Llama（ラマ）活用事例5選｜企業のマーケ部門で実際に使われている方法【2026年最新】
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AI Friends
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この記事でわかること
Llama（ラマ）は、Meta（旧 Facebook）が開発したオープンソース（誰でも自由に使える）の大規模言語モデル（LLM）です。ChatGPT のように人間と会話したり、文章を書いたりできる AI で、2026年現在も定期的にアップデートされています。
企業のマーケティング部門で注目される理由は3つあります。まず、オープンソースなので自社サーバーで運用でき、顧客データを外部に送らずに済みます。次に、商用利用が可能で、ライセンス料を気にせず使えます。最後に、カスタマイズ（自社専用に調整すること）がしやすく、業界用語や自社の商品知識を学習させられます。
2026年6月時点では、Llama 3.1 や Llama 3.2 などの最新版が公開されており、日本語の処理能力も大きく向上しています。マーケティング業務の効率化に活用する企業が増えています。
東京のアパレル企業 A 社では、Instagram や X（旧 Twitter）の投稿作成に毎日2時間かかっていました。新商品の紹介やキャンペーン告知など、1日3〜5件の投稿を作るだけで担当者が疲弊していたのです。
そこで Llama 3.1 を社内サーバーに導入し、商品情報を入力すると SNS 用の文章を自動生成する仕組みを作りました。過去の人気投稿を学習させることで、ブランドの雰囲気に合った文章が作れるようになりました。担当者は生成された文章を少し手直しするだけで投稿できます。
結果、投稿作成時間が1日30分に短縮され、空いた時間で投稿数を3倍に増やせました。フォロワーのエンゲージメント（いいねやコメント）も2倍に伸び、売上アップにもつながっています。
化粧品メーカー B 社は、海外向け EC サイトの商品説明を外部の翻訳会社に依頼していました。1商品あたり5言語に翻訳するのに3万円、納期は2週間かかっていたため、新商品の海外展開が遅れがちでした。
Llama を活用した翻訳システムを導入し、日本語の商品説明を入力すると英語・中国語・韓国語・スペイン語・フランス語に自動翻訳されるようにしました。化粧品業界の専門用語や自社ブランドの表現を事前に学習させたことで、翻訳精度が高まりました。
結果、翻訳コストが95%削減され、納期も即日に短縮されました。新商品を日本と同時に海外展開できるようになり、海外売上が導入前と比べて40%増加しました。翻訳の最終チェックは人間が行っていますが、大幅な時間削減を実現しています。
オンライン教育サービスを提供する C 社では、会員向けメールマガジンの開封率が10%前後で伸び悩んでいました。件名（メールのタイトル）が魅力的でないと開封されないため、毎回10パターンほど考えて A/B テスト（2つの案を比較する実験）をしていました。
Llama 3.1 に過去の開封率が高かった件名データを学習させ、新しいキャンペーンごとに50パターンの件名候補を自動生成させました。生成された候補から人間が5〜10個を選び、実際に配信して効果を測定します。その結果を再び Llama に学習させることで、精度がどんどん上がっていきました。
導入から3ヶ月後、メール開封率が平均で25%向上し、そこから講座申込への転換率（コンバージョン）も15%アップしました。マーケ担当者は「AI が意外な言い回しを提案してくれるので、アイデアの幅が広がった」と評価しています。
家電メーカー D 社では、自社 EC サイトに毎月1000件以上のレビュー（お客様の感想）が投稿されていました。これを人間が読んで分類し、改善点を商品開発部門に報告するのに毎月40時間かかっていました。
Llama をレビュー分析に活用し、投稿内容を自動で「機能への満足」「デザインへの満足」「価格への不満」「故障・不具合」などのカテゴリに分類しました。さらに、ネガティブなレビューから具体的な改善提案を抽出する機能も追加しました。
結果、分析作業が月10時間に短縮され、商品改善の提案スピードが2倍になりました。顧客の声を素早く製品に反映できるようになり、次期モデルの満足度が大きく向上しています。リアルタイムで顧客ニーズを把握できる点が、競合との差別化につながっています。
BtoB 向け SaaS（ネット上で使えるソフトウェア）を提供する E 社では、SEO 対策（Google 検索で上位に表示させる施策）のためにブログ記事を書いていました。しかし、ライターのリソース不足で月10本しか公開できず、競合に遅れを取っていました。
Llama を活用し、キーワードと記事の構成案を入力すると3000〜5000字の下書きが生成される仕組みを作りました。生成された下書きをライターが編集・校正することで、1本あたりの執筆時間が8時間から3時間に短縮されました。
結果、月30本のペースで記事を公開できるようになり、オーガニック検索（広告ではない自然な検索結果）からの流入が6ヶ月で3倍に増加しました。問い合わせ数も増え、マーケティング ROI（投資対効果）が大きく改善しています。ライターは「事実確認と独自の視点を加える作業に集中できるようになった」と話しています。
Llama を企業のマーケ部門で活用する際は、いくつか注意すべき点があります。まず、生成された文章をそのまま使わず、必ず人間が最終チェックすることが重要です。AI は時々事実と異なる内容を書くことがあるため、ファクトチェック（事実確認）が欠かせません。
次に、自社で運用する場合はサーバーの準備やメンテナンスが必要です。技術的な知識がない場合は、クラウドサービス（AWS や Azure など）上で運用する方法もあります。初期設定には IT 部門との連携が必要になることが多いです。
また、顧客データや機密情報を学習させる場合は、データの取り扱いルールを社内で明確にしておきましょう。個人情報保護法や GDPR（ヨーロッパの個人情報保護規則）などの法律に違反しないよう、法務部門と相談することをおすすめします。
最後に、AI はあくまで「アシスタント」であり、マーケターの代わりではありません。戦略立案やクリエイティブな発想は人間が行い、作業の効率化に AI を活用するという役割分担が成功のカギです。
2026年現在、Llama は企業のマーケティング部門で実用的に使える AI ツールとして定着しつつあります。自社の課題に合わせて活用方法を工夫することで、大きな成果を生み出せるでしょう。
この記事は AI Friends からのクロスポストです。
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