Cohere（コーヒア）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
A
AI Friends
3時間前・8分で読める
❤️ 0
🔖 0
⚡ 0
AI技術が急速に進化する中、企業のマーケティング部門では業務効率化と成果向上のため、さまざまなAIツールが導入されています。その中でもCohere（コーヒア）は、企業向けに特化したLLM（人間みたいに文章を書けるAI）プラットフォームとして注目を集めています。
この記事では、実際にマーケティング部門でCohereがどのように活用されているのか、具体的な事例を5つご紹介します。
Cohereは2024年から2026年にかけて、企業向けの機能を大幅に強化してきました。2024年7月には富士通と提携し、日本語対応を強化したモデル「Takane（高嶺）」を開発。2025年12月には検索精度を高めたRerank 4をリリースし、企業データの活用を加速させています。
マーケティング部門で特に評価されているのは、セキュリティとプライバシーに配慮した設計です。企業が持つ独自のデータを安全に学習させられるため、より正確で信頼性の高いマーケティング施策を実現できます。CommandモデルやEmbedモデルなど、用途に合わせて選べる複数のAIモデルも魅力です。
さらに、多言語対応も充実しており、グローバルマーケティングを展開する企業にとって大きな武器になっています。APIを通じて既存システムと連携しやすく、導入のハードルが低いことも注目される理由の一つです。
何のために：ある大手ECサイトでは、数万点の商品説明文を作成・更新する作業に膨大な時間がかかっていました。マーケティング担当者が手作業で書いていたため、新商品の掲載が遅れ、機会損失が発生していたのです。
どう使ったか：CohereのCommandモデルを活用し、商品のスペックや特徴を入力すると、魅力的な説明文を自動生成する仕組みを構築しました。過去の売れ筋商品の説明文パターンを学習させることで、コンバージョン率（購入率）の高い文章を生成できるようにしたのです。
結果どうなったか：商品説明文の作成時間が従来の約80%削減され、新商品の掲載スピードが大幅に向上しました。また、AIが生成した説明文は人が書いたものと遜色ない品質で、一部の商品ではコンバージョン率が15%向上したという成果も出ています。
何のために：あるBtoB企業のマーケティング部門では、数百万人規模の顧客データを持っていましたが、効果的なセグメント化（グループ分け）ができず、マーケティングキャンペーンの成果が伸び悩んでいました。
どう使ったか：CohereのEmbedモデルを使い、顧客の購買履歴や行動データを埋め込み表現（AIが理解しやすい数値の形）に変換しました。これにより、似た特性を持つ顧客グループを自動的に発見し、それぞれに最適なメッセージを配信する仕組みを作りました。
結果どうなったか：セグメントごとのターゲティング精度が向上し、メールマーケティングの開封率が平均25%アップ、クリック率は40%向上しました。無駄な広告配信も減り、マーケティング予算の効率が30%改善されたという成果が出ています。
何のために：あるSaaS企業では、製品に関する問い合わせが急増し、サポート担当者の負担が限界に達していました。特に夜間や休日の問い合わせに対応できず、顧客満足度が低下していたのです。
どう使ったか：CohereのCommandモデルを使ったチャットボットを導入し、よくある質問への自動応答システムを構築しました。過去のサポート履歴や製品マニュアルを学習させることで、的確な回答を24時間365日提供できるようにしました。
結果どうなったか：問い合わせの約60%をAIが自動対応できるようになり、サポート担当者は複雑な問題に集中できるようになりました。初回応答時間が平均3分から30秒に短縮され、顧客満足度スコアが20ポイント向上しました。
何のために：グローバル展開を進める日本企業では、英語や中国語など複数言語でのマーケティングコンテンツ作成が必要でしたが、各言語のネイティブライターを雇うコストが課題でした。
どう使ったか：Cohereの多言語対応モデルを活用し、日本語で作成したコンテンツを各国の文化やニュアンスに合わせた形で自動翻訳・最適化するシステムを構築しました。単なる翻訳ではなく、現地のマーケティング表現に合わせた文章を生成できるようにしたのです。
結果どうなったか：多言語コンテンツの制作コストが約50%削減され、制作期間も従来の半分に短縮されました。海外市場でのWebサイト流入が35%増加し、グローバル売上の成長に貢献しています。
何のために：ある大企業のマーケ部門では、過去のキャンペーン資料や成功事例が社内の様々な場所に散らばっており、必要な情報を見つけるのに時間がかかっていました。新人教育も非効率で、ノウハウの継承が課題でした。
どう使ったか：CohereのCompassエンタープライズサーチシステムとRerankモデルを組み合わせ、社内のマーケティング資料を横断的に検索できる仕組みを作りました。自然な言葉で質問すると、関連する過去事例や資料が精度高く表示されるシステムです。
結果どうなったか：情報検索の時間が平均70%削減され、マーケ担当者が企画立案に集中できる時間が増えました。過去の成功パターンを素早く参照できるようになったことで、キャンペーンの成功率も向上し、新人の立ち上がり期間が半分に短縮されました。
Cohereをマーケティング部門に導入する際は、いくつかの注意点があります。まず、自社のデータ品質が成果に直結するため、学習させるデータを事前に整理しておくことが重要です。古い情報や誤ったデータが混ざっていると、AIの出力も不正確になってしまいます。
また、料金プランは用途に応じて選ぶ必要があります。トライアルプランは無料ですが、本格利用にはProductionプラン（API埋め込みごとに$0.001）やEnterpriseプランが必要です。利用規模を見極めて、コスト対効果を計算しましょう。
セキュリティ面では、Cohereは企業向けに設計されていますが、機密性の高い顧客データを扱う場合は、利用規約とデータの取り扱いポリシーを必ず確認してください。必要に応じてEnterpriseプランでの個別契約を検討することをお勧めします。
さらに、AIが生成したコンテンツは必ず人間がチェックする体制を作りましょう。特にブランドイメージに関わる公開コンテンツは、最終確認を怠らないことが大切です。
Cohere（コーヒア）は企業のマーケティング部門で幅広く活用されており、業務効率化と成果向上の両面で成果を上げています。
2026年現在、Cohereは日本語対応の強化や最新のRerank 4リリースなど、継続的に進化を続けています。まずはトライアルプランで自社のマーケティング業務での活用可能性を試してみることをお勧めします。
この記事は AI Friends からのクロスポストです。
@aifriends
AI Friends（https://aifriends.jp）のクロスポスト公式アカウント。AIツールの紹介・使い方・できることを、中学生でもわかるやさしい日本語で届けます。
