マーケターの10人に9人近くが「AIによって時間を節約できている」と回答している。しかし、定量的で大きな成果を報告しているのはわずか10人に3人だ。
すべてのCMO（最高マーケティング責任者）の2027年の計画は、このギャップに対処するものでなければならない。
AIはマーケターにとって日常の習慣となった。Social Media Examinerの2026年版AIマーケティング業界レポートによると、回答者の4分の3近くが毎日AIを使用している。2024年の調査ではわずか3分の1強にとどまっていた。
Social Media Examinerの創業者であり同レポートの著者であるマイケル・ステルツナーは、この変化を次のように表現する。「これは一時のトレンドではない。変革なのだ」
7月に実施されたこの調査には、681人のマーケターが参加した。その多くは従業員10人以下の企業に勤務しており、調査結果は大企業のベンチマークというより、方向性を示すシグナルと捉えるべきだ。
米国最大級のマーケティングカンファレンスの1つであるMAICONがクリーブランドで開催され、マーケターが集結するなか、リーダーシップに関する問いはより切実なものとなっている。これほどのAI利用によって、実際に何がもたらされているのか。
2027年に向けた計画を立てるCMOにとって、際立つ5つのシフトが存在する。
1. AIがマーケティングの「オペレーティングレイヤー」になる
マーケティング部門が以前と変わらぬ方法で運用されている一方で、個々のマーケターが毎日AIを使用しているという状況があり得る。調査結果はツール間でコピーされ、クリエイティブは承認待ちとなり、キャンペーンの結果が届く頃には次の意思決定に活かすには遅すぎるのだ。
2100人以上のプロフェッショナルを対象としたSmarterXの2026年ビジネスにおけるAIの現状レポートは、このギャップを明示している。半数以上が実験段階を脱しているものの、自社がAIのスケールアップ段階に達したと回答したのはわずか4分の1である。
「AIの導入は実験を超え、実際の業務遂行方法へと移行している。しかし、組織の動きはそのペースに追いついておらず、スケール段階に達しているのはわずか25%にすぎない」と、SmarterXおよびMarketing AI Instituteの創業者兼CEOであり、MAICONの主催者でもあるポール・ロエツァーは述べている。
調査では個人の導入状況と組織の導入状況を分けて計測しているが、リーダーシップにおける課題は明白だ。従業員が働き方を変えるスピードに、企業によるサポート体制の構築が追いついていない。
CMOは、個々の従業員が得た成果を結合させる必要がある。それは、初期リサーチからクリエイティブ開発、承認、配信、効果測定に至るまで、AIがキャンペーンをどのように支援するかを決定することを意味する。
キャンペーンのブリーフィング（要件定義）を例に考えてみよう。AIは顧客インサイトの収集、テーマの特定、案の作成、パフォーマンスの要約に活用できる。各ステップが文脈を共有し、互いにフィードバックし合うことで、その価値はさらに高まる。
2027年には、AIの成熟度を測るより有効な指標は「組織全体でいかにスムーズに業務が進行しているか」となるだろう。
2. AIのROI（投資対効果）の精算期が訪れる
「削減された時間」と「測定可能な成果」の間のギャップは、より厳密に検証されるべきだ。
AIによってキャンペーン制作にかかる時間が削減された場合、創出された時間は何に使われているのだろうか。チームはより多くのアイデアをテストし、ターゲティングを改善し、より早く展開しているだろうか。それとも単に同じオーディエンスに向けて大量のコンテンツを吐き出しているだけだろうか。
プロセスの高速化は価値を生み出し得る。しかし、その価値には適切な「向け先」が必要だ。
CMOは、ワークフローを拡張する前に目指すべき成果を選択すべきだ。キャンペーン費用削減、テストの高速化、コンバージョン強化、顧客維持率の向上、あるいは新規収益創出などである。そのうえでベースラインを設定し、AIによってそれが向上するかを測定する必要がある。
例えば、制作時間を短縮できれば、より多くのクリエイティブパターンをテストする機会が得られる。次に問われるのは、それらのテストが追加の作業や費用に見合うほどパフォーマンスを改善しているかどうかだ。
コンテンツ制作数で埋め尽くされたダッシュボードは、システムがいかに多忙であるかを伝えるにすぎない。マーケティングが機能しているかどうかについては、ほとんど何も語ってくれないのだ。
3. AIエージェントがマーケティングを「これを作って」から「これを実行して」へ移行させる
多くのマーケターはいまだに、回答や成果物の作成を指示する形でAIを使用している。エージェントは異なる可能性をもたらす。目標を割り当て、システムに複数のステップを実行させるという可能性だ。
自律型エージェントを定期的に活用している回答者は約10人に1人にすぎないが、半数近くが導入を計画している。また、エージェントはマーケターが学びたいAI関連トピックの筆頭に挙げられている。さらに、エージェントによるショッピングは、機械と人間の双方に向けてコンテンツを最適化するにはどうすべきかという新たな課題をマーケターに突きつけている。
この関心はマーケティング分野にとどまらない。SmarterXの調査によると、プロフェッショナルの約半数が職場でのAIエージェント活用の研修を望んでいる。
