Adobe Summit 2026 キーノートレポート：エージェンティックAI時代の顧客体験オーケストレーションAdobe Summit 2026 Day1 Keynote要約

Adobe Summitが今年も開幕しました。ラスベガスに14,000人以上、オンラインでは数万人が参加した24回目の開催です。20,000社以上のエンタープライズ顧客・パートナーが集まるこのイベントは、単なる製品発表の場ではなく、デジタルマーケティング業界の「今後1〜2年の方向性を読む」場として私は毎年位置づけています。

今年のキーノートを一言で表すなら、「エージェンティックAIが、ついに”実際の仕事”を動かし始めた」というメッセージでした。そして個人的には、キーノートで見せられたクリエイティブ生成のデモが、今まで見てきたどのAIデモとも次元が違っていて、正直かなり衝撃を受けました。その話は後半で詳しく書きます。

Adobe AnalyticsからCXオーケストレーションへ——Adobeの20年

キーノートを振り返る前に、少し文脈を整理しておきます。

Adobeのデジタルマーケティング領域への参入は、Omnitureの買収（2009年）に遡ります。私自身、Omnitureのエンジニア時代から20年以上このエコシステムに関わってきましたが、当時のAdobe Analytics（旧SiteCatalyst）は純粋なWebアクセス解析ツールでした。あの頃は「Webサイトに来た人が何をしたか」を計測することだけが目的で、それだけでも十分に価値がありました。

そこからAEM、Campaign、Target、Marketo Engage、Commerceと買収・統合を繰り返し、今やAdobe Experience Platform（AEP）を中核に据えたエンドツーエンドのCXオーケストレーション基盤へと進化しています。単なるアクセス解析ツールが、企業の顧客体験全体を設計・実行するインフラになった。20年でここまで来たかという感慨があります。

AEPの現在の処理規模は、1日あたり700億のプロファイルアクティベーション、35兆のセグメント評価。年間1兆以上の体験を支えるインフラになっています。スケールの話をするとき、「兆」単位が出てくるのは、もはやAdobe特有の語彙になってきました。

今年最大のテーマ：エージェンティックAIの”実用化”

過去数年のSummitでは「AIを使えばもっと速く、もっとパーソナライズできる」という話が多かったのですが、今年は違いました。

キーノートにNVIDIAのJensen Huang氏が登壇し、こう語りました。

この言葉、重要です。これまでのAIは「情報を整理して提示する」ツールでした。でも今年のAdobeが見せたのは、「AIが実際にタスクを実行する」ステージへの移行です。

技術的には、VLA（Vision-Language-Action）モデルへの移行として説明されています。言語から情報への変換（従来のLLM）ではなく、言語から物理的・デジタル的アクションへの変換です。マーケターがPhotoshopやPremierを直接操作しなくても、「このキャンペーン向けに南フランスのビジュアルで3パターン作って」と指示すれば、AIがツールをオーケストレーションして実行する——そういう世界が、デモレベルではなく実運用として動き始めています。

アニル・チャクラヴァルティ（Adobe社長）の言葉も印象的でした。

これは決して大げさではないと、今年のキーノートを見て思いました。

【私見】クリエイティブ生成デモが、今まで見たことのないレベルだった

ここは私の個人的な感想として書かせてください。

キーノードの中で、Firefly + Creative Cloudを使ったクリエイティブ生成のデモが披露されたのですが、正直、今まで見てきたどのAI生成デモとも次元が違いました。

何がそこまで違ったのか。

まず、生成されたオブジェクトの文字を手動で直接編集できるのです。AIが画像内に生成したテキストや文字要素を、後からインタラクティブに書き換えられる。これは地味に見えて、実務では決定的な差です。これまでのAI画像生成では「文字が読めない・おかしい」という問題が常につきまとっていましたが、それを生成後に直接修正できる。

さらに、生成されたオブジェクトを360度回転させて微調整ができる。たとえば商品パッケージを生成した場合、少し角度がおかしいと感じたら、そのオブジェクトだけを3D的に回転させてベストな角度に調整できる。AIが生成した「なんとなく不自然さが残る部分」を、人間がピンポイントで修正して完璧に仕上げるための手段が、ちゃんと用意されている。

そして当然、Photoshopと連携しているので、生成・微調整したアセットをそのままPhotoshopのワークフローに持ち込んで仕上げられる。AdobeがCreative Cloudを持っているからこそできる統合であり、単体の画像生成AIツールには絶対に真似できない強みです。

