「今日の環境で成功するには、最新のプラットフォームやツールを導入するだけでは不十分です。適切な体制を作り、共同作業を促進し、チームが迅速に自信を持って行動できるように支援することが重要です。AIは今やこのジャーニーを推進する力となっており、イノベーションを加速し、より賢明な意思決定を可能にし、組織が絶え間ない変化に対して俊敏であり続けるために役立っています。変革をジャーニーとして捉え、俊敏性、信頼、そして成果を絶え間なく追い求める企業が成功を手にするのです。」
アドビ、
エグゼクティブサマリー
『AI主導の世界におけるカスタマーエクスペリエンスの現状』調査では、9つの地域と8つの消費者主導業界にわたって3,400名以上のシニアエグゼクティブを対象に、組織がカスタマーエクスペリエンスの大きな変化にどのように対応し、急速なAIイノベーションと並行してどのような変革の準備を進めているかを調査しました。
カスタマーエクスペリエンスは、高まる期待値、短縮する注意持続時間、AIの急速な進歩により、加速度的に変化し続けています。リーダーにとって、これは終着点ではなく、顧客行動、チャネル、ツールが絶えず変化する継続的なジャーニーです。
本レポートでは、組織がカスタマーエクスペリエンスの変革をどのように進めているかを、以下の4つの主要テーマについて考察します。
LLM発見への移行とカスタマージャーニーの新たな方向性
データの最新化とパーソナライゼーションの改善
新たな顧客の期待値である高速で大規模な高品質コンテンツ
今こそエージェント型AIを導入する時
LLMによるブランド発見の新たな入り口
発見は、5年前とは全く異なる様相を呈しています。ジャーニーは断片化し、期待値は高まり、AIは人々が検索し、調査し、ブランドとつながる出発点そのものを変えています。
新たな方向性を示すカスタマージャーニー
今日のカスタマージャーニーは分岐し、ループし、再結合します。直線というよりも、グラフのような複雑な構造です。当社の調査によると、購入者は、購入に至るまでに異なるチャネルで7回の有意義なインタラクションを経験します。製品ページと価格比較、レビューとRedditスレッドの投稿、インフルエンサーのビデオと実店舗の棚を行き来するのです。デバイスを移動しながら、顧客はブランドが即座の対応、モバイル優先のエクスペリエンス、そしてあらゆる場所で一貫した声を提供することを期待しています。これを実現できないブランドは脱落していきます。
組織が適応を始めたばかりの時に、さらに大きな変化が進行しています。AIは発見の出発点そのものを変革し、ジャーニーの始まり方と顧客が信頼を置く場所を根本から再定義しようとしています。
「現代の買い物客は決められたパスに従うのではなく、同時に複数のジャーニーを歩んでいます。モバイルは革新的だと思っていましたし、実際そうでしたが、AIはこれまで見てきた中で最強のワイルドカードです。」
最高デジタル責任者
AI会話による新しい検索バー
AIを活用した発見は、製品とブランドエンゲージメントへの新しい入り口として急速に普及しています。検索ボックスにキーワードを入力する代わりに、顧客は大規模言語モデル（LLM）を活用したAIアシスタントと会話しています。LLMは、膨大なテキストと言語でトレーニングされた高度なAIシステムで、自然な応答を生成できます。ChatGPTやGeminiなどのツールは、既に人々が情報を検索する方法を変革しています。
例えば、消費者は「200ドル以下で週末旅行に最適なハイキング用バックパックは何ですか？」とLLMに質問し、厳選されたレコメンデーションを得ることができます。一方、従業員は「北米における前四半期の顧客維持数を表示してください」と質問し、社内レポートから正確なデータを数秒で取り込むことができます。
LLMベースの検索は、検索バーの導入以来、発見のあり方における最も重要な変化です。当社の調査によると、LLMでのグローバルなオーガニックB2C検索は、今後2年間で20倍に増加すると予想されています。消費者の質問方法を反映した自然で信頼できるコンテンツを優先するブランドは、発見性とLLMの信頼を獲得します。
