Adobe Marketo Engage MCPで何ができる？10業務の検証結果と注意点
Adobe Marketo Engage を MCP で AI とつなぐと、AI が設定を読み取り、メールやプログラムの下書きを Marketo の中に直接作れるようになります。当社が運用業務10項目で試したところ、すべての業務で対象の操作を実行できました。
ただし、Adobe の公式MCPだけで10項目を終えたわけではありません。公式MCPにない操作は、当社で用意した REST API の接続で補っています。約6分で作らせたメールに配信停止リンクが入っていなかったように、AIに任せきりにできない場面もありました。
この記事では、MCPの仕組み、10の業務で試した結果と限界、運用担当者が手放してはいけない役割を、Adobe Marketo Engage を運用している方に向けてまとめます。
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いまのAI活用は、AIと Marketo のあいだを人が運んでいる
Marketo の運用でAIを使うというと、メールの文面案を作ってもらう使い方がいちばん多いと思います。この使い方でも、文面を考える時間は確かに短くなります。
ただ、その前後の作業は手作業のまま残ります。AIが書いた件名と本文をコピーしてメールエディタに貼り付け、プログラムの中に送信キャンペーンを組み、送り先のリストを設定する。施策の数が増えるほど、AIが書いたものを Marketo に反映する手間は大きくなります。
MCPでつなぐと、この反映の作業をAIが自分で行えるようになります。人の仕事は、指示を出すことと、仕上がりを確かめて承認することに寄っていきます。これまで管理画面の操作に使っていた時間は、施策の中身を考える時間や、手が回らなかった施策に回せます。
MCPは、AIと業務システムをつなぐ共通の差し込み口
MCP は Model Context Protocol の略で、AIと業務システムをつなぐための共通の方式です。パソコンと周辺機器をつなぐUSBのように、決まった形でつなげば、MCPに対応したAIツールから、対応したシステムを直接動かせます。
Marketo 用の MCP は Adobe が公式に提供しています。当社が検証を始めた2026年7月の時点では限定提供で、使うには Adobe への申請が必要でした。その後、Adobe の2026年8月のリリースノートで、一般提供として案内されました。9月30日付の Adobe のコミュニティへの投稿でも、一般提供が改めて紹介されています。
一方で、Adobe の開発者向け文書には、限定提供の頃の記述が残っている箇所もあります。自社の契約で使えるかどうかや接続の条件は、Adobe の公式情報と社内の管理者に確かめてください。
つなげるAIツールとして、Adobe の開発者向け文書には Claude のデスクトップアプリ、Claude Code、Cursor、OpenAI Codex、Gemini CLI などが挙がっています。当社は Claude のデスクトップアプリから接続しました。
ここで押さえておきたいのは、MCPの裏側では Marketo の API が動いていることです。そのため、AIにできることの範囲は、接続に使う API ユーザーの権限で決まります。
たとえば、リードを見る権限がないユーザーでつなげば、AIもリードを見られません。MCPに替えたからといって、見られる範囲が勝手に広がることはありません。AIに仕事を任せる準備では、まず権限を必要な範囲に絞ります。あわせて、指示の内容と、人による承認の手順も決めておく必要があります。
10の業務で試した結果、公式MCPでできたこととREST APIで補ったこと
当社では、Adobe の公式MCPと REST API を必要に応じて組み合わせ、Adobe Marketo Engage の運用業務10項目を検証しました。すべての業務で対象の操作を実行できましたが、公式MCP単独ですべてを完了したわけではありません。
検証の目的は、運用でよく行う作業を、AIへの指示だけでどこまで進められるかを確かめることでした。環境は当社のサンドボックスで、中身はデモ用の架空データです。AIツールには Claude のデスクトップアプリを使いました。
10項目は、作成4、確認2、分析3、サンプル送信1に分けられます。結果は次のとおりです。
| 業務 | 分類 | 結果と制約 |
|---|---|---|
| 実施内容を言葉で伝えて、プログラムを作る | 作成 | 作成できた |
