エージェンティックマーケティングとは、エージェンティック AI（agentic AI）エージェントがマーケティング業務を自律的に遂行する手法です。AI エージェントとは、目標を受け取り、自らステップを決め、ツールを操作し、出力を検証しながら、タスクが完了するまで動き続ける人工知能システムを指します。
たとえば「新機能のローンチキャンペーンを企画して」と目標を与えると、AI エージェントが一連の作業をすべて実行します。競合のポジショニングを調べ、ランディングページのコピーを作成し、告知メールを書き、営業向けの概要資料をまとめ、成果物を Notion に保存し、チームがレビューするための Linear チケットまで作成してくれます。戻ってきたときに待っているのは、やることリストではなく完成した一式の成果物です。
この記事では、マーケティングにおけるエージェンティック AI の最新動向を整理し、Ahrefs を含むマーケターが現在どのように活用しているかを紹介します。さらに、今すぐ取り入れたいユースケースも具体的に解説します。
Agent A とは？
Agent A は、Ahrefs が提供するマーケティング特化型 AI エージェントです。Ahrefs の全データセットに直接アクセスでき、単に質問に答えるだけでなく、マーケティングタスクを自律的に実行できます。
Agent A の主な特長は以下のとおりです。
- Ahrefs の全エンドポイントに無制限アクセス。 Ahrefs の構築に使用しているすべてのエンドポイントを利用でき、API や MCP からはアクセスできない多くのエンドポイントも含まれます。
- 本格的な技術スタック。 状態管理に Postgres、UI に Flask、300 以上のモデルに対応した OpenRouter プロキシ、フルページ解析対応の Web フェッチ、PDF、OCR、スケジュール実行機能を搭載しています。
- マーケティングツールとのネイティブ連携。 Slack、HubSpot、GitHub、Notion、Linear、Mailchimp、Resend、SendGrid、Stripe、Gong、WordPress、Airtable、Apify、さらに Semrush とも接続できます。
- エキスパートスキルライブラリ。 Ahrefs チームが実際の業務で使っている手法を体系化し、あらかじめ組み込んだマーケティングスキルとアプリケーションを提供しています。
実践的な活用法に入る前に、まず全体像を押さえておきましょう。エージェンティック AI の現在地、区別すべきエージェントの種類、そしてこの分野の議論に欠かせないキーワードを整理します。
「agentic AI」の月間検索数は 12.2 万回、エージェントの運用コストは数セントに
Ahrefs のキーワードエクスプローラーのデータによると、米国における「agentic AI」の検索ボリュームは、2023 年 5 月の月間 1,450 回から 2026 年 5 月には 12 万 2,175 回へと急増しました。わずか 3 年で 84 倍の伸びです。「what is agentic AI」というクエリも現在は月間約 1.4 万回検索されていますが、2023 年後半まではほぼ存在していませんでした。
ちなみに、この記事で使用しているデータやグラフはすべて Agent A が作成したものです。筆者は記事に必要な内容を伝えただけです。
さらに、YouTube には特別なスキルがなくても数日で再現できる実例が溢れています。データ分析の仕組み、社内向けカスタムツール、AI エージェントのチームだけで運営するソロビジネスまで、さまざまです。直近 3 か月だけでも、エージェンティック AI に言及した YouTube 動画は約 6,000 本にのぼり、合計インプレッション数は約 8,300 万回に達しています。
Ahrefs チームも最近、エージェンティックマーケティングの実験を始めました。するとあっという間に、日常業務の大きな部分を占めるようになりました。
Ahrefs 独自の AI マーケティングエージェントがリリースされた後、コンテンツチームは 1 週間のハッカソンを実施し、ワークフローのどの部分を AI で自動化できるかを探りました。1 週間が終わるころには、チームは 16 種類のアプリを構築していました。すべて AI エージェントが作成したもので、Ahrefs チーム側のコードは一行もありません。ステップを指示しただけです。
