マーケティング、クリエイティブ、ITチームがAIと連携して顧客体験ワークフローを実行する方法は、段階的な変化ではなく、根本的な変革を遂げています。

過去数年間、エンタープライズソフトウェアにおけるAIとのやり取りは、おなじみのQ&Aパターンに従っていました。質問をすると、システムが答えを返し、簡単な推論で単発の独立したタスクを実行するよう促すこともできました。確かに非常に有用で、特に多くのソースからデータを取得する必要がある場合には効果的でした。しかし、これらの第一世代の「AIアシスタント」インターフェースは本質的にツールであり、単機能でそれぞれには優れているものの、前進するには常に人間の指示に依存していました。

Adobe Summit 2026では、これらの初期AIアシスタントがAIコワーカー体験へと進化する方法を発表しました。エージェントは間もなく単に応答するだけでなく、推論し、計画を立て、実行し、反復することで、エンドツーエンドのワークフローの実行を可能にします。

この変革を可能にするため、アドビは他のエージェント型システムやツールと相互運用可能な、オープンでスケーラブル、かつ拡張可能なエージェント型システムをサポートするよう、エージェント型アーキテクチャを進化させています。この変革を可能にする技術は大幅に成熟し、エンタープライズ全体でより長く、より複雑で、実世界のタスクを間もなくサポートするための構成要素が整いました。

このブログ投稿では、最新のAI業界トレンドとアーキテクチャがアドビの顧客体験オーケストレーション向けAI技術フレームワークの進化にどのような影響を与えているか、なぜそれが重要なのか、そしてAdobe CX Enterpriseソリューションを活用する企業にとって何を意味するのかを初めてご紹介します。

アドビの進化したCX向けエージェント型アーキテクチャの新しい構成要素

3つの基盤コンポーネントが、オープンで拡張可能なエージェント型システムへの進化を支えており、これらを理解することが私たちが実現する大きな飛躍を理解するための鍵となります。

1. より高性能なLLM：これらのシステムのコアとなる大規模言語モデルは大幅に進化しました。1年前、ほとんどのLLMは質問に答えたり短いタスクを完了したりすることができました。今日では、マルチステップワークフローにわたって推論し、タスクの途中でエラーから回復し、実際のビジネス課題に伴う曖昧さを処理することができます。

2. エージェントハーネス：ハーネスは、LLMを包み込み、エージェント型の動作を主導するアーキテクチャです。ハーネスはエラー復旧をサポートし、複数の試行にわたってコンテキストを維持し、サブタスクを他のエージェントに委任し、スキルファイルを使用して実行をガイドします。これは反復ループで動作し、まずコンテキストを把握してからアクションを実行し、結果を検証し、状態を更新し、目標に到達するまでこのプロセスを繰り返します。

このループが粘り強さを可能にします。つまり、試行し、うまくいかなかったことを学習し、タスクが完了するまでやり続ける能力です。

3. スキル（ポータブルコンテキストとしてのMarkdownファイル）：スキルは、エージェントにどのように動作するかを指示する方法です。最も基本的なレベルでは、スキルはモデルにガイダンスを提供するテキストファイルですが、実際にはそれ以上の意味を持ちます。

スキルは、より正確には、エージェント型ハーネスが計画を効率的に実行し、タスクへのアプローチ方法、良い出力の姿、結果の検証方法を理解するために活用するファイルのフォルダー（スクリプトや構造化されたガイダンスを含む）です。例えば、PowerPointスキルを考えてみてください。これは単にエージェントにスライドデッキの作成方法を指示するだけでなく、デザインガイドライン、許容される色、結果が返される前にフォントの問題、重複する要素、その他の品質問題をチェックする検証ループを指定します。スキルは生きたコードとして扱われ、チームが何が機能するかを学習するにつれて進化することが期待されています。

これら3つのコンポーネントが一体となって、アドビが進化させたエージェント型AIフレームワークの基盤となり、単一ステップのAIインタラクションから持続的で目標指向のエージェントによる実行へと移行しています。

新しいエージェント型フレームワークのメリット

これらの進歩は、AI機能を向上させるだけでなく、業務の進め方を再定義します。その結果、顧客体験ワークフロー全体で意義のあるメリットをもたらす新しいクラスのエージェント型システムが誕生しました。

1. より深いエージェント型推論

エージェントは現在、より長く複雑なエンドツーエンドのタスクを自律的に処理し、アクションを連鎖させ、エラーから回復し、選択肢を探索することができます。これらはすべて、人間の継続的な介入を必要としません。新しいエージェント型フレームワークの下では、エージェントは動的にスキルをロードし、知識グラフに対してSQLクエリを実行し、クエリの結果の間違いを特定し、自己修正し、タスクが完了するまで継続することができます。これらはすべて追加の指示なしに行われます。また、厳格で事前定義されたワークフローに従うのではなく、エージェントは問題を探り、計画を構築し、結果を検証し、代替案を試すことで、複雑な実世界のシナリオでより動的に動作します。

