【前編】「新規案件のリサーチが、5時間から1/2に」──株式会社フルアウト・井坂様が語る、CMO AI導入で起きた組織変化

「データは貯めてるけど、体系的に全員が使いこなせてなかったんですよ。」──

設立から13年。広告代理店として走り続けてきた株式会社フルアウトには、「とにかくNotionにデータを貯める」という習慣がありました。

新入社員1日目のオペレーションから、案件ごとのリサーチ、議事録、ナレッジまで、すべてが一つのワークスペースに積み上がっていく。

しかし、それらのデータをマーケティングにはうまく活用できていませんでした。

貯まり続けるデータと、散発的に使われるAI（Gemini／ChatGPT／Veo3…）。
プラットフォーム間のコピペが煩雑で、プロンプトは人によってバラバラ。

そんなフルアウト様が 「CMO AI CAMP」 を導入し、研修を経たことで、新規案件で最初の広告を制作するまでにかかっていた約5時間のリサーチが、半分程度で終わるように。
バナー広告でも複数ヒットが生まれ、PDCAを回せる案件数そのものが増えています。

なぜ、Notionをずっと使い続けてきた組織で、CMO AI CAMPが「使える資産」への転換点になったのか？
13年やってきた広告代理店が、AI時代に最初に整え直すべき『土台』とは何なのか？
──このインタビューでは、その問いを正面から掘り下げました。

🤖 CMO AIとは何か

「CMO AI」は、Icraが開発・提供する、ダイレクトマーケティングに特化したAIシステムです。
Notion上に「リサーチ → 戦略設計 → 広告制作」のワークスペースをあらかじめ構築し、その上でAIが動く設計。バナー・ショート動画・記事LPなどの広告運用に必要なクリエイティブ制作を、効率的にクオリティ高く実行することが可能です。

導入研修プログラムが「CMO AI CAMP」で、フルアウト様はこのCAMPを受講し、自社の広告への活用を本格化されています。

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📋 概要

• クライアント：株式会社フルアウト（取締役 井坂 優介 様）

• 事業内容：広告代理店業

• フェーズ：Notionによる全社的なデータ蓄積は定着。一方でAI活用は散発的・属人的な状態

• 課題：Notionにデータは貯めているが体系的に使いこなせていない／AI活用が複数プラットフォームに分散し、コピペ作業が煩雑／マーケティングの共通言語と、組織として再現性のあるアウトプットを出せる仕組みがなかった

• 提供内容：「CMO AI CAMP」（マーケティングAIシステム構築支援＋導入研修プログラム）

• 取り組みの成果：

• 新規案件で最初の広告を制作するまでのリサーチ時間が約半減（約5時間 → 半分程度）

• 分析はAIに任せ、N=1インタビューなど「AIが持っていない一次情報」の収集に時間を割ける体制に

• バナー広告で複数ヒットが発生、PDCAを回せる案件数も増加

• 新人・クリエイター・運用者まで、職種横断でCMO AIを使い倒す体制に

1️⃣ 自己紹介

鴻上：
本日はお時間いただきありがとうございます！
まずは井坂様について、簡単に自己紹介をお願いできますか？

井坂様：
株式会社フルアウトの井坂です。会社を設立して13年目になります。最初は広告代理店としてスタートして、今はEC領域を中心にやっている会社ですね。

特徴としては、CMO AI導入の前からずっとNotionをバリバリ使ってきたということでしょうか。
新入社員1日目のオペレーションも、リサーチも議事録もナレッジも、全部Notionに体系化して入れてきました。
「データ勝負にこれからなっていくだろう」というのが、社内の前提としてずっとあったんですよね。

2️⃣ CMO AI CAMP導入のきっかけ──「Notion × AI」の活用法を見て目が覚めた

鴻上：
2025年の年末あたりに最初のお声がけをいただきましたよね。
きっかけは何だったんでしょうか？

井坂様：
一番のきっかけは、2025年末に参加したイベントでした。その中で行われていた、鴻上さんが登壇する「Notion AIをマーケティングに活用する方法」をテーマにしたセミナーにうちの社員が参加していて、終わった後に「めちゃくちゃ感動しました」と報告してきたんです。