もう一つ注目すべきなのがコストの低下です。LLM の料金は 2023 年以降 15～20 倍も下がっています。OpenAI のフラッグシップモデルの場合、入力 100 万トークンあたりの価格は、2023 年の GPT‑4 で 30 ドル（約 4,500 円）だったのに対し、GPT‑4.1 では 2 ドル（約 300 円）にまで低下しました。これは OpenAI の公式料金発表に基づくデータで、Agent A が集計したものです。
つまり、以前は数ドルかかっていた複数ステップのエージェント実行が、今では数セント（数十円）で済みます。
知っておくべき AI エージェント 3 タイプと主要用語
「エージェント」という言葉は、まったく異なるプロダクトに対して使われています。以下の 3 カテゴリを区別しておくことが重要です。
- エージェンティック環境。 Claude Code や OpenAI の Agents SDK など。柔軟性は高いものの、ツールの連携は自分で構築する必要があります。主に開発者向けです。
- オープンソースエージェント。 OpenClaw や Hermes など。自社インフラ上にホスティングします。プライバシーとカスタマイズ性に優れますが、セットアップはすべて自己責任です。
- 特化型エージェント。 Ahrefs の Agent A や Intercom の Fin など。特定の業務に最適化された状態で提供されます。セットアップを省略し、目標を渡すだけで使い始められます。
ベンダーとの商談やエージェントに関する議論で頻出する用語も押さえておきましょう。
- エージェント。 LLM にツールとループを組み合わせ、目標が達成されるまで動き続ける仕組みです。モデル単体はエージェントではありません。ループこそが本質です。
- ツール。 エージェントが呼び出せる機能のことです。Web 検索、データベースへのクエリ、メール送信、コード実行などが該当します。ツールがなければ、ただのチャットボットです。
- スキル。 繰り返し発生するタスク（「タイトルのブレスト方法」「記事の QA 方法」など）のためにエージェントが読み込むプレイブックです。詳しくはこちら。
- ワークフロー vs. エージェント。 ワークフローは、LLM を組み込んだ固定ステップを実行するものです。一方、エージェントは自らステップを選択します。ベンダーが「エージェント」と呼んでいるものの多くは、実際にはワークフローです。
- サブエージェント／オーケストレーション。 上位のエージェントが、タスクの一部を処理する専門エージェントを生成する仕組みです。
- Human-in-the-loop （HITL）。 エージェントが次のステップに進む前に、人間による承認を強制するポイントです。取り消しができない操作では必須となります。
- ガードレール。 エージェントが絶対に越えてはならないルールです（例：「承認なしに外部へメールを送信しない」）。
- MCP （Model Context Protocol）。 エージェントにツールを接続するためのオープン標準規格です。エージェントの技術的な接続方法に関する議論では必ず登場します。詳しくはこちら。
以下は、AI エージェントがすでに実務をこなしている 11 のマーケティング業務です。
各ユースケースは 4 つのパートで構成されています。タスクの内容、エージェントができること、Agent A での実例、そして任意の AI エージェントに渡せるスタータープロンプトです。
キーワード調査と AI メンションギャップ分析の実行
SEO には 2 つの問いが同時に存在します。「何について書くべきか」と「ユーザーは自社を見つけられているか」です。どちらも大量の構造化されたデータ作業を伴います。さらに近年では、「見つけてもらう」場所が検索結果ページだけでなく、ChatGPT や Perplexity のような AI アシスタントへと広がりつつあります。
ライブ SEO データにアクセスできるエージェントなら、この両方に本格的に取り組めます。キーワードデータや検索順位データを渡せば、トピックのグルーピング、競合が勝っているギャップの発見、AI アシスタントが競合を名指ししているのに自社に言及していない箇所の特定まで実行できます。
Agent A はこの作業に 2 つの専用ツールを用意しています。
Content Keyword Research アプリにニッチを入力すると、パイプライン全体が自動で走ります。キーワード抽出、トピッククラスター分類、クイックウィン、競合ギャップの特定、さらにリクエストに応じて任意のクラスターのコンテンツブリーフも作成します。
