Scott BrinkerによるAIのマーケティングインパクトの解読

AIはマーケティングのあり方を一変させています。私たちは、チャットボット、予測分析、レコメンデーションエンジンの基礎的なアプリケーションから大きな発展を遂げました。現在、企業はAIコーディングアシスタントと次世代のノーコードプラットフォームを使用して、特定の運用およびエクスペリエンスのニーズに完全に対応したカスタムアプリケーションを作成できます。リーダーは、AIを使用してマーケティング戦略を強化し、オペレーションを合理化し、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供できます。マーケターはAIを使用してコンテンツを作成し、分析インサイトをセルフサービスで取得できます。

しかし、劇的な進化にもかかわらず、マーケティングにおけるAIの導入は、まだ試験的かつ初期段階にあります。これは、マーケティングリーダーにとって大きな機会と課題をもたらします。マーケティングプロフェッショナルは、AIを効果的に活用するために、戦略、リーダーシップ、オペレーションに対するAIの影響を理解する必要があり、マーケティングテクノロジーのリーダーは、競争力を維持するためにこれらの機能を既存のスタックに統合する必要があります。 

SnowflakeのプロダクトマーケティングリードであるFlorian Delvalが、chiefmartec.comのエディターであるScott Brinkerに、マーケティングリーダーがAIと業界採用の急速な進化に伴う課題に対処しながら、この価値を獲得し、競争力を維持する方法について語りました。最近のウェビナー「Decoding AI’s Org-Wide Marketing Impact」で、Scottはデータ戦略からテクノロジースタック、クリエイティブな生産性まで、AIのいくつかの用途と影響について取り上げます。 

AIによる自律型マーケティングワークフロー

ChatGPT、Gemini、ClaudeなどのAIアシスタントは、マーケティングワークフローに大きな影響を与え、コンテンツ作成、データ分析、顧客インタラクションなどのより自律的なオペレーションにつながっています。「これらが短期間でこれほど多くの採用を達成したのは驚くべきことです」とスコット氏は言います。「マーケターの大半が『通常のマーケティングではアシスタントを使います』と答えています。」  

この自動化により、マーケティングプロセスがスピードアップし、チームは戦略的イニシアチブに集中できるようになります。たとえば、AIアシスタントは、マーケティングコピーの初稿の作成、レポートの要約、顧客データのセグメンテーションを行い、マーケターの時間を解放します。 

しかし、2025年3月に発表された「State of Martech」レポートでは、最も初期のイノベーターから「AIとは何か」と尋ねるラガードまでのマーケターのAIテクノロジー採用のおおよその広がりをグラフに表しており、AIアシスタントを使用している大多数と、エージェント型ワークフローやAIエージェントを使用しているより高度な採用者との亀裂が生じていることが分かります。これは、マーケティングリーダーがAIアシスタントを超え、エージェントと自律ワークフローを展開することで、より競争力のあるポジションに移行できるギャップと機会を示しています。 

マーケティングにおける非構造化データを活用する機会 

「正直なところ、私たちがマーケティングで何年にもわたって扱ってきたデータの多くは、比較的狭い範囲で構造化されたものでした」とスコット氏は言います。 

一方、マーケティングにおける非構造化データには、電子メールスレッド、チャットボットトランスクリプト、あらゆるテキスト文書、さらには従来のデータベースでは簡単に整理できないビジュアルデータが含まれます。「そのようなデータの多くは、マーケターが利用、採掘、活用できない形式でした。AIにより、マーケターは顧客のセンチメント、選好、問題点など、より深いインサイトを得る大きな機会が得られます。また、AIはこのデータを使用して、個々の顧客にメッセージ、オファー、エクスペリエンスをカスタマイズし、エンゲージメントと満足度を向上させるなど、パーソナライゼーションを向上させることができます。また、このデータをAIで分析することにより、一般的な問題や質問を特定し、サポートリソースの改善や問題解決の効率化につながることで、カスタマーサービスを強化できます。「これは、マーケターがよりクリエイティブにならなければならないベクトルの1つだと思います」とスコット氏は言います。「これは私が最も楽しみにしていることの1つです。」

しかし、これらの機会を活用するには、効果的なデータ戦略とクラウドデータウェアハウスとの統合により、データの品質、アクセシビリティ、AIドリブンな分析を確保する必要があります。

AIを活用するには堅牢なデータ戦略が必要

「マーケティング業界では、過去5、8年は、より強力で強力なデータ能力を開発することが、多くの可能性を解き放つカギになると考えていました。「そして、AIによってそれが桁違いに増加しました。」

AI統合を成功させるには、データ品質とコンプライアンスを確保し、AIの可能性を最大限に引き出すためのロバストなデータ戦略が必要です。AIの有効性は、処理するデータの精度と信頼性にかかっています。また、強力なデータアーキテクチャと適切なデータ管理により、アクセシビリティを確保し、AIドリブンな分析を可能にします。このプロセスには、厳格な監査とデータ品質およびコンプライアンスの維持が必要であり、これはマーケティング技術において常に課題でした。AIがリスクを高める中、マーケティングテクノロジーのリーダーにとってデータレイヤーの優先順位付けは不可欠です。

