私は『バック・トゥ・ザ・フューチャー』シリーズが大好きで、特に「未来」が描かれているPART2がお気に入りです。映画で描かれた2015年の未来の中で特に有名なのが、マテル社のホバーボードです。それから10年以上が経った今も、私はまだホバーボードに乗って歩道を滑走できる日を待ち続けています。
期待が高まり、過大な期待を抱かせた末に現実が突きつけられるというパターンは、映画だけの話ではありません。マーケティング担当者として働く私の周りには、部署や会社を大きく変えるというAIツールが次々と登場しています。
新時代のマーケターとして活躍するための生成AI活用ガイド
マーケティング業務の効率化と成果向上を実現するためのAI活用手法を解説
- 生成AIとは
- マーケター向け生成 AI活用方法
- HubSpot Breeze導入企業活用事例
- HubSpot AI活用でのマーケティング支援
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最新の動きは、エージェンティックAIに焦点を当てています。AIエージェントは、時間を節約してくれたり、繰り返しの作業を自動化してくれたり、調査を手伝ってくれたりと、ある面では役に立っていると感じています。しかし、AIエージェントはその可能性を最大限に発揮できているのでしょうか？
エージェンティックAIは、技術面で目覚ましい進歩を遂げています。しかし、多くの企業はまだAIの可能性を十分に引き出せておらず、エージェンティックAIを導入して最大限の効果を得るための準備も十分には整っていません。
現在のマーケティングにおけるAIエージェントの役割、マーケティングチームにもたらす実際のメリット、そして今後の可能性について見ていきましょう。
AIエージェントとは？
AIエージェントとは、タスクを実行し、データから学習し、設定された範囲内で自律的に動作する自律型ソフトウェアシステムのことです。
要するに、エージェンティックAI（自律型AI)に目標を与え、そのAIに何をすべきかを自ら考えさせ、実行させるのです。AIエージェントは、人間の指示なしにタスクに適応・対応することで、単なる自動化の枠を超えています。いわば、実際の環境でさまざまなタスクを実行させるためのエージェントです。
まだ発展途上の分野ですが、需要は拡大しています。AIエージェント市場は、2030年までに470億ドル規模に成長する（英語）と予測されています。近い将来、マーケティング分野でAIエージェントがさらに普及していくことが予想されます。
AIエージェントがマーケティングで役立つ理由
今日のマーケティングが何よりも求めるのは、「スピード」と「パーソナライゼーション」の2つです。
ユーザーは常に、より良いマーケティングを期待しています。タイムリーで、自分に関係があり、自身の体験に即していると感じられるメッセージを求めているのです。一方、マーケティングチームは限られたリソースで、より多くの顧客セグメント、チャネル、製品ラインにわたり、一人ひとりに合わせた体験を大規模に提供することが求められています。しかも、マーケティング予算もスケジュールも、これまで以上に厳しくなっています。
エージェンティックAIがそのギャップを埋めます。
「AI」と聞くと、多くの人はChatGPTやGeminiのような生成AIツールを思い浮かべるでしょう。そして、これらのAIツールは、チームのアイデア出しやコンテンツの草案作成、単純なタスクの自動化を支援することで、すでにデジタルマーケティングに影響を与えています。エージェンティックAIはそこからさらに一歩進み、チーム内のワークフローを管理し、人の関与を大幅に減らしながらアクションを実行します。
現在、マーケティング向けAIエージェントは、主に次の4つの分野で活用されています。
- コンテンツ制作
- カスタマーサポート
- キャンペーンの最適化
- データ分析
これらのユースケースに共通する点は、ワークフローの自動化です。エージェンティックAIを活用すれば、SNS投稿文の作成、レポートの取得、顧客向けメッセージの送信といった、負担の大きい反復作業をマーケティングチームが手放せるようになります。
チャット型AIやチャットボットとは異なり、AIエージェントは、あらかじめ定められた範囲内でより自律的に動作できます。設定が完了すれば、トリガーを検知し、アクションを実行し、リアルタイムのデータに基づいて出力を調整できます。そのすべてをほぼ自律的に行います。
