公開 2025年8月18日/更新 2025年8月18日/10 分で確認
人工知能（AI）は、マーケターの働き方を大きく変えつつあります。機械学習の進化により、ブランドはこれまで以上に顧客と長期的な関係を築きやすくなりました。しかし、新しいツールが登場するたびに過度な期待が寄せられるものの、多くのチームが本当に求めているのは、「賢く」「速く」そして「本当に効果のある」テクノロジーです。
そこで登場するのが「AI意思決定」です。顧客ライフサイクル全体にインテリジェンスとパーソナライズをもたらし、試行錯誤を減らして、より関連性の高い体験を提供できるようになります。
このガイドでは、AI意思決定の仕組み、従来手法との違い、そして1人ひとりに合わせたパーソナライズを大規模に実現する方法を解説します。
内容
AI意思決定は、強化学習モデルを活用し、個々の顧客の行動を理解しながら、特定の目標達成に向けて自律的に判断・アクションを行う仕組みです。たとえば「カゴ落ちがあったら24時間後にリマインドメールを送る」といった定型ロジックに従うのではなく、データとエージェント型AIを活用して、各顧客にとって最適な接点を柔軟にパーソナライズします。
ある顧客にとって最適な体験が、別の顧客にとってもそうとは限りません。AI意思決定は、個々の嗜好を学びながら、「その人にとって最も効果的なアプローチは何か？」を常にアップデートし続けます。これにより、顧客生涯価値（LTV）の最大化や関係性の深化が可能になります。
AI意思決定は、既存のセグメンテーションの枠組みを拡張し、ブランドと顧客のつながりをより深く、競争優位性のあるものに進化させます。
従来のセグメンテーションは、属性や過去の行動などの静的な条件で分類し、グループごとに一律のコミュニケーションを設計していました。一方、AI意思決定は、顧客プロファイルや過去のやり取り、継続的な実験結果を元に、動的に学習し続けます。これにより、1:1レベルで個別最適化されたコミュニケーションが可能になり、エンゲージメントやコンバージョン率の向上につながります。
さらに、AI意思決定はユーザーの反応から継続的に学習を重ね、次の意思決定を最適化していく「自己改善型」の仕組みです。この反復的な学習サイクルにより、顧客のニーズの変化に柔軟に対応し、より関連性の高いコミュニケーションが実現します。
多くのカスタマージャーニーが固定的な一方で、AI意思決定は状況に応じて反応し、大規模でもパーソナライズを実現できる点が大きな特長です。これにより、すべての接点が、その人にとって「今まさに求めていたもの」に近づきます。
AI意思決定は、カスタマージャーニーの重要なポイントにインテリジェンスをもたらします。たとえば「どのタイミングで通知するか」「どの経路をたどるべきか」「どのチャネルが最適か」「どんなメッセージが響くか」などを、事前に定義されたルールではなく、個々の顧客に応じて柔軟に判断します。
従来のキャンペーンは、「カゴ落ちしたらメールを送る」といった事後的な対応が中心でした。しかし、AI意思決定はよりプロアクティブなアプローチを取ります。
たとえば「コンバージョンしそうな兆候がある」「解約リスクが高まっている」など、個別の兆候に基づいてジャーニーを調整し、タイミングを逃す前に適切なアクションを取ることができます。
また、メッセージの配信タイミングも最適化可能です。すべての人に同じ時間に配信するのではなく、「この人はこの時間帯に開封しやすい」「このタイミングでクリックする確率が高い」といった予測にもとづいて、最も反応を得やすいタイミングで送信することができます。
すべての顧客が同じキャンペーンやメッセージに反応するわけではないため、マーケターは、コンバージョンにつながる可能性が最も高い方法に基づいて、1対1のパーソナライズされた体験を提供する必要があります。たとえば、特定の割引に反応しやすいかどうか、どの製品のおすすめが好まれるか、再エンゲージメントの接点で顧客が求めていることなどに基づいて、メッセージを送信します。
このようなロジックにより、手作業で多数のジャーニー分岐を構築する必要がなくなります。システムが個々の顧客にとって最適な体験を判断します。
BrazeのAI意思決定に関するウェビナーで、OfferFit by BrazeのVP兼責任者であるGeorge Khachatryan氏は、予測型AIに依存している企業が抱えるマーケティング課題についてこう述べました。「それは“次の最適なアクション”ではなく、“次の最適な推測”だ」。予測とは「何が起きそうか」を示すものであり、意思決定は「何が起きそうかに基づいて、最良の判断を下す」ことを意味します。