AI Mention Gap Analysis は AI 側を担当します。競合を特定し、ChatGPT、Perplexity、Gemini、Google の AI Overview がどの程度の頻度で競合と自社を名指ししているかを計測します。そして、AI が競合をおすすめしているのに自社には一切触れていない質問を、検索ボリュームと推奨コンテンツのアングルを添えたランキングリストとして返します。
スタータープロンプトで試してみよう
[yourdomain.com] の [国名] における SEO データにアクセスできます。次の四半期に向けた最適なコンテンツ機会を見つけてください。[ニッチ] のキーワードを抽出し、トピッククラスターにグルーピングしたうえで、勝ちやすさ（検索ボリューム、キーワード難易度（KD）、および主要競合の [競合 1] や [競合 2] がカバー済みで自社がカバーしていないか）を基準に順位付けしてください。次に、AI 検索に対しても同じチェックを実行してください。ChatGPT、Perplexity、Google の AI 回答が競合をおすすめしているのに自社に言及していない質問を見つけてください。作成すべきトピックの優先リストを 1 つにまとめ、各トピックに検索ボリューム、埋めるべきギャップ、記事のアングル（切り口）を 1 行で添えてください。
Agent A ならすぐに使えます。Content Keyword Research アプリをインストールし、プリインストール済みの AI Mention Gap Analysis スキルを活用してください。
キーワードから完成原稿までを一気に作成
質の高い記事を書くには 5 つのステップが必要です。トピックのリサーチ、構成の設計、下書きの執筆、ファクトチェック、そして仕上げです。エージェントは最初の 4 ステップを実行し、編集担当者に原稿を引き渡します。トーンや最終判断は人間が握ったまま、途中のプロセスにも介入できます。
Ahrefs のコンテンツディレクターであるライアンは、Agent A でこのようなアプリを構築しました。トピックといくつかの参考リンクを渡すと、トピックのリサーチ、編集ブリーフの作成、アウトラインの構築、記事の執筆、全主張のファクトチェックまでを実行します。途中で 3 回停止し、方向性の承認を求めてから次のステップに進みます。
スタータープロンプトで試してみよう
アシスタント付きの長文記事パイプラインを構築してください。入力はターゲットキーワード 1 つです。各ステージはバックグラウンドジョブとして順次実行し、UI がポーリングします。(1) Ahrefs によるキーワード調査、(2) 競合 SERP の取得、(3) AI コンテンツヘルパーによるトピックスナップショット、(4) 必須カバートピックを含めた箇条書きのアウトライン、(5) データ言及箇所の配置、(6) フルドラフト、(7) 推敲、(8) WordPress ショートコードフォーマット + .docx エクスポート。各ステージで出力を表示し、「編集」テキストエリアと「フィードバックで再実行」チャットを備え、メモ付きでステージを再実行できるようにしてください。スタイルガイドは著者ごとのボイスプロファイルから取得します。
月次パフォーマンスレポートを一度セットアップすれば二度と手作業なし
毎月、チームの誰かが同じパフォーマンスレポートを作り直しています。トラフィックはこのツールから、検索順位は別のツールから、被リンクはさらに別のツールから取得し、すべてをスライドに貼り付けて、冒頭に何が変わったかの要約を数行追加します。この作業には丸 1 日かかり、しかも毎月繰り返されます。
マーケティングデータにアクセスできるエージェントなら、この業務を引き継げます。トラフィック、検索順位、被リンク数に接続すれば、当月のデータを取得し、前月と比較し、何がどう動いたかのサマリーを自動で作成します。スケジュール設定すれば、再度依頼する必要もありません。
Agent A では Monthly Website Performance Report アプリがこれを担います。トラフィック、検索順位、Search Console のクリック数、被リンクの増減を 1 つのダッシュボードに集約し、何が変化したかの要約を平易な文章で作成します。一度セットアップすれば、毎月自動で更新されるため、レポートが必要な朝にはすでに完成した状態で待っています。
スタータープロンプトで試してみよう
