マーケティング向けエージェント型AI：AIを活用したエージェントでエンドツーエンドの顧客体験を再構築
アドビが、一貫性、制御性、拡張性を兼ね備えながら、マーケティングライフサイクル全体でエージェント型AIを活用する方法をご紹介します。
エンタープライズ規模でのエージェント型AIの実用化
エージェント型AIは、マーケティングパフォーマンスの新たな段階であり、組織が顧客体験全体にわたってインサイト、意思決定、実行を連携させることを可能にします。カスタマージャーニーがより複雑化し、期待が高まる中、エンタープライズにはデータ、コンテンツ、ワークフローを統合的に運用できるシステムが求められています。
本ガイドでは、エージェント型AIがその変化をどのように支援し、なぜマーケティングおよび顧客体験のリーダーにとって優先度が高まっているのかを解説します。エンタープライズがエージェント型AIを責任を持って拡大するために必要なもの、アドビの統合データとオーケストレーション基盤がどのように統合的実行を可能にするか、そしてAIエージェントがマーケティングライフサイクル全体で最大の効果を発揮する箇所について学ぶことができます。また本ガイドでは、組織がいつ、どのようにアドビのエージェント型システムを拡張してカスタムワークフローを支援できるかも解説し、実験からエンタープライズ全体への効果まで、実践的なパスを提供します。
マーケティングパフォーマンスの新分野であるエージェント型AI
生成AIは、マーケティングチームのコンテンツ制作を劇的に加速させました。かつて長いサイクルを要した業務を数時間で完了できるようになり、チームはこれまで以上に多くのチャネル、フォーマット、パーソナライゼーションをサポートできるようになりました。しかし、コンテンツ量が増加するにつれ、より深い課題が明らかになりました。
より多くのコンテンツを作成することと、より良い顧客体験を配信することは同じではありません。多くのリーダーが今認識しているのは、生成AIは制作を加速するものの、今日の顧客の要求を満たすために必要なマーケティングおよび顧客体験のワークフローを加速するには不十分だということです。コンテンツを取り巻く連携、意思決定、実行の業務は、複雑で手動的なままであり、ボトルネックが制作からエクスペリエンス配信へと移行しています。
このギャップが、エージェント型AIの導入を促進しており、これは価値創造の新たなステージを表しています。AIエージェントは、目標を理解し、状況に応じた意思決定を行い、一対一の顧客体験を実現するために必要な複雑なステップを支援することで、チームが手作業を削減し、変化により迅速に対応し、運用タスクから戦略的方向性へと焦点を移すことができます。
その勢いは著しく、エージェント型AIは、2030年までに年間4500～6500億ドルの価値を創出すると予想されています1。
エージェント型AIとは何ですか？また、どのように機能しますか？
エージェント型AIとは、リアルタイムで推論、行動、業務の連携ができるエージェントで構成されたインテリジェントシステムを指します。これらのエージェントは、目標を理解し、主体的に行動し、ダッシュボードを監視し、ワークフローをトリガーし、監視と承認を通じて人によるコントロールを維持しながら、機能間で連携することができます。
ガイドを読む：エージェント型AIとは？
エージェント型AIと生成AIの違いは何ですか？
生成AIはコンテンツ、コンセプト、アイデアの作成を高速化および拡大させる一方で、エージェント型AIはさらに進んで、システム横断的な行動の計画、意思決定、最適化、連携をすることで、チームがそのコンテンツを軸とした業務を遂行できるよう支援します。両者は、マーケティング業務全体で組み合わせることで最大の効果を発揮します。
アドビは、最もエンタープライズの価値を創出する領域にエージェント型インテリジェンスを適用することで、この新たな章を形作る独自のポジションにあります。AIを一連のポイントツールとして扱うのではなく、アドビはマーケティングライフサイクル全体でエージェントを接続し、リアルタイムデータとガバナンスを基盤とした統合プラットフォームを提供することで、組織がタスクレベルの自動化から、連携されたエンドツーエンドのエクスペリエンスパフォーマンスへと移行することを可能にします。
