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マーケター必見！生成AIエージェントの活用法と、それがもたらす変化とは？

2026.01.29

はじめに

デジタルマーケティングの重要性が高まるなか、生成AIを活用した取り組みが急速に普及しています。
近年では、生成AIをさらに発展させた「AIエージェント」の活用にも注目が集まっています。

生成AIは、テキストや画像など多様なコンテンツを自動生成できる一方で、マーケターが戦略的に活用し、成果につなげるためには、学習済みモデルの特性を理解したうえで、適切な指示（プロンプト）を与える必要がありました。しかし、AIエージェントの登場により、データ分析やタスク管理を自律的に行い、顧客接点を継続的に最適化するなど、マーケターの業務そのものに大きな変化が生まれつつあります。

本記事では、マーケターにとっての生成AIエージェントの有用性について、わかりやすく解説します。具体的な導入事例や最新動向に加え、今後求められるスキルや注意点についても紹介します。顧客体験の向上やパーソナライズが重視される時代において、自動化と創造性をどのように組み合わせるべきか。生成AIからAIエージェントへの進化がもたらす新たな可能性に迫ります。

▼目次

生成AIエージェントの基本理解

マーケターが得る価値

生成AIエージェントの活用事例

スキルアップと導入のポイント

おわりに

生成AIエージェントの基本理解

生成AIとAIエージェントの違い

生成AIとは、大量のデータから学習したモデルを用いて、文章や画像などのコンテンツを自動生成する仕組みを指します。
たとえば、会話型AIによる問い合わせ対応や、テキスト自動生成を活用した記事作成支援などが代表的な例です。マーケティングの現場においても、キャンペーン文案の試作やセグメント別クリエイティブの作成など、業務効率化を目的とした活用が広く進んでいます。

一方で、生成AIはコンテンツ生成の工程を省力化できるものの、「何を分析し、どのように活用するか」といった意思決定の部分は、依然としてマーケター自身の判断に委ねられるケースが少なくありません。

これに対してAIエージェントは、生成AIの創造機能に加え、データ分析やタスク管理を自律的に実行できる点が大きな特徴です。たとえば、顧客データをもとに機械学習でセグメントを抽出し、その結果を踏まえて施策案を自動で提示するなど、マーケティング施策の企画から改善までのプロセスを包括的にカバーします。

コンバージョン改善プラットフォームを提供する株式会社Sprocket（スプロケット）によると、自律性の高いAIエージェントを活用することで、マーケターによる指示や手作業の負担が軽減され、多面的な分析結果に基づいた、より高度な戦略立案が可能になるとされています（参照*1）。

AIエージェントがもたらす変化

AIエージェントの最大の特徴は、単なる作業プロセスの効率化にとどまらず、予測と意思決定を即時に行う「自律性」にあります。2025年7月には、Sprocket が「データ分析エージェント」の提供を開始し、専門的な分析スキルがなくても高度なデータ解析を実行できる環境が整いつつあります（参照*1）。この仕組みにより、膨大な購買データや行動ログを迅速に処理し、マーケターに対して最適なアクションの指針を提示することが可能になりました。

また、市場規模の拡大も注目すべきポイントです。Forbes の調査によると、AIエージェント関連市場は2026年までに56億ドルに達すると予測されており（参照*2）、業界を問わずマーケティング運用の変革を促す重要な技術として位置づけられています。

これまで生成AIはコンテンツ生成の側面に注目されがちでしたが、AIエージェントは戦略策定から施策実行、効果検証までを包括的に担える点が大きな強みです。予測と意思決定を同時に行い、リアルタイムで改善を繰り返す柔軟性は、従来のマーケティング業務のあり方を根本から変える可能性を秘めているといえるでしょう。

マーケターが得る価値

個別最適化と顧客体験の向上

AIエージェントの活用によって、マーケターは顧客体験をよりきめ細かく最適化できるようになります。
たとえば、生成AI活用支援を展開する株式会社ギブリーのプレスリリースによると、中川政七商店との共同検証において、会員情報や購買履歴、Web行動履歴といった多様なデータを基に「Virtual Customer（バーチャルカスタマー）」を生成し、AIエージェントがメールマーケティング施策の企画からコンテンツ作成、配信後の評価、改善までを一貫して実行した結果、メールの開封率やクリック率の向上が確認されたと報告されています（参照*3）。

このような個別最適化は、従来、マーケターが多くの時間と労力をかけて実現してきた領域でした。AIエージェントを導入することで、異なる顧客層に対して最適なコンテンツを自動で配信し、その効果を学習サイクルによって継続的に高めていくことが可能になります。企業は製品やブランドの認知をより効率的に向上させることができる一方で、顧客は自分に合った情報を無理なく受け取れるようになります。

デジタル化が進むなか、ユーザーがパーソナライズされた体験を求める傾向は一層強まっています。AIエージェントの自動化と学習能力は、こうしたニーズに応え、企業と顧客の双方にとって価値ある体験を実現するソリューションとして、今後ますます重要な役割を果たしていくでしょう。

データ活用による新たな競争優位

AIエージェントは、データ活用による競争優位の獲得にも大きく貢献します。
名古屋鉄道株式会社（名鉄）が公開したプレスリリースによると、ギブリーとの共同プロジェクトにおいて、2025年9月までを第1フェーズとして、グループ内に散在する膨大なデータをAIエージェントが統合し、クラスタリングによって顧客特性を細分化する取り組みが進められています（参照*4）。さらに、過去の配信データから学習したAIエージェントが、コンテンツ作成時に最適な訴求ポイントを提示し、成果を予測しながら施策を立案する仕組みも試行されています。

