マーケティング現場で「太客」といえば、継続的に購入してくれるロイヤルカスタマーを指すことが多いと思います。 購買頻度が高く、単価も高く、口コミで新たな顧客まで連れてきてくれる存在です。

しかし、生成AIやAIエージェントが急速に普及する中で、 「誰が意思決定をしているのか」という前提そのものが変わりつつあります。 すでに日常の中では、レコメンドエンジンやパーソナルアシスタントが 商品やコンテンツを選ぶ場面が増えています。

近い将来、ユーザーは「どれを買うか」をAIに預け、 AIが条件に沿って候補を比較し、最適と判断したブランドを選ぶことが当たり前になっていきます。 そのときブランド側から見ると、たくさんの顧客を束ねて意思決定する AIエージェントそのものが太客 として振る舞うようになります。

本記事では、AIが太客になる時代のイメージを整理しながら、 ブランド戦略・顧客体験・ビジネスモデルがどう変わるのかを、 マーケティング担当者の視点から考えていきます。

まず、本記事で扱う「AIが太客になる」という表現を、 少し丁寧に分解しておきます。

AIエージェントが担う三つの役割

• 代理購買者：ユーザーの嗜好・条件・ルールを理解し、代わりに商品・サービスを選ぶ存在
• 継続利用の管理者：継続課金やサブスクリプションの見直しを定期的に行う存在
• レコメンダー：家族・同僚・フォロワーに対して「その人に合った」選択肢を提案する存在

これらの役割を1人のユーザー単位で行うだけでなく、 家族単位・部署単位・企業単位・コミュニティ単位で担うようになると、 AIエージェントは結果的に非常に大きな売上を動かす存在になります。 こうした状態を、比喩的に「AIが太客になる」と表現しています。

AIが太客になるとき、ブランドに起きる変化

人を相手にするマーケティングに加え、AIエージェントの評価軸を理解し、 それに沿った「データ」「体験」「説明」を設計していく必要が高まります。

「AIを太客として扱う」という視点を導入すると、 マーケティングの設計やKPIの見方にいくつかの利点が生まれます。

選択プロセスの可視化と改善のしやすさ

人の意思決定は、どうしても感情やその日のコンディションに左右されます。 一方、AIエージェントの意思決定は、ロジックとデータに沿って行われます。

• どの情報が評価されやすいのかを構造化して整理しやすい
• 商品属性やレビュー、アフターサービス情報など、評価に使われる特徴量を明確に整理しやすい
• テストと検証を通じて、AIにとって理解しやすい情報設計へ改善しやすい

こうした積み重ねは、人にとっても分かりやすい情報設計につながりやすく、 結果的に顧客体験の向上にも寄与します。

ロングテールなニーズへの対応力

AIエージェントは、一人ひとりの細かな条件やコンテキストを加味して選択肢を絞り込むことが得意です。

• 特定の組み合わせ条件（予算×趣味×生活スタイルなど）に適した提案がしやすくなる
• 小さなニーズの集合に対しても、適切に発見・マッチングされる余地が広がる
• パーソナライズされたプランやオファーを、AI経由で届けやすくなる

継続利用・アップセルの設計がしやすい

AIエージェントは、一度導入されたサービスや商品について、 継続利用の判断やアップグレードのタイミングを自動で検討することができます。

• 利用状況や満足度に応じて、上位プランや関連商品を提案しやすい
• 契約更新やプラン見直しを、ファクトベースで提案しやすい
• 顧客にとっての費用対効果を説明しやすく、納得感のあるアップセルを支援できる

ここからは、AIエージェントが実際にどのように「太客」として振る舞うかを、 いくつかのシナリオでイメージしてみます。

個人向け：パーソナルAIコンシェルジュによる購買

例えば、ユーザーが日常的に使うパーソナルAIが、 以下のような行動を取る未来は自然な想定です。

• ユーザーの趣味・過去購入履歴・健康状態などを踏まえて、日用品やサービスを自動提案
• レビュー評価やサポート実績を比較し、候補ブランドを絞り込む
• 長期的に「相性が良い」と判断したブランドの商品を優先的に推奨

このとき、ブランドとしては、 AIが参照する情報（商品スペック・FAQ・レビュー・サポートポリシーなど）を きちんと整備しておくことで、「選ばれやすい状態」をつくることができます。

法人向け：調達・SaaS選定を行うAIエージェント

企業側では、調達やツール選定を支援するAIエージェントが登場しつつあります。 こうしたエージェントは、次のような判断を行います。

• 必要な機能要件や予算、既存システムとの相性を入力条件として整理
• 候補となるベンダーやSaaSを一括で比較・要約
• 導入・乗り換え時の工数やサポート体制まで評価に組み込む

