編集部
Adobeは、Adobe Experience Platform（AEP）アプリに新たなジェネレーティブAIアシスタントを導入しました。この新機能により、企業はマーケティング目的で顧客データを統合し、技術的な質問に回答し、タスクを自動化することができます。AEPは、顧客がブランドとどのように関わっているかを分析するためのデータ層を提供し、Real-Time Customer Data PlatformやJourney Optimizer、Customer Journey Analyticsといったアプリを支えています。
AIアシスタントは、製品の専門知識や使用状況の洞察を提供し、顧客データの詳細を簡単に取得できるようにします。また、生成AIを活用してマーケティングメールのバリエーションを作成し、個別の顧客に合わせたパーソナライズされたコミュニケーションを支援します。さらに、予測インサイトを提供し、顧客データに基づく推奨アクションを提案することで、企業の生産性向上に寄与します。
Adobe Experience Platformの新機能紹介
Adobeは、新たにジェネレーティブAIアシスタントをAdobe Experience Platform（AEP）アプリに導入しました。この新機能により、企業はマーケティングや顧客データの管理をさらに効率的に行うことができます。AIアシスタントは、AEP内の各アプリケーションの右側のパネルに埋め込まれており、ユーザーが顧客データにアクセスし、対話形式で情報を取得するのを容易にします。
このAIアシスタントは、AEPアプリケーションを使用する幅広い社員が利用できるように設計されており、専門知識を持たない社員でも簡単に操作できます。これにより、企業は特定の専門家に依存せず、全ての社員がデータを活用しやすくなります。AIアシスタントは、製品の使用に関する技術的な質問に回答し、マーケティング用のコンテンツを生成し、顧客データに基づく予測インサイトを提供することができます。
また、AIアシスタントは顧客データの詳細な分析を簡素化します。例えば、顧客プロファイルの属性がどのようにコンバージョンに影響しているかを調べることができ、従来であれば複数の同僚に問い合わせたり、多くのドキュメントを参照したりする必要があったタスクが、迅速に実行可能となります。さらに、AIアシスタントは、SQLクエリを実行せずにデータに関する情報を提供することができるため、技術的な障壁を大幅に低減します。
このようにして、Adobe Experience Platformの新しいAIアシスタントは、企業のデータ活用の幅を広げ、生産性の向上を実現します。これにより、企業はより迅速かつ効率的にマーケティング戦略を展開し、顧客との関係を強化することができます。
AIアシスタントの主要機能
AdobeのAIアシスタントは、AEP内の各アプリケーションにおいて3つの主要な機能を提供します。まず第一に、製品の専門知識と使用状況の洞察を提供します。これにより、ユーザーはツールの使用方法に関する技術的な質問に迅速に答えを得ることができます。例えば、「アイデンティティマップとは何か？」や「オーディエンスセグメントをどのように構築するか？」といった質問に対して、即座に正確な情報が提供されます。
第二に、顧客データに関する使用状況の洞察を提供します。これにより、ユーザーはSQLクエリを実行することなく、顧客データやオーディエンスの詳細、顧客ジャーニーに関する情報を簡単に取得できます。例えば、顧客プロファイルのどの属性がコンバージョンに寄与しているのかを調べることができ、従来であれば複数のドキュメントや同僚に問い合わせる必要があった作業が、シンプルに行えるようになります。
第三に、コンテンツの生成機能です。AIアシスタントは、顧客データに基づいてオーディエンスセグメントを作成するだけでなく、メールマーケティングキャンペーンに使用するアセットも生成できます。この機能を活用することで、企業は迅速にコンテンツのバリエーションを作成し、様々なオーディエンスに合わせたパーソナライズされたコミュニケーションを実現できます。例えば、AdobeのFireflyイメージモデルを使用して、関連するAEPアプリ内で画像やデザインレイアウトを生成することができます。
これらの機能により、AdobeのAIアシスタントは、企業が顧客データをより効率的に活用し、マーケティング活動を最適化する手助けをします。
AIアシスタントの具体的な利用例
AIアシスタントの具体的な利用例として、マーケティングメールの生成があります。AdobeのAIアシスタントは、顧客データに基づいて複数のメールバリエーションを生成することができ、これにより企業は迅速にパーソナライズされたメールキャンペーンを展開することが可能です。この機能は、企業が異なるオーディエンスに対して最適なメッセージを届けるために非常に有用です。
また、AIアシスタントは技術的な質問に対する即時の回答を提供します。例えば、マーケティング担当者が「オーディエンスセグメントをどのように構築するか」と尋ねた場合、アシスタントは具体的な手順を提供し、時間を節約します。このようにして、専門知識がなくてもツールを効果的に活用できるようになります。
