 1〜2 人のマーケティングエンジニアで構成され、10 倍の規模を持つ部門よりも多くの成果をリリースしていくだろう。
そうした人材の多くは、今まさにグロース、コンテンツ、オペレーションのポジションにいる。彼らは、週末に 1 回手を動かすだけで、その一人になれるのだ。
もっと深く知りたい方は、@startupideaspod ポッドキャストでマーケティングエンジニアについて語ったフルエピソードを聞いてみてほしい: https://youtube.com/watch?v=8ZC1G1ezN5o
私にできることがあれば DM を送ってほしい。全員に返信することはできないが、いくつかには必ず返事をする！
あなたの成功を応援しています。
Greg Isenberg
ちなみに、私たちと一緒に働く方法は以下の通りです：
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