ただし、AIエージェントは戦略や創造性に取って代わるものではありません。その代わりに、マーケティング担当者はそうしたことに注力するための時間とエネルギーをより多く確保できるようになります。
とはいえ、現在のエージェンティックAIが直面している課題の一つは、その具体的なユースケースを、一般的な概念としての「AI」から切り離すことにあります。多くの企業は、まだ「AIとは何か」を理解しようとしている段階です。まして、AIを自社の業務にどう組み込み、より大きな意思決定権限を与えるかまでは、十分に検討できていません。
この課題はデータにも表れています。McKinsey社の調査によると、組織の55％（英語）が何らかの形で生成AIを活用している一方、80％以上は企業全体の収益への測定可能な効果を確認できていません。AIがまだ全体として収益面でのメリットをもたらしていないのであれば、たとえエージェンティックAIがより高度な機能を提供していたとしても、経営幹部がさらなる投資に躊躇するのは理解できます。
Gartner社は、2028年までにエンタープライズソフトウェアの33％（英語）が、真のエージェンティックAIを搭載するようになると予測しています。これは、現在の1％未満から大幅に増加する見込みです。その可能性と有用性は明らかです。しかし、ほとんどのマーケティングチームにとって、エージェンティックAIの真の実力は、まだ少し先にあります。
マーケティング向けAIエージェントのメリット
AIエージェントはまだその可能性を十分に発揮していませんが、多くは小幅な改善とはいえ、どのマーケティングチームにも有用なメリットをもたらします。よく見られるものとしては、コンテンツ制作の迅速化、パーソナライズされた顧客体験、そしてチームの効率向上などが挙げられます。
とはいえ、基本的なメリット以外にもどのようなメリットがあるのか、マーケティングの専門家数名に聞いてみました。専門家からは、次のような意見が寄せられました。
複数のバリエーションを同時並行で作成
何度もランディングページを作り直したことがあるマーケティング担当者なら、ターゲットオーディエンスを選び、キャンペーンを作成し、テストして、また繰り返すという、順を追った進め方をよく知っているはずです。
Foundation MarketingとDistribution AIの創設者であるRoss Simmonds氏は、構築とテストを繰り返す負担の大きいプロセスに、エージェンティックAIが新たな進め方をもたらすと考えています。
「AIエージェントがマーケティングのワークフローを一新している意外な方法の一つは、バリエーション作業を並列化することです」とSimmonds氏は述べています。「これまで、マーケティング担当者は、ランディングページやEメールの作成といった業務を、1つの業界、1つのページ、1つのキャンペーンずつ、順番に進めてきました」
「しかし、AIエージェントを使えば、業界、ペルソナ、地域別に調整した同じアセットのバリエーションを5～10種類、同時に作成できるようになりました。かつては数日や数週間かかっていた作業も、今では数時間で完了できるようになりました。」
そのメリットの一部は、Simmonds氏が「自律的な品質保証」と呼ぶ仕組みによるものです。AIをチームの一員として信頼していくうえで、重要な要素になります。
「学習済みのAIエージェントなら、ブランドボイス、文法、口調、書式上の誤りについて、文書を大規模にチェックできます」とSimmonds氏は述べています。「手作業によるチェックの代わりに、これらのエージェントは数百ものアセットにわたる不整合を数分で特定できるため、マーケティング担当者はより戦略的な業務に注力できるようになります。」
状況に応じた意思決定
反復的なマーケティング業務をエージェンティックAIに任せるという話は、よく聞きます。しかしHasDataのCMOであるSergey Ermakovich氏は、AIのデータ処理能力を意思決定に生かす可能性について、より広い視点で考えるようマーケティング担当者に促しています。
「マーケティング担当者が見落としがちな点の1つは、AIが状況に応じて意思決定できることです」とErmakovich氏は述べています。「AIはファーストパーティデータを大規模に分析します。そのうえで、行動のトリガーに応じて顧客セグメンテーションを変更します。例えば、顧客がカートに商品を残したまま購入を完了しなかった場合、その顧客を購入意欲の高いオーディエンスセグメントに移すことができます。この調整はリアルタイムで行われ、人のチームでは実現できないほどの頻度と精度で実行されます」
