マーケターの仕事は変化しており、それに伴うエラーのリスクも進化しています。過去2年間、AIはメールの下書き作成、キャンペーンの要約、セグメントの提案といった形でマーケターの業務を支援してきました。今やエージェントは実際の業務を担い始めています。目標を受け取り、手順を計画し、複数のシステムにまたがって実行し、単に情報を提供するのではなく結果を返すのです。この変化により、マーケターの役割は「作業を自ら行う」ことから「指揮・監督する」ことへと移行しています。

マーケティングが最も大きな恩恵を得られるのは、まさにこの点です。業務の多くは複数ステップかつ反復的であるため、自動化に適しています。しかし、その成果物がブランドとお客様に直接影響を与える以上、エラーの許容範囲は非常に限られています。つまり、エージェントが「最善の推測」に頼る余地はほとんどありません。人間がすべての成果物を確認すれば、ミスはすぐに発見できます。しかし、エージェントが10ステップのキャンペーンを単独で実行する場合、プロセス初期の誤った前提が次のステップへの入力となります。エラーは気づかれないまま積み重なります。エージェントは情報の空白を自信を持った推測で埋めることが多く、何かが欠けていても警告を発することはほとんどないからです。その推測に基づいて作られたコンテンツが公開されれば、ブランドの声で実際のお客様に届き、誰かが責任を取らなければならないリスクが生じます。

エージェントの信頼性を決めるのは、モデルではなくコンテキスト

今日の主要なマーケティングプラットフォームはすべて、同等のAIモデルで動いています。信頼できるエージェントとそうでないエージェントを分けるのは、モデルではなく、エージェントが行動する際に持つコンテキストです。何を知っているか、何を行うことが許可されているか、ブランドにとって「良い」とはどういうことか。適切でないコンテキストを持つ有能なモデルは、自信を持って誤りを犯します。しかし、適切なコンテキストを持つ同じモデルは、安全に有用な成果を出すことができます。つまり、エージェントの信頼性を評価するマーケティング組織にとっての本質的な問いは、「どのAIか？」ではなく「どのコンテキストか？」なのです。

コンテキスト対応ワークフローとは何か

マーケティング組織の業務が実際にどのように遂行されているかを示す、最も豊富で信頼性の高いデータは、ワークフローの中に定義されています。キャンペーンの目標、締切と依存関係、承認の責任、完了済みタスク、未処理の業務など、エージェントが必要とするすべての状況認識情報が、ガバナンスが整い説明責任の明確な形で既に利用可能です。

このアプローチを安全に本番環境へ導入するためには、6つの設計上の意思決定が鍵となります。マーケターにとって、これらの決定はシンプルな一つのニーズに集約されます。それは、人とエージェントが共に作業し、各エージェントが必要なコンテキストを持ち、適切な制約のもとで動作し、誰が何をしたかを記録に残すための一元的な場所です。

1. エージェントは作業モデルにおける対等な参加者

エージェントを人と並ぶ担当者として扱うには、単にシステムにボットを追加するのではなく、データモデル自体を変更する必要があります。エージェントには独自のIDと認証情報、そしてロールと属性に基づくアクセス権限のスコープが必要です。これにより、エージェントの動作はプロンプトではなくポリシーによって制御されます。コスト予算や同時実行制限など、これまで人間には必要のなかったリソース制御も不可欠です。エージェントは人員数ではなく、トークンと並列実行によってスケールするためです。担当、作成者、承認の各フィールドは、人であれエージェントであれ、アクターを参照できる必要があります。これにより、双方にわたるアカウンタビリティが確保されます。

2. コンテキストは記録から各ステップごとに構築される

コンテキストエンジニアリングという考え方が重要になるのは、まさにこの点です。コンテキストは一度読み込んで再利用するのではなく、各ステップごとに新たに構築されます。目的は、手元のタスクに必要な最小限の情報——現時点で精度が高く、利用が許可されたデータのみ——を提供することです。データが多ければ良いとは限りません。モデルの処理容量には限りがあり、コンテキストウィンドウが埋まるにつれて、最も重要な情報を識別する能力が低下します。重要な情報が膨大なコンテキストの中に埋もれてしまうリスクがあるのです。

