生成AIとエージェント型AI AI主導マーケティングの次世代をリードする
生成AIとエージェント型AIの強みを、適切なチーム、データ、ガードレールと組み合わせ、エンタープライズ規模の成長を促進します。
生成AIとエージェント型AIのマーケティングガイド
生成AIとエージェント型AIは現代のマーケターの働き方を再定義しています。一方は創造とインサイトを加速し、もう一方はオーケストレーションとアクションを推進します。両者が組み合わさることで、創造性、自動化、インテリジェンスを統合し、よりタイムリーでパーソナライズされた適応性のある体験を提供する新しい成長エンジンを形成します。
このガイドでは、両技術の異なる役割、マーケティングライフサイクル全体での連携方法、そして人材、プロセス、プラットフォーム全体に責任を持って統合するためにリーダーが取ることができるアクションを探ります。AI 戦略を始めたばかりでも、進めている段階でも、実験から企業全体の変革に移行する方法をご確認ください。
AIの転換点：生成AIとエージェント型AIがマーケティングを書き換える方法
生成AIとエージェント型AIの急速な台頭は、法人の運営方法を変革しています。AIは新興の優位性から真のビジネス必須要件へと移行し、組織が価値を創造し獲得する方法における転換点を示しています。リーダーにとっての課題は、もはや導入そのものではなく、測定可能な成長、効率性、お客様への影響を提供するためにその全潜在能力を引き出すことです。
わずか1年で、企業の生成AI導入は2倍以上に増加し、33%から71%に跳ね上がりましたi。孤立したパイロットプロジェクトとして始まったものが、今やビジネス機能全体に組み込まれており、マーケティングと営業ほど顕著に表れている分野はありません。AIはすでにキャンペーンの作成、パーソナライゼーション、効果測定の方法を変革し、企業全体のペースを決定づけています。
生成AIへの世界的な支出は2028年までに2,020億ドルに達すると予想され、AI投資全体の約3分の1を占めます。ii
同時に、新しいAI機能が急速に登場し、広がりを見せています。今後数年以内に、Fortune 500企業の半数がAI「エクスペリエンスエージェント」を導入すると予想されています。これは、パーソナライズされたお客様とのやり取りを大規模に実現するエージェント型AIの初期形態ですiii。
この急速な進化は、リーダーにとって並外れた機会と激しいプレッシャーの両方をもたらしています。成功は今や、表面的な理解を超えて、さまざまなタイプのAIが何を実現できるかを明確に理解することにかかっています。すべてのAIが同じように作られているわけではなく、それぞれのアプローチの戦略的意味は大きく異なります。
アドビでは、この変換を進める数千のブランド企業と協力しており、最大の成果を推進する2つの明確な力を目にしています。クリエイティブおよび分析作業を加速する生成AI、そしてその力を自律的な実行まで拡張するエージェント型AIです。
これらのテクノロジーがどのように異なり、どのように連携するかを理解することは、この新しい環境をナビゲートするあらゆるリーダーにとって不可欠です。
生成AIとエージェント型AIの役割、それらがどのようにビジネス価値を推進するかを理解する
生成AIとエージェント型AIは、マーケティングエンジンの異なる部分を強化します。それぞれがどこで価値を推進するかを知ることで、効果的に活用することができます。
生成AIとは何か、そして法人マーケティングにとってなぜゲームチェンジャーなのか
生成AIは、この数年で誇大広告から確実な成果へと急速に移行しました。かつては熱狂と懐疑の両面で見られていましたが、今や多くの人がそれを変革的と見なしつつあります。
その核心において、生成AIとは、プロンプトに応答して新しいコンテンツを生成する深層学習モデルを指します。既存の素材を取得するのではなく、大規模なデータセットから学習したパターンに基づいて、オリジナルのテキスト、画像、ビデオ、デザイン、さらにはシンボルを生成します。事前定義されたルールに従ったり、特定のタスクを実行したりする従来のAIとは異なり、生成AIは全く新しいアウトプットを作成します。
マーケターにとって、これはシステムにブランドガイドライン、過去のキャンペーンアセット、お客様セグメントデータを入力し、ブランドに即した広告コピー、ソーシャルビジュアル、またはドラフトビデオスクリプトの生成を促すことを意味する場合があります。これは通常であれば数日かかる作業です。
ルールベースの自動化から真のコンテンツ生成への移行こそが、生成AIをマーケティングにとって非常に強力なものにします。チームによる創造、コラボレーション、競争に目に見える影響を与え、変革をもたらすと確信されています。
