Deloitteが語るAIエージェント、データ戦略、そしてこれからの展望：2026年モダンマーケティングデータスタックの詳細

毎年、モダンマーケティングデータスタックレポートは、マーケターの動向やテクノロジー環境の変化をスナップショットとして捉えています。2026年版では、次のような動きが見られます。AIは有用なアシスタントから運用エンジンへと進化し、データアーキテクチャは大規模に再考され、組織は、複雑さやリスクを増やすことなくモダナイズする方法に苦慮しています。

さらなる考察のために、Snowflakeパートナーであり、モダンマーケティングアーキテクチャと責任あるAIの導入を支援しているDeloitteにも話を伺いました。同社のインサイトは、多くのチームが感じていることを反映しています。今は、加速と再調整が同時に進む局面です。

AIエージェントによるマーケティングテクノロジーと広告テクノロジーへの期待の再構築

2025年にランドスケープを最も変えた発展を一つ挙げるとしたら何かと尋ねられた際に、Deloitteは迷わずエージェント型AIの台頭を挙げました。

Deloitte Digitalの顧客データおよびAI担当責任者であるDavid Chan氏は、「当然のことですが、AI、特にエージェント型AIの性質は、業界全体に大きな影響を与えています」とコメントしています。エージェント型AIは、タスクをエンドツーエンドで自動化できる世界で、組織に長年のマーケティングテクノロジーと広告テクノロジーの設計原則の再考を促しています。また、AIを活用した環境でより高い効率を実現することは、エージェンシーにとっても大きな課題となっています。

本レポートは、この変化を反映して、LLMに特化した新しいカテゴリーを設けました。このカテゴリーは、マーケティングデータとAIの基盤と直接結びついており、アクティベーション、アナリティクス、顧客体験の各ツールに埋め込まれるようになっています。完全自律型マーケティングエージェントの登場はまだ先ですが、その軌跡は明らかです。AIは、意思決定の支援から意思決定の実行へと役割を拡大しています。

Deloitteの見解は、マーケターがAIの導入方法に意図的でなければならない理由を明確に示しています。すべての実験が価値をもたらすわけではなく、足並みを揃えないままあまりに迅速に進めると、チームをリスクにさらす可能性があります。

AI戦略はもはや不可欠であり、そのスタンスを明確にすることも避けては通れない

今年現れてきた、最も一般的な疑問の一つは、組織が新しいAIテクノロジーを積極的に求めるべきか、それともスタック内のベンダーが機能を組み込むのを待つべきかというものです。

Chan氏は、技術的な意思決定と同様に文化的な意思決定でもあると考えています。「多くの場合、正解は企業の文化や新たなトレンドに対する哲学的なアプローチによって左右されます。いずれにせよ、あらゆる組織において、少なくとも何が許容されるかを定義したAI戦略の策定に着手する必要があります。これは、方針の曖昧さによって自組織をリスクにさらすことを避けるためです」

この観点は、2026年のレポートの中心的な結果を反映したものです。企業は、購入したソリューションと自社開発の取り組みを組み合わせるようになっています。AIの成功は、テクノロジー自体だけでなく、運用モデル、ガバナンス、理解の共有にもかかっています。

データ品質こそが、真のパフォーマンスの増幅要因である

AIによってマーケターの目標が加速する一方で、その到達点を左右するのがデータ品質です。マーケターがデータ品質と「データの活用」のどちらを優先すべきかという問いに対し、Chan氏の回答は明快です。

「もしどちらか一方を選ばなければならないとしたら、私はデータの品質を選びます」と、Chan氏は答えています。「良いデータからは良い結果を得られます。  結局のところ、アクションのみに集中することは、カードのセットの一部だけを使ったトランプのゲームをするようなものです」 

モダンマーケティングデータスタックのレポートは、ウェアハウスネイティブアーキテクチャ、ゼロコピー統合、統合されたIDへの顕著なシフトによって、これを裏付けています。ブランドがデータ基盤を統合し、そのデータのある場所でアプリケーションやAIを使用するようになると、パーソナライゼーション、アトリビューション、自動化など、品質があらゆる下流機能の成果を左右する増幅要因となります。

今後の展望

2026年のレポートでは、マーケティングエコシステムは拡大と収束の両方を示しています。AIによってまったく新しいワークフローが解放されるという意味では拡大する一方で、組織はデータ、ID、AIの基盤を統合する方向へと収束しています。

Deloitteのアドバイスは本質を突いています。

• AIの導入は、テクノロジーと文化の両方のシフトであると考える。

• 明確なAIガバナンスを早期に確立する。

• 高度なアクティベーションに追加する前に、データ品質に投資する。
  

こうした原則は、組織がスタックをモダナイズするだけでなく、適応性、信頼性、次の変化の波に対応できるマーケティングシステムの構築にも役立ちます。
 

本記事で使用される「Deloitte」とは、Deloitte LLPの子会社であるDeloitte Consulting LLPを指します。Deloitteの法体制の詳細については、www.deloitte.com/us/aboutを参照してください。公認会計士業務に関する規則および規制により、特定のサービスは監査クライアントには利用できない場合があります。