多くのマーケターと同様に、AIが一夜にしてすべてを変えると思っていました。コピーを書き、画像を生成し、キャンペーンアイデアをブレインストーミングし、パフォーマンスを最適化する。マーケティングのチートコードのように感じられました。確かに、AIはこれらすべてを実行することができます。特に小規模なチームにとって、スタートを切り、アイデアを探求し、実力以上の成果を上げることが容易になりました。

しかし2年が経過し、正直に言うと、現実はもう少し複雑です。

問題はAIがアウトプットを生成できるかどうかではありません。実際の制約の下で、時間的余裕がない中で実際のキャンペーンを実行しようとする際に、そのアウトプットが本当に通用するかどうかです。少数精鋭のチームにとって、「もう少し」は依然として遠い道のりなのです。

AIが役立つ場面（そして不足している場面）

私や多くのグロースマーケターが実際に体験したAIの現状をお話しします。

全般的に、AIはスタートを切るのに優れています。メールコピーが必要ですか？瞬時に白紙のページから脱出できます。クリエイティブが必要ですか？数秒でオプションが得られます。キャンペーンアイデアが必要ですか？反応できる確実なリストを提供してくれます。

それだけでも大きな意味があります。特に小規模なチームにとって、初期のフリクションを取り除くことは戦いの半分です。しかし、スタートを切ることと実際に何かを世に送り出すことは同じではありません。通常、最初のアウトプットと実際に使用することに自信を持てるものとの間にはギャップがあります。トーン、適合性、あるいは単にまだ完璧ではないという感覚など。そこで少し調整を加えます。さらに少し調整します。そして立ち止まって、自分がツールを助けているのか、ツールが自分を助けているのか疑問に思うのです。

真の制約はコンテキスト

問題はAIの能力が不十分なことではありません。十分なコンテキストを持っていないことです。

最近、あるお客様がアドビ以外のマーケティングプラットフォームでAI機能を試した体験を共有してくれました。詳細なプロンプトを与えました。「無料プランのユーザーで、最後にアクティブだったのが30日から60日前で、プロダクトエンゲージメントスコアが70以上のセグメントを定義する」すべての変数が揃っていました。しかし、アウトプットは彼らの言葉で「意味不明」でした。最近アクティブな有料ユーザーを含み、リーチしようとしていた無料ティアアカウントの大部分を除外するセグメントを返したのです。彼らの反応は「二度と使わない」でした。

これがマーケティングAIのリスクです。最初のエクスペリエンスが重要で、出力が信頼できなければ、導入は始まる前に止まってしまいます。AIは賢いですが、全知ではありません。役立つ出力と役に立たない出力の違いは、見知らぬ人にアドバイスを求めるのと、ビジネスを熟知している同僚に相談するのと同じ違いです。

マーケティングは本質的にコンテキストが重要な分野です。古くからの格言「適切なメッセージを、適切な人に、適切なタイミングで」は、根本的にデータとコンテキストの問題です。パーソナライズ機能はもはや戦術ではなく、ベースラインの期待値となっており、これを実行するにはお客様データ、ビジネスロジック、過去のパフォーマンス、ブランドを完全に理解する必要があります。それは膨大なコンテキストです。チャットウィンドウに貼り付けるには多すぎます。多くの中堅企業チームにとって、広範囲で汎用的なキャンペーンに予算を無駄にする余裕はありません。精度が重要です。コンテキストは単に役立つだけでなく、それこそが仕事なのです。

Project Haloの登場、思考の速度でのマーケティング

Project Haloの構築を始めた時、目標は既存のワークフローにAIを追加することではありませんでした。ワークフロー全体を再考することでした。

そこで私たちは問いました。従来のマーテックソリューションのポイント&クリックインターフェースが消えたらどうなるでしょうか？

メニューをクリックしてルールを設定する代わりに、マーケターが達成したいことを単純に説明できるとしたらどうでしょうか？そして、システムが実際に信頼できる出力を生成するのに十分なコンテキストを持っているとしたらどうでしょうか？

Project Haloが私たちの答えです。これは少数精鋭チーム向けに設計された専門的なAIソリューションで、お客様データ、ビジネスコンテキスト、過去のキャンペーン、ブランドアセットを使用して、単一のプロンプトからマーケティングキャンペーン全体を生成します。

