レポート

The Modern Marketing Data Stack 2026

AIドリブンの世界でマーケターは変化のエージェントとなる

この新たなレポートでは、以下のマーケティングテクノロジーのエコシステムの進化を追跡します。

AIはあらゆる領域に浸透しており、エージェント型AIによるワークフローのさらなる変革が期待されている
マーケティングデータプライバシーのバランスが（再び）変化しつつある
データグラビティの引力は変わらず、マーケティングテクノロジーに変革を促している

エンドツーエンドの ML

AIは現在、マーケティングデータスタック全体に浸透しています。次のステップは、個々のプロセスを接続して、自動化されたエージェントがアクションを実行できるようにすることです。多くの企業が、自社データと第1世代のAIツールの整備を進めています。この動きは以下のように、エージェント型AIによる未来への推進力となっています。

AIのクリエイティブ機能の向上により、パフォーマンスデータの精緻化の能力が求められている
テキスト、画像、動画、音声、そしてゲームプレイまでを扱うマルチモーダルAIモデルの登場により、さまざまなチャネルやフォーマットのメッセージを統合できるようになっている
AI時代の効果測定では、新たなデータサイロやベンダーロックインを回避するために、複数モデルの活用が必要となる

そしてまもなくAIエージェントが登場します。AIテクノロジーとマーケターは、ともに一歩ずつ前進していきます。

新たな視点、新たなスタック

通常、モダンマーケティングデータスタックはベンダーを中心としており、ソリューションプロバイダーの提供価値をどのように組み込むかということを念頭に構築されます。しかし今年のモダンスタックは、引き続きエンタープライズマーケターの目標と実践に焦点を移しています。

マーケターの視点から、以下のように新たなテクノロジーエコシステムが誕生しました。

内製か購入かというジレンマがなくなり、マーケターは、データ、AI、アーキテクチャに対して独自のアプローチを採用し、自社開発のツールと購入したツールを組み合わせて活用できる
新たなカテゴリであるデータコラボレーショは、自社データに対する制御を保持しながら、収益化を図りたいと考えるマーケターが増加していることを反映している
LLMは現在、強力な独自ユースケースのツールとして、スタック内で重要な位置を占めている
統合されたセキュアなAIとデータのファウンデーションがすべての基盤となり、重要なインサイトとともに、マーケティングエコシステム全体にわたるコラボレーションを実現するための機能を提供する

進化を遂げたマーケティングデータスタックと、新たな道を拓くベンダーについて詳しくは、本レポートでご確認ください。

モダンスタックとデータグラビティ

「データグラビティ」とは、エンタープライズデータの管理を、サイロ化した多くのツールではなく統合された単一のプラットフォームで実行することを強く志向する傾向です。これにより、マーケターはキャンペーンを改善でき、その結果として、以下のように新たな機会とさらなるアジリティがもたらされます。

構成可能なスタックを取り入れることにより、マーケターはベンダーロックインの心配なしにアジリティと制御を得られる
動きの速いAI時代のマーケターは、ニーズや機会の変化に応じて、特定のソリューションを柔軟に入れ替えられる必要がある
データが企業内で一元化されるに伴い、CDPは、エンゲージメントプラットフォームとより緊密に連携したオーケストレーションレイヤーへと進化している

一元化されたデータファウンデーションは、マーケターが各顧客のより質の高いビューを構築することを可能にし、高度なパーソナライゼーションとよりスマートで迅速な意思決定をもたらします。

プライバシー：オーディエンスの尊重

もう一つの推進要因として、プライバシーと個人データの利用方法に関する消費者の懸念は消えることがないという点が挙げられます。これは、データを強く求めるテクノロジーの誕生と改良が続くなかでも変わりません。マーケターは、以下の複雑なシグナルの調査に取り組んでいます。

サードパーティCookieは依然として残存しており、デジタルフィンガープリントが復活の兆しを見せている
地域、国、州が、それぞれ異なる個人データへのアプローチを策定しているため、規制の状況が混沌としている
ファーストパーティデータは引き続き注目を集めており、特に非構造化のファーストパーティデータが重視されている