さらに、AIアシスタントは予測インサイトを提供します。過去のデータに基づいて、特定の顧客セグメントがどの程度のコンバージョンを達成する可能性があるかを予測し、具体的なデータソースを参照してその決定の根拠を示します。例えば、過去の購入履歴やウェブサイトの行動データを元に、次の購買行動を予測し、最適なマーケティングアプローチを提案します。
このように、AIアシスタントは企業のマーケティング活動を支援し、顧客とのエンゲージメントを強化します。特に、大量のデータを迅速に分析し、具体的なアクションプランを提供することで、マーケティング戦略の精度と効果を高めることができます。これにより、企業は競争力を維持しつつ、顧客満足度を向上させることができます。
生成AIを活用したコンテンツ制作
AdobeのAIアシスタントは、生成AIを活用して多様なコンテンツを効率的に制作する機能を提供します。例えば、企業はAIアシスタントを利用して、メールマーケティングキャンペーンのためのテキストや画像のバリエーションを迅速に作成できます。これにより、異なるオーディエンスに対してパーソナライズされたメッセージを届けることが可能になります。
この機能は特に、Adobe Fireflyイメージモデルと連携して活用されます。Fireflyを使用することで、ユーザーは自動的に生成された画像やデザインレイアウトをマーケティングキャンペーンに組み込むことができます。例えば、新製品のプロモーションメールに適した画像をAIが生成し、そのままメールテンプレートに挿入することができるのです。
また、AIアシスタントは、コンテンツのバリエーションを生成するだけでなく、最適化も行います。例えば、特定のターゲットセグメントに対して、どのメッセージが最も効果的であるかを予測し、推奨することが可能です。このようにして、企業は限られたリソースを最大限に活用し、効果的なマーケティング戦略を実行できます。
さらに、AIアシスタントはコンテンツ制作のプロセスを自動化することで、マーケティングチームの負担を軽減します。手作業で行う必要があったタスクが減少し、クリエイティブな作業に集中できる時間が増えるため、全体的な生産性が向上します。これにより、企業は競争力を維持しつつ、迅速かつ効率的に市場に対応することができます。
予測インサイトと推奨アクション
AdobeのAIアシスタントは、顧客データに基づく予測インサイトと推奨アクションを提供します。これにより、企業は過去のデータを活用して将来のトレンドを予測し、最適なマーケティング戦略を立てることができます。例えば、特定の顧客セグメントがどの程度のコンバージョン率を達成するかを予測し、その結果に基づいて具体的なアクションを推奨します。
この予測インサイトは、AIアシスタントがシミュレーションを行うことで得られます。過去の顧客行動データを基に、将来のシナリオを予測し、最も効果的なマーケティングアプローチを提案します。例えば、過去の購入履歴やウェブサイトの行動データを解析し、次の購買行動を予測し、それに基づいたマーケティング施策を推奨します。
さらに、AIアシスタントは、企業がデータに基づいた意思決定を行うのを支援します。例えば、あるキャンペーンが特定の顧客セグメントにどのような影響を与えるかを事前に予測し、その結果を基に戦略を調整することが可能です。これにより、企業はより効率的にリソースを配分し、効果的なマーケティング活動を実現します。
また、AIアシスタントは顧客データの詳細な分析を行い、特定の行動や属性がどのようにマーケティング結果に影響するかを明らかにします。これにより、企業はデータに基づいたインサイトを活用し、顧客とのエンゲージメントを強化することができます。例えば、顧客プロファイルの特定の属性がコンバージョンに寄与している場合、その情報を基にターゲティング戦略を最適化できます。
カスタマイズ可能なジェネレーティブ体験モデル
AdobeのAIアシスタントは、カスタマイズ可能なジェネレーティブ体験モデルを基盤としています。このモデルは、製品情報やコミュニティフォーラム、ベストプラクティスなどのデータに基づいた「ベースモデル」と、AEPの顧客データを使用して訓練された「カスタムモデル」で構成されています。これにより、AIアシスタントは、ユーザー固有のコンテキストに即した出力を提供することができます。
ベースモデルは、一般的な使用事例や業界のベストプラクティスに基づいて構築されています。これにより、AIアシスタントは広範な質問に対して迅速かつ正確な回答を提供できます。一方、カスタムモデルは、AEP顧客の特定のデータセットを使用して訓練されているため、個々の企業のニーズに合わせた情報を提供します。
さらに、ジェネレーティブ体験モデルは、大規模な言語モデル（LLM）を利用して自然言語での対話を可能にします。これにより、ユーザーは自然な言葉で質問を入力し、直感的にAIアシスタントとやり取りすることができます。例えば、マーケティング担当者が「次のキャンペーンの成功確率は？」と尋ねると、AIアシスタントは過去のデータを基にシミュレーションを行い、予測を提供します。
カスタマイズ可能なジェネレーティブ体験モデルは、企業が独自のニーズに応じたデータ活用を実現するための強力なツールです。これにより、企業はより精度の高いインサイトを得ることができ、マーケティング戦略の最適化や顧客エンゲージメントの向上を図ることができます。例えば、特定の顧客セグメントに対する効果的なアプローチを見つけ出し、それに基づいてカスタマイズされたマーケティング施策を展開することが可能です。