AI 企業におけるマーケティングの実態：カンヌライオンズでの考察
fal.ai のマーケティング責任者ティナ・サンは、カンヌライオンズでの議論を踏まえ、AI 企業におけるマーケティングと成長の境界線が曖昧化しており、完全な自動化よりも「判断力」に基づく選択的活用が重要であると説いている。
キーポイント
マーケティングと成長の統合
ブランド認知とユーザー獲得（サインアップ、定着）を別々の機能として扱う従来の考え方は時代遅れであり、両者は「プロダクト採用」という単一のシステムとして捉える必要がある。
自動化への懐疑と判断の重要性
AI 企業であってもワークフローを自律的なエージェントに委ねるのではなく、優先順位付けやタイミングの決定など「何を行うか」という人間の判断（ジャッジメント）が最も価値を生む。
実用的な AI 活用の具体例
AI は最終成果物の生成ではなく、アイデアを迅速に可視化し、チームの反応を得るための「プロトタイプ作成」や「ラフドラフトの fleshing out」に限定して活用すべきである。
アイデアから実物への移行コストの削減
AI は抽象的なアイデアを迅速にプロトタイプ化可能にし、意思決定プロセスを劇的に加速させることで、試行錯誤のコストを大幅に低下させます。
フィードバックループの強化による敏捷性の向上
変化の速い現代のマーケティング環境において、AI は早期発見・迅速テスト・投資判断というサイクルを短縮し、チームの機敏さを高めます。
成果物よりもワークフロー改善に焦点を当てるべき
AI 活用の議論は広告生成能力といった出力面ではなく、スピード向上や摩擦低減といった運用上の課題解決に注力すべきです。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この記事は、AI 業界におけるマーケティングの実践的な在り方に関する重要な洞察を提供しており、単なる技術導入ではなく「人間の判断」と「プロセスの最適化」のバランスを重視する方向性を示唆しています。特に、生成 AI を活用した迅速なプロトタイピングの重要性を説く点は、多くのテック企業が抱える「アイデアと実行のギャップ」を埋めるための具体的な指針となるでしょう。
編集コメント
「AI 企業こそが AI を使いこなす」という皮肉な現実を、マーケティングの現場から鋭く指摘した良記事です。自動化への過度な期待を戒めつつ、人間の判断力を高めるためのツールとしての AI の位置づけを明確にしています。
imageティナ・サング著、fal におけるマーケティング＆グロースリード
先週はカンヌライオンズ国際クリエイティビティフェスティバルに参加し、そこでほぼすべての会話が最終的に AI に収束しているのを目にしました。
通常、同じような質問が繰り返されました：
AI はクリエイターを置き換えるのか？誰もが映画監督になるのか？オリジナリティはどうなるのか？
広告業界の巨人 WPP の創設者であるマーティン・ソレルは、業界が誤った AI に関する議論に焦点を当てていると主張しました。私も同意しますが、その理由は異なります。私が気にしたのは、企業内で AI を実際に使用する現実から会話があまりにも切り離されているように感じられた点です。
私は fal でマーケティングとグロースを担当しています。fal は生成型メディアインフラストラクチャ（generative media infrastructure）企業であり、私の業務の大部分は最先端モデル（frontier models）、製品ローンチ、顧客、そして市場投入戦略の間で調整することに費やされています。
この分野で働くことが私に明確にしたのは、マーケティングとグロースという区別がいかに人工的であるかということです。多くの企業では、マーケティングはまだ認知度やブランドとして捉えられ、グロースはサインアップ、アクティベーション、リテンションといった下流の領域に位置づけられています。この分離はますます時代遅れに感じられます。
私たちの世界では、製品ローンチ、顧客事例研究、バイラルなクリエイティブキャンペーン、技術的なチュートリアルはいずれも同じものを推進します：製品の採用（product adoption）です。重要なのは単に注目を集めるかどうかではなく、その注目が利用へと複利効果を生むかどうかという点にあります。
この視点も、私が AI をどう捉えているかに影響を与えています。マーケティングと成長を一つのシステムとして扱うようになると、最もレバレッジの効く作業はコンテンツ制作から判断へと移ります：何を優先し、何を伝え、いつ伝えるか、そしてどこで複利効果を生むかです。だからこそ、この分野で働くことは私を自動化に対してより懐疑的にさせています。
人々は、私たちが AI 企業であるため、ワークフローが高度に自動化されていると仮定しがちです。あらゆる業務のためのエージェント、自律的なコンテンツパイプライン、そして生成されたアセットの絶え間ない流れなどです。しかし、実際には私たちの働き方はそうではありません。
より多くのマーケティングリーダーに理解してほしいのは、AI の導入が必ずしもワークフローを自律システムに委ねることを意味しないということです。実務において、最も有用なアプリケーションは往々にしてはるかに狭く、より実践的であり、はるかに制御しやすいものです。
fal では、スピードが重要でかつリスクが限定されるワークフローの特定のポイントで AI を選択的に使用しています。
通常、それは以下を意味します：
プロダクション用のモックアップ作成
クリエイティブな探求
ラフな初稿の肉付け
アイデアを素早く可視化してチームが反応できるようにすること
最後の一点は特に有用でした。少なくとも私たちにとって、価値は最終的に生成されたアセットそのものではなく、AI がいかに迅速に直感を具体的な形に変えるかという点にあります。
多くのアイデアは、言葉で留まっているために死んでしまいます。数週間前、誰かが私たちの Slack にこう投稿しました：「もしもカスタムの FIFA ワールドカップ選手カードを作ったらどうだろう？」
AI 以前であれば、それはバックログに並ぶ別の箇条書き項目になっていたかもしれません。うまくいくかどうかもわかりません。アイデアが単なる言葉として存在するだけでは、その成否を判断するのは難しいものです。
今では二十分もあればプロトタイプを作成できます。会話は即座に変化します。人々は抽象的なアイデアに対して反応するのをやめ、具体的な何かに対して反応し始め、意思決定のスピードが劇的に向上します。
AI がマーケティングにもたらす最も実用的な貢献の一つは、直感から成果物へと移行するコストを削減することです。
私たちのチームは X 上で多くの時間を費やしています。その理由の一部は AI エコシステムがそこで機能していることですが、もう一つの理由は、それが現代のマーケティングがいかにして進化しているかを反映しているからです。文化は急速に変化し、注目は素早く移り変わります。フォーマットは生まれ、ピークを迎え、すぐに陳腐化します。
この環境では、何かを早期に察知し、迅速にテストし、さらに投資する価値があるかどうかを判断できるチームが評価されます。まさにここが、フィードバックループを強化する方法として AI が真に有用となる場所です。
カンヌ映画祭の後に私が考えていたのはまさにこの点です。AI によるクリエイティビティに関する議論は、多くの場合ワークフローの誤った側面、つまり出力に焦点を当てています。「AI は広告を生成できるか？」「コンテンツを生産できるか？」といった問いです。
これらの質問も重要ですが、私の立場からすれば、より有用な問いは運用上のものです：
AI は実際にチームのスピードアップにどこで役立つか？
摩擦をどこで軽減するか？
意思決定をどこで改善するか？
そして、どこで状況を悪化させるか？
それは、より興味深い対話のように感じられます。なぜなら、実際の採用は劇的な一夜での変革を通じて起こるのではなく、チームが判断力を失うことなくより速く動くのを助ける、より小さく静かなワークフローの変化を通じて起こるからです。
私にとって、それは未来にずっと近いように思えます。
原文を表示
imageBy Tina Sang, Marketing & Growth Lead at fal
I spent last week at Cannes Lions International Festival of Creativity, where nearly every conversation eventually landed on AI.
Usually the same questions came up:
Will AI replace creatives? Will everyone become a filmmaker? What happens to originality?
Martin Sorrell, founder of advertising giant WPP, argued that the industry may be focused on the wrong AI debate. I agree, but for different reasons. What bothered me was how detached the conversation felt from the reality of using AI inside a company.