発見される可能性の鍵は信頼
LLMは消費者の質問に回答する際に、信頼できるリソースを引用しようとします。そのため、信頼性の指標がコンテンツを表示させるために不可欠となります。明確な著作者情報、一貫したブランディング、正確な情報、そして表面的な回答を超えた深いコンテンツといったシグナルが、ブランドの信頼性を証明する重要な要素です。
当社の調査では、組織の91%がすでにLLM検索の影響を検討しており、この変化がカスタマーエクスペリエンスにとっていかに変革的であるかを物語っています。先進的な組織は、これらの信頼シグナルを強化し、AIシステムがLLMベースの検索においてどの情報源を表示するかを判断する仕組みに合わせて、質問に焦点を当てたコンテンツを制作することで対応しています（図1）。しかし、AIが発見を形作る中でも、調査によると、顧客は依然として最も強い信頼を他の消費者に置いていることが示されています。
ほとんどのブランドが、AI検索に向けてコンテンツ戦略を積極的に適応させています。
ブランドより顧客同士の信頼
過去2年間で、顧客は購入前にレビューや体験談を72%多く、インフルエンサーコンテンツを69%多く閲覧しており、これまで以上に多くのコンテンツに触れていることを明確に示しています（図2）。顧客は洗練されたマーケティングよりも、同じ立場の声や本物の視点をはるかに信頼しています。
インフルエンサーコンテンツとユーザー生成コンテンツ（UGC）は、購入者が個人的な体験と専門的なガイダンスを組み合わせた信頼できる声を求める中で急激に増加しています。成功するブランドは、顧客の声と競合するのではなく、信頼できる顧客の声を増幅させるブランドです。商品ページにレビューを表示し、ソーシャルチャネルに体験談を織り込み、チェックアウト時だけでなくジャーニー全体を通してUGCを活用することで実現しています。
購入前のコンテンツ消費は、あらゆる形式で増加し続けています。
AIのスピードでコンテンツを拡大
生成AIはプロンプトからテキスト、画像、ビデオ、オーディオを瞬時に作成する能力を持っており、コンテンツの制作、拡大、配信方法を完全に変革しています。生成AIのスピードとパーソナライゼーションには、ワークフロー、ガバナンス、品質に対する新たな需要が伴います。
コンテンツ品質の維持
コンテンツ需要が多くの組織の対応能力を上回る中でも、ブランドはコンプライアンスとブランド安全基準を導入してコンテンツ運用の大量処理に備えています（図3）。生成AIにより、マーケターはチームがより多くのコンテンツバリエーションを迅速に制作し、関連性の高いパーソナライズされた体験を顧客に大規模に提供することが容易になりますが、ブランドの一貫性を維持することが重要です。
多くのチームは依然としてアセットをゼロから再作成しています。より効率的な選択肢は、モジュール化されたシステムを中心としたワークフローを再構築し、コンテンツを再利用可能なコンポーネントに分割することです。ブランドの埋め込みと承認基準、確立されたレビュープロセスは、生成AI導入への道をさらに加速します。
ブランドは、AIを活用したコンテンツ生成と管理に対して、十分な準備ができていないと感じています。
アーリーアダプターのメリット
生成AIは作業を加速させると同時に再定義しています。組織の約90%がコンテンツ制作に生成AIを採用、検討、または使用していますが、ほとんどはガバナンス、統合、品質管理の戦略策定の試行段階にとどまっています（図4）。
多くのブランドは、コンテンツ制作における生成AIの導入ジャーニーを着実に進めています。
アーリーアダプター（19%の概念実証と11%の導入拡大を含む）は、クリエイティブとAIのハイブリッドモデルがどのようなものかを既に学んでいます。これらのチームは、処理速度の向上、パーソナライゼーションの充実、業務効率の改善を報告しています。小規模な利用であっても、人とAIが新しい方法で協力する将来の機会と、それがもたらす経済的な影響を組織が理解するために役立っています。
図4：
経済的な機会
生成AIは、実際に活用している組織のコンテンツ運用を既に変革しています。パイロット段階よりも先に進んでいる組織は、測定可能な成果を報告しています。導入済みのブランドが報告している成果は次のとおりです。