こうした取り組みは、企業規模を問わず導入可能なメリットを持っています。マーケティングはこれまで、クリエイティブや担当者の経験則に依存する側面が大きい分野でしたが、データ解析を基盤として実行プロセスを自動化することで、効果検証のサイクルを大幅に高速化できます。さらに、蓄積された学習結果を深掘りすることで、新たな施策の創出や、これまで見過ごされてきたターゲット層の発見にもつながります。

その結果、マーケターは日常的な分析作業に追われることなく、より戦略的かつ創造的な業務に注力できるようになります。

生成AIエージェントの活用事例

実務負荷の削減

AIエージェントの導入によって、企業の実務負荷を大幅に削減できる事例が増えています。
とくに、問い合わせ対応やチャットを活用した顧客サポート領域では、その効果が顕著に表れています。Adobeの調査によると、2024年のサイバーマンデーにおけるチャットボットの利用は、前年比で1,950％増加したと報告されています（参照*5）。こうした急速な利用拡大を背景に、多くの企業がAIエージェントによる自動応答や問い合わせの振り分け機能の導入を加速させています。

人手で対応してきた業務の多くを自動化することで、スタッフはより高度な判断や専門性が求められる業務に集中できるようになります。さらに、AIエージェントは24時間稼働し、時間帯や対応件数に左右されることなく、一定の品質で顧客対応を行うことが可能です。その結果、顧客満足度の向上に加え、人件費や教育コストの削減、さらにはマーケティング部門全体におけるリソース配分の最適化といった効果も期待できます。

効果的なパーソナライゼーション

生成AIエージェントは、クリエイティブ領域でも注目を集めています。
株式会社Algomatic が提供するマーケティング特化型の画像生成AIエージェント「ネオデザインAI」は、2025年6月下旬からトライアル提供が開始され、企業が画像クリエイティブの自動生成や検証を行える環境が整いつつあります（参照*6）。顧客属性や嗜好に合わせたバナーや広告クリエイティブを瞬時に作成できる機能は、ブランド認知度の向上や施策の拡張に寄与すると期待されています。

画像や文章の自動生成に加え、AIエージェントが顧客の閲覧履歴や購買行動などのデータを解析し、最適な表現を導き出すことで、パーソナライゼーションの精度はさらに高まります。これにより、マーケターは従来の制作プロセスに要していた時間を、企画立案や分析業務に振り向けることができ、高付加価値なアイデア創出の余地が広がります。

結果として、顧客視点に立った高度なキャンペーンをスピーディに展開できる点が、生成AIエージェント活用の大きなメリットといえます。

スキルアップと導入のポイント

スキルセットの再定義

AIエージェントの普及により、マーケターに求められるスキルセットも変化しています。
インドを拠点とするテクノロジー専門メディア Analytics Insight によれば、複雑な業務フローを自律的に扱うAIエージェントや、個別化を徹底する生成AIが今後のトレンドとして注目されていると述べられています（参照*7）。これに伴い、マーケターには、AIが導き出すインサイトを基に戦略を立体的に構築する力が求められています。

また、Algomatic では、成AIを活用した企業向けマーケティング支援サービスのデモ展示を告知するなど、実機を確認しながら自社課題への応用を検討できる環境が整いつつあります（参照*8）。今後、マーケターにはAIリテラシーに加え、システム導入時のコスト管理力や、生成されたコンテンツを顧客体験と結びつける論理的思考力が、これまで以上に不可欠になると考えられます。

導入時の留意点

AIエージェント導入時にまず検討すべきなのは、データの品質とセキュリティです。
AIが学習する元データに偏りや誤りが含まれている場合、施策の精度が低下し、誤った意思決定につながるリスクがあります。顧客データや機密情報を扱う際には、適切な権限管理やアクセス制御が不可欠です。あわせて、データ取り扱いガイドラインの整備や、外部サービスを利用する場合の契約内容・サイバーセキュリティ対策の確認も重要なポイントとなります。

また、コスト面での計画性も欠かせません。AIエージェントの導入効果は、初期段階では定量的に測定しにくいため、過剰なシステム導入によるリスクが生じやすくなります。運用コストまでを見据えたうえで、最小限の実証実験（PoC）から段階的に拡張していく進め方が望ましいでしょう。これらのポイントを踏まえ、成果とリスクのバランスを取りながら導入を進めることで、ROI（投資利益率）の向上も期待できます。

おわりに

生成AIエージェントは、従来は個別に扱われてきた生成AIのコンテンツ制作力と、AIによる自律的な分析・判断機能を組み合わせた存在として注目されています。データの収集・解析から戦略策定、実行までを自動化し、顧客体験を高めるために継続的に学習する柔軟性は、マーケティング現場に大きな変化をもたらしています。

こうした流れを受け、マーケターには新しいスキルや考え方が求められるようになっています。慎重かつ段階的に導入を進めることで、より質の高い顧客体験と効果的な施策の両立が可能になります。まずは小規模な導入やスキル強化から着手し、AIエージェントと協働する理想的なマーケティング体制を構築していくことが重要なポイントといえるでしょう。

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『猿人』は、BtoBマーケティング支援に特化し、企業の事業フェーズやターゲット市場、製品・サービスを深く理解したうえで、実行力のあるマーケティングプランの策定と伴走型の実行支援を行っています。
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【この記事はAIを利用して書かれています】

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