マーケティングにAIエージェントは使える？機能・主なサービス・活用事例・注意点を徹底解説！

近年の顧客行動の複雑化に伴い、マーケティングでは人手による最適化が難しくなっています。しかし、マーケティングオートメーション（MA）は、設定ルールどおりの自動化のみにとどまるため、高度な判断には対応しきれません。

そこで注目されているのが、調査から分析、判断、施策実行までを自律的にこなすAIエージェントです。AIエージェントは、複数の外部システムとの連携により業務を自動化します。

本記事では、マーケティングにおけるAIエージェントの機能や代表的なサービス、活用事例、導入時の注意点を解説します。

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マーケティングにAIエージェントは使える？

AIエージェントとは、状況を理解し、自ら判断しながらタスクを進められるAIシステムです。マーケティング向けのAIエージェントは、ユーザー行動やWeb閲覧履歴、SNSなどの多様なデータを横断的に分析し、必要に応じて外部システムから追加情報を取得します。

自律的な情報収集と多段推論の仕組みにより、AIエージェントは最適な配信タイミングの判断や高確度リード抽出など、MAや人手では難しい非定型業務まで対応できます。

そのため、AIエージェントは定型的なタスクの自動化だけではなく、戦略判断を伴うマーケティング業務にも使える存在です。担当者の経験や勘に依存していた業務をデータドリブンに補完でき、精度の高い施策実行や運用負荷を削減します。

AIエージェントとMAとの違い

従来、マーケティング業務の自動化といえば、MA（マーケティングオートメーション、Marketing Automation）でした。MAとAIエージェントは一見似ていますが、以下のようにさまざまな違いがあります。

MAは、設定されたルールに基づき、メール配信やスコアリングなどを実行するワークフロー型の仕組みです。例えば、資料ダウンロード後の2日後にメール送信、スコアが一定以上で担当者に通知など定型的なシナリオへの対応が中心です。

MAは定義されたシナリオの範囲でしか自動化できない一方、AIエージェントは状況を判断して最適な行動を判断・実行する自律型パートナーとして機能します。

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マーケティング向けAIエージェントの主な機能

マーケティング向けAIエージェントは、個別メールの作成や属性に応じたコンテンツの動的変更、広告運用の分析・改善を自動で行います。以下でユースケースを紹介します。

企業・顧客分析をもとにしたパーソナライズなメール作成

AIエージェントは、CRM・MA・企業サイトなど複数のシステムからデータを収集し、その分析結果をもとにパーソナライズメールを自動生成します。単なるテンプレート差し替えではなく、企業ごとの課題仮説や提案内容まで踏み込んだ高精度な文面を作成できる点が特徴です。

具体的な実行内容は、以下のとおりです。

1. リード情報をもとに企業サイトを調査
   公式サイト・採用ページ・IR・プレスリリース・SNSなどをクロール（RAGも活用）
   業界・規模・プロダクト・既存ツール・採用動向などを要約
2. パーソナライズ要素の抽出
3. 企業ごとに最適化したメールの自動生成
   署名やCTAはブランドガイドラインに沿って統一
4. シーケンス運用
   1通目の反応を見ながら、2通目・3通目の切り口やタイミングを調整

返信があれば営業担当にエスカレーション可能です。または簡単なQ&AはAI側で一次対応できます。

AIエージェントの導入により企業ごとの深いリサーチからメール生成までを自動化でき、効率良く高精度なメールを作成できます。その結果、返信率の向上や属人化の解消につながります。

Webサイト訪問者ごとのリアルタイム・パーソナライズ

AIエージェントは、Webサイトに訪れたユーザーの属性や行動をリアルタイムで解析し、そのユーザーに最も効果的なコンテンツへ動的に切り替えられます。

事前設定したルールで出し分けるMAの方式と異なり、アクセスしてきた瞬間の文脈や過去行動を踏まえて最適な体験を自律的に判断可能です。

以下が仕組みのイメージです。

1. 訪問者の情報を取得
   流入元やデバイス、購買・閲覧履歴などをリアルタイムで取得
   必要に応じてMA・CRMと連携し、過去の接点データも統合
2. AIエージェントが「今このユーザーに最適な体験は？」を判断
   ファーストビューのヘッドライン・キービジュアルの最適化
   おすすめ商品や導入事例の並び順を訪問者に合わせて変更
   問い合わせボタンなどCTAの優先順位を自動で組み替え
3. ページ要素を動的に差し替え
   過去にDLした資料と関連性が高いコンテンツをレコメンド
   ユーザーのスクロール状況や滞在時間に応じて表示内容を微調整

