マーケティングエンジニアとは。施策を"動く仕組み"にする職種

マーケティングエンジニアは、マーケターとWebエンジニアのあいだを埋める職種として説明されることが多い言葉です。マーケターは企画・運用・分析を担い、Webエンジニアは製品の開発を担います。そのあいだには「データを集める」「数字を点検する」「異常を知らせる」といった作業があります。これを手作業から仕組みに変えるのが役割です。

似た言葉に、私が名乗っているFDM（Forward Deployed Marketer。顧客の現場に入り、AIとマーケティングで集客の仕組みを作る専門家）があります。私の理解では、2つは見ている面が違います。

・マーケティングエンジニア：何を作るか（技術で仕組みを組む職能）

・FDM：どこで作るか（顧客の現場に入って作り、定着させる働き方）

FDMそのものの説明は、FDM（Forward Deployed Marketer）とはにまとめました。この記事で扱うのは、職能としてのマーケティングエンジニアです。

マーケティングエンジニアの仕事内容。私が実際に作っているもの

私が作ってきた仕組みは、大きく3つに分かれました。3つとも、AIに読ませる作業手順書として残しています。この手順書を、Claude Code（ファイル操作やプログラムの実行まで任せられるAIツール）ではスキルと呼びます。広告運用で作ったスキルは、40個を超えました。

■ データを集める仕組み
Google広告、Meta広告、GA4（Googleのアクセス解析ツール）などの数字を、毎朝自動で集めています。集めた数字は、全クライアントを横断して見られるダッシュボード（数字をまとめて見る画面）に流し込む作りです。管理画面からCSV（表形式のデータファイル）を手で落とす時間は、ほぼゼロです。Google広告とMeta広告の集め方は、広告データを毎朝自動収集する仕組みに書いています。

■ 点検する仕組み
広告文や画像を、配信先の審査基準に照らしてチェックさせています。レポートの数字も、元のCSVの合計と機械で突き合わせてから出す決まりです。

■ 知らせる仕組み
広告の数字に異常が出たら、朝のうちにクライアントとのチャットへ自動で通知します。月次レポートの下書きも、集計から判断コメントの下地まで自動です。

コードを書けなくても、マーケティングエンジニアの仕事はできるか

できる、というのが私の実感です。コードを書くのはAIで、私は1行も書いていません。

ただし、AIに任せきりにはしていません。AIはコードを速く正確に書きます。一方で、「何が起きたら正しくないと言えるか」と、動かす環境の確かめ方までは決めてくれませんでした。この判断を置き忘れると、仕組みは動いているのに間違った数字を出し続けます。

実際に、私は次の3回つまずきました。

■ 失敗1：照合はすべて一致したのに、数字が間違っていた
レポートの数字は合っているのに、結論のほうが間違っていたことがあります。集計の写し間違いではなく、渡された元データの側に問題がありました。

いまは集計に入る前に、元データの内側を機械で確かめます。顛末と確認する3点は、広告の月次レポートで数字を間違えないための3つのゲート設計に書きました。

■ 失敗2：新しいチェックが、公開済みの記事を半分以上落とした
このブログには、公開前に原稿を機械でチェックする仕組みがあります。判定の項目を足したところ、公開済みの記事が半分以上落ちました。原因の多くは判定側にありました。

このとき何を直したかは、AIっぽい文章の特徴7つにまとめています。新しいチェックを足したら既存の原稿すべてに流し、落ちたものが本物か誤検知かを1本ずつ見ます。いまはその手順です。

■ 失敗3：自動実行が、朝に動かなかった
毎朝動くはずの処理が、ある朝だけ立ち上がりませんでした。プログラムの中身ではなく、それを起動する設定の側に原因があります。書けたかどうかと、動き続けるかどうかは別の話です。

