Marketo×AIセミナーレポート｜Adobe Marketo Engage × AIの最新動向、当日のQ&Aまとめ

第1部では、AdobeがAIを顧客体験と業務の実行をつなぐ仕組みとして広げていること、MarketoではCoworker for Marketo Engageと、外部AIをつなぐMCPの2つの方法があることが紹介されました。

Adobe全体で進む「AIを業務の相手にする」動き

田中はまず、AdobeのAIの方向性から話しました。Adobeは、AIを顧客体験と業務の実行をつなぐ仕組みとして位置づけています※1。例えばメールの文章を作るにも、その顧客が過去に何に関心を示したか、いまどの検討段階にいるかによって伝える内容は変わります。社内の承認手順や配信のルールも守る必要があります。AIがこれらを踏まえて動くには、データ、業務プロセス、会社のルールが土台になる、という説明がありました。

2026年の動きは、次のように整理されていました※2。

・4月頃：「Adobe CX Enterprise」を発表
・6月頃：「CX Enterprise Coworker」の一般提供開始、「Marketo Engage MCP Server」の公開
・9月頃：「Coworker for Marketo Engage」の開始、「Adobe Marketo Optimizer」「Adobe Marketo Qualifier」の発表

Coworker for Marketo EngageとMCPの違い

MarketoでAIを使う方法は大きく2つです。どちらも自然言語で依頼できますが、得意なことが違います。

MarketoでAIを使う2つの方法（2026年10月22日のセミナー時点の整理）

Coworkerを使いこなすうえで田中が強調したのは、「何をもって正しいとするか」を先に整理することです。「公開前にチェックして」と頼んでも、自社の命名規則や対象者の条件があいまいなままでは、期待した確認にはなりません。担当者の頭の中にある判断基準を、言葉やルールにしておくことが出発点になるとのことでした。

さらに、Marketoに蓄積したデータを営業の判断に生かす製品として、購買グループに合わせて施策を最適化するOptimizerと、インサイドセールスによる見込み客の見極めを支援するQualifierも紹介されました※3※4。

第1部の最後に田中は、「作業はAIへ移り、マーケターの仕事は基準を決め、判断し、評価することへ変わる」とまとめました。

第2部では、ClaudeとAdobe公式のMarketo MCPをつないだデモで、確認・作成・分析の作業をAIが進める様子が紹介されました。AIが作るのは下書きまでで、承認と配信は人が持つという線引きが、全体を通した前提です。

10の業務で、AIからMarketoを操作できた

今西は、弊社の検証環境（Marketoのサンドボックス）で、Marketo運用でよくある10の業務をAIから試した結果を紹介しました。プログラムの作成、訴求メールの作成、フォームとLPの作成、設計どおりかの確認、誤字の指摘、レポートからの示唆出し、データのグラフ化、複数データを突き合わせた指標づくり、サンプルメールの配信まで、いずれも操作できることを確かめています。

作れたものの例として、次の3つが画面で示されました。

・公開中のサービス紹介ページを渡すと、MarketoのLPと相談フォームができあがる
・書式のないWord原稿から、画像入りのHTMLメール（下書き）ができあがる
・Marketoと同じ形のデータから、期間や業種で絞り込めるダッシュボードができあがる

デモは「CHECK（配信前の確認）」「CREATE（施策とメールの作成）」「ANALYZE（結果の振り返り）」の3場面で進みました。確認の依頼では、誰に、いつ、何を、何回送るかという意図を1文で伝えるのがコツだそうです。

ルールを先に渡し、承認と配信は人が持つ

今西がルールを先に決めるようになったのには、きっかけがあります。作り方を伝えずに別のAIにメールを最後まで作らせたところ、6分ほどで完成したものの、配信停止のリンクが抜けていました。AIは頼まれたことはこなしますが、伝えていない決まりまでは守れません。そこで、決まりを先にAIに渡し、AIが作るのは下書きまで、承認と配信は人が持つ形にしている、と話しました。

使い始める前に確かめることとして、次の3点も挙げられました。

・AIツール：MCPに対応していればつなげるので、自社のAI利用の規定に合わせて選べる
・できること：接続に使うAPIユーザーの権限で決まる
・費用：MCP接続そのものは、Marketoの標準の枠の中であれば追加料金はかからない（外部AIツールの利用料は別）

当日の質問で最も多かったのは、個人情報の扱いと書き換えのリスクでした。回答の軸は、AIへの指示だけに頼らず、接続に使うAPIユーザーの権限で「そもそも触れない」設計にすることです。

回答は、2026年10月時点で弊社の検証環境で確かめた内容にもとづいています。実際の導入では、契約条件や社内規程によって変わります。

Q1. AIを使う前に、インスタンスはどこまで整理しておくべきですか？

インスタンス全体の命名やフォルダを最初から整理し直すのは、影響範囲が広く現実的ではありません。今西が勧めたのは、対象のプログラムの説明欄に、施策の目的、対象者、配信タイミング、注意点を、第三者が読んでも分かる形で書くことから始める方法です。MCPはこの説明欄も読み込めるため、AIに意図が伝わり、確認の精度が上がります。一部のプログラムで試し、役立つと分かった範囲から広げていけば十分とのことでした。

Q2. AIはリードの個人情報を読み込みますか？「書き換えない」と指示しないと書き換えますか？

デモ画面にあった「氏名やメールアドレスを読み込まないで」はAIへの指示で、それだけで個人情報が取得されないことを保証するものではありません。取得する項目に個人情報が含まれていれば、AIの側で処理されます。回答画面に表示されないことも、取得していない証明にはなりません。