強力なテクノロジーを活用して強固な関係を構築し、消費者の信頼を得るためには、パーソナライゼーションとイノベーション、そして時には抑制も必要となります。

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調査手法

この調査の目的は、Snowflake内で顕著なアクティブ顧客ベースを構築しているテクノロジーを特定することです。調査期間は、Snowflakeの2025会計年度と一致する12か月間（2024年2月1日から2025年1月31日）、11,100社を超えるSnowflakeのお客様における使用状況データおよび関連するトレンドを評価しました。プロセスは以下のとおりです。

マーケティングデータスタックのテクノロジーの特定

分析期間中におけるSnowflakeのアクティブ顧客によるマーケティングテクノロジーの使用状況を評価した。

アクティブ顧客の定義は次のとおりである。
- 有効な終了日が設定されたキャパシティ契約またはオンデマンド/セルフサービス契約を締結しており、かつ
- 過去1年以内にSnowflakeから収益を創出した顧客
分析の対象としたテクノロジーは、以下の基準を満たす必要がある。
- 各評価対象カテゴリのテクノロジーの提供者が、Snowflakeパートナーネットワーク（SPN）のアクティブなメンバーであるか、Snowflakeとの間で同等の契約を締結しているか、または関連するマーケットプレイス利用規約に同意したSnowflakeマーケットプレイスプロバイダーであること
大規模言語モデル（LLM）カテゴリで言及されている企業は、Snowflake Cortex AIを介してSnowflake AIデータクラウド内でLLMを利用できるようにしているプロバイダーであり、モダンマーケティングデータスタックに関してSnowflakeによる評価は行われていない。
マーケティングクラウドカテゴリに含まれるベンダーは、Snowflakeでの利用状況、業界や顧客のマーケティングデータスタックでのプレゼンスなど、多様な要素に基づいて評価が行われた。

Snowflakeの利用タイプに基づいたテクノロジーの分類

Snowflakeが継続的にプラットフォーム機能を強化し、さまざまなアプリケーション展開モデルを提供するなかで、ベンダーは目的に応じて多様な方法でAIデータクラウドと統合している。Snowflakeでは、Snowflakeの顧客の観点から市場リーダーシップと採用レベルを正確に評価するために、Snowflakeの利用タイプに基づいて具体的なメトリクスを適用した。分析において考慮した項目は次のとおりである。

Snowflakeのデータ統合、変換、分析のワークロードを利用しているテクノロジー
Snowflakeのコラボレーションワークロードを活用し、データコラボレーションソリューション以外のプロダクトを統合しているテクノロジー
Snowflakeのコラボレーションワークロードを活用し、本レポートの「コラボレーション」カテゴリに関連するデータコラボレーションサービスを提供しているテクノロジー

マーケティングツールの成功を測定するための主要メトリクスの特定

スタック内の各カテゴリーにおけるマーケティングツールの導入の成功を正確に測定するために、パートナーのテクノロジーがSnowflakeの機能をどのように活用しているかに基づいて、具体的なメトリクスを分析した。

Snowflakeのデータ統合、変換、分析のワークロードを利用しているテクノロジーのメトリクス：
- 該当テクノロジーを使用しているアクティブ顧客の総数
- Snowflakeでの該当テクノロジーのクレジット総消費量
- 両方のカテゴリーの12か月間における成長率（さらに前の12か月間との比較）
Snowflakeのコラボレーション機能を活用し、データコラボレーションソリューションではなくプロダクトを統合しているテクノロジーのメトリクス：
- 該当テクノロジーを含むステーブルエッジの総数。ステーブルエッジとは、データの提供者と利用者の間の継続的な関係である。ステーブルエッジは、コンピュートリソースを消費するトランザクションが20件以上発生したデータ共有で、かつその消費結果が、3週間を1単位とする2つの連続した期間（どちらにも20件以上のトランザクションが発生）にわたってプロダクト収益として認められるものとなったものと定義される
- Snowflakeで該当テクノロジーが利用しているデータ共有から生じたクレジット総消費量
- 上記の両方のメトリクスの12か月間における成長（さらに前の12か月間との比較）
Snowflakeのコラボレーションワークロードを活用し、本レポートの「コラボレーション」カテゴリに関連するデータコラボレーションサービスを提供しているテクノロジーのメトリクス：
- 該当テクノロジーを含むステーブルエッジの総数
- Snowflakeで該当テクノロジーが利用しているデータ共有から生じたクレジット総消費量
- プロバイダーとコンシューマーとの間で1つ以上のステーブルエッジが確立されているものとして定義されたデータコラボレーションテクノロジーのユニークコンシューマーの総数