生成AIを使用するシニアエグゼクティブの53%が、チーム効率の大幅な向上を報告しています。iv
企業は、生成型AIを活用したコンテンツの作成と制作により、3年間で平均7.1倍の純ROIを実現し、年間約2億ドルの価値を創出することができます。v
生成AIの価値の多くは、人々の業務をより効率的にサポートすることにあります。調査によると、生成AIによる生産性向上は、世界経済に年間2.6兆ドルから4.4兆ドル相当の効果をもたらす可能性があります。マーケティングと営業は、生成AIを活用してキャンペーンサイクルを加速し、パーソナライズ機能を深化させ、コンテンツオペレーションをよりアジャイルにすることで、この効果の最大の恩恵を受ける立場にあります。
生成AIは既にマーケティングチームの業務を次のように変革しています：
- クリエイティブ制作の加速。コンセプトから完成したアセットまでを数週間ではなく数日で実現。複数の専門家と長い修正サイクルが必要だった作業が、今ではクリエイターとマーケターが生成AIと直接連携することで完了する。
- 負荷を増やすことなくパーソナライズ機能を実現。異なるオーディエンスセグメント向けにコピー、画像、クリエイティブバリエーションをリアルタイムで生成。チームは作業量を倍増させることなく、数十の市場とチャネル全体で関連性を維持することができる。
- データを意思決定に変換。複雑な調査、競合他社分析、パフォーマンスデータを、より迅速で賢明な選択を導く明確で分かりやすいインサイトに変換する。
アドビの実践
アドビは、マーケティングチームが生成AIの可能性をスケーラブルな実践に変えるための統合エコシステムを提供しています。ブランドセーフな画像、ビデオ、オーディオ生成のためのAdobe Fireflyから、迅速なコンテンツ制作のためのAdobe Express、コンテンツ制作ワークフロー管理のためのAdobe GenStudio for Performance Marketingまで、すべてチームが品質やガバナンスを犠牲にすることなく創造性をスケールできるよう設計されています。
エージェント型AIとは何か、そしてなぜそれが顧客体験の次なる飛躍なのか
生成AIがコンテンツ作成とインサイトを推進する一方で、エージェント型AIはそれを実際のアクションに変換します。エージェント型AIとは、人間の監督を最小限に抑えながら特定のビジネス目標を追求できるシステムを指します。あらゆるステップで人間の承認を待つ従来のAIとは異なり、エージェント型AIはより高度な自律性を発揮します。人間の入力と検証に基づいて、タスクをプランニングし、意思決定を行い、複数ステップのワークフローを実行して、定義された成果を自律的に達成することができます。
メールの下書きを作成してもらうAIアシスタントと、下書きの作成、最適化、スケジュール設定、送信を行い、さらにパフォーマンスをモニタリングして結果に基づいてアプローチを調整するAIアシスタントとの違いを考えてみてください。エージェント型AIは、生成AIのコンテンツ生成能力に、意思決定、ツール統合、継続的学習を加えて構築されています。
世界のAIエージェント市場は年率45%の成長が予測されており、2024年の57億ドルから2030年には521億ドルに拡大する見込みです。vii
生成AIとエージェント型AIの違いとは？
生成AIは作成に焦点を当て、プロンプトに応答してオリジナルのテキスト、画像、シンボル、インサイトを生成します。エージェント型AIは実行に焦点を当て、これらのアウトプットを使用して複数ステップのタスクをプランニングし、定義された目標を達成するために実行します。マーケティングにおいて、この2つを組み合わせることで最高の効果を発揮します。生成AIがコンテンツとインサイトを推進し、エージェント型AIがオーケストレーションとアクションを駆動します。
生成AI
- テキスト、画像、ビデオ、シンボルなどの新しいコンテンツを作成
- 単一のプロンプトや質問に対して即座にアウトプットで応答
- クリエイティブ制作と分析業務の加速に最適
- 年間売上高を2.6兆ドルから4.4兆ドル押し上げると推定
- 一般的な用途：マーケティングコピーのドラフト作成、画像作成、翻訳、要約
エージェント型AI
- そのコンテンツに基づいてタスクをプランニング、決定、実行
- 進化する入力に基づいて複数ターンまたは継続的なアクションを実行
- 実行の自動化とハンドオフの削減に最適
- 2030年までに年間売上高を4,500億ドルから6,500億ドル押し上げると推定
- 一般的な用途：ジャーニーオーケストレーション、リアルタイム意思決定、プロセス自動化
