かつては、マーケターがAIを使用すべきかどうかが問われていました。現在、その議論はすでに終わっています。その結果生じる課題は、より困難なものとなっています。一方で、顧客データがタッチポイント、チャネル、インタラクション全体で接続され、統合されて包括的であるほど、AIはより多くの価値を提供できます。しかし、プライバシーとガバナンスの要件により、その重要性はさらに高まっています。データへのアクセスが増えれば、より厳格な制御、より明確なアカウンタビリティ、そしてデータの使用方法に対するより高い信頼が求められます。今日のマーケターは、相反する優先事項に直面しています。プライバシーの要件を遵守しながら、可能な限り多くのデータから価値を引き出す方法が求められています。また、大規模な環境で信頼できる水準でAIをガバナンスしつつ、迅速に行動する方法も課題となっています。
今週開催されるCannes Lionsにおいて、The Modern Marketing Data Stackレポートの第5版を発表します。本レポートのテーマは「エージェント型エンタープライズのガバナンス」です。これまでのレポートとマーケティングスタックの変遷は、明確な軌跡を描いています。当初は、組織が顧客データを統合できるかどうかが焦点でした。その後、AIがそのデータのより良い活用に役立つかどうかに移行しました。そして現在は、制御を維持しコンプライアンスをサポートしながら、AIエージェントがデータに基づいて行動できるようにするためのツールとアーキテクチャに焦点を当てています。
これこそが、エージェント時代の決定的な課題です。chiefmartecのアナリストであるScott Brinker氏は、今年のレポートで次のように述べています。「AIは、主にツールを置き換えることによってスタックを再形成したのではありません。ツールの上に新たなコントロールプレーンを生み出すことによって、スタックを再形成したのです」
3つの力の収束
本レポートの過去の版を通じて、モダンマーケティングデータスタックを再形成する3つの力を追跡してきました。それはAI、プライバシー、データグラビティです。今年は、その変化がより実践的なものとなっています。これらの力は現在、実際の業務の進め方に現れています。
AIは実行段階に近づいており、スタック全体でワークフローを形成し、アクションをトリガーし、意思決定に影響を与え始めています。これにより、データ基盤の役割が変化します。システムが意思決定を行ったり推奨したりする際、チームが信頼できるガバナンスの効いたデータに基づいて機能する必要があります。
プライバシーもこの変化の一部です。より多くの意思決定が自動化されるにつれて、データにアクセスしてアクションを実行するシステムに、同意とデータ使用のルールが組み込まれていることがさらに重要になります。
だからこそ、ガバナンスフレームワークが一貫した基盤となります。これにより、チームは制御を失うことなく、より迅速に行動できるようになります。AIがいつ行動できるか、人間がいつ関与し続ける必要があるか、そして結果をどのように測定するかを明確にします。
AI、データグラビティ、プライバシーの収束は、モダンマーケティングデータスタックの構築、運用、ガバナンスの方法を変化させています。
1.AIのROIとガバナンスがもたらす真の価値
AIの機能は、マーケティングスタック全体で劇的に拡大しています。しかし、過去1年間におけるより重要な進展は、生成AIの枠を超え、エージェント型ワークフローが初期段階ながら登場したことです。これは、個々のタスクを支援するだけでなく、人間の監督と制御の下で、一連のアクションを調整し、ツールを呼び出し、意思決定を行い、定義された結果に向けて最適化するシステムです。
エージェント型エンタープライズの時代は、オペレーティングモデルを根本から変革します。AIが人間の代わりに行動できるようになったとき、その行動が価値を生み出すか、あるいはリスクをもたらすかを決定するのは、データ基盤の品質であり、今年のレポートで強調されているように、ガバナンス制御の明確さです。
AIの実験が始まった当初、CMOは最も早く行動すること、あるいは最も多くのツールを導入することで優位に立とうとしました。しかし、最高の結果を出しているのは、特定のユースケースを、ガバナンスの効いた高品質なデータと組み合わせている組織です。本レポートでは、主要な組織の事例を紹介しています。
Fanaticsは、これが大規模な環境でどのように機能するかを示しています。スポーツ、ゲーム、収集品全体で毎日数十億ものファンのシグナルが生成され、別々の事業部門に断片化している状況において、同社はSnowflake上にFanGraphを構築しました。これは、1億人以上のファンの単一ビューを統合する基盤です。そこから同社はSnowflake CoWorkを展開し、ビジネスチームがデータを直接扱えるようにしました。マーケティングやオペレーションの担当者は、すべてのリクエストをデータアナリストにルーティングすることなく、データの探索、追加の質問、インサイトの抽出を行えるようになりました。このようにガバナンスの効いた基盤を整備した上で、同社はインサイト収集の自動化とファン体験のパーソナライズを大規模に行うためのエンタープライズエージェントの構築を開始しました。FanaticsのPrincipal Product ManagerであるDaniel Fox氏は、次のように述べています。「当社には大量のデータがあります。そのデータを理解する必要があります。今では、それを実際に実行し、ファンの体験を向上させてパーソナライズするためのツールが揃っています」