それまでもNotionは社内で使い倒していたんですけど、「Notionでクリエイティブ制作までできるのか」というのは衝撃で、データを貯めているだけだった僕らからすると、「貯めたデータをここまで活かせるのか」という感覚でしたね。

鴻上：
当時、社内のAI活用はどんな状態だったんですか？

井坂様：
完全に属人的でした。文章の生成はGeminiで作ってNotionに貼り付け、バナーはChatGPTで作って結果を見て、動画はVeo3に…。「肝心のデータは全部Notionにあるのに、わざわざ別ツールに行ってコピペして戻ってくる」みたいな作業の繰り返しで、プロンプトも人によって全然違う。

そして、それ以上に今考えると大きかったのが、マーケティングの共通言語と、組織として再現性のあるアウトプットを出せる仕組みがなかったということ。データはあるのに、それを生かして組織全体で同じ土台に立って動くやり方が、見えていなかったんです。

3️⃣ 導入の決め手と研修の進め方──組織の土台を入れる

鴻上：
年末に最初の打ち合わせをして、1月頭にもう一度ヒアリングをさせていただいて、その後CMO AI CAMPを実施させていただきました。導入を決めた決め手は何でしたか？

井坂様：
大きかったのが、鴻上さんがマーケティングを体系化して発信されていること。CMO AIというツール単体だけじゃなくて、「その裏側の設計思想がどう考えて作られているか」に強く興味を持ちました。

うちはノウハウを貯めることを最重要にしてきた会社なので、「鴻上さんの体系化された型を、CMO AIとして社内に落とし込めば、マーケティングを全員の共通言語にできて、それをAIでさらに広げられる」というイメージが立った瞬間に「これだ」と。組織で勝てる土台が手に入りそうだ、という確信がありましたね。

鴻上：
研修自体は、どう振り返っていただいていますか？

井坂様：
研修では、まず全体像と設計思想を理解して、リサーチ・戦略設計・制作回りを実際に回しました。ショート動画や記事生成までやってみて、「リサーチから戦略、制作まで、流れの中で誰でも一定のアウトプットが出せそうだ」という実感がありましたね。

新人にこれを教えても、一定のアウトプットが出せそうだなと。組織として再現性のあるアウトプットを出せる土台ができそうだと思えた研修でした。

4️⃣ 普通のAI生成との違い、そして成果

鴻上：
導入後、社内のAI活用はどう変わりましたか？「普通にAIに頼んで作る」のと、CMO AIを使うのとでは、何が違うと感じていますか？

井坂様：
一番分かりやすく変わったのが、インタビューリサーチの効率化ですね。前は10人インタビューしたら1人ずつAIにかけて分析していたので、めちゃくちゃ面倒だった。今は10人分を一斉にNotion上で分析できるんです。

しかも、N=1の深掘りもジャンル横断の分析も両方できる。後から振り返って同ジャンルの案件を引っ張り出したり、深掘りしたりがすぐできる。この重要性を全員でちゃんと体感できているのが大きいんですよね。

新人にもこれは必ずやらせるようにしています。先月入った新人が、ある定期商品のインタビューで1時間くらい話を聞いた時に「こんなに思いを持って買ってくれていたのか」と素で感動していて。そこでの気づきをクリエイティブや記事に乗せると、ちゃんと売れるんですよ。
「広告だけ見ていると分からない、その人がどう思っているか」を組織で考えられるようになった、という感覚があります。

井坂様：
数値的な成果としては、新規案件で最初の広告を制作するまでに5時間くらいかかっていたリサーチ・戦略設計が、半分くらいで終わるようになっているんじゃないかと思います。
しかも単純な時短ではなくて、「本当に時間をかけるべきところに時間をかけられる」ようになった、というのが大きいんですよね。

リサーチの中でも「分析」の部分はAIに任せられるようになったので、その分、N=1インタビューみたいな「AIが持っていない一次情報を集めに行く」ところに、ちゃんと時間を割けるようになったんです。
総時間としては半減しているけど、その分一次情報を取りに行く時間は逆に増えていて、それは健全な変化だと思っています。

