マーケターを、
成果物の作り手から、
成果を生み続ける
仕組みの設計者へ。

Agentic Marketing Platform

顧客データ、ブランド知、施策結果を学び続けるAIエージェントが、分析・企画・制作・配信・改善を連携。人は、戦略・判断・承認に集中し、マーケティングの成果を生み続ける仕組みを育てられます。

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女性マーケターがAIエージェントの分析ダッシュボード、広告クリエイティブ、メルマガ、承認状況を管理している様子

Agentic Marketing支援事例の成果

  • 株式会社中川政七商店80％制作工数削減
  • 株式会社中川政七商店1.5倍クリック率
  • 名古屋鉄道株式会社120％CRM施策ベースの売上前年比※豊川本店のPoC成果
  • 名古屋鉄道株式会社75％外部委託費削減

TRANSFORMATION

AIを導入しても、マーケティングはまだ人の処理量に縛られている。

施策を増やせない

顧客や商品が増えても、分析・企画・制作を人が担うため、一斉配信や粗いセグメント配信から抜け出せません。

知見が蓄積されない

担当者や代理店が施策を実行しても、判断根拠や成功・失敗の知見が次の施策へ引き継がれません。

ツールが分断されている

分析、制作、MA、LINE、広告が分断され、意思決定から実行、効果検証までに時間がかかります。

Agentic Marketingで変わるマーケターの役割

これまで

  • 成果物そのものにコミット
  • 手作業でオペレーション
  • 制作・運用が中心

これから

  • 成果を生み続ける仕組みにコミット
  • AIエージェントを設計・管理
  • 戦略・判断・承認が中心

人間のキャパシティに合わせて施策を作るのではなく、
AIエージェントを統括し、顧客ごとの施策を生み続ける組織へ。

A DAY WITH AI AGENTS

AIエージェントと、人が協働するマーケティングの1日

マーケターが各施策を手作業で作るのではなく、複数のAIエージェントと対話し、判断・承認しながら、施策が実行・学習される世界を目指します。

  1. Analyze
  2. Plan
  3. Create
  4. Evaluate
  5. Approve & Activate
  6. Learn
1. 分析 / 企画

予実差分を報告し、追加施策とKPI・ターゲット・訴求をブリーフ化。

2. 制作 / 評価

メール・LINE・広告Agentが並行して制作。仮想顧客（Virtual Customer）が顧客視点で評価。

3. 承認・実行 / 学習

人が確認・承認後、既存基盤へ連携。施策結果を次の企画へ反映。

人間による判断・承認を経て、配信・広告を実行

CASE STUDIES

すでに始まっている、Agentic Marketingの業務実装

株式会社中川政七商店

仮想顧客×AIエージェントで顧客体験のパーソナライゼーション

課 題

店舗の接客体験をデジタルでも再現したい一方、メルマガ／LINEの最適化は工数負荷が大きく、クラスタ別のコミュニケーションが困難でした。

仕組み
  • 8クラスターのVirtual Customerを生成
  • 商品情報や配信実績などから文面生成
  • Virtual Customerの評価で文面を改善
  • 人の監修を経てクラスター別に配信
中川政七商店のメール施策における、ユーザー入力受領、商品情報・過去メール参照、Virtual Customerによる分析・評価、HTMLメール作成までの仕組み
効 果
80％制作工数削減1.5倍クリック率
中川政七商店の事例資料を見る
名古屋鉄道株式会社／株式会社オンセブンデイズ

16セグメントへの最適コミュニケーションで、ライトユーザーを再活性化

課 題

再来店と顧客単価向上に向け、複数カテゴリ購買者ほどLTVが高い傾向に着目。価値観に合う商品を届け、ライトユーザーのカテゴリ横断購買を促すことが課題でした。

仕組み
  • 顧客・商品の価値観をラベル化
  • 価値観×商品カテゴリで顧客を16セグメントに分類
  • セグメント別にメール／LINEを自動生成
  • 配信結果をもとに継続改善
名古屋鉄道のCRMデータをもとにしたリサーチ、セグメント、仮想ペルソナ、プランニング、施策最適化、配信までの仕組み
効 果
120％売上前年比130％購買者数前年比