今まで「AI生成はどこかにアラが出る」「最後は人間が手を入れ直す必要がある」というのが常識でしたが、そのアラをAdobeのエコシステム内でそのまま修正できる環境が整ってきた。これは「AIで速く作る」と「品質を妥協しない」を初めて両立できる道筋だと感じました。

シャンタヌ・ナラヤン（CEO）が言った「ツールが作るのではなく、人が作る」という言葉の意味が、このデモを見るとよくわかります。AIは生成を加速するが、仕上げの主導権は人間にある——その設計思想がプロダクトの細部にまで貫かれていた。

AEPとエージェンティックレイヤー——MCPが「共通言語」になる

ここから少し技術寄りの話をします。

AEPはReal-Time CDP、Customer Journey Analytics、Journey Optimizerの基盤として機能していますが、今年のSummitで強調されたのは「AEPとエージェンティックレイヤーの統合」でした。

具体的には、CX Enterprise Coworkerと呼ばれる専門AIエージェントが、AEP上のデータにアクセスしながら自律的にタスクを実行します。単一のエージェントが動くのではなく、複数のエージェントが連携するマルチエージェント構成で、その調整に使われているのがMCP（Model Context Protocol）です。

MCPはAnthropic発のオープンスタンダードですが、今やAdobe、Microsoft、そして多くのエンタープライズベンダーが採用し始めています。異なるシステム間でAIエージェントが「同じ言語」で会話するための仕組みと考えると分かりやすい。

従来のAPI連携が「点と点を結ぶ」ものだとすれば、MCPは「エージェントが状況を理解しながら動的に連携する」ための仕組みです。たとえばAdobe CX EnterpriseのエージェントがMicrosoft Copilotと連携し、マーケターが普段使っているMicrosoft 365の環境から直接キャンペーンの進捗を確認したり、承認フローを動かしたりすることができる。

日本企業がこの流れに乗るために何が必要かを考えると、まず「自社のデータがAEP上でリアルタイムに活用できる状態になっているか」という問いに答えることが先決です。エージェントがどれだけ賢くても、参照するデータが古かったり断片的だったりすれば、エージェントの判断も間違えます。「AIを入れる前に整えるべきもの」——これは2年前も3年前も言われてきたことですが、エージェンティックAIの時代になってその重要性がさらに増しました。

Adobe CX Enterpriseの発表

今年の目玉プロダクトがAdobe CX Enterpriseです。

顧客ライフサイクル（見込み客獲得→コンバージョン→ロイヤルティ形成）を一気通貫でオーケストレーションするためのフレームワークで、3つのユースケースを中核に据えています。

1. ブランドの可視性

AEM + LLMツール + Brand Concierge + AEM Sites Optimizerで構成されます。今年の発表で注目したのがSEMrushの買収予定です。

SEMrushはSEOツールとして広く使われていますが、Adobeがこれを取り込む意味は単なる機能追加ではないと見ています。LLMが検索を仲介する時代——ChatGPTやPerplexityに「おすすめの旅行先は？」と聞く人が増えている時代——に、自社コンテンツをLLMにどう認識・引用させるかという「LLM時代のSEO」が新たな競争軸になっています。AEMで作ったコンテンツが、検索エンジンだけでなくAIエージェントにも正しく発見・参照されるための仕組みを、Adobeはエコシステムとして一気に揃えようとしている。

この動きは日本のSEO担当者にとっても他人事ではありません。Googleのアルゴリズム変動に振り回されてきた経験がある方ほど、「次の変化」への備えとして注目しておくべきだと思います。

2. 顧客エンゲージメント

Real-Time CDP、Customer Journey Analytics、Journey OptimizerをAEP上でネイティブ統合します。新製品の発表はありませんでしたが、「エージェンティックレイヤーからのオーケストレーション対象」として位置づけが明確になりました。

特に強調されていたのがCX Analyticsです。Web、モバイル、ジャーニー、コンテンツ、会話、LLM全体のデータを、会話型インターフェースを通じてタイムリーに引き出せる。従来はアナリストが数日かけてレポートを作っていたものが、マーケターが自然言語で問いかけることで即座に答えが返ってくる。データ民主化という言葉は以前からありましたが、エージェンティックAIによってようやく実質的なものになりつつあります。

3. コンテンツサプライチェーン

Adobe GenStudioが担う領域です。計画→作成→管理→アクティベーション→測定のエンドツーエンドをカバーします。後述するGenStudioのセクションで詳しく取り上げます。

GenStudioとコンテンツサプライチェーン——ブリーフから納品まで

「コンテンツ需要が5倍になる」という予測がキーノートで示されていましたが、これは実感として分かります。パーソナライゼーションを本格的にやろうとすると、チャネル×セグメント×言語でバリエーションが爆発的に増える。従来のクリエイティブ制作体制では物理的に追いつかない。

