- マーケティングにおけるAIは、データを分析して顧客と即時にやり取りし、手作業を減らしながらパーソナライズされた体験を提供します。
- AIはリアルタイムでニッチな顧客層を特定できます。
- メール配信のスケジューリングやSNS投稿などの作業を自動化し、マーケティング業務を効率化します。
- AIは、個々のユーザーに合わせたメールやランディングページ、レコメンデーションを通じてパーソナライズされた体験を実現します。
かつてのデジタルマーケティングは、紙の地図だけでロードトリップに出かけるようなものでした。
楽しい反面、多くの手作業や推測が必要で、途中でトラブルもありました。キーワードを調べ、投稿をスケジュールし、成果を手作業で追跡しながら、最適なタイミングでターゲットに届くことを願っていました。
そこにAIエージェントが登場すると、まるでGPSにアップグレードしたかのように、最速ルートを示し、渋滞を予測し、寄り道まで提案してくれます。
デジタルマーケティングAIエージェントを使えば、キャンペーンが自ら学習・適応・最適化し、手作業だったマーケティングがダイナミックでデータ主導の取り組みに変わります。
デジタル地図がロードトリップを変えたように、AIエージェントはデジタルマーケティングを再定義しています。
デジタルマーケティングにおけるAIとは何ですか?
デジタルマーケティングにおけるAIとは、データを分析してマーケティング戦略を最適化することです。顧客行動を理解し、最小限の手作業でパーソナライズされた体験を提供します。
会話型AIを活用して顧客と即時にやり取りし、インタラクションに基づいてターゲティングを洗練します。
例えば新しいスキンケア商品の広告キャンペーンを実施する場合、従来のマーケティングでは限られた静的なデータをもとにターゲット層を手作業で特定していました。アンケートなど手間のかかる方法でインサイトを集める必要があり、顧客の好みが変化するとすぐに情報が古くなり、キャンペーンの関連性や効果を保つのが難しくなります。
一方AIは、膨大なデータをリアルタイムで分析し、例えば「ナチュラルなアンチエイジングクリーム」を探しているユーザーなど、ニッチな層を特定してパーソナライズされた広告を配信します。これにより、ターゲティングの精度が高まり、顧客の変化に合わせてキャンペーンを柔軟に調整できます。
デジタルマーケティングでAIエージェントを活用する方法

1. オーディエンスのセグメント化とターゲティング
AIエージェントは複数の情報源から顧客データを分析し、特徴や好み、行動に基づいて詳細なオーディエンスセグメントを特定します。
これにより、マーケターは特定の顧客層に響くキャンペーンを展開でき、適切なタイミングで適切な人にコンテンツを届けられます。
新しいプロジェクト管理ツールを提供するSaaS企業の場合、AIエージェントを使ってウェブサイトの行動やSNSでの反応、CRMデータなどを分析できます。
この分析から、スケーラブルなツールを求めるスタートアップや、統合機能を重視する企業チームなど、明確なオーディエンスセグメントを特定できます。
それぞれのグループに合わせてキャンペーンをカスタマイズします。例えば、スタートアップには価格の手頃さを強調した広告、企業チームにはシームレスな統合を訴求するメッセージを表示します。
2. キャンペーン実行の効率化
AIセールスエージェントなどのAIエージェントは、メール配信のスケジューリングや広告掲載、SNS投稿などの作業を自動化し、キャンペーンの実行を効率化します。さらに、エンゲージメントを最適化するためにタイミングやメッセージ内容も調整できます。
AIエージェントを使えば、以下のようなマーケティング作業を自動化して効率的にキャンペーンを展開できます:
- メール配信スケジュール:セグメントごとにパーソナライズされたオンボーディングガイド付きのウェルカムメールを送信。
- 広告掲載:例えば「スタートアップ向けプロジェクト管理ソフト」などのキーワードでGoogle広告を運用し、成果に応じて予算を動的に配分。
- SNS投稿:フリーランス向けの機能をピーク時間帯に紹介する投稿をスケジューリング。
3. リアルタイムでの最適化
AIエージェントの大きな特徴の一つは、キャンペーンをリアルタイムで最適化できることです。マルチエージェントシステム(MAS)を活用し、複数のAIエージェントが協力してパフォーマンスデータを分析し、より効率的に調整を行うことで、マーケティング戦略全体の効果を高めます。
広告の効果が低い場合、AIがコンテンツを調整したり、ターゲットを変更したり、より成果の高いチャネルに予算を移したりします。
SaaSのキャンペーンが進行する中で、AIエージェントは結果を監視し、状況に応じて動的に対応します。例えば:
- スタートアップ向け広告の成果が悪ければ、AIが見出しをコストパフォーマンス重視に変更したり、より成果の高いセグメントに予算を再配分します。
- AIが、フリーランスは動画コンテンツへの反応が良いと判断し、タスク管理機能を紹介する短編動画の制作にリソースを移します。
4. ダイナミックなパーソナライゼーション
顧客とのやり取りから得たインサイトをもとに、AIエージェントが個々のニーズに合わせたレコメンデーションやメール、広告を作成します。
顧客とのやり取りデータを活用し、AIが各接点をパーソナライズします:
- メール:フリーランスには個人向け生産性機能の提案、企業チームには大規模組織の活用事例を紹介。
- ランディングページ:スタートアップ向け広告から来た訪問者には、スケーラビリティや成長企業向けの料金プランを紹介するページを表示。
5. 会話型マーケティング
AIのデジタルマーケティング活用で特に注目されるのが会話型マーケティングです。AIチャットボットや音声エージェント、メッセージングプラットフォームなどを使い、顧客とリアルタイムでパーソナライズされたやり取りを実現します。
- リアルタイムサポート:AIチャットボットや音声エージェントが会話を通じて質問に答え、顧客を案内します。
- パーソナライズされた体験:some text
- スタートアップにはチームコラボレーションに特化した無料トライアルを案内。
- フリーランスには料金に関する即時回答を提供。
- 企業チームにはデモ予約のオプションを提示。
どの業界でAIエージェントがデジタルマーケティングに使われているか?