- キャンペーン開発とアクティベーションの加速化：AIエージェントが運用面の基盤作業を実行し、オーディエンスデータを分析して高いポテンシャルを持つセグメントを特定し、カスタマージャーニーをマッピングして下書きキャンペーンプランを組み立てます。マーケターはローンチ前にレビュー、改良、戦略的方向性の追加を行うことができます。
- デジタル体験のリアルタイム最適化：エージェント型システムがwebサイトのパフォーマンス、エンゲージメントパターン、コンバージョンシグナルを継続的に監視し、コンテンツ配置、パーソナライズ機能ルール、ターゲティングパラメーターを自動調整します。初期キャンペーンメールの開封率が低い場合、システムは新しい件名をテストし、送信時間を調整し、オーディエンスセグメントを変更しながら結果をトラッキングしてアプローチを改良することができます。
- 大規模にパーソナライズされた顧客インタラクションを提供：AIエージェントがデジタルブランド企業の代表として機能し、リアルタイムのお客様コンテキストと行動に基づいて関連性の高いレコメンデーション、オファー、コンテンツを積極的に表示します。マーケティングチームがブランド企業ボイスと戦略的ガードレールを設定し、エージェントがパーソナライズされた配信を処理することで、1対1の労力なしに1対1のエンゲージメントを実現します。
アドビの実践
Adobe Experience Platform Agent Orchestratorは、複数のAIエージェントを接続してエンドツーエンドのマーケティングユースケースを実現するための基盤を提供します。マーケターがエクスペリエンス戦略、クリエイティブディレクション、ブランド基準をしっかりとコントロールしながら、企業の実行調整を支援します。
生成AIとエージェント型AIを統合し、マーケティングの真のインパクトを実現
生成AIとエージェント型AIはマーケティングの進め方を変革していますが、単独で使用するとインパクトが限定されます。その真の可能性を引き出すには、マーケターはそれぞれの強みを組み合わせ、日常のワークフローに埋め込む必要があります。
ユースケース
マーケティングライフサイクル全体でより高い効率性を実現するAIテクノロジーの組み合わせ。
段階的な改善と真の変革の違いは、生成AIとエージェント型AIを単一のマーケティングエンジンに統合することにあります。生成AIはアイデアを具現化するために必要なクリエイティブおよび分析作業を加速し、エージェント型AIはそれらのアイデアを大規模に実現するために必要なタスクを調整し自動化します。
顧客体験の提供において、この組み合わせはマーケターが顧客のニーズに瞬時に対応できることを意味します。多くのチームが、コピーの下書きやビジュアルの作成といった特定の用途で生成AIを使用することから始め、その後徐々により多くの実行タスクをエージェント型AIに委ねていく様子をすでに目にしています。この段階的な移行により信頼を築きながら、組み合わせたワークフローの価値を実証しています。
マーケティングの6つの段階におけるエージェント型AIと生成AIのワークフローシナジー
プランニングとサポート
問題:キャンペーンのプランニングには、データの抽出、競合他社分析、社内での議論に数週間を要することがあります。プランが確定する頃には時代遅れになるリスクがあり、クリエイティブチームはすでに手一杯の状態です。
解決策:生成AIとエージェント型AIを組み合わせることで、このサイクルを数時間に短縮できます。エージェント型AIが過去のパフォーマンス、市場トレンド、予算への影響を分析して最も効果的な戦略を提示し、生成AIがそれらの洞察をブリーフ、コンセプト、メッセージングフレームワークに変換します。
例:春のアップグレードプロモーションをプランニングするSaaS会社が、エージェント型AIを使用してリスクの高い更新アカウントと最適な割引レベルを特定し、生成AIが各お客様グループ向けにカスタマイズされたメールテンプレートとキャンペーンコンセプトを作成します。
オーディエンス管理
問題:オーディエンスターゲティングは、しばしば終わりのないテストループに陥ります。チームはセグメントの構築とA/Bテストの実行に数週間を費やしますが、キャンペーン途中で行動が変化すると結果が横ばいになってしまいます。
解決策:生成AIとエージェント型AIを組み合わせることで、生成AIとエージェント型AIを組み合わせることで、正確で適応性の高いターゲティングを維持できます。生成AIがペルソナ、調査サマリー、類似プロファイルを作成してターゲティングを迅速に開始し、エージェント型AIがセグメント化を自動化し、実験を実行し、パフォーマンスデータが入ってくるとリアルタイムでパラメータを調整します。
