Amazon Bedrock 搭載の Treasure Data AI エージェントによってマーケティングキャンペーンプランニングを 3 倍に加速

この記事は Accelerate Marketing campaign planning by 3x with Treasure Data AI Agents powered by Amazon Bedrock の翻訳記事です。

マルチチャネル・キャンペーンの企画・実行において、マーケティングチームは大きな課題に直面しています。従来のキャンペーン企画​では、仮説設定、オーディエンス分析、ジャーニーマッピング、コンテンツ開発、アクティベーション、そして効果測定など、システムとチーム間の調整だけで数ヶ月を必要とします。この長いプロセスの間に、顧客がエンゲージメントを必要とする重要な瞬間を逃してしまうことがあるのです。

Treasure Dataの顧客データプラットフォーム（CDP）は、世界中の大手ブランドにサービスを提供しており、インターネット接続人口の大部分の顧客プロファイルを管理しています。Amazon Web Services（AWS）と連携し、Amazon Bedrock を利用したマーケティングチーム向けの AI 活用ソリューションを開発しました。Amazon Bedrock は、生成 AI アプリケーションを構築するための高性能な基盤モデルへのフルマネージドアクセスを提供し、自然言語の指示を理解し、様々なシステムと自律的に対話する AI エージェントの導入を可能にするサービスです。

このブログでは、Amazon Bedrock を使って構築された Treasure Data の AI を活用したサービスによって、どのようにしてキャンペーン作成を数か月かかるプロセスから数時間または、数日へと変革することができるのか解説します。これらのソリューションにより、マーケティングチームと CX チームは、エンタープライズ企業が求めるセキュリティとガバナンスの基準を有しつつ、市場機会に迅速に対応し、パーソナライズされた体験を大規模に提供できるようになります。

信頼できるデータを基にした AI エージェント構築

AI の真の力は、高度な基盤モデルと高品質な顧客データを組み合わせることにこそあります。Treasure Data のプラットフォームと Amazon Bedrock の統合により、マーケティング担当者が顧客データを迅速に分析し、ターゲットオーディエンスセグメントを生成し、詳細なペルソナを定義し、技術的な専門知識がなくてもデータに基づく意思決定を行うことができるようになります。この組み合わせにより、キャンペーン作成時間が大幅に短縮され、ターゲティングの精度とキャンペーンのパフォーマンスが向上します。

AWS との共同開発

Treasure Data は AWS と緊密に連携し、従来のキャンペーン計画・実行プロセスにおける主要なボトルネックを特定しました。既存のツールにチャットインターフェースを単に追加するのではなく、AI の効果を最大限に高めるための基本的なワークフローを再設計することに重点を置きました。

このパートナーシップでは、人間の持つ専門知識と AI の能力の適切なバランスを見つけることを重視しました。マーケティング担当者は戦略的な全体監督としての役割を維持し、AI エージェントが時間のかかる分析タスクを処理します。このアプローチでは、複雑なデータの相関性を処理し、実際の顧客の行動に基づいた実用的なインサイトを提供できるエージェントを構築する必要がありました。

このコラボレーションにより、Amazon Bedrock 上に構築されたマルチエージェント・フレームワークが実現し、エンタープライズ企業が求めるセキュリティとコンプライアンスの標準を維持しながら、特定のマーケティング課題に対処できるようになりました。

Amazon Bedrock の価値

Treasure Data が AI エージェント基盤として Amazon Bedrock を選択したのは、制御性やセキュリティを犠牲にすることなく迅速な導入を可能にするためです。Amazon Bedrock はモデル選択を簡素化し、チームにデータサイエンスの専門知識がなくても高度な基盤モデルにアクセスできるようになります。

このフルマネージドプラットフォームにより、カスタムインフラストラクチャをゼロから構築することなく、本番環境への迅速な導入が可能になります。顧客データは AWS とお客様による責任共有モデルの範囲内でプライバシーとセキュリティが確保されます。AWS が基盤となるインフラストラクチャを保護し、お客様はコンテンツとアクセス権限を管理できます。

Treasure Data の顧客データに関する専門知識と Amazon Bedrock が提供する AI 基盤モデルを組み合わせることにより、組織がセキュリティとガバナンスの標準を維持しつつ AI イニシアチブを拡張することができます。

Treasure Data の目的別 AI エージェント

Treasure Data は、Amazon Bedrock を基盤として、特定のマーケティング課題に対応するための目的別 AI エージェントをいくつか開発しました。各エージェントは、キャンペーンの計画・実行プロセスにおける重要な課題を専門に扱います。

Audience Agent を利用すれば、マーケティング担当者が SQL や高度なデータ操作スキルを持たなくても、行動シグナルから高価値のオーディエンスセグメントを素早く発見・作成できます。エージェントが顧客行動のパターンを自動的に識別してくれるため、データ分析とオーディエンスセグメンテーションの速度と精度が向上します。図 1 はクエリに基づいて顧客データを取得する Audience Agent の例です。例えば「最もロイヤルティの高い顧客について知りたい」という要求に対して、Audience Agent が関連する属性を識別し、結果を提示しています。