Project Haloでできること

Project Haloは、データ、ブランドコンテキスト、過去のパフォーマンスを使用してプロンプトからキャンペーン全体を生成する、グロースマーケター専用に作られた初のAIソリューションです。

私たちは本質的にマーケティングネイティブなLLMを構築しています。一般的な知識ではなく、ビジネス固有のコンテキスト（お客様セグメント、過去のキャンペーン、ブランドアセット、オファー、ジャーニー）から推論するものです。これがバイブマーケティングです。つまり、意図から実行へと会話のスピードで移行できる能力であり、同時に、実際に成果を生み出すための知性とパーソナライゼーションを犠牲にしない能力です。

本日、確実な出力を提供するAIを必要とする少数精鋭チームのマーケターのために、私たちが構築しているものをご紹介します。

• 完全なキャンペーンプランの生成と改良：目標からオーディエンス、コンテンツ、タイミングまで、一度の会話で生成します。
• キャンペーンのパフォーマンスを瞬時に把握：何が効果的で、何が効果的でないか、その理由を自然言語で質問することができます。
• データからオーディエンスをキュレーション：お客様リストをアップロードし、目標を定義すると、実際の行動に基づいたスマートなセグメントのレコメンデーションを取得することができます。
• ブランドキットの自動生成：Project Haloがwebサイトを読み取り、既存のアセットを分析して、すべての出力に情報を提供するブランドコンテキストレイヤーを生成します。

実際の使用例

違いを最も明確に示すのは、実際のキャンペーンシナリオです。すべてのB2B SaaSマーケターがよく知っている無料から有料へのコンバージョンキャンペーンを考えてみてください。適切に構築するのが困難であることも、よく知られています。

従来は、このようなルールを構築していました：

IF customer_segment = 「free_users」
AND subscription_expiry = 「May 2026」
AND engagement_score ≥ 80

THEN enroll in journey = 「paid_conversion_v3」
WITH offer = 「first_year_discount_20pct」

このルールを適切に構築するには、誰かが半日はかかっていました。適切なエンゲージメントスコアのしきい値を見つけ（80が正しいのか？70にすべきか？）、このユースケースに対応する既存の高パフォーマンスジャーニーを特定し、オファーシンボルを見つけて検証し、ローンチ前にセグメントをテストし、トリガーロジックを手動でQAする必要がありました。

Project Haloでは、目標を次のように簡単に説明するだけです。「5月にトライアルが終了する前に支払いをする可能性が最も高い無料ユーザーをコンバージョンしたい。最もパフォーマンスの高いオファーを使用してください。」

システムはオーディエンス、エンゲージメントスコア別の過去のコンバージョン率、利用可能なジャーニー、アクティブなオファーを分析します。これらすべてのコンテキストを使用して、Project Haloがキャンペーンを作成し、過去のパフォーマンスデータに基づいてしきい値を推奨し、レビューが必要な項目にフラグを立てます。

成長するチームのために。AIを活用した顧客エンゲージメントでワークフローから推進力へ

この対話的なワーク方法は、ワークの進め方における変化を表していると考えています。小規模な組織でも、高度なマーケティング戦略の実行と反復を容易にします。ウェルカムシリーズ、ウィンバック、製品教育フロー、製品発表などのキャンペーンを、数日ではなく数分で構築し、改良することができます。

複雑なスタックをナビゲートし、パフォーマンスプレッシャーが高まる成長マーケターにとって、これは単なる機能ではありません。新しいワーク方法です。Project Haloは現在、適切な構築を積極的に支援してくれる選ばれたお客様グループとプライベートベータを実施中です。実際のデータ、ライブキャンペーン、ビジネス制約でストレステストを行っており、完全ローンチは近日リリース予定です。

Alex Ericksonは、Adobe Experience Cloudの業界特化型プロダクトマーケティングを担当し、特にハイテク、金融サービス、製造業界を専門としています。アドビでの8年間で、M&A、ビジネス戦略、プロダクト戦略に焦点を当てた様々な役職を歴任してきました。Alexは、社会起業家精神、経営コンサルティング、投資管理、政府機関での経験など、多様なバックグラウンドを持っています。

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