デジタルマーケティング担当者の皆さんにとって、AIはすでに日々の業務に欠かせない存在になりつつあるのではないでしょうか。コンテンツの草案作成、広告コピーのA/Bテスト、データ分析のサポートなど、その活用範囲は急速に広がっています。
しかし、2026年に私たちが直面する変化は、これまでの「効率化」とは根本的に異なります。もし、2024年までが「生成AI（Generative AI）」、つまりコンテンツを”作る”AIの革命だったとすれば、2026年は「エージェントAI（Agentic AI）」、すなわち自ら”行動する”AIが主流になる年です。
これは、AIが「便利なツール」から「自律的なパートナー」へと進化することを意味します。しかし、この大きな変化は単独で訪れるわけではありません。2026年のマーケティング環境を読み解く鍵は、3つの異なる、しかし密接に関連するトレンドにあります。
- AIエージェント： タスクを「実行」する自律型AI
- オムニモーダルAI： 文脈と感情を「体験」する統合型AI
- AI規制： AIの活用を「ルール化」する社会的な枠組み
これら3つの波は、一見バラバラに見えますが、実は「AIを実務に本格導入する」という一つの大きな流れを形作っています。「どうAIに動いてもらうか？（エージェント）」、「どう顧客を深く理解させるか？（オムニモーダル）」、そして「どう安全に、信頼を得て使うか？（規制）」。
この記事では、デジタルマーケティング担当者の皆さんが2026年に向けて準備すべきこれら3つの大きなトレンドについて、専門的かつ実用的な視点から、分かりやすく解説していきます。
2026年のマーケティング戦略を立てる上で、まず押さえておきたい3つのキーワードを、それぞれの違いと特徴に焦点を当てて解説します。
AIエージェントとは？
「AIエージェント」とは、単に質問に答えたり、コンテンツを生成したりするAI（例えば、初期のChatGPT）とは一線を画す、「自ら行動できる」AIのことです。
従来のAIが人間の「指示待ち」だったのに対し、AIエージェントは「目標」を与えられると、その達成のために自ら計画を立て、必要なツール（APIや他のソフトウェア）を呼び出し、複数のステップにまたがる複雑なタスクを、人間の最小限の介入で実行します。
マーケターにとって、これは「新しいMAツール」の導入ではなく、「デジタルの同僚」あるいは「デジタルの従業員」を迎えるという、働き方そのものの変化を意味します。タスクを実行する「道具」から、業務プロセスを担う「労働力」へのシフトです。
オムニモーダルAIとは？
「マルチモーダルAI」という言葉は、テキスト、画像、音声など、複数の情報（モダリティ）を扱えるAIとして知られています。
「オムニモーダルAI」は、その一歩先を行く概念です。マルチモーダルが複数の情報を「個別に」処理して組み合わせることが多いのに対し、オムニモーダルは、単一のモデルが、すべての情報を「流動的かつ統合的に」処理します。
例えば、AIが画像を見ながら、ユーザーの「（音声で）この部分をもっと明るくして」という指示をリアルタイムで理解し、その場で画像を修正するような、人間に近い柔軟なやり取りが可能になります。マーケティングにおいては、顧客の「言葉」だけでなく、「声のトーン」や「表情」を同時に分析し、その裏にある「本音（インテント）」を深く理解するための鍵となります。
AI規制とは？
AIの能力が飛躍的に向上し、社会への影響が大きくなるにつれ、その活用に「ルール」を設けようという動きが世界中で加速しています。
2026年は、これらのルールが本格的に施行・適用され始める「規制元年」とも言える年です。特に注目すべきは、EU（欧州連合）の「AI法」や、米国の「カリフォルニア州AI透明性法」です。
これらの規制に共通する中核的な要求は、「AIを使っていること」や「AIが生成したコンテンツであること」を利用者に明確に伝える「透明性の義務」です。これは法務部門だけの問題ではなく、顧客の信頼をどう維持するかという、マーケター自身の「顧客体験（CX）デザイン」と「ブランド信頼性」の課題に直結します。
