AI意思決定：顧客エンゲージメントと1:1パーソナライゼーションの進化
2026-03-07 16:43 Diff
https://www.braze.com/ja/resources/articles/ai-decisioning-evolution-personalization

マーケティング界隈はバズワードにあふれており、その中でも特に目立つのが「人工知能（AI）」と「パーソナライゼーション」です。その理由は理解しやすいでしょう。私たちは着実に業界全体として、1:1マーケティングの実現に近づいており、新技術はその夢を実現する手助けになってきました。しかし、こうした革新には誇大な宣伝がつきものです。特に今、人工知能（AI）が私たちの仕事の多くの領域を引き継いでいる状況では顕著です。「AI意思決定がデータを使って体験をパーソナライズする方法に革命をもたらす」などと言うと、どうしても空虚な約束に聞こえてしまうこともあります。なぜなら、こうした主張はあらゆる新しいテクノロジーに付き物だからです。

しかし、違いは細部にあります。新たな BrazeAI Decisioning Studio™ は、強化学習型エージェントを使って、顧客行動から自律的に実験し、継続的に学習します。これらのエージェントは、ブランドから顧客が目にするすべてをパーソナライズすることで、顧客との長期的な関係を構築し、最終的にはブランドの収益に実質的な影響を与える可能性を秘めています。


Next Best Action：「それほどパーソナルでない」パーソナライゼーションモデル

マーケターにとって、AIはまったく新しいものではありません。多くのエンタープライズブランドは長年にわたり、何らかの機械学習を使ってライフサイクルキャンペーンをパーソナライズしてきました。その多くは NBA（Next Best Action）モデル に基づいており、各顧客に対して次にとるべきアクションを示します。原理的には、NBAは顧客データを入力として受け取り、そのデータに基づいてアクションを推奨するアルゴリズム全般を指します。

実際の運用では、NBAモデルはまず顧客データから、「過去90日間の購入回数」「直近10回の注文の平均金額」といった顧客特性を算出します。次にこれらの特徴が、予測モデル群（たとえば再購入、離脱可、特定カテゴリでの購入などをスコアリングするモデル）に入力されます。そして得られたスコアはビジネスルールに渡され、最終的な推奨アクションが決定されます。

NBA（Next Best Action）は「最適なアクション」を見つけていない

Next Best ActionのようなAIモデルは、当時としては画期的なものでしたが、限界もすぐに見えてきます。たとえば、NBAモデルが「この顧客にとって次に最適な商品はこのスニーカー」と推奨したとします。つまり、顧客が「スニーカー」カテゴリーに対して高い“親和性スコア（affinity score）”を持っているということを意味しています。過去の購入履歴から、次に購入する可能性が最も高いのがスニーカーだと判断されたのです。そしてビジネスルールにより、「特定のカテゴリーで高いスコアを持つ顧客には、そのカテゴリーの商品情報をさらに届けるべき」と定められているわけです。

しかし、ここにはいくつかの問題があります。まず第一に、過去に靴を買ったからといって、靴を再び訴求することが最も効果的なアクションとは限りません。第二に、多くの企業は顧客が購入するカテゴリーを広げたいと考えていますが、従来のNBAアプローチでは、過去に購入したものばかりを推奨し続ける「エコーチェンバー」を生みかねません。そして第三に、仮にNBAアプローチで商品レコメンドがある程度機能したとしても、顧客がどのようにしてメールやプッシュ通知、SMSなどのメッセージに反応するかまでは予測できません。 つまり、顧客が最も購入意欲を高める タイミング・チャネル・頻度・クリエイティブ を選択することができないのです。

AI意思決定が実現する「Next Best Everything（次に最適なすべて）」のパーソナライゼーション

NBAモデルが“顧客に最適な商品を（完全ではないにせよ）推奨できたのに対し、AI意思決定は顧客の“行動を引き出す”ことができます。AI意思決定は、強化学習モデルを活用し、ライフサイクルマーケティングにおける「Next Best Everything」アプローチ を実現します。

つまり、AI意思決定は単に「最適な商品オファー」を見つけるだけではありません。顧客一人ひとりにとって最も効果的なチャネル、時間帯、曜日、配信頻度、メッセージ内容、クリエイティブなど、コンバージョンに必要なあらゆる要素を最適化する新しいパーソナライゼーション手法なのです。

AI意思決定エージェントはどのように学習するのか

AI意思決定エージェントは、環境から学習しながら行動を選択していく仕組みです。エージェントは一連のアクションから反復的に選択を行い、肯定的な結果に対して得られる「報酬」を受け取り、そこから学びを得ます。その学びをもとに次のアクションを選択することを繰り返しながら、最適化を進めていきます。

AIエージェントは常にバックグラウンドで実験を重ねており、手動でテストを行う必要がありません。そのため、モデルは継続的に学習・適応を繰り返し、市場環境や顧客行動が変化しても柔軟に対応できます。さらに、このモデルは利用可能なすべての顧客特性に関するすべてのファーストパーティデータを活用するため、AI意思決定はセグメント単位ではなく、個人に対して真の1対1の意思決定を実現しているのです。

顧客エンゲージメントの未来

AI意思決定は、マーケターが1:1のパーソナライゼーションを提供する方法を塗り替えています。。豊富なファーストパーティデータを活用して、顧客一人ひとりに最適な体験を創出することで、BrazeAI Decisioning Studio™ はエンゲージメントを高め、ビジネス成果を着実に向上させます。

Brazeは、AI主導のマーケティングの未来を築いています。AIエージェントによってマーケターが「戦略的コンダクター（指揮者）」として、柔軟かつ知的なマーケティング機能を自在に組み合わせられる世界です。顧客がコンバージョンに至る動機を理解し、それに基づいたアクションを届けることで、AI意思決定は本当の意味での1対1パーソナライゼーションを実現し、具体的なビジネス成果を生みます。BrazeAI Decisioning Studio™ の詳細は、公式ページでぜひご確認ください。

※実装サービスとサポートは英語でのみのご提供となります。

将来の見通しに関する記述

本ブログには、1995年米国私募証券訴訟改革法（Private Securities Litigation Reform Act）における「セーフハーバー」条項の意味に基づく「将来の見通しに関する記述（forward-looking statements）」が含まれています。これには、Brazeおよびその製品・機能（BrazeAI Decisioning Studio™を含むがこれに限定されない） の性能や期待される効果に関する記述が含まれます。これらの記述は、Brazeの現在の仮定・期待・信念に基づいており、実際の結果や業績が将来的な見通しと大きく異なる可能性のあるリスクや不確実性、状況の変化の影響を受ける場合があります。Brazeの業績に影響を与える可能性のある要因についての詳細は、2025年7月31日終了四半期のフォーム10-Q年次報告書（2025年9月5日付で米国証券取引委員会に提出済）およびその他の公開資料に記載されています。なお、本ブログ内の将来見通しに関する記述は投稿日時点のBrazeの見解を示すものであり、法的に義務付けられている場合を除き、Brazeはこれらの記述を更新する意図も義務も負いません。