今後5年間でAIに取って代わられないために、どのようにしてπ型マーケターになるか？

AIがすべてを最適化できる時、唯一重要なのは、戦略の中で全てがどのようにつながっているかを知ることです。

執筆：rosie

翻訳：AididiaoJP，Forsight News

過去5年間で業界は劇的な変化を遂げました。

従来の「T型マーケター」コンセプトは消滅し、AI、自動化、その他多くの要因によって淘汰されました。

もしあなたが今でも「一つの深いスキル＋幅広い知識＝職業の安定」と考えているなら、今後5～10年で大規模言語モデル（LLM）に取って代わられる可能性が高いです。これは決して煽動ではなく、今後数年でどのように置き換えが進むかの予測です。

今日のマーケターは、最も深い専門家ではなく、複数の仕事を優れた形でこなせる人です。

これがπ型マーケティング革命です。

この変化を予測したフレームワーク

@emilykramerはMKGで初めて「π型マーケティング」を提唱し、Emilyは業界の方向性を非常に正確に判断していました。

暗号資産、フィンテック、テックスタートアップなど、あらゆる分野で同じパターンが見られます。企業は、コミュニケーションを取らない5人の専門家を雇うことにうんざりしており、コストも高く、初期のスタートアップにはそのような資金がほとんどありません。仮にあったとしても、専門家たちには調整と明確なワークフローが必要ですが、ほとんどのスタートアップはまだその条件を備えていません。

π型マーケティングとは、複数の深い専門分野を持つことを意味します。ギリシャ文字のπのように、複数の垂直的な深い知識の柱が、横断的な一般的なマーケティング理解の基盤によって支えられていると考えてください。

専門家が置き換えられる現実

企業は今でも「コミュニティマネージャー」や「ソーシャルメディアエキスパート」などの職種を募集していますが、創業者たちはどのタイプのマーケターを最初に雇うべきか実はよく分かっていませんが、これは全く別の話題です。もしあなたの履歴書に「コミュニティマネージャー」や「ソーシャルメディアエキスパート」と書かれているなら、5～10年以内に淘汰されるかもしれません。

それはあなたの仕事が悪いからではありません。今あなたがしている仕事は、AIでもできるからです。

AIは以下のことができます：

• ほとんどのネイティブよりも優れたコピーライティングを作成する
• 24時間365日、広告キャンペーンを最適化する
• 人間よりも速くデータを分析する
• 大規模に本当に質の高いコンテンツを作成する（Claudeはこの分野で非常に優れています）
• 自動化されたメールシーケンスを作成し、人間が書いたメールよりも効果的にする

しかしAIは、グロースマーケティング、エコシステム協力、コミュニティ構築の間をシームレスに切り替え、同時にプロダクトの実際の動作や業界動向を理解することはできません。

これには依然として複数分野にまたがる人間の判断力が必要です。

なぜこのようなことが起こるのか

3つの力がπ型マーケティングを必然にしています：

• AIが個人スキルを民主化：今やすべてのマーケターが、かつては何年も訓練が必要だったツールを使えます。どんな単一のマーケティングスキルでも参入障壁は消えました。
• 役割の境界が崩壊：グロースマーケターはエコシステムを理解する必要があります。コミュニティマネージャーはトークンエコノミクス、ソーシャルメディア、グロースマーケティングを理解する必要があります。ソーシャルメディアエキスパートはプロダクトマーケティングやKOLマーケティングの経験が必要です。
• スピードが多機能性を要求する

私はどのようにしてこれに気づいたのか

私はπ型人材になろうと計画したわけではありません。これは、複数のスキルが必要な問題を解決するように常に引っ張られた結果です：

柱1：有料ユーザー獲得＋SEO

• プロジェクトの広告キャンペーンをすべてのプラットフォームで運用
• コンテンツと検索最適化によるオーガニック成長
• どのチャネルが本物のユーザーをもたらし、どれが単なるトラフィックかを理解する

柱2：KOLマーケティング＋ソーシャルメディア

• インフルエンサーとの関係とパートナーシップの管理
• Twitter、Telegram、Discordでブランド影響力を築く
• 技術チームとリテールオーディエンスの間でコミュニケーションの翻訳を行う

柱3：ポジショニング＋ストーリーテリング

• 一般の人に複雑なDeFi/インフラを説明する
• 採用と投資を促進するナラティブを構築する
• ホットな市場でプロジェクトをポジショニングする

これらのスキルが相互に強化し合うとき、魔法が生まれます。あなたのKOL活動が有料ポジショニングを改善し、技術理解がソーシャルコンテンツを向上させ、グロースデータがパートナー戦略を形成します。

実際に効果的なWeb3のπ型組み合わせ

Web3分野では、多くのマーケターがすでにπ型の働き方をしていますが、そう呼ばれていないだけです。チームがスリムで、予算が限られ、この分野の発展が異常なほど速いからです。以下は私が注目したWeb3特有のπ型組み合わせです：

コミュニティマーケティング＋プロダクトマーケティング

Web3では、コミュニティがプロダクトのディストリビューションエンジンです。プロダクトのポジショニングとコミュニティの活性化（meme、インセンティブ、フィードバックループ）を知っていれば、非常に競争力が高まります。多くの「コミュニティリーダー」はすでに密かに準プロダクトマーケティングマネージャー（PMM）となり、プロダクトナラティブをテストし、Twitter/Telegramで情報発信を構築し、インサイトをプロダクトチームにフィードバックしています。