例:新しいクレジットカード特典プログラムを宣伝する銀行が、生成AIを使用して「頻繁な旅行者」「オンラインショッピング利用者」「日常利用者」のプロファイルを作成し、エージェント型AIが最も高いコンバージョン率を示すセグメントにリアルタイムで予算を再配分します。
コンテンツ制作
問題:コンテンツへの需要はチームのキャパシティを常に上回っています。手作業による制作サイクルでは追いつかず、急いで作成したクリエイティブはブランドの信頼性を損なうリスクがあります。
解決策:生成AIとエージェント型AIを組み合わせることで、品質を犠牲にすることなくコンテンツを拡張できます。生成AIがキャンペーンコピー、画像、ビデオスクリプト、広告バリエーションを高速で生成し、エージェント型AIがライブパフォーマンスを監視して、上位パフォーマンスのアセットを自動的に入れ替え、キャンペーンの関連性と効果を維持します。
例:ミッドシーズンセールを実施するファッション小売業者が、生成AIを使用してローカライズされたバナー、プッシュ通知コピー、ソーシャルビデオを数分で作成し、エージェント型AIによりクリックスルー率が最も高くなるビジュアルを順番に表示します。
ジャーニーオーケストレーション
問題:お客様のジャーニーは複雑すぎて手動では管理できません。タッチポイント全体でオファー、コンテンツ、チャネルを調整することで、しばしば分断されたキャンペーンが生まれ、コンバージョンが停滞します。
解決策:生成AIとエージェント型AIを組み合わせることで、一貫性と俊敏性をもたらします。生成AIがジャーニーマップ、育成シーケンス、カスタマイズされたメッセージングのドラフトを作成し、エージェント型AIがそれらを動的に展開し、リアルタイムシグナルに基づいてコンテンツ、タイミング、チャネルを調整します。
例:スポーツアドオンパッケージを提供するストリーミングプラットフォームが、生成AIを使用してアップグレードメール、アプリ内バナー、リテンション促進メッセージのドラフトを作成し、エージェント型AIがスポーツを視聴しているがアップグレードしていないユーザーにのみリマインダーをトリガーします。
エクスペリエンス管理
問題:パーソナライズ機能がお客様の行動に遅れをとることがよくあります。汎用的なコンテンツと調整の遅れが、エンゲージメントの低下と機会の逸失を招きます。
解決策:生成AIとエージェント型AIを組み合わせることで、体験をその瞬間に新鮮に保つことができます。生成AIがパーソナライズされたコピー、商品説明、チャットボットレスポンスを作成し、エージェント型AIがリアルタイムで応答し、変化する意図に合わせてレコメンデーション、ナビゲーション、オファーを調整します。
例:週末フラッシュ運賃を提供する航空会社が、生成AIを使用してプロモーションヘッドラインとチャットボットFAQを即座に更新し、エージェント型AIが特定のフライトが売り切れたり新しい需要が急増したりするにつれて、ホームページのヒーロースポットと推奨ルートを更新します。
パフォーマンス分析
問題:インサイトが意思決定に活用されるタイミングが遅すぎることが多い。レポートが完成する頃には、顧客行動はすでに変化している。
解決策:生成AIとエージェント型AIを組み合わせることで、データをリアルタイムのアクションに変換できる。エージェント型AIは異常値、トレンド、最適化の機会を発生と同時に検出し、生成AIはデータを分かりやすい要約、視覚的なストーリー、チームがすぐに実行できるレコメンデーションに変換する。
例:「配送料無料金曜日」キャンペーンを実施中のフードデリバリーアプリが、エージェント型AIで2つの都市での昼間の注文減少を検出し、生成AIが地域限定プッシュ通知オファーを推奨するインサイト概要を即座に生成する。
マーケティングスタックにAIツールを統合し、より強力な成果を実現する
最も優秀なAIツールでも、単独では限界があります。信頼性が高く高品質なアウトプットを提供するには、生成AIとエージェント型AIの両方を既存のマーケティングシステム（顧客関係管理、デジタルアセット管理システム、CMS、分析プラットフォーム、キャンペーンツール）と連携させるる必要があります。
この連携により、実際のお客様データ、ブランドガイドライン、パフォーマンス指標を活用し、迅速なだけでなく正確で関連性が高く、ブランドに即したコンテンツを作成することができます。この統合により意思決定の監査も可能になり、お客様に届く前にコンプライアンスガイドライン、承認、使用権限を組み込むことができます。
以下は、この統合が最も大きなインパクトをもたらす5つのビジネス機能です。
アドビが統合された生成AIとエージェント型AIを実用化する方法