GenStudioはその問題を解くために設計されたプロダクトです。ワークフローの全体像は以下のようになります。

Brief → Concept → Hero Design → Review/Revision → Localize → Personalize → Activate

各フェーズでAdobe製品がどう機能するかを整理すると：

• Brief → Concept：CX Enterpriseが市場機会を特定し、ブリーフを自動生成。ここで「3週間→7分」という数字が出てきます
• Concept → Hero Design：Creative Cloud（Photoshop、Illustrator、After Effects）とFireflyが連携し、ブランドに沿ったビジュアルを生成
• Review/Revision：Frame.ioが進行中のDAMバックボーンとして機能。アセット、バージョン管理、レビューを一元化。Brand Intelligenceが非準拠を自動検出し、Creative Agentが修正を適用
• Localize：Firefly Creative Productionが多言語・多チャネルへの展開を自動化
• Personalize → Activate：AEPのReal-Time CDPとJourney Optimizerが最適なセグメント・タイミング・チャネルで配信

このフローの中でAdobe Creative Agentが重要な役割を担っています。ツール、モデル、プロセスをオーケストレーションするエージェントで、「人間主導でエージェントが加速する」という設計が体現されています。クリエイターが全体の方向性を決め、ディテールの処理はエージェントに任せる。

実際にAdobeはこの方法で構築したライブキャンペーンをすでに開始しているとのことで、「近い将来の話」ではなく「今すでに動いている話」として提示されていたのが今年の特徴です。

「3週間が7分に」——デモで示された具体的な数字

抽象的なビジョンではなく、測定された数字が出てきたのが今年の大きな変化です。

戦略ブリーフからクリエイティブブリーフへの変換：従来約3週間 → 生成約7分 + 仕上げ約30分。

Marriott BonvoyのデモではCX Enterpriseが南フランスのLLM主導の機会を特定し、コンバージョン課題を診断し、ランディングページを最適化し、オンブランドのアセットを生成・検証し、パーソナライズされたジャーニーを公開する——という一連のフローが実演されました。Microsoft CopilotおよびWorkIQとも統合され、オペレーターが運用の可視性を持てるようになっています。

「まだ概念段階のデモ」ではなく、すでに動いているキャンペーンとして提示されていた点が今年の最大の違いです。

ブランドの整合性とガバナンス——「速さ」と「正確さ」の両立

大量のコンテンツを高速に生成できるようになったとき、次に問われるのがブランドの一貫性とガバナンスです。これはAdobeが繰り返し強調していたテーマでもあります。

Adobeの答えは3層構造になっています。

Adobe Brand Intelligenceは、承認・却下・注釈から継続的に学習するエンジンです。単にルールベースでチェックするのではなく、承認の積み重ねから「このブランドが何を良しとするか」を学習し続ける。非準拠コンテンツの自動検出だけでなく、オーディエンスのパフォーマンス予測まで担います。

コンテンツクレデンシャル（Content Credentials）は、生成コンテンツに来歴情報（プロベナンス）を付与する仕組みです。「このコンテンツがどのモデルで、どのデータを使って生成されたか」を追跡可能にする。フェイク情報や著作権問題への対応として、エンタープライズ利用では今後必須になるでしょう。

Firefly Foundryは、企業独自のカスタムブランドモデルを構築するための機能です。NBCUniversalの事例では、Firefly Custom Modelを活用してNBAのデザインシステムをオリンピック向けに再利用し、2,000人のクリエイターを支援しながら大規模なオンブランドアセット作成を自動化したと紹介されていました。

シャンタヌ・ナラヤン（CEO）の言葉が、このテーマを象徴しています。

「量より質と整合性」——これはFireflyが単なる大量生成ツールとして誤用されることへの、Adobeなりのブレーキでもあると私は読んでいます。生成AI全般に言えることですが、ツールが強力になればなるほど、「ガバナンスをどう設計するか」が競争優位の源泉になっていきます。

Microsoft・NVIDIAとのエコシステム統合——「マーケティングファクトリー」構想

今年のSummitで見えてきたもう一つの方向性が、オープンなエコシステム統合です。

Microsoft Copilotとの統合により、CX Enterpriseの運用可視性がMicrosoft 365の環境から直接得られるようになります。マーケターが普段使っているTeamsやOutlookからキャンペーンの状態を確認し、承認を出せる。ツールを切り替えるコストが減り、エージェンティックワークフローの実運用ハードルが下がる効果があります。