このガイドでは、アドビを活用したエンタープライズ向けエージェント型AI拡大への実践的な道筋を探求し、エンタープライズ対応プラットフォームを定義するコア機能、信頼され統制されたデータの基盤が不可欠である理由、そしてアドビが複雑なエンドツーエンドワークフローを管理するためにエージェント型ツールをどのように設計したかを明らかにします。マーケティングライフサイクル全体でエージェントが高インパクトの価値を提供する具体的な領域と、この統合システムをいつ、どのように、カスタムビジネスソリューション向けに拡張できるかをご案内します。
エンタープライズが、エージェント型AIをコンセプトからスケールまで実現するために必要なもの
エージェント型AIへの関心は急速に高まっており、5社中2社の組織が既にこの分野に大きく投資し、おおよそ同数の組織が初期テストや概念実証の段階にあります。より多くのチームがエージェント型AIを検討する中、エンタープライズが大規模にエージェント型AIを成功させるために必要なものは何かという問題が浮上しています。
エージェント型AIが実際の顧客体験業務をサポートするには、強固で統合された基盤が必要です。チームは信頼できる顧客シグナルにアクセスし、コンテンツとコンテキストを明確に理解し、マーケティングとエクスペリエンス業務全体で起こっていることを共有して把握する必要があります。情報が分散していたり、ワークフローが断片化していたりすると、AIは組織の一部の限られたタスクしか処理することができません。
の組織が、エージェント型AIに大きく投資しています2。
顧客データ、コンテンツ知識、運用上のインサイトが連携すると、AIエージェントは全体のジャーニーに貢献することができます。組織が前進するにあたって、採用すべき3つの重要な特質があります。
1. 透明性のある監視：意思決定の仕組み、介入が必要な箇所、エージェント主導のアクションが成果につながる過程を、チームが把握できるようにします。
2. 統合された運用コンテキスト：顧客、コンテンツ、ジャーニーに関する共通のビューにもとづいて、計画、アクティベーション、パーソナライゼーション、最適化を整合させます。
3. ビジネスレベルの適応性：戦略が進化し、新しい機会が生まれる中で、組織がエージェント型のユースケースを展開し、改良することを可能にします。
これらの特質が組み合わさることで、組織は信頼でき、連携されていて、ビジネス目標に一致するエージェント型AIの活用が可能になります。意思決定がより迅速で一貫性のある環境を作り出すことで、チームはより関連性と精度の高い顧客体験を形成することができます。
どの業界が、エージェント型AIの恩恵を受けることができますか？
複雑なカスタマージャーニーや大規模なコンテンツを扱う業界であれば、エージェント型AIの恩恵を受けることができます。小売、旅行、メディア、通信業界では、スピードとパーソナライゼーションにおいて大きな向上が見られます。金融やヘルスケアなどの規制業界も恩恵を受けますが、コンプライアンス要件を満たすために、より強力なガバナンス、可視性、セキュリティ管理が必要です。
アドビのエージェント型AIアプローチが、最初からエンタープライズに価値を提供する理由
複雑なジャーニーをナビゲートするようなものと考えてみてください。Adobe Experience Platformは、衛星システムとして機能し、顧客の現在地、ニーズ、向かう先を継続的にトラッキングします。Experience Platform Agent Orchestratorは、ナビゲーションシステムとして機能し、そのリアルタイムインテリジェンスを使用して最適なパスを描き、マーケティング、コンテンツ、エクスペリエンス業務全体でAIエージェントを連携し、チームがあらゆるステップで適切なエクスペリエンスを提供できるよう支援します。
この基盤により、組織はマーケティングと顧客体験ワークフロー全体でAIエージェントを展開するための一貫性があり、安全でスケーラブルな環境を実現できます。以下の4つの機能は、アドビのアプローチの独自性を示しています。
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2. エンタープライズグレードのガバナンス、プライバシー、セキュリティ
3. マーケティング、コンテンツ、エクスペリエンス製品全体での深い統合
4. スケーラブルで柔軟なエージェントアーキテクチャ
Adobe Experience Platform Agentsが、マーケティングライフサイクル全体で価値を付加する箇所