アセット
コンテンツ
市場投入までの
品質管理
コンバージョン率の
これは単にスピードアップの話ではありません。制作されるコンテンツの数が大幅に増加したことで、コンテンツの経済性が書き換えられています。コンテンツ量の増加に伴って、必要となるレビューの件数も増えています。確かに、基準の強化時には短期的に品質管理コストがわずかに上昇しますが、効率性と適切なガードレールのバランスを取っているブランドは、AIがパフォーマンスと品質の両方を拡大できることを証明しています。
ガバナンスの下でAIが力を発揮
AIコンテンツ生成で最も困難な部分は、それを信頼することかもしれません。AIは制作を加速しますが、チームがその正確性やコンプライアンスを疑えば、すべてが停止してしまいます。アーリーアダプターは、真の解決策がガバナンスにあることを学んでいます。ファクトチェック、著作権の検査、標準化されたテンプレートなどの適切なガードレールをワークフローに直接組み込むことで、組織はレビュー時間を短縮し、AI出力への信頼を構築しています。
生成AIコンテンツの取り組みを既存のコンテンツシステムと統合する際の課題を報告
生成AIコンテンツで不正確な事実やハルシネーション（事実とは異なる情報の生成）を報告
調査結果がこれを裏付けています。レビュー負担を軽減するためにブランドが優先している上位3つの機能は、著作権および知的財産権のコンプライアンス検査（61%）、自動ファクトチェックと正確性の検証（59%）、繰り返し利用できるユースケース向けの事前承認テンプレート（36%）です。この基盤が整った時点で、コンテンツが実際に展開され、パフォーマンスを発揮しなければならないチャネルにおいて、その真価が問われるのです。
すべてのチャネルで関連性を維持
確立されたプラットフォームは依然として重要ですが、多くの組織は次世代を定義するAI主導のチャネルに対する準備ができていません。モバイルはその最も明確な例です。長年にわたる「モバイルファースト」戦略にもかかわらず、当社の調査では多くのブランドがまだその潜在能力を十分に活用できていないことが示されています（図5）。
この準備状況のギャップは、インフルエンサーエコシステムやAI主導の発見など、変化の激しい分野でさらに顕著になっています。このような分野では、顧客行動がブランドの対応能力よりも速いペースで進化しています。
LLMベースの検索は重要視されていますが、ブランドの多くは顧客獲得においてそれを効果的に活用できていません。
最新のジャーニー、最新のテクノロジー、最新のチーム
最新のカスタマージャーニーはかつてないほど複雑になっていますが、多くの組織は依然として時代遅れの体制で対応しています。調査によると、データとテクノロジーへの大規模な投資にもかかわらず、組織のサイロ化とスキルギャップがあるために、マーケティングが真の接続されたエクスペリエンスを提供することを妨げ続けています。
パフォーマンス向上のプレッシャーにさらされるマーケター
マーケティングは、パフォーマンス指標で成果を出すという前例のないプレッシャーにさらされています。調査によると、97%の組織がチームに対して更なる効率性を求めていますが、要求はそれだけにとどまりません（図6）。
- 93%が、売上高とパイプラインに直接貢献することを期待されています。
- 89%が、マーケティングテクノロジーへの投資の優先度を売上高への影響で検討しています。
- 85%が、予算と密接に結び付いているのは、ブランド指標よりも売上高だと回答しています。
このパフォーマンス重視の姿勢は、マーケターの役割を変革しています。効率性と売上高への影響に対する責任を負い、それが現在の最重要課題だと感じる一方で、従来のブランド構築への投資は減少しています。
マーケティングチームは、収益、効率性、測定可能な成果の創出に対するプレッシャーが高まっています。
データ断片化によるパーソナライゼーションの阻害