このプロセスにより、こうした反復作業によって生じるさまざまな制約を取り除けます。
「これにより、あらゆるタイミングや顧客接点でコンバージョンを最適化する、パーソナライズされたカスタマージャーニーを実現できます」とErmakovich氏は述べています。「この最適化は、事前に設定したキャンペーンやA/Bテストに依存しません」
リアルタイムのマイクロセグメンテーション
顧客セグメンテーション（英語）は、マーケティングの研究やツール開発で長年重視されてきたテーマです。適切な顧客層に、より効果的にアプローチするにはどうすればよいのでしょうか。Creative Fabricaのマーケティング責任者であるAnastasia Parokha氏は、AIを活用したリアルタイムのマイクロセグメンテーションによって、非常にきめ細かな施策を実行できる可能性があると見ています。また、多くのチームのマーケティング戦略では、この点が十分に活用されていないとParokha氏は考えています。
「最新のAIモデルは、ユーザーの行動をリアルタイムで分析し、コンテンツまで調整できるよう学習されています。これにより、オーディエンスを細かなグループに分け、コンテンツをパーソナライズできるようになります」と同氏は述べています。
また同氏は、独自性や自然さが損なわれることへの懸念から、依然としてこのアプローチに懐疑的なマーケティング担当者も多いと指摘しています。
「リスクの低い業務にはAIを活用するなど、ハイブリッドなアプローチをとることをお勧めします」とParokha氏は述べています。「例えば、A/BテストやEメールのコピーライティングなどです。その後は、自分たちでAIを学習させながら、マーケティングにおけるAIの役割をさらに広げていけます。重要なのは、AIと協働しながら、業務で使用するAIモデルを継続的に改善していくことです」
マーケティングにおすすめのAIエージェント
以下で紹介するAIエージェントは、すべてワークフローの自動化と業務支援を得意としています。ただし、AIが完全に自律的に動けるようになるには、まだ時間がかかりそうです。それでも今のツールを活用すれば、手作業を大幅に減らしながらマーケティングチームの時間を節約し、パーソナライゼーションを強化して、キャンペーンを最適化できます。
マーケティング以外の業務でもAIエージェントの活用を検討している方は、AIエージェントのおすすめ9選も参考にしてください。
HubSpot Agent Hub
エージェントの用途を絞り込むほど、良い結果が得られると感じていますが、実際の導入してみると、そう簡単ではありません。
だからこそ、HubSpotのAIエージェントが気に入っています。コンテンツ作成、顧客からの問い合わせ対応、案件創出、SNS、ナレッジベースの構築など、それぞれの用途に特化したエージェントを導入できます。
例えば、最近はランディングページのA/Bテストに力を入れているのですが、ランディングページのコンテンツをリターゲティングする作業は、AIエージェントにぴったりのユースケースです。
さらに、HubSpotのプラットフォームを利用すれば、社内のデータを活用して、顧客により的確な回答を提供し、チームの成果向上につなげることができます。複雑な連携設定も、追加のツールも必要ありません。
価格：HubSpotのAIの一部機能（Breezeアシスタントなど）は、HubSpotの無料プランで利用できます。高度なエージェントを利用するには、有料プラン（月額2,400円～）が必要です。
ZBrain AIエージェント
ZBrainのAIエージェントは、AIを高度に活用したいユーザーや大企業に適した選択肢です。AIエージェントを既存の環境に組み込むことは、多くの企業にとって大きな課題の1つです。ZBrainは、その課題の解決に役立ちます。
ZBrainの「Agent Store」には、あらかじめ構築・厳選されたエージェントが豊富にそろっており、特に気に入っている機能です。企業でAIを導入する際、高度な技術知識が必要になることが導入の妨げになる場合があります。その点、このように「プラグアンドプレイ」に近い形で利用できるのは大きなメリットです。