グロースマーケティング＋トークンエコノミクス

Web3の成長は広告やSEOだけではありません。トークン設計が成長エンジンであり、ライフサイクル活動やトークンインセンティブを理解していれば、ユーザーを「購入」するのではなく「維持」するサイクルを設計できます。GalxeやZealyでキャンペーンやエアドロップを運用するマーケターは、すでにグロースとトークンメカニズムを組み合わせています。

KOLマーケティング＋コミュニティ構築＋ソーシャルメディア

なぜ効果的か：KOLは初期のディストリビューションを提供しますが、コミュニティがリテンションの場です。KOL取引をまとめ、草の根のエンゲージメントを構築できる人は複利効果を生みます。2025年には、多くの「KOLマネージャー」が実際にはコミュニティビルダーであり、KOLをコミュニティエコシステムに巻き込み続けています。

ビジネスデベロップメント（BD）＋プロダクトマーケティング

なぜ効果的か：Web3ではパートナーシップ（統合、共同マーケティング、流動性取引）がマーケティングそのものです。パートナーシップをまとめ、強力なポジショニングでそれを構築できれば、信頼性と影響力を拡大できます。多くの「ビジネスデベロッパー」はコピーライティング、ツイートスレッドの投稿、ニュースレターの起草を行い、密かにプロダクトマーケティングマネージャーの能力を育てています。

データ分析＋グロースマーケティング

Web3はオープンデータを提供します。オンチェーン分析を読み取り、グロースサイクルを運用できるマーケターは、実際のユーザー行動に基づくキャンペーンを構築できます。

なぜこのようなことが起こるのか：チーム規模が小さく、独立したトークンエコノミクスやグロース部門がありません。Web3のディストリビューションはインセンティブ、コミュニティ、KOL、統合に依存しており、GoogleやFacebook広告ではありません。そのため、マーケターは生き残るために異なる分野を融合せざるを得ません。Web3で最も重要なπ型組み合わせは、コミュニティ＋他分野（プロダクトマーケティング、グロース、KOL、トークンエコノミクス）を中心に展開します。コミュニティが定数であり、2つ目の柱があなたの強みを定義します。

「システム思考」の自然な発生

「システムのパフォーマンスは、各部分が個別にどれだけ優れているかではなく、それらがどのように協調して機能するかに依存する：それらがどのように相互作用するかであり、個別にどう行動するかではない。したがって、システムの一部のパフォーマンスだけを個別に改善すると、全体のシステムを壊してしまうことがある。」——ラッセル・エイコフ

複数の暗号マーケティング分野で働くと、専門家が見落としがちなパターンに気づきます：

• コミュニティの感情がトークン価格にどう影響し、それがマーケティング予算にどう影響し、最終的にグロース戦略をどう変えるか。
• パートナー発表がユーザー行動にどう影響し、それがコンバージョン率にどう影響し、最終的にキャンペーン最適化をどう形作るか。
• プロトコルアップデートがユーザーオンボーディングにどう影響し、それがリテンション指標にどう影響し、最終的にコミュニティエンゲージメントにどう影響するか。

システム思考とは、マーケティングとプロダクト戦略の複数の部分を理解したときに自然に発展する戦略的直感のことです。

AIの強み

AIはπ型暗号マーケターを置き換えることはなく、むしろ強化します。

専門家はAIに仕事を奪われることを心配しますが、π型マーケターはすべての能力領域でAIを活用します：

• AIがコンテンツバリエーションを生成し、コミュニティインサイトに基づいて選択する
• AIがオンチェーンデータを分析し、複数のマーケティング視点で解釈する
• AIが広告キャンペーンを最適化し、エコシステム理解に基づいて戦略を立てる

あなたの暗号分野での専門知識が広がれば広がるほど、異なる職能でAIツールをより良く活用できます。

あなたの暗号π型スキルを構築する

ステップ1：現在の深さを評価する

どの暗号マーケティング職能で本当に優れていますか？なければ、まず一つ選んで深く掘り下げましょう。

ステップ2：隣接スキルを特定する

どんな問題が繰り返し発生し、異なる知識が必要ですか？ユーザー獲得に苦戦していますか？有料メディアを学びましょう。技術的な概念を説明できませんか？コンテンツスキルを磨きましょう。

ステップ3：実践で学ぶ

授業だけでなく、既存の強みを活かしつつ新しい能力を伸ばすことを強いられる暗号プロジェクトを探しましょう。

ステップ4：各分野をつなげる

スキル分野間のつながりを積極的に探しましょう。オンチェーン分析はコミュニティ管理をどう改善できますか？KOL経験はソーシャルチャネル管理にどう役立ちますか？

コアポイント

AIは、コミュニティ、グロース、パートナー、コンテンツ、テクニカルマーケティングを横断したインサイトを統合し、暗号技術の実際の動作を同時に理解することはできません。

今すぐ2つ目の柱を構築し、その後3つ目を構築しましょう。複数分野の専門知識を必要とする複雑な暗号マーケティングの問題を解決できる人になりましょう。

なぜなら、AIがすべてを最適化できる時、唯一重要なのは、戦略の中で全てがどのようにつながっているかを知ることだからです。