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
カスタマーエクスペリエンスの継続的な進化
AIがデータから配信まで、あらゆる段階で顧客体験を最適化する方法。
エグゼクティブサマリー
2025年版の『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』レポートでは、9つの地域と8つの消費者主導業界にわたる3,400名以上の経営幹部を対象に、組織がカスタマーエクスペリエンスの大きな変化にどう対応し、AIの急速なイノベーションと並行して今後の変革にどのように備え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
「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、グローバル業界戦略担当シニアディレクター、Christopher Young
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入手できます。一方で、従業員は「北米の前四半期の顧客維持数を表示してください」と尋ねて、内部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。
これは発見に関して、検索バーの導入以来、最も重要な変化です。当社の調査によると、現在グローバルなオーガニックB2C検索のわずか1%がLLMで実施されていますが、この数値は2027年までに20%に急増すると予想されています（図1）。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が、発見される可能性とLLMの信頼を獲得します。
図1：LLMにおけるオーガニックB2C検索の現在量と予想量
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。
当社の調査によると、91%の組織が既に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もたらす変革の大きさを物語っています。先進的な組織は、これらの信頼性シグナルを強化し、AIシステムがLLMベース検索で表示するソースを決定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2）。しかし調査結果によると、AIが発見プロセスを変えている現在でさえ、顧客は、より身近な「お互い」に最も深い信頼を寄せていることが判明しました。
図2：LLMベース検索への移行に対処する組織戦略
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、インフルエンサーのコンテンツを69%多く消費するようになりました。これは、顧客がこれまで以上に多くのコンテンツに触れていることを示します（図3）。顧客は洗練されたマーケティングよりも、同じ立場からの声と本物の視点をはるかに信頼しています。
購入者が個人的なエクスペリエンス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、インフルエンサーコンテンツとユーザー作成コンテンツ（UGC）が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。このようなブランドは、製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でUGCを活用しています。
図3：2023年から2025年までの購入前コンテンツ消費の増加
重要なポイント
AI発見に対応した構造
AIは、顧客がブランドを発見し信頼する方法を変革しています。コンテンツは人間とAIエージェントの両方が読みやすい構造にする必要があります。
- 質問に直接答え、AIエージェントが読みやすい構造のAIネイティブコンテンツを作成
- 明確な著作者情報、一貫したブランディング、会話型発見を追跡する分析によって信頼性シグナルを強化
- レビューを活用し、真の製品親和性を持つインフルエンサーとパートナーシップを組み、コミュニティ主導のユーザー作成コンテンツに投資することで、本物の声を増幅
- 明確な応答基準により、特にモバイルにおいてチャネル間で一貫したジャーニーを確保
業界固有のインサイトを確認
メディアとエンターテインメント
金融サービス
旅行と観光
ライフサイエンス
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、ブランド企業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4）。生成AIにより、マーケターは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エクスペリエンスを顧客に大規模に提供することが容易になります。ただし、ブランドの完全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。
図4：今後24か月間のコンテンツ運用の様々な領域におけるブランドの準備状況
アーリーアダプターのメリット
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5：コンテンツ制作への生成AI導入の段階
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。
アセット当たりのコスト削減
コンテンツ処理量の増加
市場投入までの時間短縮
品質管理コストの増加
コンバージョン率の向上
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
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「モバイル優先」戦略にもかかわらず、調査によると多くのブランドは依然としてその潜在能力を十分に活用できていません（図6）。
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主導の発見機能など、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。
図6：顧客獲得におけるチャネルの重要度と、組織が活用する効果の比較
重要なポイント
規模と品質のバランス
生成AIは機会とプレッシャーの両方をもたらします。先頭を走るブランド企業は、品質管理と信頼性を保ちながら規模を拡大する企業です。
- 基準を維持しながらコンテンツを再利用するモジュール化されたシステムを構築
- 人間の専門知識とAIを組み合わせて、大規模なパーソナライゼーションを実現
- 品質、コンプライアンス、ブランド信頼のためのガードレールでガバナンスを強化
- モバイル、インフルエンサーエコシステム、AI主導の発見機能を優先度の高いチャネルとして継続的に最適化
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7）。
- 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、ブランドメトリクス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。
図7：マーケティング部門の進化に関する記述に同意する回答者の割合
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て不釣り合いに大きな価値を獲得する機会を与えています。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8）。
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。
図8：現在のプラットフォームが今後24か月間でニーズを満たすと考える経営幹部の割合
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
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9：今後12か月のマーケティングの変化
重要なポイント
複雑さから明確さへ
変革を推進するには、新しい技術以上のものが必要です。一貫したカスタマーエクスペリエンスを提供するために、チーム、データ、測定フレームワークがどのように連携するかを再考することが重要です。
- 技術スタックをシンプルにし、ジャーニーをエンドツーエンドで接続するオーケストレーションツールを優先
- 最新のスキルセットを採用し、顧客の成果にインセンティブを合わせることで、サイロを解消
- 短期的な結果と同等に長期的な関係を重視することで、ブランドとパフォーマンスのバランスを実現
- チャネル固有の成果だけでなく、ジャーニー全体を追跡する統合測定フレームワークを作成
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10）。
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。
図10：AIガバナンスの様々な要素の導入状況
重要なポイント
拡大可能なAIへの準備
エージェント型AIは、作業の進め方を根本から大きく変える可能性を秘めています。しかし、その可能性を実現するには信頼と制御が必要です。前進への道筋には、ガバナンスを導入しながら実際のユースケースでパイロットを実施し、迅速かつ責任ある導入を確実にすることが含まれます。
- ROIを実証し、自信を築くために、価値の高い低リスクのユースケースでエージェント型AIのパイロットを実施
- 人間の専門知識とAIを組み合わせて、より価値の高い問題解決とより強固なカスタマーエクスペリエンスに向けて作業をシフト
- コンプライアンスを超えたガバナンスフレームワークを確立し、導入を加速するガードレールと説明責任を創出
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。
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