エージェント型AIは、マーケティングを推進するワークフローに自然に組み込まれることで、最大の効果を発揮します。アドビは、現代の顧客体験オーケストレーションを形成するコアステージを中心にエージェント型ツールを設計し、チームがボトルネックを解消し、インサイトにもとづいてより迅速に行動し、チャネルやチーム間で一貫性を維持できるよう支援します。
アドビのAIエージェントがマーケティングライフサイクルの各ステージをどのようにサポートし、加速させるかをご紹介します。
1. マーケティングプランニング
チームが直面する課題：キャンペーンのプランニングは、依然として手作業に依存しています。マーケティング概要は文書に記載され、一方の実行はプロジェクトツールで行われるため、チームは意図をタスク、タイムライン、承認に手動で変換する必要があります。このギャップにより、複数のキャンペーンや地域にわたってプランニングを拡大することが困難になります。
アドビのエージェント型ツールによる支援：Workflow Optimization Agentは、キャンペーン概要をAdobe Workfront内の実行可能なプランに変換することで、プランニングを加速します。チームは使い慣れた形式で概要をアップロードでき、エージェントがそれを解釈し、タスク、タイムライン、依存関係を含む構造化されたプロジェクトにマッピングします。業務が進行するにつれて、エージェントはプランと成果物をキャンペーンの意図とブランドガイドラインに照らして確認し、リスクを早期に特定します。その結果、より迅速なプランニングと大規模での予測可能な実行が実現します。
チームが実現できること：国際的な製品ローンチをプランニングする消費者向け電子機器ブランドは、1つのマスター概要を地域固有の実行プランに変換し、承認のボトルネックを早期に発見し、ローンチまでチームの連携を維持することができます。
Workflow Optimization Agentの詳細をご覧ください。
2. オーディエンス管理
チームが直面する課題：オーディエンス作成は、依然として時間のかかる多段階プロセスです。チームは適切なデータを見つけ、複雑なルールを記述し、オーディエンスサイズを検証し、キャンペーンニーズの変化に応じてロジックを継続的にアップデートする必要があります。その結果、セグメントに一貫性が欠けたり、処理に時間がかかったり、パーソナライゼーションを確実に拡大することが困難になったりすることがよくあります。
アドビのエージェント型ツールによる支援：Audience Agentは、Real-Time Customer Data PlatformとJourney Optimizer内でマーケターを意図からアクティベーションまで導くことで、オーディエンス作成のフリクションを取り除きます。自然言語プロンプトを開始することで、エージェントが適切なデータの特定を支援し、関連する属性を推奨し、チームが迅速に検証してアクティベートできるオーディエンスを作成します。キャンペーンの実行中は、マーケターが継続的にルールを書き直すことなく、変更を監視し、オーディエンスを改良できるよう支援します。
チームが実現できること：ヘルスケアプロバイダーは、ケアの実施要件とエンゲージメントシグナルにもとづいて、コンプライアンスに準拠したアウトリーチオーディエンスを作成し、患者の行動の変化に応じてセグメントを調整することができます。
Audience Agentの詳細をご覧ください。
3. コンテンツの制作
チームが直面する課題：マーケティングチームは、ブランドに即したコンテンツをより多くのチャネル向けに制作するプレッシャーにさらされています。概要の解釈、アセットの適応、キャンペーン全体での一貫性の確保には多大な労力が必要で、サイクルの遅延や実行の分散化を招くことがよくあります。
アドビのエージェント型ツールによる支援：Content Production Agentは、対話型ワークフローを通じて概要からコンテンツまでの迅速な制作を可能にします。目標に沿ったコピーを生成し、異なるペルソナやチャネル向けにメッセージングを適応させ、Adobe Experience Managerから関連アセットを自動的に表示します。チームは一箇所ですべてを調整、レビュー、アクティベートでき、手動作業を削減してキャンペーンの一貫性を保つことができます。
