投稿者 global-ai-media 
米国の顧客データプラットフォーム（CDP）大手Amperityが、統合された顧客データを活用してリアルタイムにカスタマージャーニーを生成する「AIエージェント」を発表しました。この動きは、単なるテキスト生成にとどまっていた生成AIの活用が、自律的に施策を実行する「エージェント型」へと移行しつつあることを示唆しています。本稿では、このトレンドを起点に、日本企業がマーケティング領域でAIエージェントを活用する際の前提条件や、データガバナンスの課題について解説します。
生成AIから「AIエージェント」への進化とマーケティング実務
これまでのマーケティング業務における生成AI活用は、メール文面の作成や広告コピーの案出しといった「コンテンツ生成」が主流でした。しかし、今回のAmperityの発表に見られるように、業界のトレンドは明確に「AIエージェント」へとシフトしています。
AIエージェントとは、与えられたゴール（例：特定セグメントの離反防止、LTV向上など）に向けて、AIが自律的にタスクを分解し、実行計画を立てるシステムを指します。従来、マーケターが手動で設計していた「もしAならBを表示する」といった静的なルールベースのシナリオではなく、AIが顧客のリアルタイムな行動データに基づいて、「今、この瞬間に最適なオファーは何か」を動的に判断し、カスタマージャーニーを構築・修正していく点が大きな違いです。
統合データ（CDP）なくしてエージェントは機能しない
AIエージェントを実務で機能させるための最大の鍵は「データの質と統合」にあります。どれほど高度なLLM（大規模言語モデル）を採用しても、参照する顧客データが断片化していては、AIは正確な推論ができません。
日本企業の多くは、部門ごとにデータがサイロ化（分断）されている課題を抱えています。ECサイトの行動履歴、実店舗の購買データ、コールセンターの対応履歴がバラバラに管理されている状態では、AIエージェントは文脈を無視した不適切なアプローチを行うリスクがあります。AmperityのようなCDPベンダーがAIエージェントに注力するのは、彼らが「正確に名寄せ・統合された顧客データ（Unified Data）」という、AIにとって最も重要な「燃料」を持っているからです。AI活用を急ぐ前に、まずはデータの統合基盤（データパイプラインやID統合）が整備されているかを見直す必要があります。
日本企業における導入の壁とリスク管理
日本国内でこのような自律型AIエージェントを導入する場合、技術面以上に「ガバナンス」と「顧客心理」への配慮が重要になります。
第一に、改正個人情報保護法への対応です。AIが自律的にセグメントを作成しアプローチする場合、そのデータ利用がプライバシーポリシーの範囲内であるか、またプロファイリングに対する拒否権（オプトアウト）が適切に担保されているかをシステム的に監視する必要があります。
第二に、ブランド毀損のリスクです。AIエージェントが「幻覚（ハルシネーション）」を起こし、存在しないキャンペーンを案内したり、日本の商習慣にそぐわない過度なアプローチを行ったりする可能性があります。特に「おもてなし」の精神が根付く日本市場では、機械的すぎる、あるいは逆に馴れ馴れしすぎるAIの対話は、顧客体験を大きく損なう要因になり得ます。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルのAIトレンドと日本の実情を踏まえ、意思決定者や実務担当者は以下の点を意識すべきです。
- 「AI導入」の前に「データ統合」を優先する：
AIエージェントは魔法の杖ではありません。正確なファーストパーティデータ（自社保有データ）が整備されていない限り、AIは誤った判断を下します。CDPやデータウェアハウスの整備は、AI活用の前提条件です。 - Human-in-the-Loop（人間による確認）を組み込む：
完全に自律的な運用を最初から目指すのではなく、AIが生成したジャーニーやセグメント案を、最終的にマーケターが承認して配信する「副操縦士（Co-pilot）」モデルから開始することが、リスク管理上賢明です。 - 「効率化」だけでなく「顧客理解」に使う：
自動配信による工数削減だけでなく、AIが発見した「人間では気づかなかった顧客セグメント」や「意外な購買パターン」を、商品開発やサービス改善へのインサイトとして活用する視点を持つことが、長期的な競争優位につながります。