アドビの調査レポート「AI and Digital Trends 2025年版」

多くの企業にとっての課題は、ソリューションを試験段階からPoC（概念実証）に移行することです。幸いにも、企業の半数以上が適切な方向に舵を切っています。27％が生成AIを試験導入しており、27％が生成AIを本格導入し、その効果を評価しています。

試験段階から本格導入へと移行し、ROIを測定するには、組織変革と財政投資に着手する必要があります。そのため、マーケティング部門へのプレッシャーはさらに高まることになるでしょう。

こうしたギャップを鑑みると、顧客エンゲージメントで顧客の期待を上回っている企業の割合が、わずか15％にとどまっていることも、当然のことであると言えます。この溝を埋めるには、企業はデジタル投資とオーディエンスの最重要課題を一致させて、大規模なパーソナライゼーションを実現する必要があります。

パーソナライゼーションへの投資を強化する企業は、大きな利益を得ることができます。デンマークの電気通信プロバイダーであるTelmoreは、AIを活用したパーソナライゼーションにより、売上を11％増加させることに成功しました。

TelmoreのCMOであるFrederik Scholten氏は、次のように述べています。「当社は、オーディエンス全体に対して顧客体験を最適化するのではなく、顧客一人ひとりが望むものを提供する方針に移行しています。顧客に見合ったオファーを目にすることで、顧客はサービスを付け足したり、競合他社から切り替えたりします」Telmoreの事例を読む

TSB Bankは、こうしたギャップを埋めることによる変革を実証しています。リアルタイムのデータを使用して、最近の顧客の行動にもとづいてローンの提案をパーソナライズすることで、モバイルローンの売上が300％増加しました。また、アプリ内での申込件数は、売上全体の24％から75％に急増しました。

TSBのCMOであるEmma Springham氏は、パーソナライゼーションの重要性について次のように述べています。「銀行業務は本質的に個人的なものであり、他の多くの分野よりも顧客に大きな影響を与えます。当行に資金管理を任せてくれる顧客に対してパーソナライズされたデジタル体験を提供することは、より深く有意義なつながりを築くのに役立ちます」TSBの事例を読む

セクション4で説明しているように、多くの上級管理職は、顧客データの統合における最大の障壁として、データプライバシー、セキュリティ、ガバナンスに関する懸念を挙げています。しかし、顧客にとってデータの安全性と透明性が依然として重要であることは間違いないものの、顧客が期待する体験を提供できるかどうかは、データへのリアルタイムのアクセスにかかっています。

競争に打ち勝つためには、企業はデータ統合に投資しなければなりません。それと同時に、ビジネスニーズに対応しながら、安全にデータにアクセスできるようにする必要もあります。

企業は、こうした課題に取り組み始めています。テクノロジー投資を促進するトレンドについて質問したところ、上級管理職の62％が、AIと機械学習の進化、特にワークフロー、意思決定、詳細なパーソナライゼーションを、今後12〜24か月の最重要課題として挙げています。その他の重要課題には、データ統合とリアルタイムのインサイト（55％）、セキュリティ、プライバシー、コンプライアンスガバナンスの強化（55％）が挙げられます。

これらの重要課題に対処するには、統合ツールの導入、データの分断の解消、チームのコラボレーションの改善が不可欠です。

経済的に厳しい状況が続いているにもかかわらず、企業はこうした目標の達成に向けて、投資を強化しています。上級管理職は、2025年までにマーケティング予算が増加すると予想しており、30％が10％以上の大幅な増加を見込んでいます。

以降では、AI主導のビジネス成長をサポートするために、企業がどのように進化する必要があるのかについて掘り下げます。その前に、セクション3では、生産性を高め、複合的な利点を引き出し、継続的な改善と価値創造を促進するために、生成AIを活用する方法について解説します。

