現在、上級管理職のほぼ3分の2（65％）が、AIと予測分析の活用が2025年の成長の主な要因であると回答している中で、アドビは一歩先を行きました。

カスタマーエクスペリエンス管理（CXM）からAIを活用したカスタマーエクスペリエンスオーケストレーション（CXO）に移行したアドビは、エクスペリエンスプラットフォームエージェントオーケストレーターを発表しました。このツールにより、企業はマーケティングとカスタマーエクスペリエンスのほぼすべての側面に対応する AI エージェントをすべて構築および制御できます。

超パーソナライズ！

このイノベーションの主なハイライトは、以下の導入です。 アドビブランドコンシェルジュ、「最初のブランド中心のエージェント」と評されています。アドビが自社のエクスペリエンスプラットフォームに導入したこの手法は、Webサイトのコンテンツ、レイアウト、インタラクションをハイパーパーソナライズして、 各訪問者 過去の閲覧行動、共有設定、製品またはコンテンツデータに基づいています。

使い方:

1. ユーザーを認識します。 訪問者に名前で挨拶し、以前のやりとりを記憶します。
2. パーソナライズされたエクスペリエンス: ユーザーの行動に基づいて、ビジュアル、ヘッドライン、行動を促すフレーズを調整できます。
3. AI 主導のカスタマイズ: ジェネレーティブAIを使用して、サイトをリアルタイムで動的に変更します。

これはマルチモーダルサービスであり、テキスト、音声、画像にわたるインタラクションをサポートすると同時に、AI主導の推奨と比較を提供します。

エージェントが働いています！

アドビは、コンシェルジュだけでなく、リードの生成からコンテンツ作成、Webサイトの最適化まで、さまざまなタスクを実行する10種類の専用AIエージェントも発表しました。

それでは、この 10 人のエージェントを 1 つずつ見ていき、それらがどのように機能して CX 環境を変革するのかを見てみましょう。

1。 オーディエンスエージェント: 複数のチャネルにわたる顧客とのやり取りをインテリジェントに分析して、より精度の高いオーディエンスセグメントを構築することで、企業がより正確でインパクトのあるターゲティング戦略を実現できるようにします。

🔹 例:ある旅行サイトが、レンタカーの予約を増やしたいと考えています。
エージェントは、今後のフライト、クルーズ、またはホテル滞在について顧客を識別します。レンタカーを追加する可能性が高い顧客をフィルタリングして、パーソナライズされたプロモーションを作成します。

メリット: ターゲティングの精度を高め、マーケティング活動が適切な顧客に確実に届くようにします。

2。 アカウント資格審査エージェント: アカウントの準備状況と主要な利害関係者の関与を評価することでB2Bの機会を評価し、販売パイプラインの開発に貢献します。

🔹 例:あるB2Bソフトウェア企業が、価値の高い見込み客をターゲットにしたいと考えています。
エージェントは企業とのやりとりを分析し、デモやホワイトペーパーに取り組んでいる企業を特定します。コンバージョンにつながる可能性が高いリードに優先順位を付け、フォローアップのために営業チームにルーティングします。
メリット: コールドリードではなく価値の高い見込み客に焦点を当てることで、販売効率を高めます。

3。 コンテンツ制作エージェント: 定義済みのブランドルールを適用してコンテンツの作成と組み立てを自動化し、コンテンツワークフローにおける手作業を減らします。

🔹 例:あるファッション小売業者が季節限定セールのためにソーシャルメディアコンテンツを必要としている。
エージェントは、ブランドガイドラインに基づいてFacebook、Instagram、TikTokの広告クリエイティブを生成します。顧客の好みや過去のエンゲージメントに基づいて、ビジュアルとテキストをパーソナライズします。
メリット: コンテンツ作成をスピードアップし、マーケティングキャンペーンに必要な時間と労力を削減します。

4。 データインサイトエージェント: 組織のデータソースから傾向とパターンを特定し、データ主導の意思決定をサポートします。

🔹 例:あるコーヒーチェーンが、朝と夜のどちらが一番売れるかを知りたいと思っています。エージェントは複数の場所の POS データを分析します。アイスコーヒーの売れ行きは午前中に 20% 多いことがわかり、朝のプロモーションを提案しています。
メリット: データ主導の意思決定を行い、販売戦略と在庫管理を改善します。

5。 データエンジニアリングエージェント: データ品質基準を維持しながら、大規模なデータセットのクリーニング、構造化、変換などの日常的なデータ操作を実行します。
🔹 例:あるストリーミングサービスが、より良いレコメンデーションのためにユーザーの行動データをクリーンアップしたいと考えています。エージェントは、何百万ものレコードから重複したエントリや誤ったエントリを削除します。正確な顧客プロファイルを確保し、レコメンデーションアルゴリズムを改善します。
メリット: データの正確性を高め、より良い洞察とより効果的なパーソナライゼーションにつながります。

6。 実験エージェント: パフォーマンスへの影響を評価するために、シミュレーションと対照実験を通じてさまざまなパーソナライゼーション戦略を設計およびテストします。
🔹 例:ある化粧品ブランドが、開封率を上げるために、さまざまなメールの件名を試したいと考えています。エージェントは、「限定オファーインサイド！」などのバリエーションのある A/B テストを作成します。対「無料ギフトが待っています！」パフォーマンスを測定し、最もパフォーマンスの高いバリアントを今後のキャンペーンに自動的に適用します。
メリット: マーケティングキャンペーンを最適化し、エンゲージメントとコンバージョン率を高めます。