AIエージェントは多くの業界でデジタルマーケティングに活用されていますが、ここでは特に影響の大きい分野での活用例を紹介します。
不動産
不動産向けAIチャットボットなどのAIデジタルマーケティングツールは、エージェントと購入希望者のつながりを効率化し、ターゲットを絞ったキャンペーンや自動アウトリーチを実現します。これらのツールは:
- 顧客データを分析し、パーソナライズされたコンテンツを生成。
- このデータをもとにパーソナライズされたメールキャンペーンを作成し、顧客の物件ニーズに合った情報を届けます。
- 会話型アウトリーチでリードを選別し、SNSでのエンゲージメントを高めます。
例えば、若いカップルが特定の郊外で物件を探している場合、そのエリアの新着物件を紹介するInstagram広告やバーチャルツアーのリンクが表示されるようになります。
金融
金融分野のAIエージェントは、複雑なサービスを親しみやすく伝えるキャンペーンをデータに基づいて作成します。
金融チャットボットは、顧客にパーソナライズされた提案を行い、リアルタイムで質問に答え、個別のキャンペーンでコンバージョンを促進することで、デジタルマーケティングに革新をもたらしています。
仮想通貨に興味がある人には「暗号投資入門」のYouTube広告が表示され、AIがその後、パーソナライズされたニュースレターやROI計算ツールなどで信頼構築をサポートします。
SaaS
SaaS業界では、AIがユーザーの意図を特定し、最大限の効果を得るためにアプローチを最適化します。AIツールにより、企業は以下のことが可能になります:
- 機能や価格への関心など、行動に基づいてオーディエンスをセグメント化。
- Facebookなどのプラットフォームで動的かつパーソナライズされた広告キャンペーンを展開。
- ユーザーのエンゲージメントに応じて、デモ招待や無料トライアル延長など、タイムリーなフォローアップを自動化。
中規模の企業がCRMツールを検討しているとします。AIエージェントは、チームコラボレーションに関するブログ記事を読む時間からその関心を特定します。これにより、SaaSプラットフォームの機能を紹介するFacebook広告が表示され、さらに個別のウェビナー招待が送られます。
Eコマース
AIは、非常にターゲットを絞ったパーソナライズされたマーケティング戦略によってオンライン小売を再定義しています。eコマース向け会話型AIは、個々の好みに合わせたリアルタイムの商品提案を可能にします。
たとえば、エコフレンドリーな家庭用品を探している顧客は、ブランドの「グリーンライフ」ブログを訪れた後、サステナブルなキッチン用品のFacebook広告を見るかもしれません。その後、再利用可能なストローなど、エコ志向の価値観に合った商品を紹介するメールが届きます。
ホスピタリティ
ホテル向けチャットボットを含むAIツールは、非常にパーソナライズされた顧客体験を生み出すことでデジタルマーケティングを変革しています。
- 冒険旅行を探している一人旅の旅行者には、好みに合わせたガイド付きハイキングツアーを紹介するInstagram広告が表示されることがあります。
- ホテルのチャットボットは、旅行者と直接やり取りし、質問に答え、最適な選択肢を提案し、予約を促すための限定割引を提供できます。
AIデジタルマーケティングの主要ツール7選
1. Botpress

