AIマーケティング 教本

目次

1. この教本の使い方
2. 第1章 AI広告コピーと実証

   表示、広告、そして責任を負う事業者 · 不当な表示・広告の4類型 · 消費者誤認性はどのように判断されるか · 事実の主張と主観的表現の見分け方 · 実証責任の構造 · 何が実証資料となるのか · 直接の関係：資料は本当にその主張を証明しているか · 最上級と排他的表現 · 比較表現 · 価格と割引表現 · 特許、認証、AI技術の表現 · 生成AIが生み出す事実誤認の類型 · 実証が必要な表現の見つけ方：文章分類の手順 · 資料に合わせてリライトする · ただし書きはなぜ解決策にならないのか · AIをチェックツールとして使う際の役割分担 · 2026年改正の実証運営告示が変えた点

3. 第2章 推薦・レビュー・仮想人物

   「推薦・保証等」の範囲 · 推薦・保証の一般原則 · 消費者のレビュー · 有名人、専門家、団体 · 経済的利害関係：いつ表示するのか · 表示の4原則：位置、形態、内容、言語 · 媒体別の表示方法 · AI架空の人物 · AIでレビューを扱う際の許容範囲 · インフルエンサー契約に盛り込むべき事項 · 状況別の表示の選び方 · AI要約レビューは誰の言葉か · ブランドが運営するバーチャルインフルエンサーのアイデンティティ · 従業員、代理店、アフィリエイトマーケティングの境界

4. 第3章 顧客データと広告性情報の送信

   営利目的の広告性情報と電子的送信媒体 · 原則：明示的な事前同意 · 取引関係の例外における3つの条件 · 受信拒否と同意の撤回 · 夜間送信と電子メールの例外 · 明示すべき事項と禁止行為 · 2年ごとに行う受信同意の確認 · 送信を委託する場合 · 個人情報保護法（韓国）の基本原則 · 広報目的の同意と拒否権、子ども · AIツールに顧客データを入力する条件 · 仮名情報と匿名情報 · 送信可否の判断表 · AIパーソナライズにおけるデータ範囲の決定 · パーソナライズが変えないもの · AIエージェントが送信を自動化するとき · 仮名情報でできることとできないこと

5. 第4章 AIコンテンツの成果測定

   何を証明しようとしているのか · 指標の定義：分子、分母、単位 · ベースラインと成功基準 · 無作為割り付けと同期間の比較 · 一度に1つだけ変更する · 有意水準、検出力、サンプルサイズ · 繰り返しの確認と逐次検定 · 割り付け比率の不一致（SRM） · 多重比較 · 新規性効果と実験期間 · ガードレール指標 · 統計的有意性とビジネス上の意義 · AIコンテンツの品質評価：コード、人間、LLM · 成果報告書の書き直し · 「AI対人間」の比較は何を比較しているのか · パーソナライズコンテンツの実験単位 · 実験も広告であり個人情報の処理である

6. 第5章 ブランド審査ワークフロー

   ワークフローが必要な理由 · ブランドガイドをAIが従えるように書く · ブリーフ：生成前に決定すべきこと · リスク等級別の審査 · 役割と責任 · 審査チェックリスト · 権利確認1：著作権と人間の寄与 · 権利確認2：顔、声、名前 · 権利確認3：生成サービスの利用規約 · 表示義務が重複する領域 · リアルタイム・自動化コンテンツの統制 · 投稿後のモニタリング · 回収と再発防止 · 素材リポジトリの管理 · 人がすべて確認するのが最も安全なのか · 生成モデルに審査を任せるとき · ブランドの安全と法的な安全の違い

7. 付録A 用語集
8. 付録B セルフチェックの解答と解説
9. 付録C 試験当日のガイド
10. 付録D 参考文書一覧