Qwen（クウェン）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年版】

この記事でわかること

• Qwen（クウェン）がマーケティング部門で選ばれる理由
• 国内外の企業がQwenを使って成果を上げた5つの実例
• 導入時に知っておくべき注意点とコスト目安
• 2026年最新版のQwen3シリーズの主要機能

Qwen（クウェン）が企業のマーケ部門で注目される理由

Qwen（クウェン）は、Alibaba（アリババ）が開発したオープンソースのLLM（Large Language Model、大規模言語モデル）です。2026年時点で月間1億6600万人が利用し、中国国内ではシェア2位を記録しています。マーケティング部門で注目される最大の理由は、119言語に対応しながらコストを抑えられる点です。特に日本語と中国語の精度が高く、アジア市場を狙う企業にとって実用性が高いと評価されています。最新のQwen3.7-Plusは、文章・画像・音声を同時に扱えるマルチモーダル機能を搭載し、SNS投稿の自動作成やキャンペーン素材の一括生成といった作業を数分で完了できます。

事例1: A/Bテスト高速化でキャンペーン効率を3倍に

何のために：あるグローバルEコマース企業のマーケティングチームは、広告クリエイティブのA/Bテストに毎回2週間以上かかっていました。競合が次々と新施策を打つ中、スピード不足が課題でした。

どう使ったか：Qwen3-Coderを社内サーバーに導入し、過去の成功パターンを学習させました。商品情報を入力すると、見出し・本文・CTAボタンの組み合わせを50パターン自動生成する仕組みを構築しました。

結果どうなったか：クリエイティブ制作時間が2週間から2日に短縮され、テスト回数が月3回から10回に増加しました。6ヶ月で広告クリック率が平均28%向上し、導入コストは3ヶ月で回収できたと報告されています。

事例2: Luckin Coffeeのチャットボット連携で購買率向上

何のために：中国の人気コーヒーチェーンLuckin Coffee（ラッキンコーヒー）は、AIアシスタント経由での注文を増やしたいと考えていました。従来のチャットボットは質問に答えるだけで、実際の購買につながらない課題がありました。

どう使ったか：2026年6月、AlibabaのQwen AIアプリと連携し、ユーザーが「近くのカフェでおすすめのドリンクを教えて」と尋ねると、位置情報から最寄りの店舗を表示し、予算に応じた商品を提案、そのまま注文まで完結できる機能を実装しました。

結果どうなったか：AI経由の注文が全体の12%を占めるようになり、特に若年層の利用率が高まりました。ユーザーは会話の流れで自然に購入でき、店舗への誘導率が従来の広告配信より40%高いという結果が出ています。

事例3: 多言語キャンペーンで中国市場への進出を加速

何のために：日本の化粧品メーカーが中国市場に本格参入する際、現地の文化や言い回しに合わせた広告文を大量に必要としていました。翻訳会社に依頼するとコストが高く、納期も1ヶ月以上かかるケースがありました。

どう使ったか：Qwen2をAlibaba Cloud上で稼働させ、日本語の商品説明を入力すると中国語の広告文を複数パターン生成するワークフローを構築しました。中国の祝日や流行語も反映されるようチューニングしました。

結果どうなったか：キャンペーン準備期間が従来の3分の1に短縮され、SNS広告のエンゲージメント率が日本語版の1.5倍に達しました。特に「文化的に自然な表現」が評価され、現地スタッフからも高評価を得ています。

事例4: 社内FAQ・製品資料の自動生成で工数削減

何のために：BtoB SaaS企業のマーケティング部門では、新機能リリースのたびに営業資料やFAQを手作業で更新する必要があり、月40時間以上の工数がかかっていました。

どう使ったか：Qwen3-35Bモデルを社内サーバーに導入し、開発チームの仕様書を読み込ませました。新機能の技術情報を入力すると、初心者向けのFAQ、営業向けのトークスクリプト、ブログ記事の下書きを自動生成するシステムを構築しました。

結果どうなったか：資料作成工数が月40時間から8時間に削減され、スタッフは戦略立案など付加価値の高い業務に集中できるようになりました。社内アンケートでは「資料の品質が安定した」という声も多く、導入6ヶ月で工数削減率は35%に達しています。

事例5: KFCのサービス連携でパーソナライズ推奨を実現

何のために：KFC（ケンタッキーフライドチキン）中国法人は、顧客一人ひとりに合わせたメニュー提案を強化し、リピート率を高めたいと考えていました。従来のレコメンドシステムは購買履歴のみで判断するため、精度に限界がありました。

どう使ったか：Qwen AIアプリと連携し、ユーザーが自然言語で「今日は軽めのランチがいい」「辛いものが食べたい」と入力すると、天候・時間帯・過去の注文傾向を踏まえて最適なセットメニューを提案する機能を実装しました。

結果どうなったか：AI推奨経由の注文は平均単価が15%高く、リピート率も従来より22%向上しました。会話データを分析することで新商品開発のヒントも得られ、マーケティングと商品企画の連携が強化されています。

導入時の注意点

Qwenを企業のマーケ部門に導入する際は、以下の点に注意しましょう。まずデータの機密性です。オープンソース版を自社サーバーで運用すれば情報漏洩リスクを抑えられますが、クラウド版を使う場合は利用規約を確認してください。次に学習データの品質が重要です。過去のキャンペーンデータや顧客の声を正しく整理しないと、精度の低い出力になります。また運用体制も必要です。AIが生成した文章をそのまま公開せず、必ず人間が最終チェックする仕組みを作りましょう。最後にコストですが、オープンソース版は無料で使えますが、サーバー費用やチューニング工数がかかります。Alibaba Cloudの有料プランは月額数万円から利用可能で、中小企業でも導入しやすい価格帯です。

まとめ

• Qwenは119言語対応でコスト効率が高く、マーケ部門に最適
• A/Bテスト高速化、チャットボット連携、多言語展開など幅広い用途で成果
• Luckin Coffee、KFCなど大手企業が実際に導入し、購買率・効率を向上
• 導入時はデータ管理と人間によるチェック体制が重要
• 2026年最新版のQwen3シリーズはマルチモーダル機能を搭載し、さらに便利に

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この記事は AI Friends からのクロスポストです。