Botpressは、AI搭載のデジタルマーケティングエージェントやLLMベースのソリューションを構築できる強力で柔軟なプラットフォームです。開発者やマーケター向けに設計されており、自然言語理解(NLU)、多言語対応、オムニチャネルサポートなどの高度な機能と適応性を兼ね備えています。
Botpressを使えば、リード獲得、キャンペーン自動化、パーソナライズされた顧客対応に特化したカスタマイズ可能でスケーラブルなAIエージェントを作成できます。これらのエージェントはCRMやメールマーケティングツール、分析プラットフォームとシームレスに連携し、デジタルマーケティングの最適化を目指す企業に最適です。
主な機能
- NLUとLLM技術による高度な会話型AI。
- 多言語・オムニチャネル対応で幅広い顧客層にリーチ。
- 営業や顧客対応など多様な用途に合わせたカスタマイズ可能なワークフロー。
- CRMやマーケティングプラットフォームなどとのシームレスな連携。
メリット
- 高い柔軟性と開発者に優しい設計で、ニーズに合わせたソリューション構築が可能。
- 小規模から大規模まで、さまざまなビジネスニーズに対応可能なスケーラビリティ。
デメリット
- 一部のツールとの事前連携が限定的な場合があり、追加設定が必要なケースもあります。
2. Drift

Driftは、2024年2月にSalesloftに買収された会話型マーケティングプラットフォームで、企業が見込み客とリアルタイムでつながることを支援します。
DriftのAIチャットボットは、リード判定、自動ミーティング予約、会話のパーソナライズに特化しています。
主な機能
- リアルタイムの会話型マーケティング機能
- AIによるリード判定とルーティング
- SalesforceやHubSpotなど主要CRMとのシームレスな連携
- ミーティング予約の自動化
メリット:
- リアルタイムのリードルーティングによる営業連携に強み。
- SalesforceやHubSpotなどCRMとの強力な連携。
- 高度なチャットボット機能と使いやすいインターフェース。
デメリット:
- 小規模ビジネスには価格が高い場合がある。
- 機能が営業向けに特化しており、幅広い用途には制限がある。
3. Intercom

Intercomは、AIチャットボットとメッセージングツールを組み合わせ、企業が顧客と効果的につながるためのカスタマーコミュニケーションプラットフォームです。Intercomはカスタマーサポートの自動化、新規ユーザーのオンボーディング、リード判定に優れています。
チャットボットはライブチャットと連携し、リアルタイムでパーソナライズされた対応を提供します。
主な機能
- パーソナライズされた顧客対応のための積極的なメッセージ送信
- ライブチャットと統合されたAIチャットボット
- ターゲティング精度を高める詳細なユーザー分析
- 既存ツールとの幅広い連携オプション
メリット:
- 企業・ユーザー双方にとって直感的なデザイン。
- パーソナライズされた対応のための積極的なメッセージ送信が優秀。
- 既存ツールとの包括的な連携オプション。
デメリット:
- 顧客数が多い成長企業にはコストが高い。
- 高度なカスタマイズワークフローの作成には柔軟性が限定的。
4. Ada

Adaは、顧客対応の自動化を大規模に実現したい企業向けのノーコードチャットボットプラットフォームです。
カスタマーサポートに最適で、AdaのAIボットは定型的な問い合わせ対応、トラブルシューティングの案内、顧客行動に基づくパーソナライズ対応を行います。
主な機能
- ノーコードビルダーで簡単にチャットボット作成
- グローバル展開に対応した多言語機能
- 顧客行動に基づくパーソナライズ機能
- CRMやデータソースとのシームレスな連携
メリット:
- ユーザーフレンドリーで技術的な知識不要。
- グローバル展開に対応した多言語機能。
- CRMやデータソースとのシームレスな連携。
デメリット:
- 主にカスタマーサポート向けで、マーケティング機能は少なめ。
- オープンソースと比べてカスタマイズ性が限定的。
5. Tars