バナーでもヒットが何本か出ていますし、PDCAを回せる案件数自体が増えた。これがじわじわ効いてくる感覚ですね。

5️⃣ 良いアウトプットを出すための考え方──「使い手のレベルアップ」が起きる構造

鴻上：
クリエイティブチームでは、どんな変化が起きていますか？

井坂様：
クリエイティブチームで一番効いているのが、「N=1のどこを狙うか」の切り口の広がりですね。
自分一人で考えていると、どうしても切り口が偏ったり狭くなったりするんですけど、CMO AIだと自分が思いつかないゾーンの切り口が出てくる。広く考えた上で選ぶ、というプロセスに変わりました。

これが「自分では思いつかない切り口を出せる」ことの本当の価値だと思っていて。クオリティが上がるだけじゃなく、選択肢の幅そのものが広がるんです。

鴻上：
新人や教育の場面ではいかがですか？

井坂様：
新人にも使ってもらっていて、指導する側も、される側もすごくやりやすくなりました。
「この流れで、この順番でやるといいよね」というのが、CMO AIの中に流れとして組み込まれているので、「教える人による属人性」が一気に下がったんです。

職種で言うと、運用者・クリエイター・新人と、ほぼ全員が職種に応じて使い倒している状態ですね。

6️⃣ CMO AIから「次のテーマ」へ──土台の上に、何を載せるか

鴻上：
CMO AI CAMP導入後、伴走支援の中で、漫画LPの自動生成検証や、Codexを活用した制作効率化など色々な取り組みも一緒に進めてきましたよね。
その流れで、後編のテーマである「マーケティングOSブートキャンプ」の話にもつながっていったと記憶しています。

井坂様：
そうですね。CMO AIで再現性のあるアウトプットが安定して出せるようになったのは大きな前進でした。
ただ、結局CMO AIは「構造化された土台」なので、そこにどんなエッセンスを入れるか、最終的に何を選び取るかは「使い手」次第なんですよね。戦略を山ほど出してくれるけど、どれが筋が良さそうかを判断できるかどうかで勝負が決まる。

「最終的に売れる広告を作れるかどうかは、使い手側のマーケティング力にかかっている」という認識になっていきました。
その流れで、鴻上さんの「マーケティングOSブートキャンプ」を受けることにした、というのが後編の話につながります。

（後編に続く）

💡 Icra・鴻上からのコメント

フルアウト様は、CMO AI導入のずっと前から、Notionへのデータ蓄積を社内に根付かせてきた会社です。
それでもなお、「貯めたデータを活用する仕組み」は別途必要だった。AI活用が散発的で、プロンプトが人によってバラバラで、共通言語がない──これは、Notionを長く使ってきた組織でも、AI時代に直面する典型的な課題です。

CMO AIは、まさにこの 「貯めたデータを『使える資産』に変える設計」 を、Notion上のデータベースとしてあらかじめ組み込んだシステムです。
商品登録 → リサーチ → 戦略設計 → 制作というファネル構造を、組織のOSとして配置する。
だからこそ、新人もクリエイターも運用者も、同じ流れで動けるし、教育コストも下がる。新規案件のリサーチ時間が半減する、というのはその結果として起きたことに過ぎません。

そしてフルアウト様は、ここで止まらず、「土台の上に何を載せるかを決める、使い手側のマーケティング力」を磨くフェーズへと進んでいきます。後編では、その「マーケティングOSブートキャンプ」のお話を深掘りしますので、ぜひ続けてご覧ください。

🚀 CMO AI CAMP について

ダイレクトマーケティング領域で、一連の広告クリエイティブ制作を、AIで一気に底上げしたい──。

そんな企業様に向けて、Icraが提供しているのが 「CMO AI CAMP」 です。

プログラムの特徴は以下の3つです。

ポイント1：プロンプトスキルではなく、データベースで成果を出す設計
商品登録 → リサーチ → 戦略設計 → 制作という４段のファネル構造をNotion上に持ち、その上でAIが動きます。属人化しがちな「プロンプトスキル」ではなく、組織として再現可能な「設計」で成果を出します。

ポイント2：新人からマネージャーまで、同じ流れで動ける
リサーチ・分析・戦略設計・制作までを同一ワークスペース上で進めるため、教える側・教わる側の負担が下がり、組織としての再現性が高まります。

ポイント3：AIモデルが進化しても土台が崩れない
生成AIモデルは今後も入れ替わり続けますが、CMO AIはマーケティングの設計思想とデータベースをコアに置くため、長期的な資産として機能します。

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