エージェンティックAI とは？マーケティング活用法と始め方を完全ガイド

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。

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。

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。

「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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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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