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。

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。

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。