レポート
Modern Marketing Data Stack： 第5版
エージェント型エンタープライズのガバナンス
第5版では、モダンマーケティングデータスタックの進化をたどります。
- AIエージェントは、実験段階から実行段階へと移行しつつある。その大規模なスケーリングにおいて鍵となるのはガバナンスである
- 組織は、アプリケーションではなくガバナンスの効いたデータを中心としてスタックを再編成する
- コンポーザビリティ、信頼性、制御が、アーキテクチャにおける優先事項となっている
支援するツールから行動するエージェントへ
AIは単なる機能の枠を超え、ワークフローへと進化しています。現在のシステムは、少ない人的介入で、ツールの選択、アクションの協調、意思決定の形成を行います。これにより、すべてのマーケティング組織のオペレーティングモデルが変化します。
プライバシーとコンプライアンスのために顧客データを厳重に保護しながら、価値を生み出すあらゆる場所で活用するためには、どうすべきか
意思決定者が人間ではない場合、その意思決定のガバナンスは誰が担うのか
単に高速なだけでなく、効果的で説明責任があり、信頼できるAIシステムをどのように構築するか
本レポートでは、こうした問いに答えるためにマーケティングスタックがどのように再設計されているかを検証します。また、着実な進展を遂げている組織と、依然として実験段階にある組織を隔てる要因についても明らかにします。
エンタープライズ規模において、AIは、断片化したアプリケーション主導のスタックから、成果を中心に設計されたシステムへの移行、という不可避の変化をもたらしています。スタックはオペレーティングモデルとしてガバナンスを適用する必要があり、そのためには、データ、プロセス、意思決定を再構築し、ビジネスの運営方法を継続的に刷新しなければなりません」
Elise Cornille氏
データを中心としたスタックの再編成
ツールを接続するシステムは、個々のアプリケーションそのものと同じくらい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及ぶにつれて、スタックに対する重要な問いは「どのようなアプリケーションが含まれているか」から「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」へと移行しています。
その結果、以下の構造的な変化が生じています。
コンポーザブルアーキテクチャが、モノリシックな設計に置き換わりつつある（あるいは融合しつつある）が、ガバナンスのないコンポーザビリティは独自のリスクをもたらしている
AIは、既存のツールの上に新たなコントロールプレーンを形成している。これは、コンテキストを組み立て、意思決定を導き、スタック全体のアクションを推進するレイヤーである
共通のセマンティクス、ID解決、同意管理の徹底は、AIを大規模に展開する組織にとってますます不可欠な基盤機能となっている
展開を成功させている組織の間では、新たなアーキテクチャパターンが注目されています。この一連のパターンに加え、モダンスタックを形成するカテゴリとベンダー、そしてこれらすべてを機能させるために必要となるガバナンスの基盤について詳しく説明します。
不均一な現実におけるエージェント型エンタープライズの運用
すべての組織がエージェント対応を実現しているわけではありません。しかし、これは失敗ではありません。成熟度は、業界、規模、規制への対応状況、データの準備状態によって異なります。持続的な進展を遂げている組織には、最初にガバナンス、セマンティクス、信頼性を適切に確立しているという共通点があります。
本レポートでは、以下の内容を取り上げています。
データ制御を行わずに自動化を急ぐと、効率性ではなくリスクがもたらされることになる
ハイブリッドな状態（レガシーツールとコンポーザブルコンポーネントが混在する）は標準であり、例外ではない
AIによるコラボレーションの変革により、部門横断的な専門知識を早期に活用できるようになる
本レポートでは、さまざまな成熟度レベルにおいて有効なパターンをマッピングし、各組織の現在の状況に応じた具体的な推奨事項を提示しています。
想定していなかったのは、コラボレーションが劇的に加速したことです。ライターは数分でストーリーボードのラフを作成して、アートディレクターとより的確な会話を交わせるようになりました」
Scott Mager氏
エージェント時代のプライバシー、同意、制御
消費者のプライバシーに対する懸念が消え去ることはありません。規制は増加の一途をたどっています。そして現在、AIエージェントは、顧客データに基づいて自律的に意思決定を行うようになっています。そのスピードと規模は、もはや手作業によるガバナンスでは対応できるものではありません。
ユニバーサルオプトアウトシグナルが法制化されつつあり、自動削除の要件も拡大していている。組織はコンプライアンス制御を下流のプロセスとして扱うのではなく、インフラストラクチャに直接組み込むようになっている
