コスト圧力とAIがマーケティング戦略の評価のされ方を変えつつあるなか、B2Cブランドは2026年を、より厳しい予算と、無駄な取り組みに対する許容度の低下とともに迎えている。測定可能な成果への期待が高まり続ける一方で、この環境下でインパクトを証明することは、マーケターにとってより複雑になっている。
こうした状況を受け、多くのエージェンシーは、リスクを軽減し説明責任を向上させるべく、より明確な意思決定、より強固な連携、より規律あるシステムを優先している。以下では、Forbes Agency Councilのメンバーが、B2Cクライアントが不確実性を乗り越え、自信を持って競争できるよう支援するために実施している組織変革を紹介する。
1. 生成AI検索に表示されるアセットの開発
当社はAIでの可視性を軸に組織を再編した。情報発見の場が生成AIによる回答へとシフトする中、クライアントはGoogleで上位表示されるだけでなく、見込み客がAIを使って選択肢を評価する際に正確に表示される必要がある。そのためには、オリジナル調査、専門家の見解、引用対象としての適格性を高める構造化された検証可能なブランド事実など、異なるアセットが求められる。 - Dennis Kirwan（Dymic Digital）
2. 一元化されたファーストパーティデータプラットフォームの構築
当社はクライアント向けに、ファーストパーティデータの仕組みづくりを優先してきた。CRM、メール、ソーシャルエンゲージメントを1つのAI収益ダッシュボードに集約するといった取り組みだ。プラットフォーム指標を追いかけるのではなく、注目がどのようにパイプライン、リテンション、LTVへと転換されるかを追跡している。アトリビューションがますます困難になるAI・プライバシー重視の環境において、ブランドにコントロールをもたらす。 - Tony Pec（Y Not You Media）
3. より少なく、より強いアイデアへの集中
当社は意思決定の規律を優先している。AIがより多くのものを生み出すことを容易にする年において、真の運営上の優位性は何をしないかを知ることにある。クライアントが焦点を絞り、実際に行動に影響を与えられる、より少なく、より強いアイデアに集中できるよう支援している。コストが圧迫され、リスクが高まる中、抑制は戦略であり競争優位となる。 - Jacquelyn LaMar Berney（VI Marketing and Branding）
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4. AIを活用した効率性と消費者信頼のバランス
当社はAI導入に対して、思慮深くバランスの取れたアプローチを取っている。データサマリーやパフォーマンスインサイトを通じてAIを検証しつつ、完全なAI生成ではなくAI支援のクリエイティブコンテンツを選択的に使用している。これにより、ブランドの真正性と消費者の信頼を維持しながら、効率性とインテリジェンスの向上を実現し、クライアントが人間とのつながりを失うことなく自信を持ってイノベーションを起こせるよう支援している。 - Jessica Hawthorne-Castro（Hawthorne Advertising）
5. 1つのスコアボードでマーケティングと収益を連結
重要な変化は、マーケティング活動と収益を連結する1つの成長スコアボードを構築することだ。これは、クリーンなトラッキング、明確なアトリビューション、そしてマーケティングと財務の両方が信頼できるダッシュボードを意味する。AIはテストを高速化するが、意思決定は実際のシグナルに根差したままだ。チームが同じデータと週次のリズムで動けば、無駄が減り、2026年の成長はより予測可能になる。 - Solomon Thimothy（OneIMS）
6. 「実験ポッド」で無駄を削減
当社はすべてのクライアントに対して、部門横断型の「測定＋実験ポッド」へと移行している。より少ない施策、より明確な仮説、そして2〜4週間のテスト＆ラーンのサイクルだ。すべての成果物は測定計画とAIリスクチェック（正確性、主張、ブランドセーフティ）とともに提供される。これによりコスト圧力下での無駄を削減し、インクリメンタルなインパクトが証明されたものだけをスケールさせる。 - Boris Dzhingarov（ESBO Ltd）
7. 戦略、ストーリーテリング、実行の連携
当社は戦略、ストーリーテリング、実行の間のより緊密な連携を優先している。あらゆる新しいAIツールを追いかけるのではなく、テクノロジーが置き換えるのではなく増幅できる、より明確なナラティブとより鋭い視点をクライアントが構築できるよう支援している。また、リーチだけでなく、信頼と共鳴を反映するシグナルに焦点を当てることで測定を簡素化している。不確実な時代には、明快さが複雑さに必ず勝る。 - Sun Yi（Night Owls）
8. 意思決定者を中心としたチーム再編
当社はチャネルではなく、誰が決定するかを中心にチームを再編している。各クライアントとの取り組みは、常設のリスクレビュー、明確な制限、事前承認された予算シフトのもとで運営され、チームは遅延なく行動できる。これにより変動するコストへのエクスポージャーが減少し、AIの誤用が制限され、シグナルがノイジーになっても勢いが維持される。強固なガバナンスは不確実性をコントロールされた優位性に変える。 - Vaibhav Kakkar（Digital Web Solutions）
9. 「ヒューマン・イン・ザ・ループ」運用の確立
当社は「ヒューマン・イン・ザ・ループ」運用を正式化している。AIの出力を検証、修正、文脈化することに専念するチームだ。NBC Newsが最近報じたように、多くのクライアントはAIが完璧ではないことを痛い目を見て知る。当社の優先事項は、その瞬間に共感を持って対応し、その後人間の判断を適用して作業を修正・強化し、真の価値を提供することだ。 - Mike Demopoulos（hosting.com）
10. より機敏な意思決定のためのチームスリム化
当社は肥大化したリテイナー契約よりも、より緊密な統合と、シニア主導のスリムなチームを優先している。引き継ぎを減らし、意思決定を速め、PR、ソーシャル、インフルエンサーキャンペーン全体からのリアルタイムデータにより、素早くピボットし、実際に何が収益を牽引しているかを証明できる。ノイズが多くAIが溢れる市場では、常にアジリティと説明責任がボリュームに勝る。 - Bryanne DeGoede（BLND Public Relations）
11. 収益インパクトによるパフォーマンス評価
当社は表面的な指標よりも利益ベースの測定を優先している。運用面では、収益インパクトと効率性に基づいてパフォーマンスを評価し、クライアントが明確さとコントロールを持ってAIや新しいチャネルを導入できるよう支援している。 - Bernard May（National Positions）
12. 測定と実験の標準化
当社はより緊密な測定と実験のオペレーティングシステムを優先している。具体的には、成功の定義方法、データ品質の検証方法、迅速なテストの実施方法を標準化し、予算が直感ではなくエビデンスに基づいてシフトするようにしている。AIのノイズとトラッキングのギャップが拡大する中、規律あるテストとクリーンな測定こそが、意思決定を正当化でき、パフォーマンスをレジリエントに保つものだ。 - Robert Burko（Elite Digital Inc.）
13. オーディエンスデータ、アクティベーション、測定の連携
当社はオーディエンスデータ、アクティベーション、測定の間のより緊密な連携を優先している。当社のビジネスモデルに組み込まれた運用上の変化の1つは、オーディエンスから逆算してキャンペーンを計画し、成功指標を事前に定義し、ローンチ前にデータ品質を検証することだ。これにより、クライアントはコストが上昇する中で無駄を削減し、AI関連のリスクを管理し、支出を実際のビジネスインパクトに結びつけることができる。 - Paula Chiocchi（Outward Media, Inc.）