AI意思決定では、モデルのアプローチが根本的に変わります。従来のように、傾向スコアなどのインサイトを得て、それに基づいて人間が判断するのではなく、AIエージェントがリアルタイムでテスト・学習しながら、どのメッセージを送るか、どのオファーを提示するか、いつ連絡を取るか、どのようにフォローアップするかを決定します。それを個々のレベルで、大規模に実行するのです。
Kayo SportsのAnthony O’Byrne氏は、自社チームが現在、1日あたり60,000件のカスタマージャーニーを自動化し、タイミング、コンテンツ、チャネルの組み合わせ1.200万通りの中から、各顧客に最適な体験をAI意思決定によって選択していると共有しました。「1対1のパーソナライズが、私たちの戦略の基盤になった」と語っています。
AI意思決定の導入にあたっては、テックスタックや戦略を全面的に作り変える必要はありません。しかし、可能性は大きく変わります。ルールベースで「関連性」を高めるための予測に頼るのではなく、リアルタイムのデータと期待する成果に基づいて、1対1で判断を下すAIエージェントを活用すると、パーソナライズという概念が、実際に成果を最大化する「生きた、進化するジャーニー」の一部になります。
完全に自律したAIエージェントに意思決定を任せるという考え方は、リスクやブラックボックスのような印象を与えるかもしれません。しかし、AI意思決定とは、戦略をAIに委ねるのではなく、AIとのパートナーシップによって、ユースケースを拡張・強化する取り組みです。多くの場合、AIのインテリジェンスは、マーケターがすでに使用しているツールやワークフローに組み込まれるため、ブランドや要件を損なうことなく、意思決定をよりパーソナライズされたものにできます。
マーケターは引き続き、目標・クリエイティブ・コンテンツ・制約条件・メッセージのガイドラインを定義します。AI意思決定は、その枠組みの中で「誰に・いつ・どのように・何を」伝えるかを最適化するだけです。これにより、セグメント管理やルール設計、A/Bテストに費やす時間が減り、マーケターは戦略とクリエイティブに集中できるようになります。つまり、ブランド全体を指揮する“戦略の指揮者”としての役割が強化されるのです。
AI意思決定によって、ブランドは顧客一人ひとりに適応することが可能になります。どのメッセージを送るか、いつ配信するか、どのチャネルで届けるか、その後どう対応するかといった、すべてのタッチポイントがスマートに進化します。離脱率の低減、コンバージョンの増加、クロスチャネルキャンペーンの効率化など、さまざまな目標に対して、より文脈に沿った、関連性のある、スケーラブルなアプローチを実現できるのがAI意思決定です。
AI意思決定とは、AIエージェントが環境を認識し、意思決定を行い、特定の目標を達成するために自律的に行動する仕組みを指します。 これにより、いつ・何を・どのチャネルで・どのような体験を届けるべきかを、各顧客の特性に基づいて判断することができます。
予測AIは、インサイトに基づいて「何が起きそうか」を予測します。一方でAI意思決定は、各顧客が最も好む可能性の高い選択肢を、学習によって「実際に選ぶ」エージェントです。
AI意思決定は、エンゲージメント履歴、タイミングの好み、離脱リスクなどのシグナルをリアルタイムで分析し、最適なアクションを自動で決定します。 たとえば、メッセージの配信、メッセージバリエーションの切り替え、最適チャネルの選定などが、その場で実行されます。
OfferFitは、マーケターのテックスタックの“頭脳”として機能し、ユニークな顧客プロファイルに基づいて、キャンペーンのあらゆる要素をパーソナライズします。 目標（例：特定のビジネスKPIの最大化）を設定し、そこからAIエージェントが送信時間、コンテンツ、文言、画像、チャネル、プロモーションなどを自律的に実験・学習し、各顧客に最適な組み合わせを見つけていきます。
AI意思決定により、膨大なスケールで顧客理解が可能になり、そのインサイトを基に、タイムリーで関連性の高いパーソナライゼーションを実行できます。 人間の分析では把握しきれない顧客の傾向を発見し、キャンペーンのパフォーマンスを向上させ、各顧客のニーズや行動に即した体験を提供できるのです。