図 1: Audience Agent コンソール

Deep Research & Analysis Agent は、仮説構築プロセスを数ヶ月から 1 週間未満にまで短縮します。手作業による分析やマーケティングに膨大な時間を費やす代わりに、顧客チームは行動シグナルに基づいた高品質な仮説を構築し、戦略、テスト、実行の意思決定に役立てることができます。Treasure Data の Deep Insight Platform は「質問管理」機能を提供しており、ユーザーは図 2 に示すように、解約率の傾向やメールのパフォーマンス分析など、いろいろな分析のための質問を作成できます。

図 2: Treasure Data Deep Insight Platform

Treasure Data の CDP トレードアッププログラムの一部として提供される Migration Agent は、既存の顧客データプラットフォームからの移行を最大 60% 加速します。現在のシステムからクエリ、セグメント、変換ロジックを抽出し、SQL、パイプライン、オーケストレーション・ワークフローを自動生成します。このエージェントにより、既存のセグメント、ワークフロー、ビジネスロジックを維持したままデータを移行できるため、ゼロから構築する必要がなくなります。

これらのエージェントは、データ処理機能と Amazon Bedrock の推論機能を組み合わせた Retrieval Augumented Generation (RAG) を利用しており、正確でデータに基づいた応答を提供します。これにより、AI による提案が一般的な推奨事項ではなく、実際の顧客行動を反映したものになります。

Treasure Data AI Agent Foundryのご紹介

予め提供されるエージェントは一般的なマーケティング課題に対応していますが、Treasure Data のお客様からは、独自のビジネス要件や業界固有のユースケースに合わせてカスタマイズされたエージェントを作成する必要性も指摘されていました。AI Agent Foundry はこのニーズに応えるソリューションとして登場しました。

AI Agent Foundry は、特定のビジネスニーズに合わせてカスタマイズされた AI エージェントを構築するための基盤です。マーケティングチーム、カスタマーエクスペリエンスチーム、データチームは、深い専門知識を持たなくても、エージェントを作成、改良、導入することができます。効果の高いユースケースとしては、ジャーニーオーケストレーション、データヘルスモニタリング、組織固有のキャンペーン最適化などが挙げられます。

AI Agent Foundry には、エンタープライズガバナンス要件を満たすセキュリティ機能、権限管理、監査機能、アクセス管理が組み込まれています。チームは、データセキュリティ、プライバシー、規制コンプライアンスを維持しつつ、AI 機能を試し、エージェントを導入できます。このアプローチにより、お客様は特定の市場動向やビジネスプロセスに対応するエージェントを構築できます。

成果に直結する実用的なアプリケーション

これら専用エージェントは、Amazon Bedrock との統合で、複数の重要なマーケティングユースケースにも対応します。意思決定支援機能は、マーケティング担当者がキャンペーンのターゲティング、メッセージング、チャネル選択を決定する際に、複数の要素を同時に評価するのに役立ちます。AI が、単なる直感ではなく、包括的なデータ分析に基づいた推奨事項を提供してくれます。

複数のチームメンバーが AI エージェントと同時に協働できるため、マーケティング組織全体で顧客インサイトへのアクセスが民主化されます。この機能により、マーケティングチームの技術的専門知識の不足によって生じるボトルネックが解消されます。

エージェントは顧客とのやり取りやキャンペーンのパフォーマンスから継続的に学習するため、チームは素早い反復と最適化を通じてアプローチを改善し、よりよい成果を上げることができます。

事例：nobitel 株式会社

ヘルス＆スポーツサービスのリーディングカンパニーである nobitel 株式会社は、日本全国でストレッチ専門チェーン「Dr.Stretch」240 店舗以上を展開しています。同社はマーケティング業務において、手作業によるキャンペーン計画とデータのサイロ化により、技術チーム以外のチームが、顧客インサイトにアクセスしてタイムリーなパーソナライズされた推奨事項を提供することができないという課題を持っていました。

この課題に対処するため、nobitel 社は Amazon Bedrock を含む AWS AI/ML サービスを利用して構築された Treasure Data AI Agent Foundry を導入しました。これにより、同社のマーケティング業務は変革され、技術チーム以外の、高度なデータスキルを持っていないマーケターでも、パーソナライズされたキャンペーンを実行できるようになりました。その結果、キャンペーン計画のスピードは 3 倍、店舗効率は 20% 向上しました。nobitel 社の変革の詳細についてはケーススタディをご覧ください。（訳注：日本語補足資料としてこちらもご覧ください）

AI を活用したマーケティングの未来

AI エージェントは、マーケティングとカスタマーエクスペリエンスのオペレーションを再構築する変革の始まりを象徴しています。将来的には、エージェントがメッセージのバリエーションをテストし、クリエイティブなコンテンツを生成し、マルチチャネルキャンペーンをオーケストレーションし、デバイスや地域を問わずリアルタイムで支出を最適化するようになるでしょう。