エージェント型ワークフローのタスクでは、構造化クエリ、セマンティック検索、グラフ探索によるタスク関連の検索結果と、過去のステップの圧縮サマリーを組み合わせ、関連するコンテキストをリアルタイムに取得する必要があります。これにより、エージェントはタスクに必要な最新かつ精度の高い情報を得ることができます。エンタープライズ規模での運用には、実行時にデータへの権限フィルターを適用し、エージェントが自身のIDで認可されたコンテキストのみを使用するよう確保することが不可欠です。生成されたコンテキストはワークフローの履歴に保存され、参照可能な状態にしておく必要もあります。これにより、関係者は各アクションと対応する出力にどのコンテキストが影響したかを正確に確認することができます。

3. 意思決定は記録によって制御される

エージェントを大規模に活用するには、自律的に適切な判断を下せることが不可欠です。人がすべての操作の誤りをチェックしなければならないなら、エージェントによる時間短縮の効果は得られません。解決策は、ガイダンスとルールを切り分けることです。エージェントが受け取るコンテキストは、要求内容を説明するブリーフのように、思考と計画を方向付けます。一方、ブランド要件、法的制限、承認のしきい値など、絶対に破ることのできないルールは、エージェントの判断に任せるべきではありません。システム側がアクションのたびにルールへの適合性を検証し、通過しなかった場合はエージェントに差し戻して、適合するまで修正を繰り返します。

4. 引き継ぎは型定義とゲート管理で行う

引き継ぎとは、ある当事者から別の当事者へ作業が渡されるすべての時点を指します。人からエージェントへ、エージェント間、エージェントから別のシステムへ、またはエージェントから人への引き継ぎがその例です。複数ステップにわたる作業が最も頻繁に失敗するのが、この引き継ぎの場面です。そのため、各引き継ぎに明確なルールが必要です。すべての引き継ぎには、次のステップが必要とする情報と、誰が（または何が）その作業を実施する権限を持っていたかという記録を含める必要があります。また、作業を次に進める前に、結果が完全で期待されるフォーマットに準拠していることを確認する必要があります。こうした確認がなければ、あるステップでのミスがそのまま次のステップへ引き継がれ、後続のステップを経るごとに意図した内容からの乖離が広がっていきます。

5. すべての引き継ぎ時点でガバナンスを実施し、誰が何をしたかを記録する

ポリシーは人が設定し、作業が次のステップへ移るたびにシステムが自動的に適用します。各引き継ぎの時点で、エージェントの判断とアクションが、適切な承認、社内ポリシー、承認のしきい値といったすべての要件を満たしているかをシステムが確認します。この確認を通過して初めて、作業が次へ進みます。これらのチェックは、エージェント自身が行う確認に加わる、二重の品質管理の仕組みです。また、ワークフローが実行されるたびに、すべてのエージェントが同じルールに従うことを保証します。

6. 人とエージェントの作業全体を可視化する

すべてのステップに記録が残ります。エージェントが使用した情報、呼び出したツール、下した判断とその理由、確信度、結果、所要時間、コストまで網羅されます。これは単なる管理作業ではなく、システムの根幹をなす機能です。多くのステップを含むワークフローでは、完成した成果物を見るだけでは、ステップ14で何が問題だったかを特定することはできません。そのため、システムは各実行のログを保存し、チームが一貫した形で経緯を把握できるようにします。ガバナンスが確立されたワークフローとこの実行履歴の組み合わせにより、チームはエージェントの数が増えても管理を失うことなく、全体を監視することができます。

単一の信頼できる情報源がすべてを統合します。ワークフローシステムは一元化された統合プラットフォームとして機能し、大規模な品質確保に必要なガバナンスを提供します。その中で動作するモデルやエージェント (アドビのエージェント、サードパーティエージェント、カスタム社内エージェントなど) は、いつでも入れ替えることができます。システムの管理を一元化することで、実行の多様化が可能になります。これにより、企業は特定のベンダーのモデルに縛られることなく、またシステムがサポートする特定のエージェントに制約されることなく、エージェントを導入することができます。