チームが実現できること：新しい貯蓄商品を展開する銀行は、1つの概要からメール、web、アプリ内チャネル向けのコンプライアンス対応メッセージングを生成し、ブランドと規制要件に沿ったコンテンツを維持しながらセグメント別にコピーを適応させることができます。
Content Production Agentの詳細をご覧ください。
4. カスタマージャーニーオーケストレーション
チームが直面する課題：ジャーニー作成は複雑で手動的であり、チームは分散したツール間でインサイトをつなぎ合わせることが多くあります。ボリュームが増加すると、チームは問題の早期発見に苦労し、修正の遅延、最適化の停滞、キャンペーンスケジュールのリスクを招きます。
アドビのエージェント型ツールによる支援：アドビのソリューションは、ジャーニー作成とジャーニー最適化の両方を効率化します。Journey Agentは、シンプルな対話型ワークフローを通じて多段階ジャーニーの設計を可能にし、メッセージの重複、タイミングの競合、脱落などの問題を積極的に表示します。Adobe Journey Optimizer Experimentation Acceleratorは、影響度の高いテストを優先し、効果を予測し、実験のインサイトをチームが自信を持ってスケールできる再現可能な改善に変換することで、これを補完します。
チームが実現できること：ホリデーキャンペーンをプランニングする旅行ブランドは、プロンプトを使用してジャーニーを迅速に作成し、同じ旅行者への重複メッセージ送信を回避し、タイミングやオファーなどの変更をテストして、より多くの予約を推進することができます。
Adobe Journey AgentとJourney Optimizer Experimentation Acceleratorの詳細をご覧ください。
5. 顧客体験管理
チームが直面する課題：コンテンツがAIワークフローに対応した構造になっていない場合、チームはパーソナライズされたエクスペリエンスの提供に苦戦します。エクスペリエンスが画一的になり、効果的な施策の可視性が限定され、リアルタイムでジャーニーを調整するためのシグナルが不足しています。
アドビのエージェント型ツールによる支援：アドビのエージェント型ソリューションは、サイトのパフォーマンスからAI主導の発見機能や対話型エンゲージメントまで、顧客体験のあらゆる層を強化します。トラフィックやエンゲージメントの問題を自動的に検出および解決し、AI検索システム全体でブランドの可視性を向上させ、承認済みコンテンツをリアルタイムかつ意図を理解した対話に変換します。推奨される修正をワンクリックで実装できるため、チームはチャネル全体でより迅速かつ一貫してエクスペリエンスをパーソナライズすることができます。
チームが実現できること：季節限定のプッシュ通知を準備する小売業者は、エクスペリエンスの問題を迅速に修正し、優先度の高い商品のAI検索可視性を向上させ、対話型発見機能を通じて顧客が適切な商品を発見できるように支援します。
Adobe Experience Manager Sites Optimizer、Adobe LLM Optimizer、Adobe Brand Concierge、Adobe Experience Platformのエージェントの詳細をご覧ください。
6. マーケティングパフォーマンス分析
チームが直面する課題：レポートとデータ準備が技術チームに依存しているため、マーケターはタイムリーなインサイトへのアクセスに苦戦しています。ダッシュボードの適応が遅く、分析サイクルに時間がかかりすぎ、最適化や実験の機会を逃してしまいます。
アドビのエージェント型ツールによる支援：アドビのエージェントは、データ準備と分析の両方でフリクションを軽減し、データから意思決定までのパスを短縮します。Data Engineering Agentは、データのオンボーディング、変換、SQL準備を自動化し、チームは技術的な労力を削減しながら、信頼性の高いデータをより迅速に活用できるようになります。さらに、Data Insights Agentは、自然言語の質問を可視化し、トレンド、解説に変換することで、マーケターが検証し、行動に移せる形に整え、データの活用を容易にします。
チームが実現できること：ストリーミングサービスは、新しい視聴とエンゲージメントデータをオンボーディングし、登録者の脱落に関連するジャーニーを特定し、アナリストサイクルを待つことなくレコメンデーションや通知のタイミングを迅速に調整することができます。