アドビは、マーケターが日常的に使用するツール内で動作するエキスパートエージェントを提供し、データ、コンテンツ、ジャーニーアクティベーションシステムに直接接続します。生成AIテクノロジーをベースとし、Adobe Experience Platform Agent Orchestratorによって駆動されるこれらのエージェントは、プランニングやオーディエンス戦略からコンテンツ配信、エクスペリエンス最適化、パフォーマンスインサイトまで、マーケティングライフサイクル全体にわたる日常のワークフローにエージェント型AIを統合環境で導入します。
Adobe Firefly、Adobe Express、Adobe GenStudio for Performance Marketingなどのクリエイティブおよびマーケティングツール、さらにAdobe LLM OptimizerやAdobe Brand Conciergeなどのエージェント型AIソリューションにより、アドビはマーケターにAIの両面を提供します。制作を加速する生成AIの力と、実行を推進するエージェント型AIのオーケストレーション。すべてマーケティング戦略、ブランド基準、ガードレールをチームがコントロールしながら実現します。
企業が最初に採用すべきAIモデルとは？
多くの組織は創造性と生産性を向上させるために生成AIから始め、成熟に伴ってエージェント型AIに展開していきます。生成AIはコンテンツ制作やインサイト生成などの基盤機能を構築し、エージェント型AIは自動化と連携実行を通じてその成果をスケールします。企業における導入成功は、作成からオーケストレーションへと、この2つを階層的に構築することで実現されます。
堅牢なリスク管理でAI導入を将来にわたって保護
生成AIとエージェント型AIがパイロットから本番環境に移行するにつれ、機会と同じ速度でリスクもスケールします。生成AIを使用する組織の約47%が少なくとも1つの悪影響を報告しておりviii、最も多いのは不正確性、サイバーセキュリティのギャップ、説明可能性の問題です。また、サイバーセキュリティリーダーの77%がこれらのリスクがセキュリティ戦略を損なう可能性を懸念していますix。
技術的な欠陥を超えて、説明責任が緊急の課題となっています。企業がシステムやデータセット全体で動作する生成AIツールやAIエージェントを導入する中、何か問題が発生した際に意思決定を追跡したり責任を割り当てることが困難になっています。この説明責任のギャップは、多くの企業で優先度の高い課題として浮上しています。
リーダーはリスクを後回しにすることはできません。ブランドの信頼、お客様の安全、ビジネス継続性を守るため、AI戦略の初期段階からリスクを考慮する必要があります。
生成AIの主要リスクと予防方法
生成AIのリスクは、これらのモデルが新しいコンテンツを生成する方法に起因します。幻覚的なアウトプット、隠れたバイアス、不透明な意思決定などの問題は、チームが適切な制御を欠いている場合、品質と信頼を静かに損なう可能性があります。さらに、文化が導入に追いつかない場合、ガバナンスは急速に破綻する可能性があります。例えば、従業員のわずか4分の1しかAIのアウトプットを常に検証していないと回答しています。xガードレールと監視がなければ、小さなエラーがキャンペーンやチャネル全体に急速に拡大する可能性があります。
以下のテーブルは、最も一般的な生成AIリスク領域と、それらを軽減するために必要な機能を示しています。
エージェント型AIの主要リスクとその防止策
エージェント型AIのリスクは従来とは異なります。これらのシステムの自律性に起因するものです。エージェント型AIは複数のツールにわたってタスクを計画・実行することができるため、間違いが迅速に拡散する可能性があります。誤ったメールトリガーの送信やセグメントへのプロモーション過多といった運用エラーから、エージェントが接続されたプラットフォーム間で動作する際の意図しないデータアクセス違反まで、様々な問題が発生します。
導入規模が拡大するにつれ、権限とアクセス制御の管理が困難になります。多くの組織では、1 つのツールに設定されたルールがエージェント型AIワークフローのチェーン全体に自動的に反映されず、盲点が生じてリスクが増大することに気付くことがよくあります。
強力な人間による監視、トレーサビリティ、および明確に定義された権限がなければ、善意のシステムであっても予期しない動作をする可能性があります。
以下のテーブルは、最も一般的なエージェント型AIリスク領域と、それらを軽減するために必要な機能を示しています。
設計段階から安全性を組み込むAIパートナーを選択しましょう
リスク管理は内部プロセスだけの問題ではありません。パートナー企業によっても異なります。ほとんどの組織はすべての安全対策を社内で構築するわけではないため、説明責任、責任、そして誠実性をプラットフォームに設計段階から組み込んでいるベンダーが必要です。生成AIやエージェント型AIソリューションのベンダー候補を評価する際には、これらのコアプラクティスの実践例を探してみてください。