I lead marketing and growth at fal, a generative media infrastructure company. That means I spend most of my time sitting between frontier models, product launches, customers, and go-to-market.
One thing working in this space has made clear to me is how artificial the distinction between marketing and growth really is. In many companies, marketing is still thought of as awareness and brand, while growth sits downstream in signups, activation, and retention. That separation feels increasingly outdated.
In our world, a product launch, a customer case study, a viral creative campaign, or a technical tutorial can all drive the same thing: product adoption. The question isn’t just whether something gets attention, it’s whether that attention compounds into usage.
That lens also shapes how I think about AI. Once marketing and growth are treated as one system, the highest-leverage work stops being content production and becomes judgment: what to prioritize, what to say, when to say it, and where it will compound. That’s why working in this space has made me more skeptical of automation, not less.
People assume that because we’re an AI company, our workflows must be heavily automated. Agents for everything, autonomous content pipelines, and a constant stream of generated assets. But that’s not really how we work.
One thing I wish more marketing leaders understood is that adopting AI doesn’t have to mean handing over your workflow to autonomous systems. In practice, the most useful applications are often much narrower, more practical, and far more controllable.
At fal, we use AI selectively at points in the workflow where speed matters and the downside is contained.
Usually that means:
production mockups
creative exploration
fleshing out rough first drafts
quickly visualizing an idea so the team can react to it
That last one has been especially useful. The value, at least for us, isn’t usually the final generated asset. It’s how quickly AI helps turn an instinct into something concrete.
A lot of ideas die because they stay verbal. A few weeks ago, someone dropped into our Slack: “What if we did custom FIFA World Cup player cards?”
Before AI, that might have become another bullet point sitting in a backlog. Maybe it would’ve done well, maybe not. It’s hard to tell when an idea only exists as words.
Now we can mock it up in twenty minutes. The conversation immediately changes. People stop reacting to an abstract idea and start reacting to something tangible, which dramatically speeds up decision-making.
One of AI’s most practical contributions to marketing is reducing the cost of moving from instinct to artifact.
Our team spends a lot of time on X, partly because the AI ecosystem lives there, but also because it reflects how modern marketing increasingly works. Culture moves fast. Attention shifts quickly. Formats emerge, peak, and get stale.
That environment rewards teams that can notice something early, test it quickly, and decide whether it deserves more investment. That’s where AI becomes genuinely useful as a way to tighten feedback loops.
That’s what I found myself thinking about after Cannes. The AI creativity debate often focuses on the wrong end of the workflow: the output. Can AI generate ads? Can it produce content?
Those questions matter, but from where I sit, the more useful questions are operational:
Where does AI actually help a team move faster?
Where does it reduce friction?
Where does it improve decision-making?
And where does it make things worse?
That feels like a much more interesting conversation because most real adoption won’t happen through some dramatic overnight transformation. It’ll happen through smaller, quieter workflow shifts that help teams move faster without losing judgment.
That, to me, feels much closer to the future.
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