これら3つのトレンドが組み合わさることで、マーケティングの現場にはどのような具体的なメリットが生まれるのでしょうか。「AIエージェント」の実行力と、「オムニモーダルAI」の理解力が、これまでにない価値を生み出します。
AIエージェントが実現する「自律型マーケティング」
AIエージェントは、マーケティングチームの「疲れ知らずの実行部隊」として、従来の自動化のレベルを遥かに超える業務を自律的にこなします。
オムニモーダルAIが拓く「文脈を理解する」体験
オムニモーダルAIは、顧客とのコミュニケーションの「質」を根本から変え、これまで見過ごされてきた「文脈」や「感情」をデータ化します。
2026年、最大の利点：「先回り」体験の自動化
2026年のマーケティングにおける最大のブレークスルーは、「AIエージェント（実行力）」と「オムニモーダルAI（理解力）」の融合です。
これにより、従来の「顧客の行動に反応する」マーケティングから、「顧客のニーズを先回りする」マーケティングへと進化します。
例えば、ECサイトで顧客が2つの商品で迷っているとします。オムニモーダルAIが、その顧客のマウスの動き、滞在時間、過去の閲覧履歴から「決めかねている混乱」を検知します。顧客がチャットボタンを押す前に、AIエージェントが「〇〇と△△でお悩みですか？ 2つの違いをまとめた比較表をお持ちしましょうか？」と先回りしてアクションを起こす。
これは単なる効率化やパーソナライズを超えた、真にインテリジェントな顧客体験の自動化であり、これこそが2026年に目指すべき姿です。
シナリオ1: AIエージェントを「デジタルの同僚」として活用する
AIエージェントを単一のツールとして使うのではなく、「専門スキルを持ったAIチーム」として編成し、キャンペーン全体を自律的に運営させるアイディアです。
マーケターの役割は、このAIチーム全体の「プロジェクトマネージャー」として、戦略的な目標（例：「今月のコンバージョン数を10%増やす」）を設定し、AIの判断を監督することです。
（戦略ブリーフとターゲット作成）
（ターゲット毎のブログ、広告コピー生成）
（各SNS、検索広告で自律的に配信・A/Bテスト）
（24時間パフォーマンスを監視・分析）
（分析結果が企画エージェントに戻り、自動で改善）
シナリオ2: オムニモーダルAIで「コンテンツ資産」の価値を高める
多くの企業に眠っている「動画資産」（過去のウェビナー、製品デモ、イベント録画）は、オムニモーダルAIにとって「宝の山」です。このシナリオは、1つのコンテンツから生まれる価値を最大化します。
【入力（Input）】: 1時間の新製品ウェビナー動画
【オムニモーダルAIによる処理】
AIが「動画（登壇者の表情）」「音声（話の内容と熱意）」「スライド（テキストと図）」を同時に、文脈を保ったまま統合的に理解します。
【自動生成される出力（Outputs）】
このように、コンテンツの「生産」から「高度な再利用」へ軸足を移すことで、マーケティングのROIは劇的に向上します。
シナリオ3: 「AI規制」を信頼構築のチャンスに変える
2026年から本格化するAI規制を、法務部門任せの「やらされ仕事」として捉えるのはもったいないアプローチです。むしろ、顧客との信頼を築く「コミュニケーションの機会」として積極的に活用しましょう。
チャットボットやAIによるレコメンド機能に、どのような「透明性」を持たせるか。その「言い方」一つで、顧客が受ける印象は大きく変わります。
チャットボットの隅に、利用規約へのリンクとして小さく「AIによる応答について」と記載する。
→ 顧客の反応：「AIに監視されている？」「何か隠している？」と、かえって不信感を抱く可能性があります。
「こんにちは！私はAIアシスタントの〇〇です🤖 24時間ご質問にお答えしますが、まだ学習中です。AIによる回答が分かりにくい場合や、人間の担当者をご希望の場合は、いつでも『オペレーター』と入力してくださいね。」
