
今後5年間で、マーケターはAIに取って代わられないようにするためにどうすればよいでしょうか?
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今後5年間で、マーケターはAIに取って代わられないようにするためにどうすればよいでしょうか?
AIがすべてを最適化できるとき、唯一重要なのは、戦略の中ですべてがどのようにつながっているかを知ることである。
執筆:rosie
翻訳:AididiaoJP,Forsight News
過去5年間で業界は劇的な変化を遂げた。
従来の「T字型マーケター」という概念は、人工知能、自動化、その他多くの要因によってもはや死に絶えた。
もし今なお、「深い専門性+幅広い知識=職業的安定」と考えているなら、あなたは今後5〜10年のうちに大規模言語モデル(LLM)に置き換えられる可能性が高い。これは感情をあおっているわけではなく、むしろ、今後数年間にわたってどのように代替が進んでいくかの予測である。
今日のマーケターにとって重要なのは、特定分野での最も深い専門家であることではなく、複数のタスクを優れた水準でこなせる人物であることだ。
これが「π型マーケティング革命」である。
この変化を予測するフレームワーク
@emilykramer がMKGで初めて「π型マーケティング」という概念を提唱したが、彼女の業界の将来に関する洞察は非常に正確だった。
暗号資産(クリプト)、フィンテック、テックスタートアップなど、さまざまな分野で同じパターンが現れている。企業は、互いに連携せずコストも高い5人の専門家を雇うことにうんざりしており、初期段階のスタートアップにはそのような資金がほとんどない。仮にあったとしても、専門家たちを調整し、明確なワークフローを構築する必要があるが、ほとんどのスタートアップはまだそれらを備えていない。
π型マーケティングとは、複数の深い専門分野を持つことを意味する。ギリシャ文字のπのように、複数の垂直方向の深い知識の柱があり、それを横方向の汎用的なマーケティング理解が支えているイメージだ。

専門家が代替される現実
企業は今でも「コミュニティマネージャー」や「ソーシャルメディア専門家」といった役割を募集しているが、創業者たちはそもそも最初にどのようなマーケターを採用すべきかすら明確に理解していない。とはいえ、それはまた別の話題である。もしあなたの履歴書に「コミュニティマネージャー」や「ソーシャルメディア専門家」と書かれているなら、5〜10年以内に淘汰される可能性が高い。
それはあなたが悪いからではない。現在あなたが行っている作業は、AIでも可能だからだ。
AIは以下のことを行うことができる:
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大多数のネイティブスピーカーを超えるクopyを書く
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24時間365日広告キャンペーンを最適化する
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人間よりも高速にデータを分析する
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本物の高品質コンテンツを大量に生成する(Claudeは特に優れている)
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人間が書いたメールよりも効果的なメールシーケンスを自動化する
しかし、AIは成長マーケティング、エコシステム連携、コミュニティ構築の間をシームレスに切り替えながら、製品の実際の仕組みや業界の動向を理解することはできない。
これには依然として、複数の領域にまたがる人間の判断力が必要とされる。
なぜこのようなことが起きるのか
以下の3つの力が、「π型マーケティング」を必然的にしている:
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AIが個人のスキルを民主化した:マーケターなら誰でも、かつて何年もの訓練を必要としたツールを使えるようになった。単一のマーケティングスキルの参入障壁はもはや存在しない。
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役割の境界が崩壊している:成長マーケターはエコシステムを理解する必要がある。コミュニティマネージャーはトークノミクス、ソーシャルメディア、成長マーケティングを理解しなければならない。ソーシャルメディア専門家にはプロダクトマーケティングやKOLマーケティングの経験が求められる。
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スピードがマルチスキルを要求する
私がこの事実に気づいた経緯
私は意図してπ型人材になろうとしたわけではない。だが、常に複数のスキルを要する問題を解決するよう求められてきたため、自然とそうなったのだ:
柱1:有料獲得 + SEO
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プロジェクトのためにすべてのプラットフォームで広告キャンペーンを運営
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コンテンツおよび検索最適化によるオーガニック成長
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どのチャネルが単なるトラフィックではなく、真のユーザーをもたらしているかを理解
柱2:KOLマーケティング + ソーシャルメディア
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インフルエンサーとの関係構築およびパートナーシップ取引の管理
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Twitter、Telegram、Discord上でブランドの影響力を構築
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技術チームと一般ユーザーの間のコミュニケーションを仲介・翻訳
柱3:ポジショニング + ストーリーテリング
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複雑なDeFi/インフラストラクチャーを一般人にもわかりやすく説明
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採用や投資を促進するストーリーを構築
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人気市場の中でプロジェクトの立ち位置を明確にする