ブランド企業は、カスタマージャーニーを中心とした将来の構築に同意していますが、多くの場合、実行が期待に届かないのが現状です。調査によると、圧倒的多数の経営幹部が顧客セグメントを理想的なモデルと考えているにもかかわらず、現在でもマーケティング体制の多くは顧客セグメント（14%）よりも製品（28%）を優先し続けています。この状況を変えるためには、統合されたアクセス可能なデータ基盤が不可欠ですが、多くの組織は断片化されたデータによって足止めされているのが実情です。
顧客情報は別々のシステムに閉じ込められているか、連携していないチーム間に分散しています。完全に統合されアクセス可能なデータを持つブランドはわずか4%で、49%が部分的に統合されたデータを保有している状況です。リアルタイムに近いデータによって形成された、単一で利用可能な顧客プロファイルがなければ、パーソナライゼーションは表面的で一貫性のないものにとどまります。
データを最新化し、利用可能にすることで新たな機会が生まれます。リテールメディアネットワーク、データの収益化、AI主導サービスはすべて、多くの組織に不足している統合レベルを必要とし、データ成熟度の高い競合他社が参入し、より大きな価値を獲得する機会を得ています。企業がこのギャップを埋めなければ、顧客が期待するコンテキストに応じたリアルタイムコンテンツの提供でさらに遅れを取るリスクがあります。
テクノロジーへの信頼度のギャップ
パーソナライゼーションは、オーケストレーションなしでは成立しません。オーケストレーションとは、ジャーニー全体にわたって顧客接点を調整する能力のことです。多くのブランドは、現在のツールが目標を達成することを信頼していません。調査によると、AI主導のカスタマーエクスペリエンスが加速する中、現在のプラットフォームが今後24か月間にわたってニーズを満たすかに関して、組織の信頼度は低下しています。測定プラットフォームに信頼を寄せる経営幹部はわずか28%、パーソナライゼーションとレコメンデーションエンジンを信頼するのは21%のみ、ジャーニーオーケストレーションプラットフォームが成果を上げると信じているのはわずか15%です（図7）。
信頼できるオーケストレーションがなければ、マーケティングを実際の成果に結び付け、価値を証明し、顧客の期待に応え続けることが困難になります。ブランドは技術スタックを見直し、何をアップグレードでき、何を統合でき、競争力を維持するためにどのギャップを埋める必要があるかを問う必要があります。また、このような変革を最大限に活用するためのスタッフと体制が整っているかも検討する必要があります。
既存のマーケティングプラットフォームへの信頼度は、機能領域によって大きく異なります。
従業員スキルセットのアップグレード
テクノロジーのアップグレードは戦いの半分に過ぎません。経営幹部は一貫して、変革の最大級の障壁として技術的な課題よりも組織と人材の課題を挙げており、サイロの解消と最新のスキルセットを持つ人材の確保や維持が最優先事項と考えています。問題は連携の不備です。リーダー陣は適切なビジョンを持っているかもしれませんが、現場のチームは依然として、機能の縦割りとインセンティブの競合によって分断されています。
新しいテクノロジーの価値を実現するには、組織的な変化と最新の人材に支えられた部門横断的なコラボレーションが必要です。適切な人材とチーム設計がなければ、最も先進的なプラットフォームでも期待を下回る結果しか得られません。
「技術的な変革に対応する組織変更を行わなければ失敗する運命にあることを、私たちは痛い思いをして学びました。最も洗練されたマーケティングプラットフォームを実装できても、チームが機能別のサイロ状態に留まり、優先順位が競合し続ける限り、可能性をフルに発揮できないのです。」
最高戦略・デジタル責任者
すべてを融合
経営幹部は人材が最優先事項だと言い続けているにもかかわらず、今後12か月で計画されている変更の大部分はテクノロジーに焦点を当てています（図8）。ブランド企業の4分の3以上が新しいデータと分析機能やプラットフォームの統合を計画している一方で、トレーニング、専門人材、または他の業界からの採用を優先しているところははるかに少ないのが現状です。
マーケターは構造的、技術的、データドリブンな変化に備えています。