弊社の検証では、システムプロンプトでの禁止に加えて、接続に使うAPIユーザーにリードの読み書きの権限を与えない設定にしていたため、読み込みは起きていませんでした。禁止指示を外した場合の挙動は、まだ十分に検証できていません。確実に防ぐなら、指示ではなく権限で止める設計が向いています。

Q3. 個人情報の漏えいが心配です。権限はどう設計すればよいですか？

AIへの指示と、Marketo側のAPIユーザーの権限を分けて考えます。実運用では、AI接続専用のAPIユーザーを作り、必要な権限だけを与えます。最初は読み取りだけにして、施策の設定確認やメール文面のチェックから始め、社内の規定で問題ないと確かめられた範囲から書き込み権限を広げていく進め方を、今西は勧めていました。どこまでを個人情報として扱うかは会社ごとに違うため、規定を確かめながら設計することになります。

権限と個人情報の考え方は、別のコラム「Marketo と AI をつなぐ前に、セキュリティの壁を5つに分けて考える」で詳しく書いています。

Q4. アクティビティログに出る個人名は、マスキングしていますか？

アクティビティログの値や詳細に個人名が含まれることはあります。そのため、AIへの指示で外すだけでは十分ではありません。今回の検証では、ログ内の文字列まで網羅的にマスキングできるかは確かめていません。個人情報をAIに渡さない要件があるなら、取得する項目を絞ったうえで、AIに渡す前に不要な情報を除いたり伏せたりする中継の仕組み（MCPゲートウェイ）を間に置く設計が必要です。

Q5. API接続元のIP制限をしていても、MCPやCoworkerは使えますか？

CoworkerはMarketoの画面の中で動くため、この制限とは関係しないという回答でした。MCPは、Adobe側のサーバーを経由してMarketoのREST APIを呼び出す構成のため、手元のPCのIPアドレスを許可していれば使える、とは限りません。設定は環境ごとに確認が必要です。

Q6. デモでは、Coworker for Marketo Engageは使っていないという理解で合っていますか？

合っています。デモはClaudeからMCP経由でMarketoを操作したもので、Coworkerは使っていません。

Q7. メールの配信結果をAIに渡すとき、取得はどう効率化していますか？

当日はその場で答えきれず、セミナー後に検証環境で確かめて回答しました。

・メールパフォーマンスレポートのような標準レポートの集計値を返す機能は、公式MCPにはありません※5
・送信、開封、クリックといった行動の記録はMCPでも取れますが、少しずつ順に取る形です
・継続してまとめて取るなら、REST APIの一括書き出し（Bulk Activity Extract）が向いています※6
・開封とクリックの記録にはボット判定の項目があり、集計時に除外できます※7。ただし判定されない機械的な開封もあるため、開封数は参考にとどめ、クリックと合わせて見るのが安全です

標準レポートは、クリックがあれば開封として数えるなど独自の集計ルールを持っています※8。自前で集計する場合は、定義をそろえてから比べることが大切です。

アンケートでいただいた声から、いくつかご紹介します。

●すでにMCPで連携して使っているが、どんな使い方ができるか知りたくて参加した。
●親会社も含めてMarketoを使っているため、MCPの設定は自由にできない。Marketo独自のAI機能の事例も知りたい。
●会社としてMCP接続はハードルが高い印象で、Coworkerの使い方を知りたかった。
●メールの配信結果を分析して、次の施策にどう生かすかが課題になっている。
●AIの大切さは身にしみているが、自分たちのやりたいことにAIの力がまだ追いついていない気もしている。

AIに任せられる作業は確実に増えていますが、安全に任せるには、判断の基準と権限を人が先に決めておくことが前提になります。

AIでMarketoの作業を進められる範囲は、この1年で大きく広がりました。一方で、当日の質問の多くは「AIにどこまで触らせてよいか」に集まっていました。説明欄に施策の意図を書く、AI専用のAPIユーザーを読み取りから始める、承認と配信は人が持つ。どれも明日から始められる準備で、AIを使うかどうかにかかわらず運用を見通しよくする取り組みだと分かったセミナーでした。

パワー・インタラクティブでは、自社の業務でAIをどう使えるかという段階のご相談から、Marketoとつないで使いたいという具体的なご相談までお受けしています。最初のご相談では、AIとMarketoの接続は必要ありません。手が回っていない施策や、時間がかかっている作業を1つお聞かせください。

Q. Coworker for Marketo EngageとMCP接続は、どう使い分ければよいですか？

Marketoの中で完結する調査や設定確認はCoworker、CRMの商談情報や社内資料と組み合わせる業務はMCP接続が向いています。社内規程でMCP接続が難しい場合は、Coworkerから試す方法もあります。

Q. AIに個人情報を読ませない方法はありますか？

AIへの指示だけでは保証できません。AI接続専用のAPIユーザーを作り、リードの読み取り権限を与えない、または取得項目を絞ってAIに渡す前に除外する仕組みを置くことで、権限の段階で止められます。

Q. MCP接続にMarketoの追加費用はかかりますか？

セミナー時点の説明では、Marketoの標準の枠の中で使う限り、MCP接続そのものに追加料金はかかりません。接続する外部AIツールの利用料は別にかかります。契約条件は事前に確認してください。

※1 アドビ「エージェント型AIを企業の実行力に変える」
※2 アドビ プレスルーム
※3 アドビ「Adobe Marketo Optimizer 製品説明」
※4 アドビ「Adobe Marketo Qualifier 製品説明」
※5 Adobe Experience League「Marketo Engage MCP Server operations」
※6 Adobe Experience League「Activities」
※7 Adobe Experience League「メールボットアクティビティのフィルタリング」