生成AIとAIエージェントをマーケティングに活用する方法

マーケターを悩ませる「理想と現実」

マーケターは、理想と現実のギャップに悩んでいます。1対1のパーソナライズされたコミュニケーションが顧客にとって必要だとわかっていても、時間とリソースの制約から、効率を重視したマス・アプローチに頼らざるを得ないのです。この結果、企業からのプロモーションは「鬱陶しい」と思われがちになっています。

このジレンマの根本原因は、パーソナライゼーションの実現コストが非常に高いことです。従来の手法では、顧客一人ひとりに最適化されたアプローチを実現するために膨大な工数が必要でした。

生成AIの登場により、パーソナライゼーションの実現が容易になりました。データ分析やコンテンツ制作といったオペレーション業務を自動化できるため、パーソナライゼーションのコストが大幅に削減されます。マーケターは本来注力すべき戦略思考や顧客理解に時間を集中できるようになります。

AIソリューションの全体像を理解する

このようにマーケティングのあり方を変える力を持つAIですが、一口に「AI」と言ってもその中には様々な技術や仕組みが含まれています。まずは関連する用語を整理し、その全体像を掴んでいきましょう。

「AI」は、コンピュータが学習、推論、認識、判断といった人間の知能を模倣する技術全般を指します。単にAIという場合は、これから出てくる用語をひっくるめた大きな枠組みとしてそう表現しています。

AIを活用して問題を解決するシステムは「AIソリューション」と呼ばれます。「AIアプリケーション」としても表現されることがあります。

「AIソリューション」は、主に「AIアシスタント」と「AIエージェント」の2種類に分けられます。どちらも生成AIを基盤にして機能しています。

「生成AI」とは、既存のデータを大量に学習し、学習内容に基づいて新しいデータを生成するAI技術です。テキスト、画像、音声などを自律的に生成できる技術のことを指します。

生成AIの中でも自然言語処理に特化したものが「LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）」と呼ばれます。代表的なLLMには、GPT（Generative Pre-trained Transformer）やClaude、Geminiなどがあります。画像生成に特化した画像生成モデルや動画生成に特化した動画生成モデルも存在します。

「AIアシスタント」は、人間が主体となって作業を行い、AIがそれをサポートする仕組みです。FAQ対応やチャットボットのように、人間の質問に対してAIが回答を提供する形態が一般的です。

一方、「AIエージェント」は、AIが主体となって自律的に作業を進め、人間は監督やガイドラインの設定を行う仕組みです。

AIエージェントは生成AIに加えて、独自のインターフェースやMCP（Model Context Protocol）、拡張プログラムを組み合わせて業務を担います。

MCPとは、AIモデルと外部のデータソースやツールを接続するための標準規格のことです。MCPによってAIエージェントの機能が拡張され、より人間に近い働きができるようになってきました。

イメージしやすいように、「レストラン向けのAIソリューション」を例にお話しましょう。

「夏のメニューを考えて」とリクエストしたら、生成AIが「どんなメニューがお望みですか
？」と答え、「暑さを吹き飛ばす激辛メニューで」というように一問一答に近い形でやり取りするのが「AIアシスタント」です。

一方「AIエージェント」は、「夏のメニューを考えて」とリクエストしたら、「ではこんなメニュー構成はいかがですか？」「このメニューをアピールするためには…」「セットで…」といったように、まさにエージェント（代理人）や専属コンサルのように主体的に先々のことまで考えてくれます。

どちらも中身を動かしているのは「生成AI」です。生成AIの中でも自然言語処理に特化したものがGPTやClaudeなどの「LLM」です。画像生成に特化した画像生成モデルや動画生成に特化した動画生成モデルもあります。

そして、「外部にあるレシピ情報」や「お客様アンケートの結果」を生成AIにインプットするのに必要なパイプのようなものがMCPです。

AIエージェントがCXを新たな次元へ導く

現代の顧客は、個別最適化された体験に慣れており、「自分にぴったりの提案」を当然のものとして期待しています。画一的なアプローチでは、もはや顧客は満足しないためです。

ところが、パーソナライゼーションの実現には、データ分析や企画立案などの運用負荷が大幅に増加するという問題があります。

この課題を解決するために、生成AIやAIエージェントの活用が不可欠になります。AIエージェントを活用することで、パーソナライゼーションの運用負荷を大幅に軽減できるようになります。

「あなたの好みや気分に合わせたメニューをご提供します」というレストランがあったら素敵ですよね。それが「本当のパーソナライズ」です。しかし、どう考えても人力でそれをやるのは大変すぎます。

AIエージェントは人の代わりに、お客さん一人ひとりの好みを分析したり、好みに合わせたメニューを考え、提供してくれる存在です。

重要な2つの要素

独自のナレッジ

いくら高性能な生成AIを使っても、その基盤となるナレッジや判断基準がなければ、期待するアウトプットは得られません。

マーケティング施策の成功要因を分析するAIエージェントは、人間が持つ成功パターンの見極め方を学習します。つまり、人間にナレッジがなければ、AIも有効な分析ができません。

レストランの例でいえば、いくら「一人ひとりに最適なメニューを考えてくれる」といっても、中に入っているレシピが「どこにでもあるお手軽料理」のようなものだったらちょっとガッカリですよね。

レストランのAIエージェントなら、他では味わえない「秘伝のレシピ」がぎっしり詰まっていて欲しいものです。

また、いくら秘伝のレシピ情報があるからといって、その中身を誰も理解していなかったら問題です。自分でもそのレシピや料理法がわかっていないとAIがやっていることがなんなのか理解できませんし、AIがちゃんとお客さんに合わせたメニューを提案できているのか判断できません。人間のスタッフがお客さんから「このメニュー、どんなの？」と聞かれてもうまく答えられません。

そのため、そのレシピを使って実際に料理をしてきた経験を持つ人材も必要です。

AIエージェントを使いこなす人材

企業が実現したいことを深く理解し、その目標に向けてAIエージェントを適切にチューニングし、継続的に運用できる人材も欠かせません。AIソリューションは導入して終わりではなく、課題や環境の変化に応じて最適化し続ける必要があります。

生成AIは「左脳的」な論理的分析や情報処理を得意とする一方、人間は「右脳的」な直感や共感、現場感覚を発揮できます。これからの時代は、この両者の最適な組み合わせが競争力を決定します。

特に重要なのは、情報の取捨選択における人間の価値です。生成AIの発達により情報やアイデアの「量」は飛躍的に増加しますが、「どの情報が本当に価値があるか」の判断には人間の感覚が不可欠です。

また、数字だけでは説明できない価値を理解できることも重要な要素です。「数字的な証明ができても、想いや感覚とズレている」という状況は実際に多く存在します。データ分析ツールだけでは解決できない課題に対して、データと人間の感覚を組み合わせて解決策を見出す能力が求められています。

レストランにAIソリューションを入れたら、その後は放っておいてもうまくいくかといったらそうではありません。人が適切にチューニングし、運用していく必要があります。

人の行動はゆらぎの多いものです。気分屋といってもいいでしょう。レストランオーナーやお客さんのゆらぐ気持ちを理解し、AIエージェントに落とし込むのは人間の役割です。

また、お客さんの好みやトレンドも常に変わっていきます。いきなりジョージア料理のブームが来るかもしれません。そういった「世の中の空気感」を読み取り、適切にAIエージェントに渡していくことも大切です。

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