Data Engineering AgentとData Insights Agentの詳細をご覧ください。
アドビのエージェント型アーキテクチャがエンドツーエンド実行を実現する仕組み
アドビのエージェント型アプローチの真の実力は、AIエージェント同士の連携にあります。各エージェントとエージェント型ソリューションは、単体でも価値を提供しますが、共通のインテリジェンス、ガバナンス、目的のもとで連携することで、その効果は飛躍的に向上します。このシステムレベルの連携により、単純なタスク自動化がエンドツーエンド実行へと進化するのです。
Adobe Experience Platformは、顧客とコンテンツに関する統一された情報源としてシステムの基盤を担います。その上に構築されたAdobe Experience Platform Agent Orchestratorは、この基盤を活用して目標を解釈し、タスクプランを生成し、Experience Platform Agentsのコラボレーションを調整します。このアーキテクチャにより、チームが新しい領域に自動化を拡大しても、ワークフロー全体で一貫した結果を確保することができます。
このシステムをより明確に理解するために、アドビのエージェントがどのように機能するかについて、よくある質問にお答えします。
1. アドビのエージェント型AIツールは、各ユースケースでどのように業務を連携しているのですか？
アドビのエージェント型システムは、一貫したパターンに従います。実務担当者が目標を設定すると、Agent Orchestratorがリクエストを解釈し、タスクプランを作成し、関連するExperience Platform Agentsにワークを振り分けます。タスクが完了すると、出力の精度とビジネスルールとの整合性が検証されます。この連携フローは、4つのコアコンポーネントによって実現しています。
- 対話型インターフェイス：プロンプトや自然言語入力を通じてユーザーがエージェントと対話する場所です。
- 推論エンジン：目標と制約を解釈し、タスクのシーケンスに変換します。
- 機能型エージェント：データ取得、情報分析、コンテンツ生成、出力検証など、特定のタスクを実行する専門エージェントです。
- ナレッジベース：信頼性が高くコンテキストを考慮した意思決定を実現する基盤情報、パターン、コンテキストです。
これらのコンポーネントにより、Experience Platform Agentsは、透明性があり、説明可能で、エンタープライズガバナンスに準拠した方法で、タスクを完了することができます。
2. アドビは、製品全体でエージェント型AIをどのように活用してビジネス効率を向上させているのですか？
Experience Platform Agentsは、接続されたネットワークの一部として動作するよう設計されています。各エージェントは、ドメイン固有のタスクに集中し、ワークフローが複数の製品にまたがる場合や、より深い分析が必要な場合は、複数のエージェントを連携させて、アドビアプリケーション全体で複雑なエンドツーエンドのユースケースを実現することができます。Agent Orchestratorは、これらのエクスペリエンス間の接続ポイントとして機能し、各エージェントが共通の目標を達成するために必要なコンテキストを確実に持てるようにします。
つまり、オーディエンスインサイトがジャーニーを形成し、コンテンツガバナンスがアクティベーションを導き、最適化シグナルがプランニングに直接フィードされることを意味します。そして、これらすべてが、マーケターが手動でこれらのステップを組み合わせる必要なく実現されます。
3. アドビのエージェントは、どのようにデータと統合して正確性とブランドに即した状態を維持するのですか？
アドビのAIエージェントは、Adobe Experience Platformを通じてデータに接続します。このプラットフォームは、情報の使用方法を決定するガバナンス、権限、検証ルールを提供します。これにより、エージェントの出力が正確なデータにもとづき、決定がブランドガイドライン、プライバシー要件、エンタープライズポリシーを準拠すること可能にします。チームは組織の標準に合わせながら、自動化を拡大する自信を得ることができます。
カスタムワークフロー向けにアドビのエージェントシステムを拡張するタイミング