例えば、オーディエンス作成のリクエストを受けると、適切なエージェントがタスクの複雑さを判断し、適切なオーディエンス作成スキルを読み込み、並列で一連のクエリを実行し、ストリーミング設定エラーを検知し、どれほど煩雑であっても構造化データと非構造化データを横断し、バッチ処理に切り替え、オーディエンススキーマを確認し、プロファイルサービスに対してAPI呼び出しを実行してリーチを推定し、人による承認のために結果を提示します。これらすべてが単一の会話スレッド内で完結します。

2. カスタマイズ可能なスキル

アドビは、CX Enterpriseアプリケーションのコンテキストで動作する専用のAdobe Experience Platform Agentsを提供しています。これにより、お客様は価値実現までの時間を短縮し、CXワークフロー内でエージェント型AIをネイティブに活用することができます。これらの事前構築された機能は今後も存在し続けますが、カスタマイズ可能なスキルによって拡張され、お客様が特定のビジネスニーズに合わせてエージェントの動作を調整することができるようになります。

注目すべきは、専門家がオーディエンス作成やジャーニーアクティベーションなどのタスクの実行方法を、開発者だけの体験のように感じることなく定義できることです。スキルは読みやすいMarkdownで記述されるため、コードなしで作成、変更、改良することができます。エージェント型システムが自動的にそれらを構造化された定義に組み立てます。

これは法人のお客様にとって重要な価値をもたらします。どの業界で事業を展開していても、独自のワークフロー、命名規則、承認ロジックを反映するようにエージェントを設定することができます。スキルカタログは、AI機能の全社的な信頼できる情報源として機能し、バージョン管理され、テスト済みで、デプロイメントの準備が整っています。

3. コンテキストに即したメモリ

現在のAIツールでよくある不満は、新しいセッションを開始するたびにビジネスについて再度説明しなければならないことです。ペルソナは何か？抑制ルールは何か？ブランドにとって良いキャンペーンとはどのようなものか？この繰り返し作業は信頼を急速に損ないます。

CX Enterpriseアプリケーションを使用している法人は、毎回ゼロから開始する必要がありません。基本的なビジネスコンテキスト（誰がコミュニケーションを受信すべきか、すべきでないかを既に管理している抑制ルール、データスキーマ、数か月または数年かけて構築されたオーディエンス定義、キャンペーンのパフォーマンス履歴、ジャーニーロジック、同意記録、セグメンテーション設定）は、既にこれらのアプリケーション内に記録されています。

新しいフレームワークは、毎回手動で設定することなく、コンテキストに即した知識を自動的に追加し、分類して、システム内のすべてのエージェントが利用できるハブを提供することで、この基盤をさらに強化します。

コンテキストが変更された場合（ペルソナ定義の更新や新しい抑制ルールの導入など）、スキルにハードコーディングする必要はありません。センターオブエクセレンスのメンバーが一箇所で更新すれば、すべての下流AIエージェントが新しいバージョンを即座に継承します。その結果、真にビジネスを理解するエージェント型AIシステムが実現します。ブランドルールを再説明する必要がなく、意図を誤解することもなく、環境内で動作する期間が長いほど有用性が向上するシステムです。

今後の計画

これは、顧客体験オーケストレーション向けのアドビの進化したエージェント型フレームワークについての最初の紹介となります。ここで説明した要素（エージェント型ハーネス、スキルフレームワーク、コンテキストメモリレイヤー）は初期段階にあり、ロールアウトが進行中です。

さらに詳しく解説すべき内容が数多くあります。お客様が構築したエコシステムとパートナーエコシステム全体で拡張性がどのように機能するか、センターオブエクセレンスが大規模なガバナンスと監視を管理する方法、エージェントワークフロービルダーが人間による制御を備えた確定的なマルチステップオーケストレーションを可能にする仕組みなどです。これらはそれぞれ、今後のブログで詳しく掘り下げる価値があります。

これらの進歩を総合すると、AIが反応的なツールから、顧客体験ワークフローにおけるアクティブな共同作業者への大きな転換を示しています。言葉だけでは限界があるので、Adobe Summit 2026で実際にご覧ください。

Horia Galatanuは、Adobe Experience Platformのプロダクトマネジメント担当シニアディレクターとして、アドビのExperience Cloudポートフォリオ全体における人工知能（AI）のプロダクト戦略を統括しています。現在の焦点は、エージェント型AI、つまり実務者に代わってAIが自律的に行動できるシステムの構築です。Galatanuは2007年にアドビに入社し、Adobe Primetime、Adobe Campaign、Adobe Journey Optimizerなど、複数世代にわたるプラットフォーム製品の開発に携わってきました。サンフランシスコベイエリアで家族と暮らし、ハイキング、写真、サッカー観戦を楽しんでいます。

Akintunde Ajayiは、Adobe Experience Platformのグループプロダクトマーケティングマネージャーです。革新的な顧客エンゲージメントとAI機能の市場投入、そしてアドビの顧客体験オーケストレーションソリューションの認知向上と導入促進に取り組んでいます。コンサルティング、システムインテグレーション、プロダクトマーケティングにおいて15年以上の経験を持ちます。Ajayiは、ノースウェスタン大学ケロッグ経営大学院でMBAを取得後、2019年にアドビに入社しました。愛妻家であり2児の父、そしてリバプールFCの熱烈なファンでもあります。

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