[yourdomain.com] のアナリティクス、検索順位、被リンクデータにアクセスできます。月次パフォーマンスレポートを作成してください。先月の数値を取得して前月と比較し、4 つの項目をカバーしてください。総トラフィック、トラッキング中のキーワードの順位変動、検索からのクリック数とインプレッション数、参照ドメインの変化です。冒頭に、何が動いたかとその推定要因を簡潔にまとめてください。急激に低下して詳細調査が必要な指標にはフラグを立て、毎月初めに自動実行されるよう設定してください。
セットアップの手間を省きたい場合は、Agent A で Monthly Website Performance Report アプリをインストールし、サイトを指定するだけで自動更新されます。
真の競合を特定し、負けているポイントを把握する
多くのチームが競合分析を年に 1 回しか行わないのは、きちんとやると丸 1 日かかるためです。SEO データにアクセスできるエージェントなら、この分析をオンデマンドで丸ごと実行できます。ドメインを渡すだけで、ニッチにおける真の競合を浮き上がらせ、直接比較表を構築し、埋める価値のあるコンテンツギャップや被リンクギャップを特定します。
Agent A での例を紹介します。1 文入力するだけで、すぐにハイレベルなレポートが得られます。エージェントがすでに SEO データに接続されており、どの情報を引き出すべきかを把握しているためです。そこから、キーワードギャップを埋めるコンテンツの作成、新しい機会の発見、被リンク獲得施策のサポートを依頼できます。
スタータープロンプトで試してみよう
SEO データにアクセスできます。[yourdomain.com] の競合分析を実行してください。まず、真のオーガニック競合（同じキーワードとトラフィックを争っているサイト）を特定し、偶然キーワードが重なっているだけの大手サイトは除外してください。次に、トラフィック、ドメインレーティング（DR）、参照ドメイン数、ランキングキーワード数で自社と比較する一覧表を作成してください。そして、2 つの最大の機会を示してください。競合がランクインしていて自社がランクインしていない高ボリュームかつ獲得可能なキーワードと、複数の競合にリンクしているが自社にはリンクしていない参照ドメインです。最後に、自社が戦える領域と遅れをとっている領域を簡潔にまとめてください。
Agent A ならセットアップ不要です。サイトの競合分析を実行するよう依頼するだけで完了します。
既存のツールスタックに足りないツールを自分で構築する
ワークフローの中には、既製のツールではぴったり合わない部分が必ずあります。シンプルな社内アプリがあれば解決できるものの、エンジニアに依頼しなければ構築できません。エージェントがあれば、欲しいものを説明するだけでツールが完成します。
筆者は Agent A で Source of Truth アプリを構築しました。コンテンツ作成時にエージェントと筆者が参照する情報を集約した検索可能なライブラリです。ファクトと統計、解説、製品詳細、ハウツーガイドの 4 種類のコンテンツを保存できます。
記事やドキュメントを貼り付けると、有用な情報を抽出してカテゴリに分類し、追加前の重複にはフラグを立てます。検索はすべてのコンテンツを横断するため、ドキュメントを探し回る代わりに一貫した回答が得られます。
ワークフローを Agent A に説明したところ、アプリが構築され、以来ずっと活用しています。
スタータープロンプトで試してみよう
チーム向けのシンプルな社内ナレッジベースを構築してください。記事、ドキュメント、メモを貼り付けると、重要なファクトを抽出し、自分が定義したカテゴリ（製品詳細、スタイルルール、ハウツーガイドなど）に分類し、すでに保存済みの内容と重複するものはスキップするようにしてください。すべてを 1 つの検索ボックスから検索可能にし、チーム全員がアクセスできる場所に保存してください。
また、次のリンクをエージェントに見せることで、筆者のアプリを再現することもできます： https://github.com/mmakosiewicz/sots_webinar アプリの再現と利用に必要な手順がすべて含まれています。
1 つのローンチブリーフからプロダクトローンチに必要な全アセットを生成
実際のプロダクトローンチでは、同じ日に同じメッセージを伝える大量の成果物を用意しなければなりません。ポジショニング、ランディングページのコピー、告知メール、営業用ワンページャー、ソーシャル投稿。それぞれをゼロから書き、メッセージが変わるたびに整合性を保つ作業こそが、ローンチを遅らせる原因です。
エージェントなら、1 つのブリーフからアセット一式を一度に生成できます。すべてのピースが同じポジショニングから構築されるため、デフォルトで一貫性が保たれます。