ZBrainは「ローコード」で利用できますが、Agent Storeがあるとはいえ、導入するなら少なくとも中級レベルのAI知識を身につけておくことをおすすめします。高機能な業務スイートですが、その分、価格も高めです。一方、AIエージェントを活用した業務を本格的に拡大する段階では、ZBrainが有力な選択肢になります。
価格： ZBrainは月額999ドルから利用でき、企業向けには個別見積もりも用意されています。
Chatsonic
実務に使えるマーケティングAIアシスタントを探しているなら、WritesonicのChatsonicは有力な選択肢です。コンテンツ制作を中心に設計されていますが、オーディエンスに響くアイデアの生成からパフォーマンスの自動分析まで、制作プロセス全体をカバーします。
Chatsonicでは、コンテンツ制作にChatGPT、Claude、Geminiなど複数のモデルを組み合わせて活用できる点が気に入っています。モデルごとに得意な文章や制作タスクが異なるため、それらを一つの環境で使い分けられるのは便利です。
価格：Chatsonicは無料で利用を開始できます。有料プランは1ユーザーあたり月額16ドルからです。
Agentforce（Salesforce）
Salesforceは近年、自社の製品群に組み込むエージェンティックAIに力を入れています。Agentforceは、カスタマーサービス、営業、マーケティング業務の自動化をAIエージェントで支援します。
Salesforceのデータベースを最新の状態に保つことで、豊富なデータを会話型AIツールや予測分析に活用し、顧客のニーズを先読みできます。
特定の企業の製品環境を前提とする他のソリューションと同様、導入前に連携要件を十分確認することをおすすめします。
価格： Agentforceの価格は、Salesforceの契約に含まれます。Salesforce FoundationsではAgentforceの一部を無料で利用できます。それ以降は、1会話あたり240円からの従量課金制（またはFlexクレジットなどの従量・アドオン方式）となります。
Relevance AIエージェント
Relevance AIは完全なノーコードではありませんが、このプラットフォームを使えば、ゼロからコーディングする場合よりも簡単にAIエージェントを作成して導入できます。
マーケティング分野において、同社は顧客調査とアウトリーチ管理に重点を置いたAI Lifecycle Marketing Agentを前面に打ち出しています。特に小規模なチームにとって、こうした機能は重宝するでしょう。
価格： Relevance AIの無料プランでは、1日あたり100クレジットを利用できます。Teamプランは月額199ドルで、100,000クレジットを利用できます。AIエージェントを本格的に活用したい場合に適したプランです。
Typeface
多くのAIコンテンツ作成ツールでは、空のテキストボックスにプロンプトを入力しながら、キャンペーンを形にしていきます。Typefaceはまったく異なるアプローチを採用しており、実際の大規模なマーケティング業務には、こちらの方が適していると感じます。
TypefaceのArc Agentsは、個々のコンテンツではなくキャンペーン全体を企画、制作、統括するために設計された、マーケティング専用のAIエージェント群です。Arc Agentsは、EメールやSNS投稿を個別に作成するだけではありません。「Spaces」という共有ビジュアルワークスペース上で、ブリーフの作成やマルチモーダルアセットの生成から、ブランドガイドラインへの準拠確認、各チャネルへの公開まで、キャンペーンのライフサイクル全体を支援します。
価格：企業向けの個別価格については、問い合わせが必要です。
SmythOS
コーディングが得意でなくても、SmythOSのノーコードプラットフォームなら、チームでAIエージェントを構築して導入できます。ドラッグ＆ドロップ式のインターフェースでエージェントを組み立てられるため、視覚的に分かりやすく、複雑な操作も抑えられます。SmythOSには、一般的なタスク向けの構築済みモジュールやテンプレートが用意されているため、何から何まで自分で作り続ける必要がない点も気に入っています。
ワークフローや反復作業の処理に適しており、まさに現時点でエージェンティックAIが特に力を発揮できる分野です。
価格：SmythOSは機能制限付きの無料プランで利用でき、有料プランは月額39ドルからです。また、ニーズに応じて、スタートアップから大企業まで幅広い規模に対応できます。