→ 顧客の反応：「正直で親切だ」「自分で選べるなら安心だ」と、信頼感が高まります。
この「良い例」のアプローチは、EU AI法の「AIと対話していることをユーザーに通知する」義務と、カリフォルニア州法の「AI生成コンテンツの明示」の両方の精神を満たしています。さらに、顧客に「正直さ」と「選択権」を提供することで、法規制の遵守と、ブランドの倫理的な姿勢を両立させることができます。
ステップ1: 戦略とガバナンスの策定
最もよくある失敗は、「流行っているから」と戦略なしにツール導入から入ってしまうことです。AIエージェントの導入で成果を出すには、まず「目的」を明確にする必要があります。
「どの業務をAIに任せ、どの業務は（戦略的に）人間が担い続けるのか？」を定義する「AIガバナンス・ポリシー」の策定が不可欠です。
そして、AIエージェントの導入は、技術的な課題である以前に、「データ基盤」の課題です。AIエージェントは「自律的に行動」し、「複数のシステムと連携」して初めて価値を発揮します。顧客データが営業、マーケ、サポートで分断（サイロ化）されていては、エージェントは賢く動けません。
したがって、ロードマップの第一歩は、AIがアクセスできる「クリーンで統合されたデータ基盤」の整備と、「AIにどこまでの権限を与えるか」というセキュリティとガバナンスのルールを定義することです。
ステップ2: チームのスキルシフト
AIエージェントが「実行部隊」として導入されると、マーケターの役割は大きく変わります。日々のアド運用やレポート作成といった「作業する人（Doer）」から、AIエージェントを「監督・指示する人（Director）」へとシフトします。
2026年に向けて、チームには以下のスキルが求められます。
ステップ3: ツールの選定とスモールスタート
すべてを一度に変革しようとせず、小さなテストから始めましょう。現在、AIエージェントを構築するためのプラットフォームや、既存のMA/CRMツールにエージェント機能が組み込まれ始めています。
ツール選定の際は、「自社の既存システム（CRMや分析ツール）とシームレスに連携できるか「セキュリティ要件を満たしているか」を重視しましょう。
まずは「ウェビナー動画の要約とブログ記事化」「特定セグメントへのパーソナライズドメールの自動生成」など、リスクが低く成果が見えやすい業務からテスト導入し、徐々にAIに任せる範囲を広げていくのが現実的なアプローチです。
2026年は、AIエージェントが「役割ベース」のAI、すなわち「デジタル社員」として本格的に組織に組み込まれ始める年になるでしょう。
この変化がマーケティングに与える、2026年以降の最も大きなインパクトは、「検索」の世界で起こる可能性があります。
私たちが慣れ親しんだ、キーワードを入力し、表示されたリンク一覧からWebサイトを選ぶ、という行動。これが根本から変わるかもしれません。AIが検索インタラクションの多くを置き換えると予測されています。
【未来予測】SEOからAEO/GEOへの大転換
従来の検索（SEO）：
ユーザーが「東京 おすすめ カフェ」と検索 → Googleがリンク一覧を表示 → ユーザーがあなたの「カフェ紹介ブログ」をクリック → あなたのサイトへのトラフィックが発生。
2026年以降の検索（AEO/GEO）：
ユーザーが自分の「パーソナルAIエージェント」に「静かで作業しやすいカフェを探して」と話しかける → AIエージェントが（あなたのブログを含む）10個のサイトを瞬時に読み込む → AIが「〇〇カフェがおすすめです。理由は…」と要約した答えをユーザーに提示 → ユーザーはあなたのサイトを訪問することなく答えを得る。
この未来では、従来の「SEO（検索エンジン最適化）」の重要性が低下し、代わりに「AEO（Answer Engine Optimization：回答エンジン最適化）」や「GEO（Generative Engine Optimization：生成エンジン最適化）」がマーケターの主戦場となります。