Agent A では、1 つのローンチブリーフを渡すだけで、ポジショニング、ランディングページのコピー、告知メール、営業用ワンページャーを下書きします。さらに、チームが普段使っているツールにすべてを投入し、アセットごとにチケットを作成するため、各ドラフトにレビュー担当者が明確に割り当てられます。
スタータープロンプトで試してみる
[製品名] を [日付] にローンチします。コアポジショニングは次のとおりです：[1〜2 行]。これを基に、ローンチキット全体を下書きしてください。ポジショニングドキュメント、ランディングページコピー、告知メール 3 通、営業用ワンページ資料、ソーシャル投稿 5 件です。すべてのピースをポジショニングとブランドボイスに一貫させ、レビューと担当割り当てができるよう、各ドラフトを明確にラベル付けして提出してください。
カタログ全体の商品ページを修正・リフレッシュする
大規模なストアでは、大半の商品ページが検索結果の 1 ページ目のすぐ外側に埋もれています。売上につながるキーワードで 6 位や 8 位にランクインしていて、適切な編集を 1 回加えれば実際のトラフィックが見込めるのに、該当ページを見つける時間すらないのが現実です。
これはエージェントが得意とする業務です。商品 URL を指定すれば、そのページがすでにほぼランクインしているキーワードを抽出し、それらをターゲットにタイトル、ディスクリプション、イントロを書き換えます。実際のページ内容に基づくため、商品情報を捏造することはありません。カタログ全体に実行すれば、ページが少しずつ自動で改善されていきます。
Agent A では、同僚のアンドレイが E‑commerce SEO Suite を構築しました。Catalog Refresh は、商品ページのタイトル、メタ情報、イントロを、ほぼランクインしているキーワードをターゲットに書き換えます。Rank Monitor は、順位が下がった商品や新しい SERP 機能が出現した商品を自動で検出し、フラグを立てます。Reviews to Page は、顧客の不満を FAQ の更新に変換します。1 つのツールが機会を発見し、他のツールが修正を実行します。
スタータープロンプトで試してみる
「E-commerce SEO Suite」を構築してください。1 つの社内アプリに 3 タブ、軽量 UI で、各実行結果をクリック可能な履歴付きで DB に保存します。任意の SEO データ API と任意の LLM を使用してください。
Rank Monitor</strong>：ドメインと比較期間を入力。現在と過去のポジションでオーガニックキーワードを取得。3 つのリストを表示：Drops （順位低下）、Gains （順位上昇）、SERP 機能の機会（FAQ / 画像 / ショッピングボックスが表示されているがページが上位 3 位以下）。キーワード、旧→新ポジション、検索ボリュームを表示。
Catalog Refresh</strong>：商品 URL を入力。ランキングキーワードを取得し、ポジション 4〜30 （「ほぼランクイン」）をボリューム上位約 15 件に絞り込み。LLM でタイトル（60 文字以下）、H1、メタ（155 文字以下）、イントロを書き換え。実際のページテキストに基づき、事実の捏造や誇張は禁止。各フィールドに文字数とコピーボタンを表示。
Reviews → Page</strong>：商品 URL またはレビューのペーストを入力。LLM が頻度付きで頻出する不満トップ約 10 件を抽出し、正直な Q&A 形式の FAQ を 6〜10 件、コピーの微調整を 3〜5 件作成。実際に存在する不満のみを使用。
ループ：Rank Monitor が問題をフラグ → Catalog Refresh / Reviews が修正 → 公開 → 再チェック。
ガードレール：</strong>書き換えは実在のキーワードと実在のページコピーのみを使用。FAQ は実在の不満のみを使用。
顧客のプロダクト内行動に基づいたライフサイクルメールを作成する
汎用的なオンボーディングメールは読まれません。かといって凝りすぎたメールは構築に数週間かかります。Mixpanel のようなプロダクト分析ツールにアクセスできるエージェントなら、顧客がプロダクト内で実際に何をしているかを読み取り、行動パターンでグループ分けし、各グループに最適なメールを作成できます。