Lyzr AIエージェント
LyzrのSkottは、幅広いマーケティング業務に対応するために開発されたAIマーケティングエージェントです。トピックの調査、SEOを意識したブログコンテンツの作成、そのコンテンツのSNS向け再活用、各チャネルへの公開の自動化まで支援します。特に際立っているのは、その自律性です。Skottは成果やフィードバックから継続的に学習するよう設計されており、手作業をあまり増やさずにコンテンツ制作やキャンペーン運用を拡大したいチームにとって、有力な選択肢になります。
価格：企業向けの個別価格については、問い合わせが必要です。
マーケティングにおけるAIエージェント活用の課題
数名のマーケティング専門家に、現在のAI活用で経験していることや課題について聞きました。専門家からは、次のような意見が寄せられました。
エージェンティックAIの導入・連携
高機能なツールやローコード／ノーコードの選択肢が増えても、実際の業務への組み込みは、依然として大きな課題です。企業の従業員数やテクノロジースタックが拡大すると、連携が必要な箇所も予想以上の速さで増えていきます。
エージェンティックAIのような新しいテクノロジーを導入・連携しようとすると、マーケティング責任者はさまざまな難題に直面することがあります。SYMVOLTのマーケティング責任者であるJose Fuente氏は、次のように説明しています。
「AIツールは従来型のシステムとスムーズに連携できないことが多く、その結果、パフォーマンスを妨げるデータサイロが生まれます」とFuente氏は述べています。「さらに導入には技術的な専門知識も必要です。これを考えれば、導入が想定ほど進まない理由も分かります」
とはいえ、連携上の課題を理由に、いつまでも前進を止める必要はありません。Fuente氏は、こうした課題を乗り越えるための方法も提案しています。
「私たちマーケティング担当者は、柔軟なAPI連携に対応したソリューションを選び、AIの専門家と連携することで、よりスムーズに導入を進められます」と同氏は述べています。
「また、パイロットプログラムを実施すれば、本格展開の前にプロセスを検証して改善できるため、非常に有効です。ここで重要なのは、より大きな流れとして、考え方そのものを変えることです。AIは単なる目新しいツールではなく、協働することで力を発揮するチームの一員なのです」
実際に企業がAIエージェントをどう活用しているかは、AIエージェントの活用事例や導入についてのブログ記事もあわせてご覧ください。
データの整備と管理
自社のデータがどこにあるか、把握できていますか？適切なデータ管理は、AIツールがデータへのアクセスを必要とするようになる以前から、決して簡単ではありませんでした。データの収集、管理、利用に関する明確な仕組みやガイドラインがなければ、エージェンティックAIは本領を発揮する前につまずく可能性があります。
SEO Gold CoastのマネージングディレクターであるSean Clancy氏は、AIに共有するデータを具体的にすることがなぜ重要なのかを説明しています。
「難しいのは、本当に重要な情報をAIに学習させることです。マーケティング担当者は、うまくいかなかったキャンペーンが具体的にどのようなものかを示さないまま、あらゆるデータをAIツールに入力しがちです」と同氏は述べています。
「まず過去のうまくいかなかったキャンペーンをいくつか読み込ませると、より良い結果につながるケースを見てきました。新しいデータを与える前に、まずそれらの事例からエージェントに学習させます。そうすることで、チェック内容がより的確になり、アラートも実用的になります」
Clancy氏はさらに、マーケティングチームがエージェンティックAIを活用して実際に成果を上げられるのは、まさにそのときだと指摘しています。
「成果につながらない作業に時間を使わずに済み、チームが進行中のキャンペーンを1時間おきに細かく確認する必要もなくなります」と同氏は述べています。「目立たない変化ですが、大きな損失につながる前に問題を発見できるようになり、チームの対応方法が変わります」
従業員の抵抗感
仕組みを用意しても、従業員が使ってくれるとは限りません。私は、AIに対する従業員の不信感こそ、導入を阻む最大の障壁だと考えています。従業員がこうしたツールを理解せず、必要性も感じず、使いたいとも思わなければ、導入はうまくいきません。