- 独自システムやレガシーシステムとの統合
- 業界固有のポリシーと承認の適用
- 独自の運用モデルにもとづくワークフローの自動化
このような場合、カスタマイゼーションにより、組織はアドビのエージェント型システムを拡張し、ガバナンスや監視を損なうことなく、独自のルール、データ、ビジネスロジックを、自動化に反映できます。
Experience Platform Agent Orchestratorは、この拡張性の基盤を提供します。組織は、エージェントの動作をカスタマイズし、より深いドメイン専門知識が必要な場所でカスタムエージェント型アプリケーションを導入し、アドビおよび非アドビ環境全体で複数のエージェントを連携させることができます。Agent Composerを通じて、エンタープライズは、いくつかの実用的な方法でアドビのエージェントを拡張することができます。
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1. ブランドニーズに合わせたエージェント動作の設定：チームは承認パス、コンプライアンスチェック、ガバナンスルールをエージェントの動作に直接埋め込むことができます。例えば、金融サービス企業では、AIが生成する顧客向けコンテンツに対してより厳格なレビューステップを適用し、アクティベーション前に規制基準を満たすことができます。
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2. 専門ワークフロー向けカスタムエージェント型アプリケーションの導入：一部のユースケースでは、より深いドメイン知識や厳格な保護措置が必要な場合があります。カスタムエージェント型アプリケーションは、アドビの事前定義済みエージェントを補完しながら、これらのニーズに対応できます。例えば、ヘルスケアプロバイダーは、臨床言語と規制条件でトレーニングされたカスタムアプリケーションを使用して、公開前にコンテンツをレビューできます。
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3. システム間での複数エージェントの連携：事前定義済みまたはカスタマイズされたエージェントは、コンテキストを共有し、相互の出力を検証し、1つのガバナンスモデル内でアドビおよび非アドビ環境にまたがる多段階のワークフローを完了できます。これにより、ガバナンスや監視を分散させることなく、複雑なプロセスを自動化することが可能になります。
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4. 日常の業務環境へのエージェント型機能の拡張：マーケターは、使い慣れた生産性ツール内で、アドビを活用したワークフローに直接アクセスでき、コンテキストの切り替えを削減できます。Adobe Marketing Agent for Microsoft 365 Copilotなどの統合により、マーケターはWord、Excel、Teamsなどのツール内でAdobe Experience Cloudワークフローに直接アクセスできます。
アドビのエージェントでAIジャーニーの次のステップへ
エージェント型AIは、マーケティングと顧客体験チームが実現できることを再定義しています。これにより、コンテンツ制作の加速から、スピードとスケールを実現する形でインサイト、意思決定、実行を結びつけることへと、活動の重心が移行しています。環境が変化する中、ワークフローを統合し、確信を持って行動し、顧客のニーズにリアルタイムで適応できる組織こそが、優位性を握ることになるでしょう。
アドビの目的別に構築されたエージェントのポートフォリオは、チームが明確性と制御を持って、この変革を進められるよう支援します。マーケティングライフサイクル全体を、連携が取れ、ガバナンスが確立され、コンテキストを認識した形でサポートすることで、アドビは、ビジネスに有意義な成果をもたらすエージェント型AIをスケールアップするための実践的な道筋を提供します。
早期に動き出した組織こそが、高まる期待に応え、新たな効率性を引き出し、あらゆる顧客接点においてよりダイナミックでレスポンシブなエクスペリエンスを提供できる最良の立場に立つことができます。
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