リアルタイムかつパーソナライズな提案により、訪問者一人ひとりに最適化された体験を提供でき、離脱率の低減やCVR向上などの成果獲得につながります。また、担当者の手動設定に依存せず、常に最新のユーザーデータをもとに最適化が行われるため、運用効率も向上します。

広告運用の分析・改善提案

AIエージェントは、広告プラットフォームを横断してデータを収集・分析し、成果を最大化するための改善案を自動で提示できます。そのため、従来のように担当者が毎日レポートを確認し、手作業で分析・施策立案を行う必要がなくなります。

以下が、具体的な実行内容です。

1. パフォーマンスの自動分析
   Google・Meta広告やリスティング、ディスプレイなど複数チャネルのデータを統合
   CPAやLTVなどの主要指標を自動で比較し、改善余地のあるポイントを抽出
   過去の成果データや季節要因も踏まえ、現状のパフォーマンスをモデル化
2. 改善仮説の立案
   因果推論・多段分析を組み合わせて高精度な改善仮説を生成
3. 具体的なアクション提案
   効果が見込めるバナー案の生成
   新しい広告文や見出し、説明文のドラフト作成
   広告グループやキャンペーン構成の見直し

AIエージェントを活用すれば、レポート分析から改善案の作成までを自動化でき、運用負荷を減らしつつ広告パフォーマンスを向上させられます。

市場調査をもとにしたクリエイティブ作成

AIエージェントは、Webコンテンツやニュースなどから市場トレンドや競合状況、ターゲットニーズを自動で収集・分析し、高精度なクリエイティブを生成できます。

従来は担当者が膨大な時間をかけて行っていた情報収集やコンセプト設計を自動化でき、より戦略性の高いクリエイティブ制作をサポートします。

以下が具体的な実行内容です。

1. 市場・競合のトレンド調査
   SNS、ニュース、検索トレンドなどの最新動向を自動分析
   競合サイトや広告クリエイティブをクロールし、訴求ポイントを抽出
   ターゲット層が反応しやすいテーマやキーワードを特定
2. メルマガ・LPなどのテキスト作成
   タイトルや説明文、キャッチコピー、キーワードの生成
   読者属性や検索意図に応じた複数パターンの原稿を自動作成
   SEO要件やブランドトーンに合わせた文体調整
3. ブログ記事・SNS投稿案の生成
   市場トレンドをもとにターゲットに響く記事テーマ・投稿案を複数生成
   企画案から構成、本文ドラフトまで自動作成
4. 高反応な投稿パターンを学習し、次回の企画に反映

AIエージェントの活用により、リサーチから構成、コピー作成までを一気通貫で効率化でき、スピード感のあるコンテンツ制作を実現できます。

マーケティング部門向けの代表的なAIエージェントの例

以下では、マーケティング部門向けに提供される代表的なAIエージェントの例を紹介します。

HubSpot Breeze

HubSpot社のBreezeアシスタントは、HubSpotのCRMデータを活用し、マーケティング・営業・カスタマーサービスの業務を横断的に支援するAIエージェントです。

業務システムとの連携により、ミーティング準備やコンテンツ作成、戦略分析まで一連の作業を自動化し、HubSpot内で完結するスムーズな運用を実現します。

主な特徴は以下のとおりです。

• 見込み客の調査や購買シグナルの特定を自動化
• ブランドボイスとCRMデータにより、パーソナライズドななマーケティングメールを生成
• シンプルな質問に答えるだけでブログ記事が完成
• 高パフォーマンスなコンテンツを別チャネルで再利用アセットに変換
• 簡単な指示を入力するだけでシングルページのWebサイトを作成
• 顧客のフィードバックをCRMに統合

ビジネスの状況を理解したうえでアシストできるため、マーケティングチーム全体の生産性向上が期待できます。

LITRON Marketing

株式会社NTTデータのLITRON Marketingは、マーケティング戦略の立案から施策の企画・実行、効果検証までAIエージェントが一気通貫で自律的に支援・代行するマーケティング向けソリューションです。

以下のような機能が搭載されています。

LITRON Marketingにより、深い専門知識がなくても、対話型AIを通じて市場分析・企画立案・クリエイティブ制作・シナリオ実行・レポート作成までを完了でき、変化の激しい市場環境に迅速に対応できます。

