2026年Snowflakeマーケティング予測：エージェント型AIとコンテキストマーケターの台頭

マーケティングは、根本的な再構築の時期を迎えています。業界は、チャットボットやレコメンデーションエンジンといった初期のAIアプリケーションを超え、自律型AIエージェント、コンテキストに応じた意思決定、そして信頼に対する新たな期待によって形成される世界へと移行しつつあります。

マーケティングリーダーがこのシフトの実質的な意味を理解できるよう、Snowflakeは先日、2026年マーケティング予測ウェビナー「The Rise of the Context Marketer in the AI-Driven Era」を開催しました。Snowflakeのマーケティング・広告担当プロダクトマーケティングプリンシパルであるFlorian Delvalがモデレーターを務めたこの対談には、Snowflakeのマーケティング・広告担当業界プリンシパルであるErin Foxworthy、規制産業担当業界プリンシパルであるEddie Drake、および小売・消費財担当業界プリンシパルであるRyan Watsonが登壇しました。

彼らは共に、なぜ2026年が決定的な年となるのか、そしてマーケターがその重要性を維持するために何を再考し、再構築しなければならないのかについて概説しました。

マーケティング変革の中心にあるエージェント型AI

すべての予測を形作る根本的なシフトは、AIアシスタントからエージェント型AI（Snowflake AI + Data Predictions 2026年の展望レポートの主要な焦点）への移行です。

アシスタント型AIは副操縦士にたとえることができます。アシスタントはプロンプトに応答しますが、あくまで主導権は人間がしっかりと握っています。対照的に、エージェント型AIは自律的に行動するように設計されており、環境を認識し、選択肢を推論し、定められた監視の下で行動を起こします。

Watsonは、その違いについてシンプルな考え方を提示しました。「私はいつも、エージェント型という概念を、ある事柄のエンドツーエンドの自動化として単純化しています。人間のユーザーは、特定の操作から解放されます。そのタスクを最初から最後まで、すべてを任せることができるのです」

AIがマーケティングの意思決定を支援する段階から、意思決定を行う段階へと移行するにつれて、アカウンタビリティ、信頼、そして組織設計のすべてが変化するため、この区別は重要です。

予測その1：コンテキストを把握するマーケターの時代へ

長年にわたり、データドリブンなマーケティングとは、クリック数、開封数、コンバージョン数などのメトリクスに対して最適化することを意味していました。しかし、それらの兆候だけでは、顧客がなぜそのような行動をとるのかをもはや説明できません。

そのギャップこそが、コンテキストマーケターが登場する場所なのです。

「長い間、マーケティングの観点から、私たちはこうしたプラットフォームの兆候に大きく依存してきました」とFoxworthyは説明します。「しかし、それは決して全体像を語ってはいませんでした。そのクリックが何を意味するのかというコンテキスト（文脈）を与えてくれることはなかったのです」

コンテキストは、コールセンターでのやり取り、チャットの記録、ソーシャルメディア上のセンチメント、そして意図や動機を明らかにするその他のシグナルといった、非構造化データの中に存在します。それを最大限に活用するには、単により優れたアナリティクスだけでなく、データと組織のサイロの両方を解決し、チームが顧客に対する共通の理解に基づいて活動できるようにする必要があります。「データがエコシステム内を自由に移動できるようになれば、誰もが利用できるようになります」とFoxworthyはコメントしました。 

Foxworthyは、今後の課題は技術的なものだけでなく、構造的なものでもあると指摘しました。

しかし、コンテキストを認識するマーケティングの世界へと移行しても、「すべての基本にあるのはデータです」とWatsonは改めて強調しました。  

予測その2：購入への経路は検索からAIへシフトする

マーケターが直面する最も差し迫った混乱の1つは、購入への経路の始まり、つまり発見フェーズにあります。

「消費者が10個の青いリンクをクリックし、多くの購入ガイドを訪れ、その後、小売やブランドのウェブサイトに行ってより深いリサーチをする時代は、ほぼ終わりました」とWatsonは言います。

その代わりに、消費者は特定の「達成すべき目的」を果たすために、ますますAIやチャットベースの体験に目を向けるようになっています。完全に自律的で手のかからないコマースはまだ出現し始めたばかりですが、購入ジャーニーの調査や発見フェーズはすでに再形成されつつあります。

このシフトにより、消費者ではなくAIが選択肢をナビゲートする際、ブランドがどのように発見され、評価され、推奨されるかを、マーケターは再考せざるを得なくなります。

データとAIの最適化というトピックに関連して、Delvalは次のように問いかけました。発見と調査が現在、購入における混乱が起きている場所であるならば、発見段階で戦略的優位性を得るためにマーケターがまず開始すべきことは何でしょうか？ 

「AI側のレコメンデーションエンジンに何が影響を与え、インパクトを与えているのかを深く理解することを考えてみてください」とWatsonは解説しました。「鍵となるのは、堅牢なメタデータに加え、情報の信頼性と関連性の組み合わせです。これらは、しばらくの間マーケターのツールキットの一部として使われてきましたが、AIの時代において再考し、再想像する必要があります」

予測その3：ブランドの信頼はエージェントの完全性にかかっている

AIエージェントがより多くの責任を負うにつれて、機会は増大しますが、リスクも同様に増大します。 

AIエージェントの世界では、ブランドはもはやキャンペーンやメッセージングだけで定義されるのではなく、ブランドに代わって行動するシステムの振る舞いによって定義されます。安全性は、エージェントにどれだけの制御権を与え、どこで人間が監視を行うかというバランスにかかっています。 

「『AIが勝手にやった』という言い訳は、法的に通用しないだけでなく、CMOとして非常に危うい立場に追い込まれることになります」とDrakeは警告します。

倫理、透明性、ガバナンス、そしてデータの整合性は、単なる技術的な問題ではなく、マーケティングの中核的な課題となります。パネルディスカッションでは、この時代に成功するためには、AI主導のアクションにブランドの価値観と規制要件を確実に反映させるよう、マーケティング、データ、コンプライアンス、テクノロジーの各チームが緊密に連携することが不可欠だと強調されました。

AI導入における停滞の回避

このディスカッションは、行き過ぎた対応への警告で締めくくられました。

Foxworthyは、すべてを一度に自動化しようとするのではなく、行動を通じて学ぶことに注力するようマーケターに助言しました。「企業にとって本当に重要なセグメント、本当に重要なユースケースを選び、それを定義してテストし、学習し、そして反復することが必要です」

Drakeは、変化に伴う違和感や居心地の悪さをあえて受け入れるようリーダーたちに促しました。一方Watsonは、2026年こそがマーケティング組織がAI中心の未来に向けて基盤を構築すべき年であると、現状の厳しさを改めて突きつける形で強調しました。「結局のところ、企業は2つの意見のどちらかに分かれることになるでしょう。しがみついて生き残ろうとするか、それとも繁栄する道を見つけ出すかです」

これらの予測について詳しく知りたい方は、Snowflakeの業界エキスパートによる詳細なインサイトと推奨事項を視聴するには、ウェビナーの全編をご覧ください。