【無料公開】AI実装の段階が一目でわかる ー MAツールのAI実装レベル4層カオスマップ|2025完全版

2025/12/16  株式会社 PIGNUS 

掲載数:主要31製品を完全網羅



?この記事でわかること

AI機能を持つMAツールは、メール文面の生成やセグメント提案から、配信の自動最適化やキャンペーン自動生成まで、実装レベルが製品によって大きく異なります。本カオスマップは主要31製品を4段階で整理し、各製品がどのレベルまで対応できるかを示しています。「AI機能のレベル」で比較することで、自社のマーケティングニーズに最適な製品を見極める基準がわかります。

※本カオスマップは12/16時点の公開情報に基づく客観的な機能分類です。優劣評価ではなく「実装機能の事実整理」を目的としています。

? 作成元:テクノロジー選定エンジン FitGap

FitGapとは?
FitGapは質問に答えるだけであなたにぴったりの生成AI、エージェント、ソフトウェアを見つけられるテクノロジー選定エンジンです。

3つのポイント:
- 動的要件定義:最新のトレンドを反映した質問で要件を整理
- ?適合度スコアリング:独自アルゴリズムで最適ソリューションを特定
- ?導入インサイト:導入注意点やギャップを明確化

FitGapが生まれた背景
生成AIの登場により、テクノロジーの選択肢が爆発的に増加しています。製品数はわずか3年間で10倍以上に膨らみました。同じ業務課題に対して「AI搭載SaaS」「従来型SaaS」「AIネイティブアプリ」「エージェント」「AI BPO」など、選択肢が多様化・複雑化し、従来の比較方法では最適解を見つけることが困難になっています。
技術革新のスピードに企業の導入判断が追いつかず、何を選べばいいか分からない状況が生まれています。この「テクノロジー選定の迷い」を解消するために、FitGapは「質問に答えるだけで最適製品がわかる」エンジンとして開発されました。

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? AI実装レベル 4段階評価

MAツールのAI機能を、施策提案の生成から高度なキャンペーン自動生成まで4つのレベルで分類しています。各製品のAI機能を把握するための評価フレームワークです。
評価の前提
- 主観的な「良い/悪い」の評価ではなく、機能の有無による事実ベースの分類
- L4がL1より優れているという意味ではなく、自動化の範囲の違いを示すもの

L4|設計も配信も全自動
→ 「休眠顧客向けに施策を作って」など一言の指示で、ターゲット設定・シナリオ(ジャーニー)・配信文面・配信設定まで一括で作成します。さらに、施策の狙い・流れ・KPIの見立てを文章でまとめて説明します。
L3|成果を学習して配信を自動改善 ?
→ 開封率・クリック率・CVなどの成果データを学習し、送信時間・A/B配信比率・チャネル配分・コンテンツ選択などを自動で更新します。人が毎回チューニングしなくても、結果が良いパターンに配信が寄っていきます。
L2|配信先・内容を自動振り分け ?
→ AIが出したスコア・セグメント判定・おすすめコンテンツが、ジャーニー分岐や配信条件に自動で適用されます。どのステップでAIを使うかは画面で設定でき、AIが「誰に何を出したか」も後から確認できます。
L1|施策の案出しをAIが支援 ?
→ 件名・本文のたたき台、セグメント条件の候補、優先リード抽出、改善アイデアなど“そのまま施策に使える素材”を自動生成します。最終決定は人が行い、コピペやクリックで配信設定に反映します。

レイヤー別 製品マッピング

主要BIツールがAI実装の4段階のどのレベルにあるかを整理しています。製品選びや利用しているシステムとの比較にお役立てください。
? L4実装製品(3製品)

? L3実装製品(15製品)

? L2実装製品(7製品)

? L1実装製品(6製品)

? MA AI活用の最新トレンド

グローバル市場と日本市場におけるMA AI活用の最新動向と、それぞれの特徴や進化の方向性について解説いたします。
グローバルトレンド
グローバルMA市場では、生成AIとパーソナライゼーションの統合が急速に進んでいます。Salesforce Marketing Cloud、Adobe Marketo Engage、HubSpotに代表されるように、単なる配信自動化ツールから「AIが施策を企画・最適化するパートナー」へとシフトしています。特に2024年以降は、自然言語での指示に対してキャンペーン全体を自動生成し、さらに配信後の成果データを学習して次回施策を自動改善する「AI-Driven Marketing Automation(AI駆動型MA)」が主流になりつつあります。また、プライバシー規制強化に対応しながらパーソナライゼーションを実現するため、ファーストパーティデータを活用した予測スコアリングやセグメンテーションのAI化が加速しています。
日本市場の現在地
日本のMA市場では、海外製品を中心にL2~L3レベルのAIによる配信最適化や自動学習機能が実装され始めています。特に、メール件名・本文の自動生成や最適送信時間の予測機能が普及し、マーケターの作業負荷軽減に貢献しています。一方で、「設計も配信も全自動」(L4)レベルに到達している製品はまだ限られており、テキスト指示からのキャンペーン自動生成や施策全体の要約機能は、Salesforce Marketing CloudやAdobe Marketo Engageなどグローバル大手が先行している状況です。国内製品においても、「施策の案出しをAIが支援」(L1)機能の実装は進んでおり、メール文面の生成やセグメント候補の提案は多くの製品で利用可能になっています。