7。 ジャーニーエージェント: クロスチャネル体験をオーケストレーションし、パーソナライズされたカスタマージャーニーを実現します。
🔹 例:あるフィットネスアプリが、新規ユーザーのオンボーディングを案内したいと考えています。エージェントは、ワークアウトを完了するようにパーソナライズされたリマインダーを送信して、複数のステップからなるプロセスを調整します。ユーザーの進捗状況に基づいてレコメンデーションを調整し、ユーザーの関心を維持します。
メリット: パーソナライズされたエンゲージメント体験を構築することで、顧客維持率を高めます。

8。 プロダクトアドバイザーエージェント: ユーザーの好みや閲覧習慣を確認することで、ユーザーが最適な製品を見つけるのに役立ちます。
🔹 例:あるハイテク小売業者が、お客様が適切なノートパソコンを選択できるよう支援したいと考えています。エージェントはユーザーにいくつかの質問 (予算、使用タイプ) を尋ねます。最適なノートパソコンを推奨し、そのノートパソコンがニーズに合っている理由を説明します。
メリット: ショッピング体験を向上させ、購入意思決定の信頼性を高め、返品を減らします。

9。 サイト最適化エージェント: 動作が遅くなったり、使いにくくなったりする可能性のあるWebサイトの問題を自動的に検出して修正します。
🔹 例:ある電子商取引サイトが、チェックアウト時のドロップオフを減らしたいと考えている。エージェントは、支払い段階でモバイル端末での高いドロップオフ率を検出しました。読み込みが遅いページを修正し、ゲストチェックアウトオプションを追加することを推奨しています。
メリット: ユーザージャーニーの摩擦点を修正することで、コンバージョン率を高めます。

10。 ワークフロー最適化エージェント: プロジェクトの状態を監視し、承認を合理化し、業務効率を高めます。
🔹 例:マーケティングエージェンシーは、クライアントの承認プロセスを合理化する必要があります。エージェントはプロジェクトの期限を追跡し、チームメンバーにリマインダーを送信します。遅延に自動的にフラグを立て、ローンチ日に間に合うように優先順位の変更を提案します。
メリット: 生産性を高め、手作業による追跡を減らし、プロジェクト管理の効率を向上させます。

アドビは、アクシオム、アマゾンウェブサービス、ジェネシス、IBM、マイクロソフト、レインフォーカス、SAP、ServiceNow、Workdayなどの主要企業と戦略的パートナーシップを結んでおり、企業のカスタマーエクスペリエンスのニーズに応える堅牢で統合されたソリューションを企業に提供しています。

内部をのぞいてみよう:背後にあるテクノロジー!

アドビのエクスペリエンスプラットフォームエージェントオーケストレーターは、その機能に目がくらむ一方で、その方法も同様に印象的です。カーテンの背後には、これらの AI エージェントが状況に応じたカスタマーエクスペリエンスを提供できるようにする高度なテクノロジースタックがあります。エージェントの全体的な機能は、会話型 AI の以下の柱に基づいています。

1。企業データのセマンティックな理解

エージェントオーケストレータの中核には、深いセマンティックレイヤーがあります。情報を分類して表示するだけの従来のデータシステムとは異なり、アドビのプラットフォームは意味と文脈を解釈するデータの背景には、顧客の意図、トーン、行動パターン、コンテンツの関連性などがあります。

🧠これにより、AIエージェントは人間のブランドマネージャーのように「考える」ことができ、キーワードやタグだけでなく、微妙な理解に基づいてスマートな意思決定を行うことができます。

2。リアルタイムシグナルによる統一された顧客プロファイル

クリック、購入、サポートクエリ、ソーシャルエンゲージメントなどのすべての顧客インタラクションは、継続的に更新されるリアルタイムのプロファイルに記録されます。

🧠これにより、AI はその瞬間に反応できます。たとえば、チェックアウト時にためらいを感じたときにプロモーションを提供するようなものです。

3。ジェネレーティブAIと機械学習を中核に

このプラットフォームは、音声、画像、動画、テキスト入力をサポートしているため、エージェントは文字によるコンテンツ以外の体験をパーソナライズできます。

🧠 検索履歴だけでなく、自撮り写真に基づいて服を勧めるデジタルスタイリストのように。

4。 エンタープライズシステムとの統合

アドビは、AWS、Microsoft、IBM、SAP、Workdayなどの主要なプラットフォームと提携して、AIエージェントがマーケティング、営業、人事、財務などの部門間でデータを取得してプッシュできるようにしています。

🧠 リピーターはロイヤルティアップグレードの対象となります。AI は SAP (顧客管理)、Workday (社内システム)、ServiceNow (サポートプラットフォーム) と同期して、誰も指を離さずに新しい報酬を獲得し、サポートチームに通知します。

5。オーケストレータレイヤーによるエージェントコラボレーション

Agent Orchestrator は、どの AI エージェントが介入するか、いつ、どのように連携してシームレスなエクスペリエンスを実現するかを指示するマエストロのような役割を果たします。

結論

このイノベーションは、AIと予測分析の活用が世界中のほぼすべての組織で主要な成長ドライバーとして認識されている極めて重要な瞬間に起こります。

アドビは、カスタマーエクスペリエンスの可能性の限界に挑戦する中で、CCaaS、CRM、チケット管理、会話型AI分野のCXプレーヤーの競争環境に加わりました。アドビやマイクロソフトなどの企業が AI 対応体験をコアバリュープロポジションに掲げるようになったことで、CX ベンダーを取り巻く環境はますます熱くなりつつあります。

これらの進歩がまとまって、AI主導のソリューションが企業と顧客との関わり方を強化するだけでなく、再定義するという、カスタマーエクスペリエンスの変革時代の到来を告げています。