| サービス紹介ページを読ませて、案内メールを作る | 作成 | 作成できた。画像のアップロードは REST API で補った |
| 問い合わせフォームと、それを載せたランディングページを作る | 作成 | フォームは公式MCPで作れた。ランディングページの作成とフォームの埋め込みは REST API で補った |
| 送り先のリード群とコンテンツを指定して、メールを作る | 作成 | 作成できた |
| 人が作ったプログラムが、設計どおりかを確かめる | 確認 | 設定を読み取り、ずれを指摘できた。当てはまる人数の一括取得は、検証環境の契約では使えなかった |
| 人が作ったメールの誤字を拾い、直す案を出す | 確認 | 誤字を拾い、直す案を出せた |
| Marketo のレポートを読ませて、次の手がかりを出す | 分析 | 手がかりを出せた |
| Marketo のデータを集計して、グラフにする | 分析 | グラフにできた。データの一括書き出しには1日の量の上限がある |
| セミナーごとの通過人数のように、複数のデータを突き合わせた数字を出す | 分析 | 数字を出せた |
| 作ったメールを、指定したアドレスへサンプル送信する | サンプル送信 | 送信できた。公式MCPに送信の操作がないため REST API で補った |
かかった時間も記録しています。公開中のサービス紹介ページからランディングページと相談フォームを作るまでが15分から60分でした。書式のないWord原稿から画像入りのHTMLメールを作るのは5分から15分で、既存の設定を読ませて漏れや矛盾を指摘させるのも5分から15分で終わりました。どれも当社で実際に試して測った時間です。短いほうはテンプレートがすでにある場合、長いほうはテンプレートから作る場合の時間です。
どの作業でも、管理画面を一つずつ操作していた時間が、AIに指示を出して仕上がりを確かめる時間に置き換わりました。
限界もあります。この結果は当社のサンドボックスとデモ用データでのもので、実データの量や契約の種類が違えば、同じ時間で終わるとは限りません。10項目を実行できたことは、AIに任せきりにできるという意味でもありません。
約6分で作らせたメールに、配信停止リンクが入っていなかった
検証中、作り方の手順をあえて伏せて、Word原稿と短い指示文だけを別のAIに渡し、メールを最後まで作らせてみました。約6分で Marketo にメールができあがりましたが、入っているはずの配信停止リンクが入っていませんでした。
AIは指示した内容をもとに作業を進めますが、伝えていない決まりは反映されないことがあります。配信停止リンクのように、メールに入れる必要がある要素の決まりは、作らせる前にAIへ渡しておく必要があります。
決まりを渡しても、抜けがなくなるとは言い切れません。そこで当社の検証では、AIが作れるのは下書きまでにして、できたものを人が毎回目で確かめています。
公式MCPとREST APIは、得意な操作が分かれている
検証では、公式MCPと Marketo の REST API を両方使いました。どちらも同じ API ユーザーの権限で Marketo を扱いますが、用意されている操作に違いがありました。次の表は、2026年7月から8月に当社で確かめた結果です。
| 操作 | REST API | 公式MCP |
|---|---|---|
| プログラムの作成とコピー | ○ | ○ |
| メール本文の投入 | ○ | ○ |
| スマートキャンペーンの作成 | ○ | ○ |
| スマートキャンペーンのフロー追加 | × | ○ |
| スマートリストの条件追加 | ○ | ○ |
| フォームの作成 | ○ | ○ |
| ランディングページの作成 | ○ | × |
| 画像のアップロード | ○ | × |
検証の時点では、スマートキャンペーンにフローを足せるのは公式MCPだけで、ランディングページの作成と画像のアップロードは REST API でしかできませんでした。今回検証した作る作業に必要な操作は、両方を使い分けることでひととおりそろいました。
Adobe は一般提供の案内とあわせて、公式MCPで使える操作を広げています。2026年9月の案内では、約150の API の機能に対応したとしています。導入を考えるときは、この表をそのまま当てはめず、その時点の Adobe の公式情報で何ができるかを確かめてください。
作るのはAI、決まりはルール、出すかどうかは人が決める
10の作業ができたからといって、Marketo の運用をまるごとAIに任せられるわけではありません。検証では、AIとルールと人の3つに役割を分けました。