AIに任せる部分と、自分で決める部分

3つの失敗から、私は役割を次のように分けています。

AIに任せているのは、コードを書くこと、手順どおりに集計すること、決めた基準で点検することです。自分で決めているのは、次の3つです。

・何をもって「正しい」とするか（照合の項目と、内部の整合の確かめ方）

・どこで止めるか（本番に出す前の試運転と、人が承認する場所）

・新しい仕組みを、何で検証するか（既存のデータに流して誤検知を数える）

AIは、指示された範囲では間違えにくくなりました。間違いが起きるのは、たいてい指示の外側です。外側を決めるのが、いまの私の仕事だと考えています。

マーケティングエンジニアに必要なスキル。まず身につける3つ

プログラミング言語の一覧は、ほかの記事にたくさん載っています。私が非エンジニアの立場で必要だと感じたのは、次の3つでした。

■ データの形を読む力
CSVの1行が何を表しているかを説明できる力です。二重計上に気づけるかどうかは、ここで決まりました。列の意味と、行が増える条件を知っていれば、おかしな数字に違和感を持てます。

■ 止める場所を決める力
仕組みのどこで人が確認するかを、先に決めておく力です。私は通知の設定を変えるとき、試運転で本文を確かめてから本番に出しています。

■ 検証を仕組みにする力
「たぶん大丈夫」を、機械で確かめられる形に変える力です。一度起きた失敗は、次から自動で見つかるチェックに変えます。

3つとも、コードを書く力ではありません。業務とデータを知っている人ほど、早く身につくと感じています。

まとめ

・マーケティングエンジニアは、施策をデータで動く仕組みに変える職種。FDMは、その仕組みを顧客の現場で作る働き方

・コードはAIに書かせられる。人が決めるのは、正しさの基準・止める場所・検証の方法

・必要なのは、データの形を読む力、止める場所を決める力、検証を仕組みにする力

最初の一歩には、毎週手で作っている集計を1つ選ぶのが向いています。まずその集計に、元データとの照合を1本足してください。

この記事を監修した人

執筆：Claude Code スキル「ライティング君」

監修：岸本 成（合同会社1nd）

広告運用を起点に、SNS、ホームページ、店舗や施設での集客まで、全体の設計と実践を手がけています。

・2020年：広告運用者として活動を開始。SNSやGoogleマップの運用にも知見があり、広告以外の集客の相談にも数多く応えてきました

・2025年：AI導入支援事業を開始

・2026年6月：FDM（Forward Deployed Marketer。顧客の現場に入り、AIとマーケティングで集客の仕組みを作る専門家）として、集客支援の請負を開始。現在11のクライアント様で実施中

目的に合わせて、次のページもご覧ください。

・プロフィール

・集客支援をお探しの方へ

・AIを仕事にしたい方へ

【無料】そのまま使えるClaude Codeスキル集をプレゼント中

この記事で紹介したような、広告運用の実務で毎日使っているClaude Codeスキルを、公式LINEで無料プレゼントしています。

このサイトを運営する1ndでは、Claude Codeで広告運用の作業をほぼ自動化しています。その現場で実際に使っているWeb広告スキルを、そのまま使える形で配布しているものです。

プレゼントで得られるスキルの一例：

・Meta広告の審査チェック＋言い回し変換（訴求をできるだけ残した版と、アカウント保護を優先した安全寄りの版の2案出し）

・Google広告の審査チェック（アカウントBANリスクの検出に特化）

・検索語句レポートから除外キーワード候補を自動抽出

・RSA（レスポンシブ検索広告）の広告文作成

・Google広告の品質スコア改善監査

・広告CSVの自動集計とレポート下地を作るスキルの作り方ガイド

・成果データから「次に試すべき訴求軸」を洗い出すコピー案出し

・画像生成AIでバナーを作るためのプロンプト設計

・動画広告の台本作成（複数の「型」テンプレート内蔵）

・LP改善の分析（広告データ×アクセス解析の突合）

受け取り方は簡単です。

・公式LINEを友だち追加する

・トーク画面で「スキル」とメッセージを送る

これだけで、現在使用しているWeb広告スキル一式をお受け取りいただけます。