※豊川本店のCRM施策ベースの成果

名古屋鉄道・オンセブンデイズの事例資料を見る

事例やそれを支える基盤の仕組みを資料にまとめています。

事例の詳しい仕組みを資料で見る

BASE AGENTS

マーケティング業務ごとに、専用AIエージェントを実装

汎用チャットではなく、マーケティング業務ごとのベースAgentを、自社のデータ・業務・ブランドルールに合わせて構築します。

Use Case 1

メルマガ生成

顧客理解とブランド知を参照し、セグメントからHTMLメールまで一貫して生成します。

Input

  • 顧客・購買データ
  • 商品／LP
  • 過去の配信実績
  • ブランドガイド

Agent

  • セグメント分析
  • 訴求軸の選定
  • 件名・本文・構成生成
  • Virtual Customer評価

Output

  • 配信セグメント
  • 件名・本文
  • 商品レイアウト
  • HTMLメール
Use Case 2

LINEリッチバナー／Flex Message作成

配信目的とセグメントに合わせ、コピー・バナー・Flex Messageを設計します。

Input

  • 配信目的
  • 顧客セグメント
  • 商品・キャンペーン情報
  • ブランドルール

Agent

  • メッセージ構成
  • コピー生成
  • バナー案生成
  • セグメント別出し分け

Output

  • LINE配信文
  • リッチバナー
  • Flex Message
  • セグメント別コンテンツ
Use Case 3

広告クリエイティブ生成

CV目標から逆算し、ターゲティング、訴求、コピー、クリエイティブ構成を設計します。

Input

  • 商談・CV目標
  • 広告予算
  • 対象ページ
  • 過去の広告実績

Agent

  • 広告KPIの逆算
  • ターゲティング企画
  • 訴求・コピー生成
  • 承認後の基盤連携

Output

  • プランニングシート
  • ターゲティング案
  • コピー
  • バナー／動画構成
Use Case 4

顧客データ分析

CRM／CDPや購買・行動ログを自然言語で分析し、施策機会を発見します。

Input

  • CRM／CDP
  • 購買・行動ログ
  • 施策結果
  • 商品・会員データ

Agent

  • 自然言語分析
  • クラスタリング
  • ボトルネック抽出
  • 分析結果の可視化

Output

  • 分析レポート
  • セグメント
  • グラフ・表
  • 追加施策案
Use Case 5

仮想顧客インタビュー

Virtual Customer（仮想顧客）と会話し、企画・コンテンツを顧客視点で評価します。

Input

  • 顧客・購買データ
  • 調査テーマ
  • 企画案
  • コンテンツ案

Agent

  • Virtual Customer生成
  • 会話型インタビュー
  • 企画・内容評価
  • ABテスト・改善提案

Output

  • インタビュー結果
  • 顧客反応の仮説
  • コンテンツ評価
  • 改善案

このほかにも、マーケティング業務に応じた多様なAgentを展開しています。

WHY DECA MARKETING AGENT

DECA MarketingAgentが、成果を生み続けられる理由

顧客・商品・施策データをつなぎ、企業固有の顧客理解とマーケティング知を蓄積。専用AIエージェントが企画から実行、学習までを繰り返します。

DECA PRODUCTSはサービスページへ／機能を選択すると説明が開きます

施策実行、Agent、Intelligence、Data、Data Sourceの5層で構成され、既存システムと連携しながらデータから施策、成果を循環させるDECA MarketingAgentのアーキテクチャ
施策実行、Agent、Intelligence、Data、Data Sourceの5層で構成され、既存システムと連携しながらデータから施策、成果を循環させるDECA MarketingAgentのアーキテクチャ
1

マーケティング業務に最適化された専用Agent

分析、メルマガ、LINE、広告、リサーチなどのベースAgentを、自社業務に合わせて構築します。

2

企業固有の顧客理解とブランド知を蓄積

Virtual Customerやナレッジ管理により、顧客反応や判断根拠を企業固有の資産として保持します。

3

コンテンツ生成で終わらず、実行・学習までつながる

制作物を配信・広告基盤へ連携し、結果を次の企画・コンテンツへ反映します。

4

既存環境を活かし、必要な領域から導入できる

既存システムのCRM、MA、CDP、商品DBを活かし、AIレイヤーだけから段階的に導入できます。

システムの全体像やデータ連携について資料でご紹介します。

システムの全体像を資料で見る

IMPLEMENTATION

構想から運用・改善まで、Agentic Marketingを業務実装

1つのユースケースから始め、データ・業務・システムに合わせて専用AIエージェントを構築。成果を検証しながら段階的に拡張します。

STEP 1

課題・KPIを定める

  • マーケティング課題整理
  • ユースケース選定
  • KPI・期待効果設定
  • ロードマップ策定
STEP 2

業務・データ・システムを設計

  • 現行業務整理
  • 人とAgentの役割分担
  • 利用データ整理
  • 連携設計
STEP 3

専用Agentを構築する

  • ベースAgent選定
  • ワークフロー・UI設計
  • ルール設定
  • 連携開発
STEP 4

精度を検証し、本番業務へ

  • ブランド適合性検証
  • Virtual Customer評価
  • 承認フロー設計
  • 本番導入
STEP 5

成果を学習し、領域を拡張

  • KPIモニタリング
  • Knowledge Card更新
  • Agent改善
  • チャネル展開

マーケプロデューサー指揮のもと、戦略・基盤・運用まで一気通貫で担います。

マーケティングプロデューサーとシニアマーケティングエンジニアが戦略を設計し、マーケティングコンサルとAI・データエンジニアが基盤を構築、AIエージェントとオペレーターが運用・実行を担う体制

マーケティング、データ、エンジニアリングの専門家が一つのチームとなり、「Agentを作る」だけでなく、「成果が出る業務として定着する」ところまで支援します。

DOCUMENT & CONSULTATION

自社のマーケティング業務に、どこからAIエージェントを実装できるか。

導入事例、5つのユースケース、全体アーキテクチャをまとめた資料をご用意しています。

資料に含まれる内容

  • 株式会社中川政七商店・名古屋鉄道株式会社の事例
  • 5つのベースAgentユースケース
  • DECA MarketingAgentの全体アーキテクチャ
自社での実装方法を相談する