エージェントがより大きな役割を担うようになるにつれ、最初に定義すべき最も重要なことの一つがアカウンタビリティです。今年のレポートに貢献したパートナーは、一貫したパターンを指摘しています。意思決定と効果測定のオーナーシップが不明確な場合、エージェント型の取り組みは行き詰まります。進歩を遂げている組織は、責任あるオーナーを配置し、早期にガバナンスを確立している組織です。
2.プライバシー：コンプライアンス機能から運用機能へ
どちらかと言えば、プライバシーを取り巻く状況は1年前よりも複雑になっています。規制の執行は厳格化し、消費者の期待も高まっています。AIエージェントがより自律的な役割を担うようになるにつれて、潜在的なリスクの表面積は拡大します。
優れた組織は、プライバシーを単なるコンプライアンスのチェック項目として扱うことをやめています。そのような組織は、特に自動化されたワークフローにおいて、同意、アイデンティティ、データ使用の制御を、データへのアクセスや共有の方法に直接組み込んでいます。AIエージェントがスタックのより多くの部分で機能するようになると、すべてのアクションをリアルタイムで確認することはできなくなります。ガバナンスポリシーは、入り口だけでなく、データの保存先にも組み込まれている必要があります。
そして、これを正しく行うべきより深い理由があります。それは消費者の信頼です。監視の目が強まる時代において、信頼はブランドが構築できる最も価値ある資産の一つであり、一度失われると再構築が最も困難なものでもあります。ファーストパーティデータ、透明性のある同意、そして顧客に実証された価値は、規制環境がどのように変化し続けようとも、永続的な優位性であり続けます。
3.データ基盤はエージェント型AIの基盤
2022年にこのレポートを初めて発表した際、その基本的な主張はシンプルでした。まずマーケティングデータを単一の統合されたプラットフォームに一元化し、その基盤の上にベストオブブリードのツールを展開するというものです。この原則は、今日これまで以上に重要になっています。AIドリブンのワークフローがアナリティクス、アクティベーション、効果測定、コラボレーションにまたがる中、複製されたデータを中心に構築された断片化されたスタックでは、もはや対応できません。Scott Brinker氏は次のように述べています。「AIが魔法のようにエコシステムを統合してくれるわけではありません。むしろ、ハードルを上げるものです。データ基盤、セマンティクス、運用制御の品質が、AIが実際に価値をもたらすかどうかを決定する主な要因となります」
2026年のマーケティング組織にとっての決定的な課題は、スタックにどのアプリケーションを含めるかということだけではありません。複雑な環境全体で、スタックが協調的な意思決定、ガバナンスの効いたデータアクセス、制御された自動化をサポートできるかどうかです。スタックはデータを中心に再編成される必要があります。そして、データはガバナンスが効いていなければなりません。
マーケティングリーダーが今すべきこと
第一に、データ戦略なしにAI戦略は存在せず、ガバナンスなしにデータ戦略は存在しません。AIの活用で最も先行している組織は、データへのアクセス、共有、アクションの方法について明確な制御を備えた、統合され一貫性のある基盤を最初に構築した組織です。ガバナンスはイノベーションを遅らせるものではありません。スケーラブルでアカウンタビリティのあるAIドリブンのアクションを可能にするものです。
第二に、コンポーザブルな思考を取り入れることです。今年のレポートでマッピングされたツールやカテゴリの数はこれまで以上に多くなっていますが、成功するために組織がその大部分を展開する必要があるという意味ではありません。成果を上げている組織は、機能を慎重に組み合わせ、データが存在する場所で機能するツールを選択し、基盤となるガバナンスを損なうことなくツールの拡張や置き換えを行っています。テクノロジーが絶えず変化する世界において、アジリティを維持するための鍵となるのがコンポーザビリティです。
モダンマーケティングデータスタックとその進化を調査した5回目のレポートを発表するにあたり、私が最も確信しているのは、エージェント時代に成功するマーケティングリーダーとは、ガバナンスとイノベーションが相反するものではないと理解している人たちだということです。データに最も近く、そのガバナンスの方法について最も慎重な組織こそが、エージェントが本格的に普及した際に、最も迅速かつ自信を持って行動できる組織です。
Modern Marketing Data Stack第5版の内容
今年のレポートには、パートナーおよびお客様のエコシステム全体から、CMO、マーケティングテクノロジスト、AI専門家の視点がまとめられています。マーケティング組織が、エージェント型AIを実用的でビジネスに不可欠な機能にするために必要なアーキテクチャ、オペレーティングモデル、ガバナンス基盤をどのように構築しているかを考察しています。もちろん、スタック内の評価対象カテゴリ全体にわたる「Leaders」と「Ones to Watch」もマッピングしています。これらの選出は、顧客によるパートナーテクノロジーの利用状況に関するSnowflakeの12か月間の分析に基づいています。詳細な調査手法については、レポートの付録をご覧ください。
『Modern Marketing Data Stack』レポート第5版をダウンロードして、詳細な調査結果をご確認ください。
また、今週カンヌにいらっしゃる方は、ぜひ現地で直接お話しできれば幸いです。