競争力を維持し、市場をリードするためには、より速く、より踏み込んだ対応が必要です（図8）。

ユースケースを見つけることや、必要な予算を確保することの難しさといった課題（両方とも47％）は、生成AIのジャーニーをまだ始めていない上級管理職が最も頻繁に挙げる2つの課題です（図9）。

企業がAIの導入を進めるにつれて、課題はより複雑化していきます。AIソリューションに取り組んでいる企業は、イノベーションと倫理的配慮のバランス、ブランドの評判の保護、社内の文化的シフトの管理に重点を置いています。もはやAIを導入するかどうか、どこに導入するかという問題ではなく、いかに効果的かつ責任を持って導入するかという議論になっているのです。

AIで成功を収めるには、俊敏性と正確性が必要

厳格なROIフレームワークをいち早く採用した企業は大きな成果を上げる一方で、そうでない企業は後れを取ることになります。実績のあるAIソリューションを導入している企業の3分の2近く（64％）が、ROI測定のフレームワークを確立しています。一方、試験段階にある企業のうち、ROIを追跡するための強固な指標を開発している割合は、わずか34%にとどまっています（図10参照）。

こうした必要な基盤を整えることができなければ、企業はさらに後れを取ることになるでしょう。AIの導入を効果的に拡大するために、規制の枠組み、ROIの追跡と測定基準、変更管理プロセスに並行して取り組む必要があります。下図が示すように、先進企業はこの同期化されたアプローチを採用しています。

AIの導入を拡大するためには、人間に関する課題にも取り組む必要があります。本調査では、ROI実証済み企業の52％が、従業員の幅広い支持を得るために必要な文化的転換と、業務のバランスを取るのに苦慮していることが明らかになりました。

それでも、楽観的に考えられる理由はたくさんあります。AIは、テスト段階や導入の初期段階ですでに成果を出しています（図11）。試験段階にある企業の半数近く（48％）、AIを導入している企業の半数以上（53％）が、チームの生産性が向上したと回答しています。

AIの活用に成功している企業は、変革の可能性を実証しています。ROIが実証されたと報告している企業の64％が、コンテンツ制作の迅速化と生産性の向上を挙げています。また、64％が、意思決定の改善、戦略のためのリソースの解放、売上の増加を報告しています。

iHeartMediaのデザインハブ担当バイスプレジデントであるEric Perez氏は、次のように述べています。「ラジオのような変化の激しい業界にとって、AIは革新的なテクノロジーです。ブレーンストーミングやコンセプト開発、イテレーションを加速させて、品質や効率性を犠牲にすることなく、高まり続ける需要に応えることができます」

スピードも重要ですが、正確性も同様に重要です。その両方を達成するには、明確な優先順位付け、的を絞った投資、AI導入を拡大するための集中的な施策が必要となります。成功するには、技術の進歩だけでは不十分です。チームを編成し、責任者が変化に適応できるように支援するとともに、組織全体の適応力を育むことも重要です。

エージェント型AIの台頭

生成AIの進化に伴い、顧客はより適応的で自律的なAIによるサポートを求めるようになっています。顧客調査では、回答者の半数近くが、スケジュール管理やトラブルシューティングなどのタスクについて、静的なweb体験よりもAIアシスタントを利用すると回答しています（図13）。

2024年のサイバーマンデーでは、チャットボットとのやりとりによる小売サイトのトラフィックが前年比1,950％増となりました。この急速な普及は、「エージェント型AI」や「AIエージェント」を含む、より高度なツールを受け入れる消費者の準備が整っていることを示しています。

エージェント型AIは、バーチャルアシスタントの機能を再構築しています。注文の追跡やアカウント詳細の更新といった単純なタスクにとどまらず、製品のバーチャル試用、パーソナライズされたレコメンデーション、プロアクティブなサポートの提供を実現します。

エージェント型AIは自律的であるため、業務を効率化し、優れた顧客体験を提供できます。ここで、企業は消費者のニーズを単に理解する段階から、先回りして予測する段階へと本格的に移行します。