Adobe Workfrontが実現する方法と他との違い

Adobe Workfront に組み込んでいるのが、まさにこのアーキテクチャです。コンテキストを認識した作業記録を提供することがWorkfrontの根本的な設計思想であるため、これは自然な適合といえます。構造化された受付プロセス、帰属可能な承認、依存関係を考慮した調整、そしてポートフォリオの可視性はすべて、人と作業を連携させるために構築されました。この同じ基盤こそが、エージェントが作業を信頼して担うために必要なものです：要求が会話形式で発生する場合でも確実に目標を記録し、誰が承認できるかをすでに把握している承認モデルを備え、作業のつながりを理解している依存関係マップを持つこと。WorkfrontをAIエージェントと人が協働する場へと発展させることは、再発明ではなく、自然な進化です。

このモデルでは、Adobe Workfront AI 共同作業者 が、意図を言葉にし、実際に動かす役割を果たします。マーケターはアドビおよびサードパーティシステム全体で意図を表明し、その実現に必要な作業を遂行することができます。それもすべて、すでに使い慣れた統制されたWorkfrontプラットフォーム上で実現します。アドビは急速に進んでいます。Workfrontを基盤とするAdobe Coworker プロジェクトは、Workfrontが大規模な人間とエージェントの協働を実現する方法を示す次の具体例であり、これまで以上に豊富な機能を提供します。

Workfrontとアドビがなぜほかのどのワークフロー管理ツールとも一線を画すのか、その理由がここにあります。ワークフローは、アクセスできるコンテキストの範囲でしか状況を把握できません。単独のツールは作業内容は可視化できても、その背後にあるブランド、お客様、コンテンツ、キャンペーンは見えません。Workfrontはアドビのマーテクスタック内に位置し、顧客プロファイルと同意を管理するAdobe Experience PlatformおよびAdobe Real-Time CDP、カスタマージャーニーを担うAdobe Journey Optimizer、分析を行うAdobe Customer Journey Analytics、コンテンツとデジタルアセットを管理するAdobe Experience Managerとコンテンツサプライチェーン向けのGenStudioソリューション、そしてAdobe Brand Intelligenceとともに機能します。つまり、Workfrontのワークフローは標準機能として、エージェントが作業内容だけでなく、守るべきブランド、対象のお客様、活用できるコンテンツ、そして生み出す成果を、すべて一箇所でエンタープライズ規模で把握することができます。これほど高度に連携したマーケティングコンテキストを提供できるワークフロー管理プラットフォームは、他にありません。

完成したと主張するのではなく、まだ構築の途上にあることを率直に認めます。しかし、Workfrontがアドビのマーテクスタック内に位置することから生まれる構造的な優位性こそが真の差別化要因であり、単独のツールが機能追加によっても追いつくことのできない差です。タスクを把握するだけのワークフローシステムと、マーケティング業務全体を把握するワークフローシステム — これが両者の本質的な違いです。

コンテキスト対応ワークフローが基盤となる

エージェント型AIの時代に成功するマーケティング組織は、最も多くのエージェントを持つ組織ではありません。信頼して任せられるエージェントを持つ組織こそが、真の成功を収めます。その信頼は、エージェント自体からではなく、エージェントを取り巻くワークフローから生まれます。コンテキスト対応ワークフローとは、目標が設定され、ガードレールが適用され、適切なコンテキストが提供され、人間による監視が維持され、成果が検証・測定されるワークフローのことです。これにより、マーケターはエージェントに安心して業務を委任でき、CIOは業務を統制・監査でき、企業は驚異的なスピードで事業を拡大することができます。このようなワークフローシステムを、Adobe Workfrontはアドビの世界トップクラスのマーテクスタックの一部として構築し、人とエージェントの協働を実現しています。未来は急速に近づいており、今こそその未来を切り拓く機会です。

Adobe WorkfrontのAI 共同作業者について詳しく見る。

https://business.adobe.com/fragments/resources/cards/thank-you-collections/workfront