ここ数年で、LLM（大規模言語モデル）はマーケティングの現場に急速に広まりました。 コピーの草案作成、レポートのドラフト、アイデア出しなど、「テキスト生成AI」としての活用はすでに多くの担当者が体験しているはずです。

次に注目されているのが「エージェントAI」です。 これは、LLMを単なる会話相手として使うのではなく、「目的を伝えると、必要なツールや情報に自分からアクセスし、タスクを進めてくれる存在」として設計された仕組みを指します。

エージェントAIは、「AIが仕事を奪う」という話ではなく、「AIと人が役割分担するための新しいインフラ」として理解するとイメージしやすくなります。 特にマーケティング領域では、繰り返し作業やデータの行き来が多いため、エージェントAIの適用余地が広い領域だと言えます。

エージェントAIの基本構造

エージェントAIは単なる「賢いチャットボット」ではなく、複数の要素を組み合わせたシステムとして設計されます。 よく登場する構成要素は、次のようなものです。

• LLMコア：自然言語理解・生成の中心となるモデル
• ツール実行レイヤー：APIや社内システム、外部SaaSなどを呼び出すための仕組み
• メモリ（記憶）：過去の会話や実行結果を保持し、文脈に応じて参照するためのストア
• プランナー：ゴールから逆算し、「どの順番で何をするか」を決めるロジック
• 環境：ブラウザ、ファイルストレージ、各種データベースなど、エージェントが働く場

従来のチャット型LLMとの違い

既存のLLM活用とエージェントAIの違いを、マーケティング業務のイメージで整理してみます。

RPAやMAとの違い

「自動化」という意味では、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）やMA（マーケティングオートメーション）とも似ていますが、 アプローチは異なります。

• RPA：決められた手順を正確に繰り返すのが得意。ルール変更にはシナリオの修正が必要。
• MA：シナリオ設計やステップメールなど、あらかじめ定義されたフローを運用するのが得意。
• エージェントAI：ある程度あいまいなゴールでも、自然言語の指示から手順を組み立てて動こうとする点が特徴。

エージェントAIの利点は、「作業時間を減らす」ことだけではありません。 マーケティングの現場では、次のような観点で価値を感じやすくなります。

マーケティング担当者が感じやすい具体的なメリット

• 「毎月同じ作業をしている」という感覚が減り、仕事の内容が変化しやすくなる
• 数字の変化に気づくタイミングが早まり、施策の見直しがしやすくなる
• 他部署との情報共有資料の作成をエージェントに手伝ってもらうことで、コミュニケーションの手間が下がる
• 新人・異動者向けに「ナレッジを聞ける相手」として活用することで、オンボーディングがしやすくなる

企業側（組織）にとってのメリット

• 属人化しやすい業務を、エージェントのフローとして整理することで可視化しやすくなる
• 運用担当者が変わっても、エージェントを通じて⼀定の品質を維持しやすくなる
• 新しいチャネルや施策にチャレンジするときの「試しやすさ」が高まる

ここでは、デジタルマーケティング担当者がイメージしやすい具体的な応用例を、いくつかの観点に分けて紹介します。

レポーティング・分析エージェント

• 各広告プラットフォームやアクセス解析ツールからレポートを取得し、主要KPIとコメント案をまとめる
• 前回レポートと比較し、変化が大きいキャンペーンやチャネルをピックアップしてくれる
• 経営会議用、現場共有用など、用途に合わせた要約を自動生成する

広告運用サポートエージェント

• 入稿フォーマットや過去の成果データをもとに、キーワード案やターゲティング案を整理
• クリエイティブのバリエーション案を複数作成し、ABテストの候補を一覧化
• 日々の配信結果から、改善候補のキャンペーンをリストアップして通知する

コンテンツ・SEOサポートエージェント

• 既存記事の構成と検索ニーズを照らし合わせ、追記候補や内部リンク候補を提案
• ブランドトーンに合わせた見出し案や導入文を複数パターン生成
• 社内に散在する資料から、ホワイトペーパーやLPの素案を組み立てる