Jasper AI

Jasper AI社のJasperは、マーケティングに欠かせないコンテンツ企画・制作・運用プロセスの自動化に特化したAIコンテンツ自動化プラットフォームです。主な特徴は以下のとおりです。

• キャンペーンと成果をスケール可能：SEOやEC、SNSなど多チャネルへ高速でコンテンツ配信
• ブランドボイスをすべてのアセットに一元適用：Jasper IQがブランドガイドライン・トーンを保持し、誰が作成しても統一品質を実現
• 誰でも利用できるノーコード自動化ツール：Jasper Studio／Gridで、テクニカルスキル不要のワークフロー自動化が可能
• 拡張性の高いサポート体制：専門チームがワークフロー設計・最適化を支援し、組織全体のコンテンツ運用をアップグレード
• コンテンツライフサイクル全体を自動化：データ分析からアイデア出し、コピー生成、チャネル展開、公開まで一貫して自動化

Jasperの導入により、コンテンツ制作の属人化が解消され、ブランドメッセージの一貫性を保ちながらアウトプットを増やせます。

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マーケティング業務のAIエージェント活用事例

以下では、マーケティング業務のAIエージェント活用事例を紹介します。

【JALカード】AIバーチャル顧客同士の対話から得たインサイトをもとにターゲティング

JALグループのクレジットカード会社であるJALカード社では、350万人の会員データを保有しているものの、どの顧客にどのような訴求が響くのかを理解できておらず、顧客データを十分に活用できていませんでした。

従来、カード利用履歴や属性情報をもとにターゲティングしていました。分析結果が表層的になり、効果的なコミュニケーションに落とし込めない点が問題でした。

そこで同社は、複数のAIエージェントを議論させることでマーケティング施策案を導き出す株式会社NTTデータの「LITRON Multi Agent Simulation」を活用したPoCを実施しました。

PoCでは、会員データの中から一定金額以上利用している層を抽出し、利用傾向別にクラスタリングします。それぞれのクラスタに対応する「AIバーチャル顧客」を作成し、複数のAIが高級ワインに関する関心度や魅力、響くタイトルなどを自由に議論する仕組みを構築しました。

AIどうしのディスカッションにより、高級ワインに興味を示す理由や購買意欲が高まる表現など、人間の座談会では得にくい本音ベースのインサイトを抽出することに成功したのです。

そして、得られた示唆をもとに新たなセグメントに対して「特約店の高級ワインを購入するとマイルが2倍貯まる」ことを記載したDMを送付し、効果を検証しました。

結果、DM送付による購入率は4.1％から7％に向上し、約1.7倍の成果を達成しています。従来は販売につながりにくかった高額ワインセットの購入も発生し、AIバーチャル顧客から得たインサイトが新しいターゲティング精度の向上につながりました。

【Savista】コンテンツ開発期間が2年から3カ月まで短縮

ヘルスケア領域で収益サイクル管理（RCM）サービスを展開するSavista社では、専門性の高いソートリーダーシップコンテンツを迅速に発信する必要がありました。しかし、正確さを求められる業界特性により、マーケティングチームの大きな負担となっていました。

そこでSavistaは、コンテンツ制作プロセス全体を効率化するためにJasperを導入。Jasperの生成AIを活用し、専門家へのインタビューからブログコンテンツ配信、SNS投稿などを自動化しました。その結果、これまで2年を要していた作業がわずか3カ月に短縮され、チームが抱えていた制作負荷を大幅に削減できました。

Jasperにより、繰り返し利用可能なコンテンツシステムを構築でき、ブランドメッセージを統一しながら、広いステークホルダー層に対してコンテンツをスピーディに届けられる体制が整いました。

結果として、Savistaはコンテンツ開発の高速化と品質維持を両立し、マーケティングチームがより戦略的な役割に専念できる環境を実現しました。

【BLAM】MA連携でマーケティング集客力を約2倍に

従来、株式会社BLAMは、条件抽出した企業への架電とスプレッドシート管理による営業が中心で、アプローチ効率や商談創出の再現性に課題がありました。課題を解決するため、BLAMはインテントデータを用いたターゲティングを導入しました。

初期の3カ月間は、キーワード設定と訴求の試行を繰り返し、自社の強みに基づく精度の高いアプローチへと最適化していきました。その結果、新規開拓と既存リード掘り起こしのいずれでも成果が表れ、アポ獲得率は1.5〜2倍に上昇しました。