このような野心と実行の間のギャップが現実です。しかし適切な人材とチーム組織がなければ、最高の技術とデータのアップグレードがあっても、不十分な結果に終わることを意味します。最新のスキルを備えた人材配置、サイロの解消、顧客を中心にしたチームの構築によってこのギャップを埋める企業が、マーケティングを耐久力のある成長エンジンに転換できるでしょう。
図8：
AIがエージェント型に進化
エージェント型AIとは、単に回答を生成するだけでなく、それを超えたシステムを指します。チームメンバーが次のステップを実行するのを待つのではなく、エージェント型AIはワークフローを自動化し、部門間でタスクを振り分け、様々なシステムからインサイトを明らかにできます。
エージェント型AIとその重要性
調査によると、30%の組織が2027年までにエージェント型AI機能の導入を計画しています。真の機会は、エージェント型AIがコンテキストを理解し、ニーズを予測し、より良いカスタマーエクスペリエンスを提供しながらチームの作業を加速する能力にあります。大規模な展開によって、AIはサポートツールから業務におけるアクティブなパートナーへと変貌します。これは、定型プロセスを処理し、リアルタイムでインサイトを明らかにし、より価値の高い作業に集中できるように担当者を解放することを意味します。
しかし多くの場合、大きな機会には大きなリスクが伴うものです。信頼と監督が欠如していると、エージェント型AIは解決するよりも多くの問題を生み出す可能性があります。しかし適切なガバナンスがあれば、リスクをメリットに転換できます。
「強固なガバナンスが実際に導入を加速することを発見しました。明確なガードレールと意思決定フレームワークを作成することで、チームはイノベーションを推進する自信を獲得できるのです。」
最高技術責任者
成長を加速させるガバナンス
監督されないAIは企業をリスクにさらしますが、ほとんどの組織にはまだ正式なガバナンスが不足しています。ガバナンス体制が存在する場合でも、多くの場合、イネーブルメントよりもコンプライアンスを優先しています（図9）。
適切なリーダーシップがある場合、ガバナンスは素晴らしい成長の推進力となります。明確なフレームワーク、説明責任、倫理的ガイドラインが不確実性を軽減し、AIとチームの両方に、より迅速に行動する自信を与えます。今ガバナンスを導入する組織が、エージェント型AIを安全に競争力を持って拡大する準備体制を獲得できるのです。
正式なAIガバナンスは、ほとんどのブランドで依然として限定的です。
AIによる変革をリード
AIが発見、コンテンツ、データ、カスタマーエクスペリエンスの融合を再定義しています。その可能性をフルに発揮するために、組織には適切な体制、人材、データ基盤が必要です。成功する企業は、顧客を組織の中心に据え、サイロを解消し、全チャネルにわたるジャーニーを軸にチームを連携させる企業です。
拡大の準備が整ったら、アドビのようなパートナーが、組織がAIを成長に変換し、持続的な競争優位性を実現するためのテクノロジーと専門知識を提供します。
方法
『AI主導の世界におけるカスタマーエクスペリエンスの現状 』では、アドビはIncisivと提携し、9地域8業界の経営幹部3,467名を対象に調査を実施しました。約3分の2が売上高10億ドル規模の企業に勤め、半数以上が副社長レベル以上の役職に就いており、真の意思決定者の視点を確実に捉えました。その結果、AI主導の世界で組織がカスタマーエクスペリエンスの変革にどのようにアプローチしているか、包括的な全体像を明らかにしました。
Title
AI時代におけるカスタマーエクスペリエンスの現状
cardDate
2026-04-17
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CardDescription
AIとテクノロジーの急速な変化の中で高まる顧客の期待に、ブランドリーダーがどのように対応しているかを考察します。
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