ここで重要になるのは、サービスの特徴や導入メリット、サポート体制などを 構造化された情報として公開しておくことです。 それにより、AIによる比較検討の対象に入りやすくなり、 「法人向けAI太客」に選ばれる可能性が高まります。

メディア・プラットフォーム：推薦アルゴリズムとの関係

すでに多くの企業では、動画プラットフォームやニュースアプリなど、 アルゴリズムによる露出の有無が成果に大きく影響します。 これも広い意味で「AI太客」との関係と言えます。

• コンテンツの品質やエンゲージメントに基づき、露出機会が変わる
• 視聴者の行動履歴をもとに、関連コンテンツとして推薦されるかどうかが決まる
• プラットフォームが求める指標を理解して改善することで、露出が安定しやすくなる

ここからは、マーケティング担当者が実務として取り組みやすい順番で、 準備のステップを整理します。

現状把握：AI・アルゴリズム接点の棚卸し

まずは、「どこでAIやアルゴリズムに評価されているか」を整理します。

• 広告配信・入札・クリエイティブ最適化などの自動化ポイント
• レコメンドエンジン経由での商品・コンテンツ露出ポイント
• 社内で既に利用しているAIツールや分析基盤

こうした棚卸しは、単なる技術一覧ではなく、 「売上やリード数にどの程度影響していそうか」という感覚値も含めて整理しておくと、 優先順位をつけやすくなります。

AIに読み取られる前提での情報設計

次に、「AIが理解しやすい情報の形」に整えていきます。 ここでは、テキストや構造化された属性情報の整理が重要になります。

• 商品やサービスの特徴を、簡潔で重複の少ない説明に整理する
• 用途・対象ユーザー・導入メリットなどを、項目立てして分かりやすく記載する
• よくある質問と回答を整備し、公開情報としてまとめておく

評価と改善：AI視点でのKPIを設計する

AIエージェントを「太客」として扱うためには、 人向けのKPIだけでなく、AIとの相性を測る指標も検討すると有効です。

• AI経由での流入・申込・購入の割合（可能な範囲での推定）
• プラットフォーム上での表示順位や推薦頻度の変化
• AIツールからの引用・参照される頻度（社内外の観測を含む）

完全に正確な数値を出すことが難しいケースも多いですが、 「AI経由の成果」を意識して計測設計を行うことで、 社内の意識を合わせやすくなります。

AIエージェントが当たり前のように生活や業務に入り込んだとき、 ブランド戦略にはどのような変化が起きるでしょうか。 ここでは、いくつかの方向性を俯瞰します。

「感情」と「ロジック」の二層でブランドを設計する

人が感じるブランドイメージと、AIが評価するブランドの特徴は、 似ている部分もあれば異なる部分もあります。

• 人向けには、ストーリーやビジュアル、コミュニケーションのトーンが重要
• AI向けには、品質・価格・サポート・実績などのロジカルな情報が重要
• 両者を両立させることで、人とAIのどちらから見ても一貫性のあるブランドが作りやすい

「AIとのパートナーシップ」をどう築くか

将来的には、ブランドがAIプラットフォームやAIベンダーと協力しながら、 顧客への提供価値を高めるケースも増えていきます。

• 自社サービスをAIエージェントから利用しやすい形で提供する（APIや連携機能など）
• AIツール上でのブランドガイドラインや情報更新フローを整備する
• 共同でのキャンペーンや体験設計を行い、ユーザーにとっての利便性を高める

マーケターの役割は「AIに任せない部分」を設計する方向へ

AIが多くのオペレーションを支援するようになる一方で、 マーケターの役割はむしろ広がる側面があります。

• ブランドの世界観や、長期的なポジションを構想する
• AIでは扱いにくい、文化的・社会的な意味合いを含む価値を設計する
• AIと人の役割分担を整理し、顧客体験全体を俯瞰して設計する

AIが最重要顧客「太客」になるという発想は、少し抽象的に聞こえるかもしれません。 しかし現場レベルに落とし込むと、「AIにどう見られているか」を意識して 情報設計や顧客体験を見直すことと言い換えることができます。

記事全体のポイントの振り返り

• AIエージェントは、複数の顧客を束ねて意思決定する「新しい太客」として振る舞う
• ブランドは、人だけでなくAIにも理解されやすい形で情報や体験を設計する必要が高まる
• 現状のAI・アルゴリズム接点の棚卸しから、無理のない範囲で改善を始めるのが現実的
• 人の感情に響くブランドづくりと、AIのロジックに沿った説明の両立が、今後のポイントになる

マーケターが明日から試せるミニアクション

• 自社サイトや資料の「一文で伝わるサービス説明」を書き出してみる
• よくある質問を整理し、回答をシンプルな言葉で書き直してみる
• 社内で利用しているAIツールに自社商品を説明させ、その内容をレビューしてみる