これらのスキルが相互に強化しあうとき、魔法のような効果が生まれる。KOL活動が有料広告のポジショニングを改善し、技術的理解がソーシャルコンテンツを向上させ、成長データがパートナーシップ戦略を形作る。
実際に機能するWeb3のπ型コンビネーション
Web3分野では、多くのマーケターがすでにπ型として働いている(ただそのように呼んでいないだけ)。チームが小規模で予算も限られ、さらにこの分野の発展速度が極めて速いためだ。以下は、私が観察したWeb3特有のπ型スキルの組み合わせである:
コミュニティマーケティング + プロダクトマーケティング
Web3において、コミュニティは製品の流通エンジンである。もし製品のポジショニング方法を理解し、コミュニティを活性化できるなら(meme、インセンティブ、フィードバックループを通じて)、極めて競争力を持つことになる。多くの「コミュニティ担当者」はすでに、プロダクトのストーリーをテストし、Twitter/Telegramでメッセージを伝え、そのインサイトを製品チームにフィードバックすることで、事実上のプロダクトマーケティングマネージャー(PMM)となっている。
成長マーケティング + トークノミクス
Web3の成長とは、単に広告やSEOではない。トークン設計自体が成長エンジンであり、ライフサイクル活動やトークンインセンティブを理解していれば、ユーザーを「購入」するのではなく「維持」する仕組みを設計できる。Galxe、Zealyでのキャンペーンやエアドロを実施するマーケターは、すでに成長戦略とトークンメカニズムを統合している。
KOLマーケティング + コミュニティ構築 + ソーシャルメディア
なぜ有効か:KOLは初期の流通を提供するが、定着はコミュニティで起こる。KOLとの契約を結び、草の根レベルでの参加を促進できる人物は、複合的な効果を生む。2025年までに、多くの「KOLマネージャー」は実質的にコミュニティビルダーとなり、KOLを継続的に関与させ、コミュニティエコシステムに統合させる役割を担っている。
ビジネスディベロップメント(BD)+ プロダクトマーケティング
なぜ有効か:Web3では、パートナーシップ(統合、共同マーケティング、流動性取引)こそがマーケティングである。もしパートナーシップを成立させると同時に、強力なポジショニングでそれを構築できるなら、信頼性と影響力を拡大できる。多くの「BD担当者」は、コピーを書き、スレッド形式のツイートを投稿したり、ニュースレター草案を作成する中で、自然とプロダクトマーケティングの能力を育んでいる。
データ分析 + 成長マーケティング
Web3はオープンデータを提供する。チェーン上の分析を読み取り、成長サイクルを回せるマーケターは、実際のユーザー行動に基づいたキャンペーンを構築できる。
なぜこのようなことが起きるのか:チームが小さく、独立したトークノミクス部門や成長部門を持たない。Web3の流通は、GoogleやFacebook広告ではなく、インセンティブ、コミュニティ、KOL、統合に依存している。そのため、マーケターは生き残るために異なる分野を融合せざるを得ない。Web3における最重要のπ型コンビネーションは、「コミュニティ+他の分野」(プロダクトマーケティング、成長、KOL、トークノミクス)である。コミュニティが不変の要素であり、第二の柱があなたの強みを定義する。
「システム思考」が自然に現れる
「システムの性能は、個々の部分がどれだけ優れているかではなく、それらがいかに協調して働くかにかかっている。つまり、各部分がどう相互作用するかが重要であり、個別にどう行動するかではない。したがって、システムの一部だけを改善しようとすると、全体を破壊してしまうかもしれない。」―― ルーサー・アッコフ

複数のクリプトマーケティング領域で仕事をすると、専門家たちが見落としているパターンに気づくようになる:
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コミュニティの感情がトークン価格に影響し、それがマーケティング予算を変え、結果として成長戦略を変える。
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パートナー発表がユーザー行動に影響し、それが転換率を変え、キャンペーン最適化を形作る。
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プロトコルのアップデートがユーザーオンボーディングに影響し、それがリテンション指標を変え、結果としてコミュニティ参加度に影響する。
システム思考とは、マーケティングとプロダクト戦略の複数の側面を理解したときに、自然に育まれる戦略的直感のことである。
AIの強み
AIはπ型クリプトマーケターを代替するのではなく、むしろその能力を拡張する。
専門家たちはAIに職を奪われることを恐れるが、π型マーケターはあらゆる能力においてAIを活用している:
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AIがコンテンツのバリエーションを生成し、コミュニティのインサイトに基づいて選択
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AIがチェーン上データを分析し、複数のマーケティング視点から解釈
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AIが広告キャンペーンを最適化し、エコシステム理解に基づいて戦略を策定
クリプトに関する専門知識が広ければ広いほど、異なる職務でAIツールをより効果的に活用できる。
自分のクリプトπ型スキルを構築する
ステップ1:現在の深さを評価する
どのクリプトマーケティングの分野で本当に優れているか?もしなければ、まず一つ選び、深く掘り下げよ。
ステップ2:隣接するスキルを特定する
繰り返し出てくる課題は何か?異なる知識を必要とする問題は?ユーザー獲得がうまくいかない?ペイドメディアを学べ。技術的概念を説明できない?コンテンツスキルを磨け。
ステップ3:実践を通して学ぶ
単に講座を受けるだけではいけない。既存の強みを活かしつつ新しい能力を伸ばさざるを得ないようなクリプトプロジェクトを探せ。
ステップ4:領域をつなげる
積極的にスキル領域の間にあるつながりを見つけよ。チェーン上分析はコミュニティ運営をどう改善できるか?KOL経験はソーシャルチャンネルの運営にどう役立つか?
要点まとめ
AIは、コミュニティ、成長、パートナーシップ、コンテンツ、テックマーケティングにまたがるインサイトを統合し、同時にクリプト技術の実際の動作方法を理解することはできない。
今すぐ自分の第二の柱を築き始め、次に第三の柱へと進め。複数分野の専門知識を要する複雑なクリプトマーケティング課題を解決できる人物になれ。
なぜなら、AIがすべてを最適化できる時代において、唯一重要なのは「戦略の中ですべてがどのようにつながっているか」を知っていることだからだ。
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