AIは、意図しないデータの保持、許可されていない二次利用、アクセスすべきでないデータでトレーニングされたモデルなど、新たなリスクを生み出している
この状況に適切に対応している組織は、プライバシーを、データのアクセス、共有、活用のプロセスに組み込まれたオペレーショナルケイパビリティとして捉えている
プライバシー、同意、ガバナンスは、単一のアーキテクチャ上の課題へと収束しつつあります。その詳細を探るとともに、先進的な組織がこの課題にどのように取り組んでいるかについても解説します。
適切なガバナンスと高い信頼性を備えたデータがなければ、AI活用のすべての野心はノイズになり、緩慢でリスクを伴うスケーリング不可能なものになってしまいます。現在、成功を収めているのは、何よりもまずデータ基盤のモダナイゼーションを進めているチームです」
Kate Mackie氏
Modern Marketing Data Stack：第5版
本レポートでは、マーケティングデータスタックを構成する13のカテゴリのそれぞれについて主要なソリューションを紹介し、新たなマーケティングトレンドについて知見を提供しています。完全版を今すぐダウンロードしてご確認ください。
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調査手法
調査の目的と範囲
本調査の目的は、Snowflake内で大規模かつアクティブな顧客基盤を確立しているマーケティングテクノロジーを特定することです。
本調査では、Snowflakeの2026会計年度と一致する12か月間（2025年2月1日から2026年1月31日）における、利用状況のデータと関連トレンドを分析しました。今回の分析には、11,500社を超えるSnowflakeのお客様のデータが含まれています。
分析対象の顧客母集団
本分析では、調査期間中のSnowflakeのアクティブ顧客による利用状況を評価しました。
本調査におけるアクティブ顧客の定義は、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のいずれかを締結しており、前年中にSnowflakeの収益創出に寄与した顧客です。
顧客数、利用状況、成長率、ランキングに関するすべての参照は、この定義された母集団のみに基づいています。
テクノロジーの適格性と選定基準
評価の対象となったのは、以下の適格要件を満たすテクノロジーのみです。
Snowflakeパートナーネットワーク（SPN）のアクティブメンバーであること、または
Snowflakeと同等の契約に基づいて事業を行っていること、または
該当するマーケットプレイス利用規約に同意しているSnowflakeマーケットプレイスのプロバイダーであること
特別カテゴリに関する考慮事項：
大規模言語モデル（LLM）カテゴリに記載されている企業は、Snowflake Cortex AIを通じて、Snowflake AIデータクラウドでLLMを提供しているプロバイダーです。これらの企業はモダンマーケティングデータスタックの一部としては評価していません。
Snowflakeの利用タイプに基づいたテクノロジーの分類
ベンダーがSnowflake AIデータクラウドと統合する方法は、プロダクトのアーキテクチャやユースケースに応じて異なります。採用状況と市場リーダーシップを評価するために、Snowflakeの利用方法に基づいてテクノロジーを分類しました。
本分析では、以下の利用カテゴリ別にテクノロジーを評価しました。
データ統合、変換、分析のワークロードにSnowflake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利用して、自社プロダクトを統合しているテクノロジー。ただし、データコラボレーションソリューションは除く
Snowflakeのコラボレーションワークロードを利用して、本レポートのコラボレーションカテゴリに該当するデータコラボレーションオファリングを提供しているテクノロジー
各カテゴリでは、該当の統合モデルに関連するSnowflakeの利用実態を反映するために、それぞれ異なる指標と重み付けを採用しています。
導入と成功を測定する指標
導入の成功は、パートナーテクノロジーがSnowflakeの機能をどのように活用しているかに合わせたカテゴリ別の指標を使用して測定しました。
データ統合、変換、分析のワークロードの指標
主にデータ統合、変換、分析のためにSnowflakeを利用しているテクノロジーについて、本分析では以下を測定しました。
該当テクノロジーを利用しているアクティブ顧客の総数
該当テクノロジーに起因するSnowflakeクレジットの総消費量
顧客数とクレジット消費の両方における成長率
プロダクト統合の指標（データコラボレーションソリューションは除く）