専用に構築されたトレーニング
エンタープライズAIの精度と信頼性は、その背後にあるデータによって決まります。使用事例に合わせてカスタマイズされた、ドメイン固有で権利処理済みのデータセットを構築するベンダーを探しましょう。これにより、アウトプットが関連性があり、ブランドセーフで、最初からコンプライアンスに準拠していることが保証されます。
厳格で継続的なテスト
ベンダーは、リリース前とリリース後にモデルと機能のストレステストを実施する必要があります。これには、自動バイアス検出、敵対的テスト、そして継続的な人間による評価が含まれます。特に、品質がブランドの評判に直接影響するマーケティングやクリエイティブな使用事例においては、その重要性は増します。
透明性とトレーサビリティ
ベンダーのプラットフォームが、プロンプト、モデルバージョン、データソースを記録し、アウトプットがどのように生成されるかの明確な監査証跡を提供することを確認してください。これにより、必要に応じてAIの決定をレビュー、説明、再現することができます。
フィードバックと改善ループ
プラットフォームでは、ユーザーが潜在的にバイアスのある有害なアウトプットにフラグを立てることができ、問題をレビューし改善する明確なプロセスが必要です。これによりリスクが軽減されるだけでなく、時間の経過とともにモデル品質の継続的な向上にも役立ちます。
プロセス、人材、プラットフォームを強化して、持続的なAI価値を構築
生成AIとエージェント型AIを責任を持って実装することは、リスク管理以上の意味があります。それは、イノベーションが繁栄する条件を作り出すことです。リーダーが人材、プロセス、プラットフォームに早期投資し、AIが安全にスケールし、日常のワークフローの信頼できる一部となることから始まります。適切に実行されれば、価値実現が加速され、組織全体で持続的な信頼が構築されます。
マーケティングリーダーにとって、これは実装を段階的なジャーニーとしてアプローチすることを意味します。まずコアプロセスを強化し、次に人材を支援し、最後に大規模にサポートする基盤技術を準備します。
プロセス
スケール前にAIデプロイメントを強化する4つのステップ
組織全体で生成AIやエージェント型AIツールを拡張する前に、環境への適合性を検証し、成功のための明確な指標を確立します。
1. スタック内の適切なエントリーポイントを見つける
実行すべきこと： コアマーケティングとコンテンツプロセスをマッピングし、生成AIとエージェント型AIツールが既存プラットフォームを強化できる箇所を特定します。例えば、CMSでコンテンツ制作を加速するための生成AIの活用や、マーケティングオートメーションスタックでキャンペーン配信を自動化するエージェント型AIなどです。
重要な理由： AIは単に上層に追加するのではなく、日常のワークフローに埋め込まれた時に効果を発揮しますが、大企業の28%のみがAIをビジネスプロセスに効果的に埋め込んでいると回答しています。xi
2. 高い効果が期待できるユースケースに焦点を当てる
実行すべきこと： キャンペーン概要の生成、メールのパーソナライゼーション、レポートの自動化など、AIが明確な価値を推進できる具体的で測定可能なワークフローを選択し、拡張前に統合の価値を検証します。
重要な理由： 少数の高価値アプリケーションに集中することで、早期の勢いを構築できます。しかし、企業は多くのAIパイロットにリソースを分散させることで効果を薄めがちです。調査によると、（他社の6.1と比較した場合）平均3.5の高価値ユースケースに優先順位をつけるリーダーは、AI施策でROIを2倍期待できることが示されています。xii
3. 開始時から明確な成功指標を定義する
実行すべきこと：コンテンツ制作時間の短縮、アセットあたりのコスト削減、キャンペーンエンゲージメントの向上、顧客満足度の向上など、各AIユースケースに対して測定可能な目標を設定します。
重要な理由： 明確なKPIは価値を証明し、拡張を導くために不可欠ですが、企業リーダーの5人に1人未満しか、組織が現在生成AIソリューションのKPIを追跡していると回答していません。ROIメトリクスを早期に確立することで、AIが真のビジネス効果を推進することを保証します。xiii
4. 安全な拡張のためのガードレールを確立する
実行すべきこと：デプロイメントを展開する前に、アクセス制御、データプライバシー、法的レビュー、承認ワークフロー、監査ログを含む既存のガバナンスフレームワーク内にAI施策を埋め込みます。