これは、単にキーワードを最適化するのではなく、「AIエージェントが理解しやすく、信頼でき、引用しやすい」ようにコンテンツの構造やデータを整備することを意味します。これは、マーケティングにおけるまったく新しい専門分野の始まりです。
同時に、AIへの依存が進むにつれ、そのAIが「信頼できるか」という倫理的な課題が中心になります。特に、ユーザーの代理として購買行動までするAIエージェントは、そのユーザーの価値観（例：環境に配慮した製品を選ぶ）に沿って行動することが求められるようになります。
本記事では、2026年のマーケティングを形作る3つの大きなAIトレンド、「エージェント」「オムニモーダル」「規制」について解説しました。
これら3つは別々の事象ではありません。「AIの自律化（エージェント）」が、「深い顧客理解（オムニモーダル）」の基盤の上で、「社会的な信頼（規制）」を得て、実社会に本格的に実装されていく——この一連のプロセスそのものを示しています。
デジタルマーケティング担当者にとって、この変化は「作業の自動化」以上の意味を持ちます。それは、日々のルーティンワークをAIエージェントに任せ、人間である私たち自身は、「戦略の立案」「AIの監督」、そしてAIには難しい「人間らしい共感」や「まったく新しい創造性の発揮」といった、マーケター本来の仕事に集中するための、大きなチャンスです。
2026年は、もう目前です。この変化を傍観するのではなく、主導する側になるために。今から、自社のプロセス、チームのスキル、そしてデータのあり方を見直す準備を始めましょう。
Q1: AIエージェントと、今使っているチャットボットは何が違うのですか？
最大の違いは「自律性」と「行動力」です。従来のチャットボットは、主に「決められた質問に答える」ためのプログラムです。
一方、AIエージェントは、「目標達成のために複数のステップを自ら計画し、実行できる」存在です。例えば、ユーザーの「出張を手配して」という曖昧な指示から、カレンダーをスキャンし、フライトを検索し、ホテルを予約し、経費申請システムと連携する、といった一連の行動を自律的に行えます。
Q2: 「オムニモーダル」と「マルチモーダル」は、どう違うのですか？
どちらも複数の情報（テキスト、画像、音声など）を扱いますが、処理の方法が異なります。
・マルチモーダルは、画像用AI、テキスト用AIなど、異なるモデルが処理した結果を「後から組み合わせる」ことが多いです。
・オムニモーダルは、「単一のモデルで統合的に」すべての情報を処理します。これにより、人間が「話しながらジェスチャーする」のを理解するように、より流動的で文脈に沿った、深いレベルでの理解が可能になります。
Q3: AI規制が始まると、AIを使ったマーケティングはやりにくくなりますか？
「AIが生成したことを明示する」といった新しい義務（開示義務）は発生します。しかし、これはネガティブなことばかりではありません。ルールが明確になることで、企業は「どこまでやって良いか」の基準が分かり、むしろ安心してAIを活用できるようになります。
また、本記事のシナリオ3で解説したように、透明性を「正直さ」として積極的に示すことは、顧客の「信頼」を高めることにつながり、長期的にはブランドにとってプラスになると考えられます。
Q4: AIエージェントが導入されると、マーケターの仕事はなくなってしまいますか？
仕事が「なくなる」わけではなく、「役割が変わる」と考えるのが適切です。
データ分析、広告のA/Bテスト、レポート作成といった定型作業や実行（Do）の部分は、AIエージェントが担当するようになります。人間のマーケターは、そのAIを「監督（Direct）」し、「どのターゲットに、どんな戦略を、どのAIエージェントに任せるか」といった、より上流の戦略的な判断が中心になります。AIには難しい「共感」や「新しいアイデアを生み出す創造性」の価値が、より高まるでしょう。
「IMデジタルマーケティングニュース」編集者として、最新のトレンドやテクニックを分かりやすく解説しています。業界の変化に対応し、読者の成功をサポートする記事をお届けしています。