Agent A での例を紹介します。プロダクトのイベントデータと顧客セグメントを接続すると、各セグメントに対してメールの選択肢をいくつか下書きし、それぞれの意図を解説したうえで、メールツールにレビュー用として追加します。しっくりくるバージョンを選ぶだけです。
スタータープロンプトで試してみる
[分析ツール] のプロダクト利用データと顧客セグメントにアクセスできます。[セグメント名] 向けの 4 通構成のオンボーディングメールシーケンスを作成してください。汎用的なコピーではなく、このユーザーがプロダクト内で実際に行っていることに基づいた内容にしてください。各メールに件名の候補を 2〜3 個と、このセグメントのこのステージにこのメッセージが適している理由の短いメモを添えてください。下書きを [メールツール名] にレビュー用として配置してください。
採用・スクリーニングの事務作業を削減する
マーケティングリーダーは、認めたくないほど多くの時間を採用に費やしています。しかもツールが助けてくれません。応募者追跡システムにはデータがあるのに柔軟な分析ができず、求人票は毎回ゼロから書き直し、テスト課題のレビューは地道な手作業です。採用データを読み取りコードを書けるエージェントがあれば、この状況は一変します。
同僚のベンは、Agent A 内に応募者追跡システムと連携する一連の採用ツールを構築しました。メトリクスダッシュボードは、生のパイプラインデータを見やすいビューに変換します。ロールごとの応募者数、ステージ別コンバージョン率、採用までの所要日数を表示します。ドキュメントジェネレーターは、チャット、既存のロール、アップロードしたファイルから求人票、質問バンク、テスト課題を下書きします。テスト課題レビュアーは、技術的な提出物に対してキャリブレーション済みの一次評価を実行し、過去の判断に基づいて調整されたルーブリックでスコアリングし、人間のレビュアーを割り当て、候補者へのフィードバックを下書きします。
スタータープロンプトで試してみる
[応募者追跡システム名] の採用データにアクセスできます。主要なパイプラインメトリクス（ロールごとの応募者数、採用までの所要日数、ステージ別コンバージョン率）を表示するシンプルな採用ダッシュボードを構築してください。次に、ロールタイトルと簡単なメモから自社のトーンで求人票を下書きするツールを追加してください。文脈として既存のプロファイルや過去の求人票をアップロードできるようにしてください。
トラフィックを獲得できる動画を見つけ、YouTube でクリックを勝ち取る
YouTube チャンネルの運営には、後回しにしがちな 2 つの業務がつきまといます。どの動画が実際に検索トラフィックを獲得しているかの把握と、クリックを勝ち取るサムネイルの制作です。どちらも時間がかかり、どちらも先延ばしにされがちです。
エージェントはこの業務のかなりの部分を担えます。自社チャンネルや競合チャンネルを Google の検索結果と照合し、トラフィックを獲得している動画とその流入キーワードを特定できます。さらに、チャンネルのビジュアルに合ったサムネイル候補を生成するため、デザイン作業をゼロから始める必要がなくなります。
Agent A には、この業務を処理する 2 つの無料アプリがあります。
Video SEO Opportunities アプリは、任意の YouTube チャンネルをスキャンし、Google トラフィックを獲得している動画を見つけ、トラフィックを送っている上位 5 キーワードを検索ボリュームとキーワード難易度（KD）付きで表示します。さらに 52 週間のトラフィック推移ラインも表示するため、その動画が伸びているのか衰退しているのかが一目でわかります。
Thumbnail Generator アプリは、動画ごとに 3 つのサムネイルコンセプトを生成します。参考写真をアップロードすれば、チャンネル全体で同じ顔が一貫して表示されるよう調整できます。
スタータープロンプトで試してみる
YouTube チャンネル向けに 2 つの小さなツールを構築してください。1 つ目はチャンネル監査ツールです。チャンネルと国を指定すると、SEO データを使ってどの動画が Google 検索トラフィックを獲得しているかを見つけ、各動画についてトラフィックを送っている上位キーワードと検索ボリュームを表示し、過去 1 年間でそのトラフィックが伸びているか衰退しているかのラインも示してください。最も成果が出ていて、かつ最も改善余地のある動画が上位に来るようソートしてください。2 つ目はサムネイルヘルパーです。動画の仮タイトルと説明（任意で出演者の写真も）を渡すと、3 つのサムネイルコンセプトをタイトルバリエーションとセットで生成し、なぜそれがスクロール中のユーザーの手を止めてクリックさせるかを説明してください。タイトルは短く、好奇心を喚起する構成にし、写真を提供した場合は出演者の写真をビジュアルアンカーとして使用してください。