マーケティングと CX の専門家は、キャンペーンを実行する役割から戦略的なオーケストレーターへと進化します。大事なことは、データインフラストラクチャが多数の自律型キャンペーンを正確かつ制御された状態で同時に実行できるかどうかです。

こうした未来では、堅牢なデータ基盤、高度な AI 機能、そして大規模な信頼とコンプライアンスを確保するガバナンスフレームワークが必要とされます。すでにこのような基盤を構築している組織であれば、自律型マーケティングと CX オペレーションを活用できる態勢を整えていると言えるでしょう。

AI とデータによるマーケティングの変革

Amazon Bedrock を基盤とする Treasure Data の専用 AI エージェントと AI Agent Foundry は、マーケティング、CX、データの各チームが顧客データから価値を引き出す方法を根本的に変革します。信頼できるデータと高度な基盤モデルを組み合わせることで、チームはデータ分析、セグメント作成、ペルソナ生成、そして戦略的な意思決定を、数ヶ月ではなく数時間で実行できるようになります。

この変革により、顧客インサイトへのアクセスが民主化され、複雑な分析タスクが自動化されます。マーケティングチームは市場機会への素早い対応と、迅速な反復処理によるよりよい成果の達成が可能になります。このソリューションは、効果的なマーケティングには、インテリジェントエージェントと、それらを真に強力にする堅牢なデータ基盤の両方が必要であることを示しています。

セキュリティとコンプライアンスは、AWS とお客様の共有責任モデルの上にあります。AWS は Amazon Bedrock を通じて安全でコンプライアンスに準拠した基盤を提供し、お客様はデータとアクセスポリシーを管理できます。このアプローチにより、企業のガバナンス要件を満たしつつ AI を活用したイノベーションを実現できます。

まとめ

Amazon Bedrock を基盤とする Treasure Data AI Agent Foundry とプリビルドの AI エージェントが、マーケティングキャンペーンの作成プロセスを数か月から数時間、あるいは数日へと変革します。これらの AI ソリューションにより、マーケティング担当者に深い専門知識がなくても、データの迅速な分析、セグメントの作成、ペルソナの生成、そしてデータに基づく意思決定が可能になります。Amazon Bedrock の基盤モデルを活用した顧客インサイトへのアクセスの民主化と、複雑な分析タスクの自動化により、マーケティングチームは市場機会への素早い対応と迅速な反復処理を通じてよりよい成果を達成できるようになります。

Treasure Data – AWS パートナースポットライト

AWS パートナーである Treasure Data は、エンタープライズ規模に特化したインテリジェントなカスタマーデータプラットフォームです。Yum! Brands、Stellantis、AXA を始めとする 80 社を超える Global 2000 企業から信頼を得ている Treasure Data は、信頼性、パフォーマンス、そして AI ファーストのアーキテクチャを融合し、高度にパーソナライズされた顧客体験による収益向上、マーケティングコストの削減、そしてリスク軽減を実現します。Treasure Data は、すぐにご利用いただけるエージェントと AI Agent Foundry の両方を提供しています。データドリブンなチームやパートナーは、Treasure Data プラットフォーム上およびワークフロー全体で AI エージェントを活用、作成、展開し、信頼できる Treasure Data 環境内でデータを活用することができます。

関連情報

Treasure Data on AWS Marketplace

Treasure Data Partner Profile

著者について

Ronak Shah

Ronak Shah は、ニューヨークを拠点とする AWS インダストリーバーティカルチームのプリンシパルパートナーソリューションアーキテクトです。小売消費財業界の AWS パートナーと協力し、AWS 上でのイノベーション共創を推進しています。小売業界の新たなトレンドの発見と、デジタルコマース、サプライチェーン、顧客体験、マーケティングテクノロジーの分野における革新的なソリューションの開発に関心を持っています。プライベートでは、ボーイスカウトや地元のディベート大会でボランティア活動を行っています。

Hiroshi Nakamura

Hiroshi Nakamura は、ソフトウェアエンジニアリングとシステムアーキテクチャの分野で豊富な経験を持つテクノロジーリーダーです。2014 年 10 月より Treasure Data の CTO 兼エンジニアリング担当 VP を務めており、膨大なデータに対応可能なクラウドベースのデータ管理プラットフォームの設計・開発に尽力してきました。1999 年 4 月からオープンソース開発者としても積極的に活動しており、Ruby と JRuby の大幅な機能強化に貢献しています。早稲田大学理工学修士号を取得しています。

Pranjal Gururani

Pranjal Gururani は、シアトルを拠点とする AWS のソリューションアーキテクトです。様々な顧客とともにビジネス課題を解決するクラウドソリューションの構築に取り組んでいます。趣味はハイキング、カヤック、スカイダイビング、​​そして家族との時間です。

翻訳は Solutions Architect 杉中が担当しました。原文はこちらです。