特に、若年層のオーディエンスは、こうした高度な機能を積極的に使用しています。図14が示すように、45歳未満の顧客の半数近くが、自身の好みや過去の購入履歴にもとづいて、先回りして商品をカートに追加してくれる、バーチャルショッピングアシスタントのアイデアを歓迎しています。

強固なデータ基盤の構築

データはAIの成長を支える重要な要素ですが、技術的な課題がその妨げとなることがよくあります。分断されたシステムやサイロ化したチーム、不十分な統合が障壁となり、リアルタイムのパーソナライゼーションを制限し、顧客の信頼を損ないます。これにより悪循環が生じます。ー 信頼がなければ消費者はデータを共有せず、しかしAIの発展にはデータが不可欠です。その重要性は非常に高く、88％の顧客が「責任ある安全なデータ管理が重要」と考えており、そのうち60％は「極めて重要」と評価しています。

Adobe Digital Experienceのマーケティング戦略／パフォーマンス／イノベーション担当バイスプレジデントであるMax Cuellarは、次のように述べています。「特定の組織でAIを試験的に導入する場合、狭いデータ領域を扱うことが多く、それをより広範なデータ戦略にどうつなげるかを考えなければなりません。大規模なデータシステムの構築に前もって時間をかけることで、効率性を引き出し、相乗効果を生み出し、データ管理においてより良い結果を導くことができます」

セクション2でも焦点を合わせたように、経営幹部は大胆な動きを見せています。その多くが2025年にはテクノロジーとデータ変革の予算を2024年と比べて10％以上増やすことを計画しているのです。企業がデータの分断を解消して統合する上で、リソースの分配が大きな課題となっています。

図15は決定的なギャップを示しています。例えば、上級管理職の33％が、必須のテクノロジーやツールの予算が不足しているため、データ統合が妨げられていると回答しています。AIのポテンシャルを完全に活用するためには、企業はAI技術（多くの場合、多額の投資を必要とする）への資金調達と、顧客データを統合する取り組みに優先順位をつけなければなりません。

さらなる障壁が、こうした努力をさらに複雑にしています。断片化したITシステム（32％）と不明確なデータ戦略（30％）が前進を妨げており、企業（経営幹部）の24％が、データを戦略的資産として認識すらしていません。

また、パーソナライゼーションやデータに対する企業のアプローチについて、上級管理職を対象に調査を実施しました。つまり、部門間のデータベースを徐々に連携する方法か、ビジネス上の重要なデータを真のシングルソースに完全に統合する方法かです。多くの上級管理職（57％）は、段階的に連携するアプローチのほうが自社に適していると回答しています。一方、43％が、完全統合のアプローチを採用していると回答しています。

前者の漸進的なステップは、短期間で成果を上げることも可能ですが、連携性、相互運用性、拡張性のために構築された統一プラットフォームを完成させる後者は、複合的な利益のサイクルが生まれます。完全統一のプラットフォームにおいては、AI主導のツールがアプリケーション間をシームレスに移動できるようになり、詳細にパーソナライズされた顧客体験を推進できます。そして効率性と影響力を長期的に増大させるイノベーションの基盤が構築されるのです。

セクション2で解説したように、上級管理職の半数以上（55％）が、統合データエコシステムの構築が今後12～24か月間の技術的意思決定を形成すると回答しています。

しかし、希望もあります。CXチームは、これらの分野の共通基盤として台頭してきているのです。マーケターの42％、テクノロジー担当者の25％が、カスタマージャーニーの主要な責任を担っていると認識しているわけですから。

エージェント型AIが普及し、組織の境界を越えた複雑なタスクに取り組むようになれば、コラボレーションの促進が不可欠となります。チームやシステム間の連携を強化することは、規模を拡大したパーソナライゼーションを現実的かつ達成可能なものにする鍵なのです。