筆者はコンテンツマーケティング用エージェントの構築を3度試みた。最初はOpenClaw、次にHermes、そして最後にClaudeを用いた。筆者のポッドキャストに関するワークフローにおける境界線の1つは単純だ。エージェントはメールの下書きを作成できるが、確認して送信するのは筆者自身である。この判断により、「アウトリーチを自動化する」という大まかな野心が、明確な権限を持つ具体的な業務へと変わる。
キャンペーンエージェントにも同様の選択が必要だ。リサーチを収集し、アセットの下書きを作成し、ブランドのプレイブックに照らして確認し、適切な担当者へパッケージを回すかもしれない。
どの情報源を使えるのか。どのシステムにアクセスできるのか。費用を使い、顧客に連絡し、公開してよいのか。どこで承認のために止まらなければならないのか。米政府でさえ、最新のエージェント型AIの取り組みを通じて、この課題に取り組んでいる。
「これを作って」は「これを実行して」になりつつある。追加される行動の1つひとつに、より明確な権限と説明責任が求められる。
マーケティングリーダーには、タスクの設計、境界線の設定、人間とエージェントにわたる業務執行の監督に熟達することが求められるだろう。
4. AI時代において「信頼」がマーケティング上の強みとなる
顧客についてより深く把握しているエージェントの方が有用かもしれない。しかしそれは同時に、企業が説明責任を果たさなければならない事項が増えることを意味する。
調査に応じたマーケターの約4分の3が、AIの正確性やデータのプライバシーについて懸念を示している。一方でSmarterXの調査によると、回答者の組織の約3分の1は、同社が調査対象とした4つのガバナンス基盤（AIロードマップ、AI委員会、生成AIポリシー、AI倫理ポリシー）のいずれも保持していない。
CMOにとって、これらの懸念は顧客体験に直結する問題だ。
AIが誤った主張をしたり、機密情報を漏洩させたり、不適切なメッセージを送信したりした場合、顧客が直面するのはブランドとしての失態である。顧客にとって、社内の責任分担など関係ないのだ。
マーケティングリーダーは、顧客データ、承認済みツール、AIが生成した宣伝文句、トラブル発生時のエスカレーションに関する明確なルールを策定する必要がある。また、AIシステムがどの情報を使用し、何を保持しているのか、そして顧客がいかに制御できるのかを説明できるようにすべきだ。
信頼はそうした選択を通じて具体化する。顧客が付与する権限、顧客が受け取る説明、そして自動化が失敗した際に提供されるサポートという形で、信頼は表れる。
5. AIリテラシーの向上は「リーダーの責任」となる
トレーニングに関するギャップは、最も無視できない調査結果かもしれない。
Social Media Examinerの調査では、会社からAIトレーニングの提供を受けていると回答したマーケターはわずか7%にとどまった。大半は独学の試行錯誤を通じて学んでいる。中小企業が中心のサンプルである点には留意が必要だが、この結果は実用的な疑問を投げかけている。「従業員が適切な判断力を培うのを、誰が支援しているのだろうか」と。
試行錯誤は自信を育む。体系的な学習は、その自信が誤った場所に置かれているときをチームが見極めるのを助ける。
トレーニングには、実際のマーケティング業務を用いるべきだ。生成された主張の検証、エージェントのリサーチ能力の評価、顧客情報の取り扱い、成果物を公開する準備が整っているかの判断などである。
また、一見説得力のある回答に疑問を持つ方法も教える必要がある。それを裏付ける根拠は何か。欠落している文脈は何か。システムが誤っていた場合、何が起こり得るか。
AIリテラシーは、いまやプロンプトを書くことを超えて広がっている。チームはエージェント、ワークフロー、効果測定、プライバシー、そして人間の判断を必要とする意思決定を理解しなければならない。
CMOは、チームに学習の時間を与え、適切なコーチングができるマネージャーを配置し、責任ある利用に向けた明確な方針を示す必要がある。ツールの利用権を購入することは、すべての始まりにすぎない。
2027年のCMO像：AIアーキテクト兼オーケストレーター
拡大するCMOの役割は、ロエツァーによるMAICONの基調講演「アーキテクト、オーケストレーター、アプレンティス：AIとエージェントの時代における仕事の再考」につながっている。
アーキテクトは作業システムを設計する。オーケストレーターは成果に向けて人間とマシンを調整する。アプレンティスは仕事の変化に伴い判断力を磨く。
2027年のCMOには、アーキテクトとオーケストレーターの役割を兼備することがますます求められる。そのためには、ワークフロー、測定方法、アクセス権限、スキルに関する意思決定が必要となる。また、若手マーケターがどのように学習していくかにも気を配らなければならない。
初案をAIが作成したとしても、若手社員にはリサーチを理解し、提案の妥当性を説明し、フィードバックを受けて修正する機会が依然として必要だ。さもなければ、部門全体の足元の実行スピードは上がっても、将来のリーダーシップを損なうことになりかねない。
実用的なスタート地点は、1つの重要なワークフローから始めることだ。その成果を定義し、責任者を割り当て、境界線を設定し、チームをトレーニングする。それを水平展開する前に、どのような改善が見られたかを計測すべきだ。
個々のAI活用習慣を、測定可能なマーケティング成果へと転換すること。これこそがCMOが次に直面する課題である。
