AI and Digital Trends in Customer Engagement 2026年版
AIを活用したカスタマーエンゲージメントの進歩と課題
アドビの 「AI and Digital Trends in Customer Engagement 2026年版」 レポートの詳細をご覧ください
エージェント型AIはお客様とのやり取りを再構築していますが、同時に理想と現実のギャップも露呈しています。組織はリアルタイムのパーソナライゼーションに大胆な期待を寄せていますが、成功の鍵はデータの準備状況、分析インフラ、リーダーシップから実行に至るまでの連携のギャップを埋めることにあります。
今年のレポートは、ブランドがエージェント型AIの可能性を認識することから、その成果を実現することへとどのようにシフトしているかについての洞察を明らかにし、以下のようなデータを探求しています。
- エージェント型AIが処理するお客様とのやり取りの種類：企業の62%が今後18か月以内に会話型カスタマーエンゲージメントを活用することをプランしています。
- 企業の広範囲なデプロイメントを阻んでいる課題：エージェント型AIの大規模ロールアウトをサポートできる共有顧客データプラットフォームを持つ企業はわずか39%です。
- 経営陣と実務者の間の連携ギャップ：経営陣と実務者が同じAI戦略を共有していると回答した企業はわずか21%です。
AI and Digital Trends in Customer Engagement 2026年版
AIを活用したカスタマーエンゲージメントの進歩と課題
エージェント型AIはカスタマーエンゲージメントの新しい標準を設定し、リアルタイムのパーソナライゼーションへの期待を高めています。しかし、今年の カスタマーエンゲージメントにおけるAIとデジタルトレンド レポートでは、ほとんどの組織がそれに対応するためのデータ、分析、連携をまだ整えていないことが明らかになり、規模拡大の優先事項がより明確になっています。
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カスタマーエンゲージメントに関する洞察を得る
はじめに
ブランドはエージェント型AIがお客様とのやり取りと運用ワークフローの大部分を管理し、従業員の生産性と創造的なアウトプットの向上につながる未来の構築に向けて取り組んでいます。しかし、アドビの 「AI and Digital Trends 2026年版」レポートのための世界3,000人の経営陣と実務者を対象とした調査では、AIを活用した大規模なリアルタイムのパーソナライゼーションへの野心が、組織の準備状況をはるかに上回っていることが明らかになりました。
AIへの投資を拡大するために必要なデータ品質、統合されたプロファイル、分析フレームワークを備えた企業はほとんどありません。AIは既に主要なマーケティングワークフロー全体で改善をもたらしていますが、チームはこれらのメリットを経営陣に対する定量的なリターンとして示すのに苦労しています。AI戦略に関する経営陣と現場実務者の継続的なミスアライメントが、これらの課題をさらに複雑にしています。AI主導のエンゲージメントを効果的に拡大するには、企業は3つのギャップを同時に解決することに焦点を当てる必要があります：データ準備、測定インフラストラクチャ、そして経営陣と実務者の連携です。
セクション1
デジタル成熟度の不足の中でリアルタイムのパーソナライゼーションを追求するブランド
企業はカスタマーエクスペリエンス（CX）の未来としてリアルタイムのパーソナライゼーションに大きく賭けている一方で、現在のデジタル機能では大規模な提供には対応できない可能性があることも同時に認識しています。
半数を超える企業が、今後18か月でのAI投資の上位目標として、よりパーソナライズされた顧客体験の提供を挙げており、これは反復的なタスクとワークフローの自動化、データ品質とガバナンスの改善、コンテンツ制作の促進などの他の優先事項を上回っています（図1）。今後2～3年でブレークスルーCXを定義するものについて尋ねられたとき、80％がリアルタイムで顧客ニーズを先読みする高度にパーソナライズされた体験を挙げています。
セクション2
エージェント型AIの野心がデプロイメント準備を上回る
企業はエージェント型AIの導入について積極的なスケジュールを設定していますが、現在のデプロイメント状況を見ると、実情はもう少し複雑です。カスタマーサポート分野において、パイロットステージを超えて全社規模またはクロスファンクショナルなエージェント型AIのデプロイメントを実現している組織は3分の1に満たない（30%）状況であり、これは多くの企業が近い将来に自動化を期待している分野でもあります。マーケティングにおけるコンテンツ制作とアクティベーション（22%）、パーソナライズ機能とレコメンデーション（18%）に同程度までエージェント型AIをデプロイしている企業はさらに少なくなっています。