ウェビナーでは、データウェアハウスだけでなくマーケティングテクノロジースタックと統合することのメリットや、どこからインサイトが得られるかについてScottが説明します。さらに、どれくらいの回答者が、この統合をすでにどのようなクラウドサービスと統合しているかも確認します。 

これらすべてが、データ戦略、コストモデル、チームダイナミクス、実務者のエンパワーメントなど、AI向けに最適化されたマーケティング技術の向上につながります。マーケティングリーダーにとっては、オペレーションの合理化、コンシューマーエクスペリエンスのパーソナライズ、マーケティング戦略全般の強化が、最終的に成長の促進と競争優位性の強化につながります。

AIがマーケティングの役割を変革

AIは、CMOからチームマネージャー、マーケティング実務家まで、あらゆるレベルでマーケティング組織内の役割を変革しています。 

CMOレベルでは、リーダーは消費者行動とチャネルの変化を目の当たりにしています。その最も大きな例がGoogle検索で、AIエージェントがAIエージェントに話しかける道筋の1つがSEOへの影響です。「これは信じられないほどエキサイティングです。これは新世代のコマースおよびデジタルマーケティングであり、CMOが注目する必要がある主な事項です」とScott氏は述べています。

一方、ブランドセーフティは、AIに関して注意すべき領域です。たとえば、「AIスロップ」です。「これは、まさに避けたいことです。そうすることでブランド力が失われます」とスコットは言います。会話はさらに続き、これらのツールを上手く活用することで得られる機会、AIが最も影響を与える可能性がある分野、再投資すべき分野についてCMOに最大の提言を行います。

最近、マーケティングテクノロジーの責任者は非常に忙しいでしょう。従来型のマーケティング技術スタックがありますが、あらゆる種類のAIアシスタントやAIエージェントをレイヤー化する必要があり、管理しなければならないスタックが拡大しています。これまでは、それを実現する最も重要かつ効率的な方法は商用ソリューションでした。それがAIによるカスタムテクノロジーにどのように進化しているか、アプリとエージェントがもたらす最大の機会とリスク、そしてマーテックリーダーに与える力について、スコットが詳しく語ります。「これはまだ始まったばかりであり、今後数年はもっと多くのことが起こるでしょう。」

マーケティングチームのマネージャーとディレクターは、このような変化、つまり仕事のスピードと規模が、その部下にどれだけ影響を与えるかについて、共感し、理解する必要があります。効率が上がるのは素晴らしいことですが、それをクリエイティブ制作に注ぎ込むとしても、その量は増えていきます。この会話では、効率性、創造性、コラボレーションのバランス、「実験する力を養う機会」、つまりこれらのチームにとっての「まったく新しい」ことを探ります。ディレクターは、チームに「限界を超える」よう促さなければなりません。

成長マーケターなどのマーケティング実務者は、AIツールに傾倒し、クリエイティブなアウトプットとより多くのセルフサービスアナリティクスに活用する必要があります。 

フロリアンは次のようにまとめています。「組織内の誰もがやらなければならないことの多くが残ります。しかし、何が変わるかは、彼らがそれを達成する方法です。私たちは、SEOから生成エンジン最適化の概念へと移行しています。私たちは、構造化データから非構造化データの追加へと移行しています。中核的な職務や責任が変わらなくても、チャンスはある意味で大きくなりました」

「これからはマーケティングの本当の黄金時代になると思う」とスコットは言います。

Snowflakeがどのように役立つか

効果的なAI戦略には堅牢なデータ戦略が必要であり、Snowflakeはマーケティング組織が人工知能を活用するために必要な安全で統制された基盤を提供します。

Snowflake MLを利用することで、チームは顧客生涯価値やチャーンなどの予測にアクセスし、次善策、キャンペーンの優先順位付け、送信時間の最適化などの提案を得ることができます。Snowflake Cortex AIは、構造化データと非構造化データの両方を自然言語で活用するための幅広い機能を提供します。つまり、マーケターはテーブルに保存されたテキストだけでなく、音声録音、PDF、画像などにアクセスして利用することができます。データガバナンスとセキュリティを維持しながら、会話型AIアシスタントにアクセスすることができます。最後に、これらのテクノロジーを組み合わせることで、チームはエージェント型AIに向けて構築し、インサイトから実行に移して、成果ベースのキャンペーン計画やオーディエンスセグメンテーションなどの複雑なマルチステップタスクを処理する自律型エージェントを作成できます。

エージェント型AIが顧客体験とマーケティングを変革する方法について詳しくは、こちらをご覧ください。eBook「A Practical Guide to Agentic AI for Customer Experience」をダウンロードします。

ウェビナー全文では、「AIの組織全体にわたるマーケティングインパクトの解読：Scott Brinkerとの独占セッション」を開催します。