重要な理由：企業リーダーの74%が生成AI導入の増加に伴いガバナンスが高い効果を持つと回答している一方で、組織のガバナンス成熟度が体系的または革新的であると回答したのは21%のみです。xivこのギャップを埋めることは、AIを安全に拡張するために重要です。
80%の従業員が職場で生成AIを使用していますが、アクセスを提供している企業は20%のみです。
13%の企業がAIとAIを活用したテクノロジーを最大限に活用する準備ができています。
ビジネス全体でAIを拡張する際、リーダーは何を優先すべきでしょうか？
リーダーは実験と運用規律のバランスを取り、チームがイノベーションを推進できるよう支援する一方で、ガバナンス、データ整合性、ブランド基準を維持する必要があります。マーケティング、IT、運用、データチーム間での部門横断的なコラボレーションを促進することで、AI主導のアイデアを安全かつ効率的に、そして大規模に実行することができます。
ピープル
チームがAIを自信を持って活用できるよう支援しましょう
チームは既に生成AIツールを使用しています。正式にロールアウトしているかどうかに関わらずです。従業員の約80%が職場で生成AIを使用し、85%が作業の高速化に役立つと回答していますが、全社規模でのアクセスを提供している組織はわずか20%です。xv
このアクセスの格差は、導入の格差につながることがよくあります。一部のチームは自由に実験を行う一方で、他のチームは従来のワークフローに留まったり、承認不足により阻まれたりしています。マーケティングがITと連携せずにデータ統合を進めたり、法務・コンプライアンスと連携せずに使用ポリシーを定義したりすると、これらのギャップは後に分断されたワークフロー、ローンチの遅延、追加の手動レビューとして現れます。
真のスケールには、これらすべての機能が連携して近代化することが必要です。1つの部門だけが作業方法を変更した場合、AIの利点は企業全体への影響に到達する前に頭打ちになります。AIを安全にスケールし、生産性向上の恩恵を得たい場合は、従業員の現状に合わせる必要があります。構造、自信、実験の余地を提供することです。
ロール別のトレーニング
責任ある使用、データの機密性、透明性に関するロール固有のトレーニングを提供します。日常業務で生成AIやエージェント型AIを使用する実践的で実用的な方法に焦点を当てます。
日常使用のガイダンス
AIを使用すべき場所と使用すべきでない場所、AI支援作業にラベルを付ける方法、既存のワークフローへの組み込み方を定義し、追加作業ではなくプロセスの一部として感じられるようにします。
説明責任の構築
レビューやフィードバックループに倫理的チェックを追加します。従業員が問題を早期にフラグし、アウトプットにおけるお客様やブランドへの影響を考慮するよう促します。
迅速な成功の共有
AIが時間を節約したり品質を向上させたりした実際の例を共有します。目に見える成功は信頼を構築し、より広範な導入を促進します。
共有監督の作成
法務、HR、IT、マーケティング、運用から部門横断的なグループを形成し、ロールアウトの調整、リスク管理、実際の使用状況とポリシーの整合を図ります。
監視と改善
従業員がAIツールをどのように使用し、どのような成果を推進しているかを追跡します。そのデータを使用して発生するギャップを埋め、トレーニングを改善し、導入の拡大に合わせてポリシーを更新します。
プラットフォーム
企業規模のAIに向けてデータとインフラストラクチャを準備しましょう
最高の訓練を受けたチームでも、システムが生成AIやエージェント型AIの大規模運用に対応できなければ成功することはできません。企業のボトルネックの多くは、モデルの性能不足ではなく、分散したデータ、脆弱なAPI、自動化を前提として構築されていないガバナンスシステムに起因しています。
実際、企業の50%がIT予算の最大30%をAIに投じていると回答している一方で、AIとAIを活用したテクノロジーの潜在能力を最大限に活用する準備が整っている企業はわずか13%にとどまっています。xvi堅固な基盤がなければ、AIは孤立した実験段階に留まり、コアシステムとの統合や信頼性の高い結果の提供ができません。
興味深いことに、金融サービスなどの高度に規制された業界では、AI導入を決定すると迅速に進展することが多く見られます。これは、すでに堅牢なデータガバナンスポリシーが整備されているためです。明確なデータ系譜と厳格なアクセス制御により、コンプライアンスチームは基盤に対する信頼を持つことができ、新しいAI活用事例の承認プロセスが加速されます。
AIを安全かつ持続可能に拡張するには、人材と同様にデータとインフラストラクチャのパイプラインも準備が整っている必要があります。
AI活用の拡張に役立つ主要な統合とデプロイメントの考慮事項
インフラストラクチャの準備状況を確認する