Snowflakeのコラボレーションワークロードを利用して自社プロダクトを統合しているテクノロジー（データコラボレーションソリューションは除く）について、本分析では以下を測定しました。
該当テクノロジーを含むステーブルエッジの総数
該当テクノロジーが利用するデータシェアによって生じたSnowflakeクレジットの総消費量
ステーブルエッジとクレジット消費の両方における成長率
ステーブルエッジは、データプロバイダーとデータコンシューマー間の継続的な関係を表します。ステーブルエッジは、以下の条件を満たすデータシェアと定義されます。
コンピュートリソースを消費するトランザクションを20件以上発生させていること
認識されたプロダクト収益を生み出していること
2つの連続する3週間の期間について、各期間で20件以上のトランザクションを発生させていること
データコラボレーションオファリングの指標
データコラボレーションオファリングを提供しているテクノロジーについて、本分析では以下を測定しました。
該当テクノロジーを含むステーブルエッジの総数
該当テクノロジーが利用するデータシェアによって生じたSnowflakeクレジットの総消費量
ユニークコンシューマー（データプロバイダーとの間で少なくとも1つのステーブルエッジを確立しているコンシューマー）の総数
成長率の算出方法
成長率は、各カテゴリのテクノロジーについて、2025年2月1日から2026年1月31日までの直近12か月間における利用状況の変化を、その直前の12か月間と比較して反映しています。
この成長分析の対象は、2025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の収益創出に寄与したすべての顧客です。
Snowflakeの浸透指数の確立
Snowflakeは、市場へのリーチと利用強度の両方を評価するために、テクノロジーのSnowflakeとのインタラクションの深度と幅を反映する浸透指数を開発しました。
この指数を算出する際には、Snowflakeの消費カテゴリごとに調整された重み付け基準を適用しています。
幅と深度は、12か月の分析期間に基づいて算出されます。
1.データの統合、変換、分析の指数
本指数は、以下の重み付けを使用して幅、深度、成長率を組み合わせたものです。
幅（40%）：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%）：該当テクノロジーに起因するSnowflakeクレジットの総消費量
成長率（20%）：内訳は以下のとおり
10%：アクティブ顧客の成長率
10%：Snowflakeクレジットの消費量の成長率
2.プロダクト統合（データコラボレーションは除く）の指数
本指数では、以下の重み付けを適用しています。
幅（40%）：該当テクノロジーに関連付けられたステーブルエッジの数
深度（40%）：該当テクノロジーに起因するSnowflakeクレジットの総消費量
成長率（20%）：内訳は以下のとおり
10%：ステーブルエッジの成長率
10%：Snowflakeクレジットの消費量の成長率
3.データコラボレーションオファリングの指数
本指数は、利用の深度を考慮しつつ市場へのリーチを重視しています。
幅（70%）：内訳は以下のとおり
40%：該当テクノロジーに関連付けられたステーブルエッジの数
30%：ベンダーのデータコラボレーションオファリングを通じて統合されたコンシューマーの数
深度（30%）：該当テクノロジーに起因するSnowflakeクレジットの総消費量
マーケティングテクノロジーのランキングと選定
テクノロジーは1からNまでランク付けされ、数値が小さいほどより優れたパフォーマンスを示します。
Snowflakeは、適用可能な指標のランキングを統合し、その結果を0〜100のスケールで正規化しました。スコア100は、適用可能なすべての指標で1位にランク付けされたテクノロジーを表します。
リーダー企業の選出
リーダー企業は、以下の基準に基づいて選出しています。
コラボレーションカテゴリを除くすべてのカテゴリ
該当カテゴリにおけるランキングが上位3位以内である
または、該当カテゴリの上位3つのテクノロジーの指数スコアの平均値の87%以上に達する指数スコアを獲得している
コラボレーションカテゴリ：
該当カテゴリにおけるランキングが上位3位以内である、または
または、該当カテゴリの上位3つのテクノロジーの指数スコアの平均値の96%以上に達する指数スコアを獲得している
注目企業の選出
注目企業は、指標における相対順位に加え、以下を含む定性的要素に基づいて選出しています。
市場における直近の勢い
Snowflakeを活用した革新的なテクノロジーまたは統合アプローチ
実証済みの顧客価値提供能力
本手法は、Snowflakeのお客様のエコシステム内で導入が進み、効果を示しているマーケティングテクノロジーについて、透明性、一貫性、正当性のある視点を提供することを目的としています。