ナレッジ共有・教育エージェント

• 社内マニュアルや過去のSlackログ、議事録などを学習させ、「社内用Q&A窓口」として利用
• 新しい広告メニューや機能の説明を、レベル別（初心者向け・実務者向け）にまとめてもらう
• 「この設定で問題ないか？」といった相談に対し、社内ルールや過去事例をもとにチェックする

エージェントAIは概念としては魅力的ですが、いきなり大規模な自動化に踏み出すのはハードルが高いと感じるかもしれません。 ここでは、現実的な導入ステップを整理してみます。

ステップA：目的と範囲を絞る

• 「レポート作成の準備時間を減らしたい」「広告案のドラフト作成を楽にしたい」など、具体的な目的を一つ決める
• その目的に関わるデータソースやツール（レポート、スプレッドシート、管理画面など）を棚卸しする
• 完全自動化ではなく「エージェントAIが下準備、人が最終判断」という役割分担を想定する

ステップB：エージェントを動かす環境を選ぶ

• 既存のLLMサービスのエージェント機能を活用するのか、自前で開発するのかを検討する
• 社内データやSaaSへの接続方法（API、ファイル連携、ブラウザ操作など）を確認する
• 情報セキュリティやガバナンスの観点で、利用ルールや権限設計を決める

ステップC：プロンプトとフローを設計する

• エージェントに与える役割や口調、優先順位をテキストで定義する
• 「この条件に当てはまるときは人に確認を返す」といったガードレールを明記する
• エラーが起きたときの振る舞い（再実行、ログ出力、人への相談）も決めておく

ステップD：評価指標とフィードバックの仕組みを作る

• 「削減できた作業時間」「検知できたエラー」「生まれた追加の気づき」など、エージェントAIの成果を測る軸を決める
• 利用者からのフィードバックを集めるフォームやチャネルを用意する
• 月に一度程度、プロンプトやフローの見直しの場を設ける

エージェントAIはまだ発展途上の領域ですが、すでにさまざまな方向性が語られています。 マーケターの視点から、今後を見通すうえで押さえておきたいポイントを整理します。

マルチエージェントによる「AIチーム」の登場

ひとつのエージェントが何でも行うのではなく、役割ごとに複数のエージェントが連携するモデルも注目されています。 たとえば、次のようなイメージです。

• 調査担当エージェント：市場情報や社内データを集めて要約する
• 企画担当エージェント：収集した情報をもとに施策案や構成案を作る
• レポート担当エージェント：結果を整理し、関係者向け資料を作る

人間のチーム構造と似た形でエージェントを設計すると、既存の組織と連携しやすくなります。

マーケターに求められるスキルの変化

• 具体的な手順を覚えるだけでなく、「ゴールと制約条件を言語化する力」がより重要になる
• エージェントに任せる範囲と、人が判断・調整する範囲を設計する力が求められる
• ツール単体ではなく、「ツール同士をどうつなぐか」という発想が必要になる

ガバナンス・コンプライアンスとの両立

エージェントAIは、各種ツールやデータに広くアクセスできるほど便利になります。 その一方で、情報管理や社内ポリシーとの整合性も重要なテーマになります。

• アクセス権限を細かく分け、「すべてのデータにアクセスできる一体型エージェント」は避ける
• 業務ログを残し、どのエージェントがどの作業を行ったかを確認できるようにしておく
• 重要な意思決定は、必ず人間を最終承認者とするルールを維持する

「エージェントAIとは何か？LLMの次に来る巨大トレンドを解説」というテーマで、 エージェントAIの概要からマーケティングでの応用、導入ステップ、未来展望までを見てきました。

• エージェントAIは、LLMにツール実行や記憶、計画機能を組み合わせ、「目的達成」を支援する仕組みである
• マーケティング領域では、レポート、運用支援、コンテンツ制作、ナレッジ共有など、多くの場面で活用余地がある
• 導入は、小さな目的・限定した範囲から始め、役割分担と評価の仕組みを整えながら進めるのが現実的
• 長期的には、エージェントAIと人間のチームが協働する前提で、組織やスキルをデザインしていくことが重要になる

いきなり「すべてを任せる」必要はありません。 まずは一つのタスクやプロジェクトにエージェントAIを参加させ、「新しい同僚」として少しずつ関係を築いていくところから始めてみるとよさそうです。