生成AIは実験段階を超え、コンテンツチームの制作業務に欠かせない存在へと急速に発展しました。一方、先進的な組織はすでにエージェント型AIを組み合わせ、これまで分断されていたプロセスをシームレスにつなぎ合わせています。

約半数の組織が、マーケティングコンテンツの制作とアクティベーションに生成AIを組織全体または複数の部門にわたって導入しており、その普及率は他のいかなるワークフローをも上回っています。エージェント型AIはまだ初期段階にあるものの、同分野で約4分の1の組織がすでに導入を進めるなど、着実に普及が広がっています。

クリエイティビティも重点投資領域となっており、24%の組織がアイデア発想などのクリエイティブな思考タスクやプロセスに同程度の生成AIを展開しています。さらに15%の組織はすでにエージェント型AIを広範囲に導入し、こうしたタスクの強化を実現しています(図1)。

生成AIがもたらす初期成果が明確になるにつれ、各組織はより大きな目標へと投資を集中させています。それは、エージェント型AIを活用してコンテンツプロセスを大規模かつインテリジェントにオーケストレーションするという目標です。

今後18か月間のAI投資目標として、より高度にパーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスの実現が企業全体でトップに挙げられています。反復的なタスクやワークフローの自動化も重要な焦点であり、45%の企業がこれをAI投資の優先事項上位3つに位置付けています。さらに、約3分の1(31%)の企業が、スケーラブルで適応性の高いコンテンツ戦略の重要性を認識したうえで、AI投資を通じてコンテンツ制作とアクティベーションの強化・加速に取り組む意向を示しています。

こうした目標を達成するため、企業は近い将来、エージェント型AIによる社内業務の変革に大きな期待を寄せています。想定されるユースケースは、コンテンツワークフロー全体に広がっています。69%の企業がエージェント型AIを従業員のリサーチ、インサイト取得、ナレッジ検索の支援に活用できると見込んでおり、59%は承認、ルーティング、スケジューリングなどの社内ワークフロー管理に役立てると想定しています。一方、マーケティングキャンペーン向けのコンテンツ制作（マーケティングブリーフに基づくオリジナルおよび派生アセットの生成を含む）にエージェント型AIを活用すると見ている企業は44%にとどまっています。これは、AI主導のコンテンツ制作によってマーケティング戦略を強化できる明確な機会を認識している企業がある一方で、広範な導入への道筋が多くの企業にとってまだ不透明であることを示しています(図2)。

AIの試験的導入から組織全体への本格展開に至る道のりには、大きな障壁が立ちはだかっています。データ整備の遅れ、人材不足、効果測定のギャップが重なり合い、ブランド企業の進捗を妨げています。加えて、ブランドに即した法令遵守コンテンツを大規模にガバナンスするという要件がさらなる複雑さをもたらしています。

データ品質は依然として最も広範な障壁です。自組織のデータ品質とアクセシビリティがAI活用に十分だと考えているブランドは半数にも満たず(44%)、AI主導ソリューションの拡張性における複雑さが浮き彫りになっています。さらに52%が、データの統合・構造化の現状がAIの取り組みの推進を制限していると感じています。エージェント型AIに関しては、この課題はさらに深刻です。データ統合とデータ品質の問題が、4分の3(75%)の組織におけるエージェント型AI導入の大きな障壁となっており、強固なデータ管理体制の必要性が改めて示されています。

人材確保もほぼ同様に大きな課題です。71%がエージェント型AI導入の障壁として、関連スキルの不足とスキルアップリソースの不十分さを挙げています。AIツールを習熟させるために必要なトレーニングを提供すると答えた組織は53%にのぼりますが、十分なAIスキルアッププログラムが整備済みだと考えているのはそれを下回る45%にとどまっています(図3)。エージェント型ワークフローを構築・管理・最適化できる人材なくしては、いかに優れたデータ基盤も本来の成果を発揮することはできません。

生成AIはすでに、マーケティングチームやクリエイティブチームがコンテンツ制作の量とスピードを飛躍的に高めることを可能にしています。しかし、AIがお客様との最初の接点となるケースが増える中、ブランドは発見されやすさと競争力を維持するために、コンテンツサプライチェーン全体を再構築する必要があります。

エージェント型AIには、業務を最適化し、大規模なコンテンツ制作・管理をオーケストレーションして、お客様が期待する高度にパーソナライズされたブランドに即した体験を提供する可能性があります。しかし、孤立したAIツールや単一目的のソリューションでは、このポテンシャルを実現することはできません。成功する導入には、人材、ワークフロー、アセット、データをエンドツーエンドでつなぐ統合されたコンテンツサプライチェーンが不可欠です。

エージェント型AIの時代に備えるため、企業は以下の重要なステップを踏むことができます：

• コンテンツをAIが読み取りやすく、発見されやすい状態に最適化する。AIの探索ツールを積極的に活用する顧客基盤にリーチするために、コンテンツに適切なタグを付け、構造化し、カタログ化します。

• データを統合し、エージェント型AIのスケーリングを加速させる。データ品質とアクセシビリティを高め、エージェント型AIツールがリアルタイムのインサイトを活用してワークフローを最適化できる基盤を構築します。

• 経営層のAIビジョンと現場の対応力を整合させる。人材育成への投資でAI活用スキルを強化し、AIの真の価値を明確に示せる評価フレームワークを確立します。