Tarsは、リード獲得やコンバージョン向上のための会話型ランディングページ作成に特化したチャットボットプラットフォームです。PPCキャンペーンを実施する企業に最適で、従来のフォームの代わりにインタラクティブなチャットボットでユーザーを誘導し、情報収集やアクション完了へ導きます。
直感的なインターフェースと強力な分析機能で、キャンペーンのROI最大化を支援します。
主な機能
- リード獲得のための会話型ランディングページ
- チャットボット連携によるPPCキャンペーン最適化
- 直感的なセットアップと強力な分析機能
- 迅速な導入が可能な事前構築済みテンプレート
メリット:
- PPCキャンペーン最適化に最適。
- ユーザーとのやり取りを簡素化し、コンバージョン率向上に貢献。
- 迅速なセットアップが可能な直感的インターフェース。
デメリット:
- リード獲得やランディングページなど特定用途に限定。
- 長期的な顧客対応にはあまり向かない。
6. ManyChat

ManyChatは、Facebook Messenger、Instagram、WhatsAppなどのソーシャルメディアプラットフォームでのやり取り自動化に特化したチャットボットビルダーです。マーケターや中小企業向けに設計されており、ドラッグ&ドロップの簡単な操作でリード獲得や顧客対応、フォローアップを効率化します。
eコマースツールやCRMと連携することで、ManyChatはインタラクティブな会話型マーケティングを通じて売上拡大や顧客関係構築を支援します。
主な機能
- 複数のプラットフォームでのソーシャルメディアマーケティング自動化
- ドラッグ&ドロップで簡単にチャットボット作成
- eコマースツールやCRMとの連携
- インタラクティブな会話型マーケティングキャンペーン対応
メリット:
- 中小企業向けの手頃な価格。
- ソーシャルメディアマーケティング自動化に非常に効果的。
- 使いやすいドラッグ&ドロップビルダー。
デメリット:
- ソーシャルメディア以外の用途は限定的。
- プラットフォームAPIへの依存により、アップデート時に影響を受ける可能性あり。
AIでデジタルマーケティングを強化しましょう
近年、デジタルマーケティングキャンペーンは、AIを活用することで戦略の最適化、顧客体験のパーソナライズ、効果的なエンゲージメントの促進に大きなメリットを得ています。
これは、ずっと紙の地図を使っていた人がGPSにアップグレードするようなものです。
デジタルマーケティングを変革する準備はできていますか?Botpressは、高度なチャットボットやインテリジェントな自動化を含む、カスタムAIソリューションを構築するためのツールを提供します。
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よくある質問
1. AIエージェントが効果的に機能するために必要なデータの種類は何ですか?
AIエージェントが効果的に機能するには、CRM記録やウェブ解析のような構造化データと、チャット履歴やソーシャルメディアでのやり取りのような非構造化データの両方へのアクセスが必要です。関連性が高く多様なデータが多いほど、エージェントはメッセージのパーソナライズやワークフローの自動化をより適切に行えます。
2. マーケティング分野でAIエージェントが分析するデータの安全性はどの程度ですか?
マーケティング分野でAIエージェントが分析するデータは、暗号化プロトコルやGDPR、CCPA、SOC 2などのコンプライアンス基準によって保護されています。ただし、実際のセキュリティレベルは、企業がどのようにデータポリシーを設定し、サードパーティツールを適切に審査しているかによって異なります。
3. マーケティングにおけるAIエージェントと機械学習モデルの違いは何ですか?
AIエージェントは、データを分析するだけでなく、リアルタイムで意思決定を行い、自律的にワークフローを管理します。機械学習モデルはインサイトや予測を生成しますが、AIエージェントはそれらの結果を活用して実際にマーケティング戦略を実行します。
4. AIエージェントは既存のMarTechスタック(HubSpot、Mailchimpなど)と連携できますか?
はい、AIエージェントはHubSpot、Mailchimp、Salesforceなどの既存のMarTechスタックと、標準の連携機能やカスタムAPIコネクタを通じて統合できます。これにより、フォローアップの自動化やプラットフォームをまたいだ顧客インサイトの統合が可能になります。
5. AIエージェントをCRMや分析ツールと統合する際の課題は何ですか?
AIエージェントをCRMや分析ツールと統合する際の主な課題は、データスキーマの違い、APIアクセスの制限、同期の問題、AIの動作をビジネス固有のルールに合わせることなどです。これらの課題を克服するには、技術的な設定とAIが確実に機能するための継続的な監視が必要です。





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