NVIDIAとの連携はより大きな構想を示唆しています。AdobeとNVIDIAが共同で開発を進める「マーケティングファクトリー」は、Adobeが製造システムを、NVIDIAが高速コンピューティングを提供するという役割分担です。デジタルツイン（正確な3D製品モデル）をOmniverse上で構築し、それを生成AIの入力として使うことで、どんな角度・ライティング・コンテキストでも「正確なブランドビジュアル」を生成できるようになります。

マーケティングが製造業に近い「工場モデル」に進化していく——この表現は比喩ではなく、文字通りの方向性として提示されていました。「マーケティングはコンピュータサイエンスになった」という話は10年前からありましたが、「マーケティングは製造業になった」という次のステップに入りつつある。

日本企業への示唆——海外事例から読み取るべきこと

Marriott Bonvoy、NBCUniversal、Xfinityと、今年も米国大企業の事例が中心でしたが、日本の文脈に置き換えて考えると、いくつか重要な示唆があります。

コンテンツサプライチェーンの整備が最優先課題

日本企業の多くは、制作フローが外部の制作会社に分散していて、アセット管理が属人化しています。GenStudioのようなエンドツーエンドのシステムを導入する前に、「今どこに何のアセットがあって、誰が管理しているか」という基盤が整っていないと、ツールだけ入れても動きません。Frame.ioをDAMとして使い始めるだけでも、大きな改善になる組織は多いはずです。

パーソナライゼーションの”解像度”を上げるためのデータ整備

Journey OptimizerでパーソナライズされたジャーニーをAIが設計できても、AEPに統合されているデータが「メルマガ開封率だけ」では意味がありません。オフラインの購買データ、コールセンターの会話ログ、実店舗の行動データ——これらをAEPにどう繋ぐかという設計が、エージェンティックAIの恩恵を受けるための前提です。

「人間主導、エージェント加速」の組織文化

Xfinityのケースが示唆的でした。価格主導型から製品・体験主導型の成長へと移行しながら、クリエイティブの主導権は人間に保つ。AIに全部やらせるのではなく、人間のクリエイティブビジョンをAIが加速する設計。この文化的な設計ができるかどうかが、テクノロジー導入の成否を分けます。日本企業の場合、「AIを入れれば人を減らせる」という発想で進めると必ず現場の抵抗に遭います。「クリエイターが3週間かかっていた作業を30分で終わらせ、空いた時間でより本質的な仕事ができる」という提示の仕方が重要です。

現場視点でのまとめ：今年のSummitから何を持ち帰るべきか

Adobeエコシステムに20年以上関わってきた立場から、今年感じた変化を4点に整理します。

1. エージェンティックAIは「検討フェーズ」を卒業した
「いつか使う技術」ではなく、「今すぐ始めないと遅れる技術」として明確に提示されました。「プレイブックは急速かつ劇的に変化している」というアニル・チャクラヴァルティの言葉は、今年のキーノート全体のトーンを象徴しています。

2. クリエイティブ生成の品質が、実務投入できるレベルに達した
これは私が最も強調したいポイントです。文字編集・3D回転・Photoshop連携という組み合わせにより、AIが生成したアセットを「人間が仕上げる」ための環境が整いました。「AIは便利だけど最後が雑」という時代が終わりつつあります。

3. MCPというオープンスタンダードが業界の共通言語になる
Adobe、Microsoft、多くのエンタープライズベンダーがMCPを採用し始めています。これはシステム設計の観点でも重要で、今後マルチエージェント環境を前提とした設計が求められるようになります。

4. データとブランドアセットの整備が先決
どれだけ優れたAIツールがあっても、入力となるデータとブランドアセットが整っていなければ意味がありません。「AIを入れる前に整えるべきもの」への投資を後回しにしている組織は、ツールが進化するほど差が開いていきます。

今年のAdobe Summitは、「エージェンティックAIの時代が来る」という予言ではなく、「もう来ている」という宣言として記憶されるキーノートでした。

AEPやGenStudio、Fireflyをすでに活用している組織にとっては、エージェンティックレイヤーをどう組み込むかが次の問いになります。まだAdobe製品の統合が進んでいない組織にとっては、まずデータとコンテンツのサプライチェーンを整備することが先決です。いずれにせよ、「様子見」の時間は確実に短くなっています。

そして個人的には、あのクリエイティブ生成デモを見てしまった以上、「Adobe Fireflyはまだ実務では使えない」という認識のままでいる方には、ぜひ一度最新版を触ってみてほしいと思います。認識が変わるはずです。

この記事はAdobe Summit 2026のキーノートをもとにまとめたものです。