Cambay TigerのCMOであるVrutika Patel氏も、AIを活用して地域を細かく絞ったキャンペーンを実施する際、この課題に正面から向き合いました。
「チームでは、雇用への不安や、新しいツールの習得にかかる負担を懸念する声がありました。そこで、小さく始めることにしました。AIツールを1つずつ使えるよう従業員をトレーニングし、早い段階で得られた成果を共有し、成功体験を積み重ねることで、この課題を乗り越えました」と同氏は述べています。
「まずは、解決したい課題を明確にします。私たちの場合は、特定の地域に対して、商品の新鮮さという強みを裏付けることが課題でした。配送スピードのデータと顧客の所在地を組み合わせ、地域の顧客に響くパーソナライズされたメッセージを作成しました。こうしたストーリーを軸にしたアプローチが効果を発揮するのは、顧客が自分に関係があり、実感のこもったメッセージに共感するからです」
AIをパートナーとして捉える
マーケティング担当者が「まずはAIを少し試してみよう」と勧められ、期待通りに動かないAIに強いストレスを感じる場面を何度も見てきました。しかし、そもそもマーケティング担当者自身が、AIに何を求めているのか明確に理解できていなかったらどうでしょうか。AIがその不足を自動的に補ってくれるわけではありません。AIは代替ではなく、協働するパートナーです。
さらに、エージェンティックAIでは人の直接的な関与なしに処理される範囲が広がるため、導入方法によっては中身が見えにくい「ブラックボックス」のように感じられることがあります。
PenfriendのCMOであるTim Hanson氏は、これを「理解のギャップ」と呼んでいます。
「多くのマーケティングチームが、曖昧なプロンプトをAIに与え、出力が想定通りでないと『AIは役に立たない』と不満を漏らす場面を何度も見てきました」とHanson氏は述べています。
「AIが間違えたわけではありません。マーケティング担当者自身がプロセスを十分に理解しておらず、AIに適切に説明できていなかっただけなのです。認めたくない事実ですが、AIを使うと自分たちの理解が不足している部分が浮き彫りになります。手作業で進める場合の手順を1つずつ明確に説明できなければ、その作業をAIにうまく任せることもできません」
Hanson氏は、この課題への対処法についても説明しています。
「解決策は一見すると逆説的です。AIを効果的に活用するには、まず手作業でその業務をこなせるようになる必要があります」と同氏は述べています。
「私自身、AIを使い始めたときに、まさに同じ経験をしました。自分が熟知しているプロセスを先に整理し、可視化する必要があると気づくまでは、結果も平凡なものでした。競合コンテンツ分析のように、手順を1つずつ説明できるプロセスから始めたところ、急に非常に良い結果が得られるようになりました」
「まずは、自分が熟知しているプロセスを選び、すべての意思決定ポイントを整理して、それをAI導入の基盤にしましょう。そのうえで、より複雑なワークフローへと広げていきます」
AIエージェントのメリットを最大限に引き出すには？
AIエージェントのメリットを最大限に引き出せるのは、準備の整ったマーケティングチームです。
ホバーボードの実現を待ちながらも、私はこれまでマーケティングの仕事を支えてきた、新しいアイデアへの好奇心と期待を大切にしています。特にAIについては、なおさらです。
新しいマーケティングのアイデアやテクノロジーと同じように、エージェンティックAIにも同じ流れがあります。ツールは進化し、期待も膨らみます。しかし、マーケティングの本質は変わりません。優れた仕組みを整え、確かな戦略を立て、顧客の課題解決を最優先にすることです。
AIエージェントはもはやSFの世界だけの存在ではありません。ただし、ホバーボードのような未来が完全に実現したわけでもありません。この過渡期でも、エージェンティックAIはマーケティングチームの力になり、AIエージェント自体も進化を続けています。私たちの働き方を変える可能性は、確かにあります。
しかし、AIエージェントについて調べる中で最も強く感じたのは、目新しいツールを追いかけるだけのチームが、これからのマーケティングをリードするわけではないということです。エージェンティックAIを活用して成果を上げるのは、準備を整えたチームです。具体的には、整理されたデータ、明確なプロセス、十分に可視化されたワークフロー、そしてテストと学習を積極的に取り入れる文化が必要です。
AIエージェント