成長数値の分析

対象は、2024年2月1日時点でアクティブなキャパシティ顧客とセルフサービス顧客のうち、翌1年間のSnowflakeでの収益がプラスとなったすべての顧客とした。成長率は、2024年2月1日から2025年1月31日までの12か月間の各カテゴリーのツールの利用が、その前の12か月間に比べて増加したことを示している。この手法に基づき、Snowflakeの顧客ベースの間で支持を得ているテクノロジーを明確化することを目標とした。

Snowflakeテクノロジーの浸透度指数の作成

Snowflakeでは、テクノロジーの市場浸透度と利用深度を示す指標を、Snowflakeとのインタラクションに基づいて作成した。計算にあたっては、Snowflakeの利用状況に合わせて調整された加重基準を用いた。

Snowflakeのデータ統合、変換、分析の機能を利用しているテクノロジー：
- 幅（40%）：分析対象の12か月間における、Snowflakeで該当テクノロジーを使用しているアクティブ顧客の数
- 深度（40%）：分析対象の12か月間における、Snowflakeでの該当テクノロジーによるクレジット総消費量
- 幅と深度の成長：
  - （10%）12か月間における、該当テクノロジーを使用するアクティブ顧客の総数の成長率（さらに前の12か月間との比較）
  - （10%）12か月間における、該当テクノロジーによるクレジット消費量の成長率（さらに前の12か月間との比較）
Snowflakeのコラボレーションワークロードを活用し、データコラボレーションソリューションではなくプロダクトを統合しているテクノロジー：
- 幅（40%）：分析対象の12か月間における、Snowflakeでの該当テクノロジーのステーブルエッジの数
- 深度（40%）：分析対象の12か月間における、Snowflakeでの該当テクノロジーによるクレジット総消費量
- 幅と深度の成長：
  - （10%）分析対象の12か月間における、Snowflakeでの当該テクノロジーのステーブルエッジ総数の成長率（前の12か月間との比較）
  - （10%）12か月間における、当該テクノロジーによる消費量の成長率（さらに前の12か月間との比較）
Snowflakeのコラボレーションワークロードを活用し、本レポートの「コラボレーション」カテゴリに関連するデータコラボレーションサービスを提供しているテクノロジー：
- 幅（70%）：
  - （40%）：分析対象の12か月間における、Snowflakeでの該当テクノロジーのステーブルエッジの数
  - （30%）：ベンダーが提供するテクノロジーを通じて統合されているコンシューマーの数
- 深度（30%）：分析対象の12か月間における、Snowflakeでの該当テクノロジーによるクレジット総消費量
この指標は、Snowflakeのエコシステム内における市場リーチとテクノロジー利用の強度の両方を包括的に示している。

マーケティングテクノロジーを1からNの範囲でランキングまたは選定する（数値は小さいほど良い）。リストされている両グループのテクノロジーをすべて合わせて、ランキングを0～100の範囲で正規化する（スコア100は、すべてのメトリクスでランキング1位のテクノロジーとなる）。

リーダーは、各カテゴリーで最高指数のトップテクノロジーを表す以下の基準を満たすベンダーをリーダー企業とする。
- コラボレーションカテゴリ以外のカテゴリ：
  - 当該カテゴリ内で上位3位以内
  - またはテクノロジー指標が、当該カテゴリの上位3位以内の各ベンダーの平均指標の87%以上に相当する数値である
- コラボレーションカテゴリ：
  - 当該カテゴリ内で上位3位以内
  - またはテクノロジー指標が、当該カテゴリの上位3位以内の各ベンダーの平均指標の94%以上に相当する数値である
注目企業は、強固な地位のほか、市場における最近の勢い、Snowflakeを活用した革新的なテクノロジーやアプローチ、最近示された強力な顧客機能など、その他の要因に基づいて選定する