投稿者 global-ai-media 
データ活用とマーケティングオートメーションの領域で注目を集める米国Klaviyoが、ChatGPT向けの新たなアプリケーションを発表しました。この動きは、SaaSプロダクトと生成AIの統合が「実験段階」から「実務実装」のフェーズへと移行しつつあることを示唆しています。本稿では、この事例を起点に、グローバルなAI活用の潮流と、日本企業が導入に際して考慮すべきガバナンスや組織的な課題について解説します。
SaaSと生成AIの「境界線」が消えつつある
2025年1月、マーケティングオートメーション（MA）および顧客データプラットフォーム（CDP）を提供するKlaviyoは、OpenAIのChatGPT向けアプリケーションのローンチを発表しました。市場のアナリストはこの動きを好意的に受け止めており、株価へのポジティブな影響も観測されています。
このニュースが示唆する重要な点は、単に「ツール内でAIが文章を書いてくれる」という機能拡張にとどまらず、ChatGPTのような対話型インターフェース自体が、複雑な業務アプリケーションを操作する「司令塔」になり始めているというトレンドです。従来、マーケターはMAツールの管理画面にログインし、複雑なクエリを操作してセグメントを作成する必要がありましたが、今後は自然言語で「先月購入履歴があり、かつ半年以上アクセスのない顧客リストを抽出して」と指示するだけで、AIが裏側のデータベースと連携し、業務を遂行する世界観が現実のものとなりつつあります。
マーケティング実務における「効率化」と「創造性」の再定義
Klaviyoの事例に見られるような、SaaSとLLM（大規模言語モデル）の深い統合は、マーケティング実務に二つの大きな変化をもたらします。
第一に、データ分析の民主化です。これまではSQLや専用ツールの操作スキルを持つ一部の担当者に依存していたデータ抽出作業が、自然言語を通じて誰でも行えるようになります。これにより、日本のマーケティング現場で常態化している「システム担当へのデータ抽出依頼待ち」というボトルネックが解消され、意思決定のスピードが劇的に向上する可能性があります。
第二に、ハイパーパーソナライゼーションのコスト低減です。個々の顧客属性に合わせてメールの文面やレコメンド内容を書き分ける作業は、人力では限界がありました。生成AIが顧客データを読み込み、そのコンテキストに基づいて個別にメッセージを生成することで、One to Oneマーケティングの実効性が飛躍的に高まります。
日本企業が直面する「幻覚」と「個人情報」のリスク
一方で、こうした便利な機能を日本企業が導入する際には、特有の課題やリスクへの対処が不可欠です。特に注意すべきは「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」と「データガバナンス」です。
生成AIは確率的に言葉を紡ぐため、事実とは異なる内容や、企業のブランドトーンにそぐわない表現を出力する可能性があります。日本市場は品質や正確性に対する要求レベルが極めて高く、AIが生成した誤った情報が顧客に届いた場合、ブランド毀損のリスクは欧米以上に深刻です。したがって、AI任せにするのではなく、最終的なアウトプットを人間が確認・修正する「ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-Loop）」のワークフロー設計が必須となります。
また、改正個人情報保護法への対応も重要です。Klaviyoのような外部ツールとChatGPTを連携させる際、顧客データ（個人情報）がどのように処理されるかを確認する必要があります。OpenAIのエンタープライズ向け契約やAPI利用であれば学習データには利用されませんが、設定ミスや従業員の理解不足により、意図せず顧客データがAIの学習に使われてしまうリスクもゼロではありません。技術的なガードレールの設置と、従業員へのガイドライン周知が急務です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のKlaviyoの事例を含め、グローバルなSaaSベンダーは急速に「AIファースト」へと舵を切っています。これを受けて、日本の企業・組織は以下の3点を意識して意思決定を行うべきです。
1. 「AI連携」をツール選定の重要要件にする
今後のITツール選定においては、単なる機能比較だけでなく、「主要なLLM（OpenAI等）といかにスムーズかつセキュアに連携できるか」を評価基準に組み込むべきです。AIエコシステムから孤立したツールは、将来的に業務効率化の足かせとなる可能性があります。
2. 「禁止」から「管理」へのガバナンス転換
リスクを恐れて生成AIの業務利用を一律禁止にするのは、競争力を自ら削ぐ行為に等しくなりつつあります。重要なのは、入力してよいデータの区分（公開情報、社外秘、個人情報など）を明確にし、API経由でのセキュアな利用環境を整備した上で、積極的に活用を促す「ガードレール付きの推進」です。
3. マーケターの役割を「オペレーター」から「ディレクター」へ
AIが作業を代行するようになれば、人間には「AIへの的確な指示（プロンプトエンジニアリング）」と「アウトプットの品質管理（編集・承認）」の能力が求められます。組織文化として、AIを「新人アシスタント」のように扱い、育て、管理するというマインドセットへの転換が求められます。