蓄積されたアプローチログから、成果につながりやすい「勝ちパターン」の分析も進みました。

6カ月〜12カ月目には、コール結果を細分化し、フェーズごとにリストを再生成する仕組みを整えたことでスキルに応じてリストを割り当てられる適材適所の体制構築に成功しました。結果として、新規アポ獲得率は従来比2.5倍まで向上しました。

さらにMAツールのHubSpotとの連携により、狙いたい企業のリストとインテントデータの掛け合わせが可能になり、顧客の関心に合わせたセミナー案内やコンテンツ配信が実施できるようになりました。その結果、セミナー集客数も約2倍に改善しています。

マーケティング業務のAIエージェント活用ポイント

マーケティング業務へAIエージェントを導入する際は、データ基盤の整備やブランドボイス（企業の口調）の統制などにおいて工夫が必要です。以下では、AIエージェントの活用ポイントを詳しく紹介します。

AIエージェントシステムの見極め

マーケティング領域でAIエージェントを導入する際は、自社のデータ環境やマーケティング運用とどれだけ適切に連携できるかが重要です。

特にマーケティング業務であれば、MA・CRM・広告プラットフォーム・Web解析ツールなどの既存システムとスムーズに接続できるかを確認しましょう。

既存システムとの連携が不十分だと、データが正しく同期されません。結果として、AIエージェントが誤った判断をするなどの問題が発生し、思うような成果が得られません。

また、AIエージェントの特徴を見極め、自社の課題に合うタイプを選ぶことも重要です。自社のマーケティングプロセスを補完できるAIエージェントを選ぶことで、導入効果を高められます。

データ基盤の整備

どれだけ優秀なAIエージェントでも、入力されるデータが散在している場合や欠損している場合は本来の性能を十分に発揮できません。

そのため、AIエージェントをマーケティング業務で活用するうえでは、まずデータを正しく蓄積し、活用できる状態に整えておくことが不可欠です。

具体的には、以下の基盤整備が必要です。

• CRMやMA、SFAなどの顧客データの統合：施策ごとに分断されたデータを一元化し、行動履歴・属性・接点履歴などの顧客の全体像を把握可能に
• トラッキング設計（コンバージョン・イベント計測）：Webやアプリ、広告、メールなど複数チャネルにおけるユーザー行動を正確に記録し、AIが判断するための材料を容易
• データクレンジング：重複データの除去や表記ゆれの統一、項目整理を行い、AIが誤解しない高品質なデータに整備

AI-Readyな組織でデータ基盤が整備されているほどAIエージェントは正確な判断・最適な施策提案ができ、成果の再現性が高まります。

ブランドボイスの統制

AIエージェントは、メールやLP、広告コピーなどあらゆる顧客接点で文章を自動生成します。

そのため、どのチャネルでも同じ企業としての一貫した口調を保つにはブランドボイスの統制が重要です。

ブランドボイスを統制する際は、以下のような取り組みを行いましょう。

• 避けるべき表現や敬語レベルなど、文章生成時のトーン＆マナーガイドの整備
• 良い出力例と悪い出力例をAIに学習させる
• 初期フェーズは必ず人間によるレビュー・承認フローを挟む

一貫した文章品質を保てると、顧客体験の向上と企業ブランドの信頼性向上につながります。

人間とAIエージェントの役割分担の設計

AIエージェントをマーケティング業務に導入する際は、AIに任せる領域と人間が担う領域を明確に切り分けましょう。

役割分担が曖昧だと、AI出力の過剰チェックが必要になる場合や人手で対応すべき領域がAIに流れる場合があり、かえって業務効率が下がります。

そのため、以下のようにマーケティング業務を分解し、AIが強みを発揮できるタスクと人間が判断や創造性を発揮すべきタスクを分類することが重要です。

AIによる完全自動化を目指すのではなく、AIにはスケールが必要な処理、人間には戦略判断やクリエイティブと役割を最適に配置することが成功のポイントです。

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マーケティング業務へのAIエージェント活用についてよくある質問まとめ

まとめ

マーケティングにAIエージェントを活用すると、単なる作業の自動化にとどまらず、データ分析の高度化や施策スピードの向上、パーソナライズ精度の強化など、多くのメリットをもたらします。

従来のMAでは対応しきれなかった非定型業務や判断領域まで補完できるため、チーム全体の生産性と成果の向上につながります。

お客様の既存のデータ環境やマーケティングプロセスを深く分析し、貴社に最適なAIエージェントシステムの選定から、データ基盤の整備支援、そして人間とAIの最適な役割分担設計に至るまで一気通貫でサポートしてくれる外部の専門家に相談しましょう。

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