データパイプライン、API、ストレージシステム、ガバナンスプロセスを監査してボトルネックを特定します。サイロ化されたデータ、脆弱な統合、応答時間の遅延、拡張を阻害する可能性のあるバージョン管理やバックアップの欠如を確認してください。
明確なシステム選定条件を設定する
新しいツールを追加する前に「エンタープライズ対応」の意味を定義し、透明性、バイアス軽減、暗号化、EU一般データ保護規則とNIST AIリスク管理フレームワークへの準拠に関する基準を設定します。
部門横断的な監督体制を確立する
データサイエンス、IT、セキュリティ、法務、コンプライアンスにまたがるガバナンスチームを設置します。リスク管理、デプロイメントの監視、規制の進化に応じたポリシーの適応を行う権限を付与します。
リアルタイムでパフォーマンスを監視する
AI専用のモニタリングツールを実装して、出力品質、モデルドリフト、待ち時間、セキュリティを追跡します。自動化されたダッシュボードと定期的な人的レビューを組み合わせて、バイアス、有害なコンテンツ、コンプライアンス問題が拡大する前に検出します。
定期的なリスクレビューを実施する
データサイエンティスト、コンプライアンス担当者、法務チームと共に、デプロイされたシステムを定期的にレビューします。構造化されたフィードバックループを活用して信頼性の問題を検出し、継続的な改善を図ります。
AIを配信パイプラインに埋め込む
AIツールは他の法人向けソフトウェアと同様に扱いましょう。バージョン管理、テスト、ロールバック機能を備えた段階的な導入により、新しいモデルが既存システムに支障をきたさないよう確実に管理することができます。
AIジャーニーに構造、スピード、スケールをもたらします
生成AIとエージェント型AIはもはや実験段階ではありません。コンテンツ制作のスピード、パーソナライズ機能、顧客エンゲージメントを推進するエンジンとして急速に発展しています。マーケティングリーダーにとっての課題は、単なる短期的な成果ではなく持続的な価値を創出するために、これらを責任を持ってスケールする方法です。そのためには、チームに強力なツールを提供し、ガードレールを組み込み、AIを既存のビジネスシステムに統合するバランスが必要です。
アドビは、設計段階から法人対応を考慮したAIで、法人がこの一歩を踏み出せるよう支援しています。日常のマーケティングワークフローに組み込めるすぐに使えるAIエージェントから、ブランド基準を犠牲にすることなく制作を加速する生成AIツールまで、アドビは創造性、ガバナンス、自動化を1つの統合エコシステムで実現します。
成功する組織は、ビジョンと実行、実験と効率を組み合わせて前進する組織です。アドビは、そのジャーニーにスケール、構造、確信をもたらすお手伝いをすることができます。
出典
- McKinsey's the state of AI global survey, 2025.
- Worldwide AI and generative AI spending guide.
- IDC Futurescape: Worldwide future of customer experience 2025 predictions.
- Adobe 2025 AI and Digital trends report.
- The Growth Unlock report, Adobe.
- McKinsey's economic potential of generative AI report.
- BCG analysis in partnership with Grand View Research.
- McKinsey's the state of AI global survey, 2025.
- Four emerging categories of GenAI risks, Deloitte Insights.
- CCS Insight employee workplace technology survey.
- McKinsey's the state of AI global survey, 2025.
- BCG AI Radar global survey, 2025.
- McKinsey's the state of AI global survey, 2025.
- IBM's enterprise guide to AI governance, 2024.
- CCS Insight employee workplace technology survey.
- CISCO AI readiness index, 2024.
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