| 担い手 | 受け持つこと | 検証での例 |
|---|---|---|
| AI | 企画の候補、作成、設定の確認、分析、改善の仮説 | ランディングページの文章とフォーム、HTMLメール、設定の指摘、ダッシュボード |
| ルール | 権限、配信条件、命名、配信の同意、設定の決まり | 書き込める範囲を絞る、配信停止リンクを必ず入れる |
| 人 | 施策の判断、本番の実行、お客さまへの影響の判断、承認 | ランディングページを公開する前の承認、配信するかどうかの判断、AIの提案を採るかどうか |
先ほどの配信停止リンクの例のように、AIは伝えていない決まりを補いません。そのため当社の検証では、決まりを先にルールとして渡し、AIが作れるのは下書きまでにしました。
当社では、公開と承認と配信は人が行う運用にしています。正直に言うと、少なくとも当社の検証の時点では、ここをAIに任せる運用は考えていません。お客さまに何を届けるかの責任は、作業を誰がしたかに関係なく、会社が持つものだからです。
まず試すなら、Marketo を書き換えない確認作業から
これから試す場合は、人が作った設定をAIに読ませて確かめる作業から始めるのがおすすめです。Marketo の設定を書き換えないので、思いどおりに動かなくても、設定の変更による業務への影響を抑えながら試せます。その場合も、書き込みの権限は渡さず、AIに渡すデータの範囲と、接続先でのデータの扱いを先に確かめておきます。
慣れてきたら、AI専用の作業フォルダを決めて、その中だけで下書きを作らせます。分析はその次の段階で、どのデータをAIに渡すかを決めてから進めます。どの段階でも、人が確かめてから反映する手順は変えません。
1.AIから何を頼める？ MCPでつながる業務の全体像
2.「この設定、合っている？」AIと配信前チェック
3.「この対象に案内したい」AIと施策を組み立てる
4.メールの文面と設定を、AIとレビューする
5.「この結果、どう読む？」AIと施策を振り返る
6.自社ではどこから始める？ 活用業務と進め方
上記の連載コラムでは、各回の条件や判断の考え方を書いています。
次に読むなら、最初の一歩に向いている配信前チェックを扱った第2回の記事です。社内で導入を検討する段階なら、権限や費用、最初の30日の進め方をまとめた第6回の記事も参考になります。
自社のどの業務でAIが使えそうか、自社の Marketo 環境でつなげられるかを整理したいときは、ぜひお気軽にご相談ください。
記事の内容は、2026年7月から10月に当社の検証環境とデモ用データで確かめた結果です。公式MCPの機能は更新が続いているため、公開時点の対応状況は次の Adobe の公式情報で確かめてください。
・Adobe Experience League の開発者向け文書 Marketo Engage MCP Server
・Adobe Experience League Community の一般提供の案内。2026年9月30日の投稿で、10月7日のウェビナーの告知を兼ねています
・Adobe Experience League の2026年8月のリリースノート。MCP サーバーを一般提供として載せています
・Adobe Experience League Community の2026年9月の機能更新の案内
Marketo x MCP コラムシリーズ
第1回 Adobe Marketo Engage MCPで何ができる？10業務の検証結果と注意点
第2回 Adobe Marketo Engage の配信前チェックをAIに頼むとき、何を渡して何を人が見るか
第3回 Adobe Marketo Engage の施策をAIに作らせる前に、決めておく4つの運用ルール
第4回 Adobe Marketo Engage のメールレビューをAIと分担する。AIに任せるところ、人が必ず見るところ
マーケティングコンサルタント
今西 涼
生成AIを活用したマーケティング業務の効率化・高度化支援
広告代理店でのアートディレクターを皮切りに、不動産営業、大手人材企業でのデータエンジニア・事業企画、ソフトウェア企業でのパートナーサクセスと、複数の業界・職種で成果を重ねる。
1,500名規模の営業組織にTableauを導入し、データドリブンな意思決定の定着を主導。ビジネス課題をデータとAIで解く実行力と、技術を経営成果に翻訳する力を武器に、マーケティングコンサルタントとして従事。
愛犬をカメラで追いかけるのが週末の楽しみで、お菓子作りも得意。