? AI機能4層モデル 判定基準詳細

L1からL4まで、各レイヤーの具体的な判定基準を説明しています。機能とともに、レベル分けの根拠を詳しく解説いたします。
L4|設計も配信も全自動
判定基準:L3をすべて満たしたうえで、さらに以下を満たす

☑️ テキストだけで施策を作成:「新製品キャンペーンを作って」と入力すれば、ターゲット設定・シナリオ構造・メール文面・KPIまで自動生成しそのまま適用できる
☑️ テキスト→キャンペーン自動生成:「休眠顧客向けナーチャリングを作って」と指示すれば、複数ステップのジャーニーと配信コンテンツが配置された完成形のキャンペーンが自動で作られる
☑️ ストーリーを自動要約:生成されたキャンペーン全体について「何が起き、なぜそうなり、次に何をすべきか」を文章で自動説明(個別メトリクスの説明ではなく、施策全体の結論)
☑️ すべてツール内で完結:別のツールに切り替えることなく、指示→生成→実行→改善がすべて同じ画面で可能
L3|成果を学習して配信を自動改善
判定基準:L2をすべて満たしたうえで、さらに以下を満たす

☑️ 成果データで自動学習:開封率・クリック率・コンバージョンなどの成果指標を学習し、配信パラメータを自動更新
☑️ 推奨ではなく自動実行:送信時間・A/B配信比率・チャネル配分・コンテンツ選択のうち1つ以上を、AIが成果に基づいて自動調整(人が毎回判断する必要なし)
☑️ 勝ち筋に自動で寄せる:反応が良いパターンに配信を自動シフトし、運用が勝手に改善していく
☑️ ツール内で完結:外部BIで分析して手動で戻す必要なく、設定・実行・結果確認がMA製品内で完結
L2|配信先・内容を自動振り分け
判定基準:L1をすべて満たしたうえで、さらに以下を満たす

☑️ 判断結果が自動適用:AIが判定したスコア・セグメント・コンテンツ選択が、ジャーニー分岐やメール配信に自動反映される(提案ではなく実行)
☑️ マーケターが制御可能:どの施策・どのステップにAI適用するかを、UI上で簡単に設定できる
☑️ 実行結果を追跡可能:「どの分岐に進んだか」「どのコンテンツが選ばれたか」など、AI判断の結果をログや画面で確認できる
L1|施策の案出しをAIが支援
判定基準:以下の条件を満たす

☑️ 実務で使える出力を生成:メール件名・本文・セグメント候補・優先リード抽出・施策改善案など、施策に直接使えるアウトプットを自動生成(テキスト案、条件案、スコアなどのうち1つ以上)
☑️ 人が採用して反映:生成結果は人が確認・採用し、コピペやボタンクリックで配信設定に反映する(自動適用はまだしない)
☑️ 標準機能として提供:特別な開発や外部ツール連携なしで、製品の標準UI・標準機能として利用できる

まとめ

MA市場におけるAI実装は、L1の「施策に使える案を作ってくれる」からL4の「指示だけでキャンペーンが完成」まで大きな幅があります。スタートアップや中小企業ならL1~L2の基本的な自動化で十分な場合が多く、大規模組織で高度なパーソナライゼーションやマルチチャネル施策の自動最適化が必要な場合はL3~L4相当の機能が求められます。また、「AI機能の有無」ではなく「AI機能のレベル」で選ぶ時代が到来しています。自社のマーケティング課題と求める自動化レベルを整理し、最適な製品を選びましょう。製品比較にはFitGapの診断機能をご活用ください。

かんたんな質問に答えて自社にぴったりのMAツールをチェック→選定エンジンを試す

? 情報ソースと更新ポリシー

⚠️ 重要な注意事項
- 本カオスマップは製品の優劣を示すものではありません
- L4がL1より「優れている」という意味ではありません
- 各レベルは「自動化の範囲」の違いを示すものです
- 企業規模や業務内容により、最適なレベルは異なります

データ収集方法
- 公式サイト・ヘルプセンター・リリースノート
- UIデモ動画・APIドキュメント
- ベンダー各社へのヒアリング

更新頻度
- 年次メジャーアップデート
- 重要な訂正は2週間以内に反映

最終更新日
12/16(ver.1.0)

? お問い合わせ

会社概要
株式会社PIGNUSについて
所在地:〒106-0032 東京都港区六本木1-4-5 アークヒルズサウスタワー4階
代表者:水戸 将平
設立:2017年1月5日
HP:https://www.pignus.co.jp/

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hello@fitgap.com
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取材窓口:hello@fitgap.com

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