セットアップの手間を省きたい場合は、Agent A のアプリライブラリからサム・オーさん（Ahrefs の YouTube チャンネルでおなじみかもしれません）が作成した Video SEO Opportunities と Thumbnail Generator をインストールしてください。
1 つのコンテンツから 1 週間分のソーシャル投稿を生成する
ソーシャルチャンネルにコンテンツを供給し続けるのは、地道で反復的な作業です。難しいのはアイデアではなく、量です。すでに作ったコンテンツをフィード 1 週間分の投稿に変換し、毎週それを繰り返し、しかも各投稿を掲載先のプラットフォームに合わせなければなりません。
エージェントはこの業務に適しています。すでに公開したコンテンツを取り込み、各チャンネル向けの投稿セットに展開できます。ローンチ翌日に沈黙するのではなく、コンテンツが継続的に循環します。
Agent A では、公開済みの記事や動画のトランスクリプトを指定します。エージェントは最も印象的な引用、意外な数字、議論を呼ぶポイントを抽出し、各プラットフォームに合った投稿を作成します。LinkedIn の投稿とツイートはまったく別物だからです。レビュー用のバッチが届くので、編集すべきものを編集し、残りをスケジュールするだけです。
スタータープロンプト試してみる
[この記事 URL またはトランスクリプト] を 1 週間分のソーシャル投稿に変換してください。最も印象的な引用、意外な数字、議論を呼ぶポイントを抽出し、プラットフォーム別のコピーを作成してください。LinkedIn 投稿 5 件、ツイート 10 件、カルーセルアウトライン 1 件です。同じテキストをそのまま投稿するのではなく、各プラットフォームのリズムに合わせてください。各投稿を、レビューとスケジュールがすぐにできるラベル付きのコピー可能なブロックとして提出してください。
AI エージェントは強力ですが、放任で使えるわけではありません。筆者自身が試行錯誤の中で得た教訓を紹介します。
- エージェントには必ずリアルタイムデータを接続する。ライブデータに接続されていないエージェントは、数か月前の学習データを頼りに推測しているだけのチャットボットにすぎません。同じモデルを使うエージェントでも、アクセスできるデータ次第でアウトプットの質はまったく変わります。
- 公開前に必ず人間がレビューする。エージェントは間違っていても自信たっぷりに回答します。流暢な文章ほど正しく見えてしまうものです。「エージェントが準備し、人間が最終判断する」を原則にしましょう。取り返しのつかない意思決定の前には必ず人間を挟み、リスクの低い作業だけを自動で回すのがベストです。
- チェック役として別のエージェントやスキルを使う。作成したエージェントとは別のエージェントにレビューさせると、作り手が見落としたミスを拾えます。ライターに編集者が必要なのと同じ考え方です。チェック役の仕事はシンプルに、最初のエージェントのアウトプットを「元の指示」「ソースデータ」「常識」の 3 つと照合することです。作成と検証を分けた 2 エージェント体制は、1 つのエージェントに両方をやらせるより確実に機能します。エージェントに「スーパーバイザー」スキルを作らせておき、ダブルチェックしたいときに呼び出す方法もあります。
- 整理整頓を怠らない。エージェントが作るツールはすべて自分で管理・保守するものになります。一度しか開かないアプリを 10 個も増やすのは避けましょう。実際に使うツールだけを厳選して管理し、自分自身の判断力を鈍らせない程度に手を動かし続けることが大切です。
マーケターを含むナレッジワーカーにとって、エージェント型 AI （agentic AI）は「次の働き方」そのものになる可能性が高いと言えます。数年以内に、ルーティン業務は AI エージェントのチームに任せ、人間は機械がまだ苦手とする領域、つまり判断力、創造性、人間関係の構築、そして人間にしかできない意思決定に集中する時代が来るかもしれません。
今日から最初のエージェントを試してみたい方は、Agent A をぜひ使ってみてください。Ahrefs のデータにあらかじめ接続されており、本記事で紹介したすべてのユースケースをすぐに実行できます。
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