エージェント型AIの規模拡大における進歩は限定的であるにもかかわらず、大多数のブランド企業は、この技術がお客様とのタッチポイント全体における相当な割合のインタラクションを直接処理すると予想しています。今後18か月以内に、4分の3以上の企業がエージェント型AIによってカスタマーサポートインタラクションの少なくとも半分が管理されると考えています。購入後サポート、お客様の販売と取引、会話型エンゲージメントにおけるエージェント型AIの役割についても同様の期待を抱いています（図2）。お客様エンゲージメントにおけるエージェント型AIの拡大する役割に対するこうした願望は規模を超えて広がっており、42%のブランド企業は異なるオーディエンス向けに独特のAIエージェントのパーソナリティをデザインすることも計画しており、お客様がAI主導のタッチポイントをエクスペリエンスする方法をより幅広く再構想していることを示しています。
エージェント型AIのプランは、内部プロセスの最適化においても同様に大胆です。同じ期間内に、組織はエージェント型AIが従業員のリサーチと知識検索の支援（69%）、日常的なカスタマーサービス業務の自動化（63%）、マーケティングにおけるキャンペーンオーケストレーションの支援（52%）、マーケティングキャンペーン向けのコンテンツ制作（44%）を行うことを期待しています。
これらの取り組みは、ブランドがエージェント型AIの変革的なメリットに大きな期待を寄せていることを明確に示しています。約3分の2（63%）の企業が、エージェント型AIによって戦略とCreativeワークにより集中できるようになると確信しており、47%の企業はさらに踏み込んで、エージェント型AIの導入に失敗した企業は時代遅れになると述べています。約3分の1の企業は既に、生成AIのような広く採用されているアプローチよりもエージェント型AI投資を優先しています。しかし、確信と実際のデプロイメントとの間にあるギャップが示すように、エージェント型AIを実験段階から本格展開に移行するには、企業は意欲だけでは解決できない複数の運用上の障壁に立ち向かう必要があります。
セクション3
調和されたデータはAI主導のエンゲージメントの前提条件
AIは企業が大規模なリアルタイムのパーソナライゼーションというビジョンを実現する上で重要な役割を果たしますが、断片化されたデータが実装における大きな障壁となっています。多くの企業は、AIアプリケーションを効果的に機能させるために必要なデータ基盤（データ品質、調和、アクセシビリティ）を確立していません。
多くの企業において基本的な前提条件が満たされていない状況が続いています。現在のデータ品質とアクセシビリティがAIに適していると回答したのはわずか44%で、約半数の企業は現在のデータ統合とデータ構造のレベルがAI施策の推進を制限していると回答しています。
エージェント型AIに対する準備ができている企業はさらに少なくなります。エージェント型AIの幅広い導入をサポートできる共有の顧客データプラットフォームを持つ企業はわずか39%で、この技術に対する明確なデータ管理ルールとプロセスを持つ企業は44%にとどまります。上位の実装課題を特定するよう求められた際、75%がデータ統合と品質を挙げ、人材不足（71%）や不明確なROI（68%）を上回りました。強固なデータ基盤がなければ、企業はオーディエンスセグメントの生成、完全な顧客プロファイル概要の作成、リアルタイムのエンゲージメント更新の提供といったタスクを効果的に管理するためのエージェント型AIのデプロイメントに苦労することになります。
インフラ投資にも同様の格差が反映されています。89%の企業が生成AIのためのクラウド技術に投資している一方で、エージェント型AIに投資している企業は51%にとどまります。システム統合においてその差はさらに顕著で、生成AIの使用事例において異なるソフトウェアやシステムを接続するツールを持つ企業は72%である一方、エージェント型AIでは37%に過ぎません。そして、AIエージェントと対話型インターフェースによって生成されるデータからインサイトを抽出できる調和された顧客データ基盤を持つと回答した企業はわずか39%で、これは多くの企業が自社のAIアプリケーションが実際に何を行っているかを有意義に解釈できていないことを示唆しています。
セクション4
AIは効果を実証しているが、価値の定量化が課題となっている
