Beyond AI assistants: how AI is being more deeply embedded in marketing and martech stacks
マーケティングテクノロジースタックへのAIの深い統合に関する2025年の調査レポート。スタンドアロンのAIアシスタントから、CRM、MAP、CDPなどのマーケティング基盤プラットフォームへの統合まで、AIが実際にどのようにマーケティング業務に組み込まれているかを分析している。
概要
マーケティングテクノロジースタックへのAIの深い統合に関する2025年の調査レポート。スタンドアロンのAIアシスタントから、CRM、MAP、CDPなどのマーケティング基盤プラットフォームへの統合まで、AIが実際にどのようにマーケティング業務に組み込まれているかを分析している。
このツールでできること
- 1
非構造化カスタマーデータの分析と活用
コール記録（41.7%）、メール（26%）、チャットボット記録（26%）から顧客インサイトを自動抽出し、パーソナライゼーションやメッセージ最適化に活用するユースケース
- 2
メッセージとコンテンツの自動要約・個別化
38.5%の企業が実装している最も一般的なLLMワークフロー。マーケティング組織内を行き来する非構造化コンテンツを自動処理
- 3
顧客データプロファイルの自動エンリッチメント
25%の企業（B2B中心）がLLMを使用して顧客・見込客情報を自動調査・拡張し、古い第三者データの代わりに最新情報を活用
- 4
アカウントベースマーケティングの高度化
見込客企業のウェブサイトをスクレイピングして（15.6%）リアルタイム情報を取得し、メッセージやエンゲージメントを動的にカスタマイズ
- 5
自律的マーケティング意思決定システム
20.8%の先進企業が実装。構造化・非構造化データに基づき、AIが自律的に決定・推奨を行うアジェンティックワークフロー
主な機能
メリット・デメリット
メリット
- +87.5%のマーケティング部門がスタンドアロンAIアシスタントを採用している現状を把握できる
- +65.6%がAIで非構造化カスタマーデータを活用しており、実装パターンが明確
- +B2B vs B2C企業での統合状況の違い（54% vs 15.4%）を定量的に把握可能
- +既存SaaSプラットフォーム（CRM、MAP、CDP等）での実装が44.8%と市場リーダーシップが明確
- +アカウントベースマーケティングやウェブスクレイピング（15.6%）などの新しい活用法を発見
デメリット
- -「エージェンティックワークフロー」の自律性の程度が不明確な場合が多い
- -実際に自律的意思決定を行う企業は20.8%に留まり、多くは基本的なタスク自動化に限定
- -新しいAIエージェントプラットフォームの採用率が8.3%と低く、市場がまだ初期段階
- -B2C企業でのAI統合が遅れており、業界全体で統合課題が残存
- -レポート内容が5月6日の完全版リリースまでは部分的な情報にとどまる
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