# チャプター1 AIは、答えるだけでは終わらない。 ユゲトロのマーケティングの極意、本日は、 AIがついにマーケターになる、というテーマでお送りします。 これまで2回にわたり、AIが顧客を知り、 さらに何を誰にいつ伝えるかを決めるところまで進んでますよ、というお話をしてきました。 今回はその先ですね。 AIが、自分で仕事の段取りを考え、実行し、結果を見て、 次の行動を変える、いわゆるAIエージェントについてのお話です。 普通の生成AIの役割は、優秀な相談相手ですよね。 新商品の紹介メールを書いてくださいと頼めば、文章をすぐに作ってくれます。 しかし、頼まなければ動かない、とも言えますよね。 AIエージェントは、もう少し人間の社員に近い存在です。 今月、求民顧客の売上を10%増やしたい、という目標を渡すと、 どのデータを調べ、誰を対象に、どんな施策を行うべきかを、 自分で組み立てようとしてくれますね。 例えば、顧客データを調べる、求民顧客をいくつかのグループに分けて、 それぞれに合う商品や特典を考える、コピーや画像を用意する、 メールやLINEで配信する、反応を分析する、そして次の施策を修正していくと。 この一連の流れを、いちいち指示を待つのではなく、 目的に向かって連続的に進めるのが、AIエージェントの働きですね。 実際には、一つの万能AIが全てを凝らせるとは限らなくて、 顧客データを調べるAI、文章を書くAI、配信結果を分析するAIなど、 役割の違うAIが連携することもあります。 人間のチームで言えば、調査担当、企画担当、製作担当、運用担当が、 共通の目標に向かって動いていくようなものですね。 それらを束ねるAIの管理職が登場しているんですね。 セールスフォースのエージェントフォースマーケティングもその例ですね。 セールスフォースの公式サイトでは、人材サービスのインディードが、 年間3億通を超えるメールを送っている事例が紹介されています。 従来は、データが別々の場所に分かれていたため、大規模な個別対応が難しかったんですね。 そこでエージェントフォースを組み込んだ仕組みで、 マーケティング担当者が数秒で対象者のグループを作り、 キャッチコピーを書き、キャンペーンを始められるようになったと説明されています。 対象者を選ぶ、内容を作る、施策を始めるという、 これまで別々だった作業が一続きになっているわけです。 同様に、ハブスポットのエージェントハブも同じ方向に進んでいます。 顧客管理システムに入っている情報を使い、見込み客を調べる、購入の兆しを見つける、 連絡文を下書きする、問い合わせに答える、そして営業担当に引き継ぐといった仕事をこなします。 これを中小のB2B企業が導入したとしたらどうなるでしょうか。 例えば、100件の資料請求があったとします。 よくあるパターンは、営業担当者が同一のメールを返信して、 その後は特段のお客さんからの返信がないと忙しさにも紛れて、フォローができずじまいで終わるというような感じですよね。 AIエージェントなら、ウェブサイトでどの製品のページを見たか、技術資料を読んだか、 どんな問い合わせ内容か、過去に見積もりを依頼したかといった情報を確認します。 そして、この10社は導入時期が近そうだ、この会社には価格より耐久性の情報が必要だとか、 あるいは、この担当者には同業他社の採用事例を送ると良いだろうと、優先順位をつけるわけですね。 さらに、営業メールの下書きを作り、担当者の予定表に連絡のタスクを入れ、返事がなければ1週間後に別の資料を送る案まで用意すると。 将来的には、決められた範囲内なら、配信や日程調整まで実行してくれるでしょうね。 人手の少ない会社にとって、特に営業が得意ではないという会社にとっては、これは魅力的ですよね。 これまで、やった方が良いけれど手が回らないと、放置されていた仕事をAIが回してくれるわけですから。 例えば、見積もりを提出してから30日経った案件を洗い出す。納品後3ヶ月のお客様に使用状況を尋ねる。 過去の購入周期から交換部品の時期を知らせる。派手ではないんですが、売上や信頼向上に繋がるような仕事です。 AIエージェントの価値は、かっこいい広告を作るということより、むしろこうした忘れられがちな一手を漏らさず、実行できる点にあるのかもしれません。 しかし、便利さと危うさは表裏一体なところもありまして、もし顧客情報が間違っていれば、AIは間違った前提で素早く対応に行動しちゃうわけですね。 会社にない実績をAIが書いたり、許可されていない値引きを提示したりする可能性もあります。見込みが高いと判断した相手へ、何度もメールを送り、しつこい会社だと思われてしまうということもあるでしょう。 個人情報や顧客データをどこまで使ってよいのか。誤った内容、案内をしたときに、誰が責任を持つのか。ブランドらしくない表現をどう止めるのか。 AIエージェントを導入する前に、こうした境界線を決めなければならない。ですから、最初から全てを自動化しない方がいいかもしれませんよね。 まず第一段階では、AIは広報を出すだけにするとか。第二段階では、下書きを作るところまで。第三段階で、人間が決めた条件の範囲内なら実行してよいと。このように少しずつ権限を広げていくのが安全かもしれません。 特に価格、契約、個人情報、あるいはクレーム対応、ブランドの重要な表現には、人間の承認を残すべきですよね。AIに任せる範囲より、任せない範囲を先に考えておくことが大切かもしれません。 今回の3回のシリーズを振り返りますと、AIマーケティングは顧客を知るAIの働き、そしてマーケティング施策の働きかけを決めるAI、最後には実際に動くAIエージェントと進んでいますよね。 もうここまで来ると、人間のマーケターはもういらないんじゃないのかという段階まで来ますよね。というか、少なくとも仕事の中身は変わるのだろうと思われますよね。 一つ一つの文章を作るとか、そういう仕事は減るかわりに、どんな顧客関係を作りたいのか、何を成果とするのか、どんなブランドとしてなりたいのか、どこまで自動化してよいのか、AIの結果をどう評価するのかを決める仕事が新たに増えるとも言えるわけです。 人間のマーケターは、AIに何を目指させ、何を任せないかを決める必要がある。これができないマーケターは、もしかしたら不要になってしまうのかもしれないですよね。AIを部下として使いこなせる側の人間にならないといけないということなんでしょうかね。 最後まで聞いていただきありがとうございます。ぜひチャンネルのフォロー、いいねをしていただきますと嬉しいです。