チームはAIアプリケーションから大きな成果を得ており（特に生成AIから）、しかし技術のROIをリーダーシップに正式に実証するために必要な測定フレームワークを開発している企業はほとんどないことが報告されています。
組織の3分の2近くが実用的で価値の高いAIユースケースを特定しており、ほぼ半数が既にエージェント型AIまたは生成AIをジャーニー設計とオムニチャネルアクティベーションに活用し、大規模なパーソナライゼーションを実現しています。特に生成AIは、さまざまなワークフローと業務全体で既に勢いを生み出しています。組織の大多数が、コンテンツアイデア創出と本番のボリュームとスピードの向上、非クリエイティブチームによるコンテンツ生成の実現、従業員の生産性向上、そしてデータドリブンな意思決定の強化を実現したと述べています（図3）。
これらの効果が広く認識されているにもかかわらず、AIの価値を実証することは根強い課題となっています。組織は顧客満足度とロイヤルティ（Net Promotor Score、リテンション、チャーンなど）を、売上高成長やコスト削減よりも重要なAI成功のリーダーシップ指標としてランク付けしていますが、半数以上（56％）が、リーダーシップは最終的に純粋に財務面でAIの成果を評価していると報告しています。この矛盾は、52％の組織がCX関連メトリクスを使用してAI投資の測定可能なリターンを実証するのに苦戦しているという事実によってさらに深刻化し、どちらの面からもケースを作ることが困難になっています。
両方の課題の根底にあるのは、正式な測定インフラストラクチャの欠如です。生成AIのROIと価値をトラッキングするフレームワークを実装しているのは44％のみで、エージェント型AIについては31％にとどまっています。ほぼ半数（47％）は、どちらのフレームワークも整備されていないか、整備されているかどうかを把握していません。
セクション5
経営層と実務担当者の連携格差を解消する
AI主導のエンゲージメントを実現できる組織は、経営層と実務担当者が明確な戦略ビジョンを共有している組織です。しかし、経営層と日々の実務担当者がAI戦略で高度に連携できている組織はわずか21%です。約半数（47%）は部分的な連携にとどまり、3分の1近くは完全に連携不足の状態です。
連携不足を経験している組織によると、その要因は変更やテクノロジー導入への抵抗（52%）、AI目標と戦略の不十分なコミュニケーション（52%）、戦略プランニングへの実務担当者の関与不足（39%）、AIの価値とROIの不明確な測定（39%）などです。連携が取れている組織では、AI目標と目的の明確なコミュニケーション（72%）、協働プランニングと意思決定（69%）、強力なリーダーシップサポート（59%）が基盤となっています。
連携不足は組織全体の従業員にも影響を与えます。57%を超える組織で、AIが従業員の適応スピードを上回る速さで役割とワークフローを変化させていると回答し、58%がAIを受け入れない従業員は取り残されると回答しています。AI戦略を策定する人材と日々実行する人材の連携がなければ、どちらのグループもAIの可能性を実現することはできません。
セクション6
主要インサイトと次のステップ
企業はエージェント型AIが顧客エンゲージメントを変革する可能性を確信しています。クロスチャネルキャンペーンオーケストレーションからリアルタイムジャーニー意思決定、AI生成分析による継続的最適化まで、その範囲は多岐にわたります。これらの変革は重要なビジネス成果を推進することができます：解約率の削減、保持率の向上、常時稼働のパーソナライズ機能の提供、そして成長の促進です。
しかし多くの組織では、こうした野心的な目標に対応するための構造的基盤と運用準備が不足しています。これには強力な測定フレームワーク、統合データインフラ、経営層と実務担当者の連携などが含まれます。
組織はこれらの格差を解消し、AI主導のエンゲージメントを拡大するための重要なステップを実行することができます。
- データインフラストラクチャを強化して、エージェント型AIを効果的にする： データ品質、統合、アクセシビリティを向上させ、AIアプリケーションがパイロット段階から大規模なリアルタイムのパーソナライゼーションへと確実にトランジションできるようにします。
- AIの価値を証明する測定フレームワークを公式化する：エージェント型AIを拡張する前に、財務および顧客体験メトリクスの両方でAIの成功をどのように評価するかを定義します。
- リーダーシップのAIビジョンと現場の実情をつなぐ：戦略的な野心が一貫性のある日々の仕事に変換されるよう、協力的なプランニング、明確な目標、および従業員トレーニングを確立します。