このページについて: Adobe CX Enterprise Coworker、AI アシスタント、専用エージェントから、生成コンテンツの作成、AIを活用した統合、Journey Optimizer機能をまたいだ最適化機能に至るまで、Adobe Journey Optimizer全体のAIとマシンラーニング機能について説明します。
Adobe Journey Optimizer は、人工知能と機械学習の機能を活用して、優れたカスタマーエクスペリエンスの作成、最適化、提供に役立ちます。 Coworker や AI アシスタントなどの対話型エージェントから、最適な送信時間の予測やパーソナライズされたコンテンツの生成まで、AI 機能はワークフローを効率化し、影響力を最大化します。
クイックナビゲーション quick-navigation
以下のグループ化されたリンクを使用すると、必要な機能にジャンプできます。
- 対話型AIと同僚: Journey Optimizerの同僚のスキル 、MCP サーバー、AI アシスタントとエージェント
- コンテンツ制作:AI を活用したコンテンツ生成
- AI 関連機能:Journey Optimizer 全体の AI 機能(数式の最適化、コンテンツ実験、送信時間の最適化、画像から HTML への変換、GenStudio for Performance Marketing、ブランド一致、決定用 AI モデル)
- ヘルプ:FAQ
Coworker cx-coworker
Cowaker について about-cx-coworker
Adobe Workfrontは、Adobeの会話型エクスペリエンスとビジネスアプリケーションを統合して業務の効率化を図り、Adobeのアプリケーション全体で顧客体験とマーケティングワークフローを自動化するのに役立ちます。 手動での設定手順を 1 つずつ実行する代わりに、自然言語でビジネス目標を記述すると、Coworker がその作業の計画、実行、検証を行います。
Coworker は、AI アシスタントを進化させたものです。AI アシスタントのエージェントが既に実行しているすべて(製品知識、運用上のインサイトとデータのインサイト)を維持しながら、単なる質問への回答だけでなく、作業をエンドツーエンドで完了するために必要なエンタープライズレベルの運用基盤、スキル、ガバナンス、メモリが追加されています。 組織は AI アシスタントから Coworker にローリングベースで移行されています。Coworker が有効になるまで、一部の組織では引き続き AI アシスタントへのアクセス権を保持する場合があります。 Coworker への移行の詳細情報。
詳しくは、次の Coworker ドキュメントを参照してください。
- Coworker について - Coworker のキャンペーン、チャット、プロジェクト機能の概要。
- スキルとは何ですか? - デモビデオを含む、Coworker スキルの概要。
- Coworker チャット UI ガイド - Coworker チャットにアクセスして操作する方法。
- Coworker チャットユースケース - アドビソリューションにまたがる使用可能なすべてのユースケース。
Journey Optimizer の Coworker スキル cx-coworker-skills
Adobe Journey Optimizer では、Coworker は以下の機能をまたいで専用のスキルを提供します。
- ジャーニー:自然言語プロンプトを使用したジャーニーの構築、チャネル固有のメッセージのコピーとデザインの生成、ジャーニーシミュレーションによるジャーニーロジックのシミュレーション、ジャーニーバージョンの比較、オーディエンスジャーニーのバッチのエンドツーエンドの実行タイムラインの取得、ジャーニーの脱落、スケジュールの重複、実行異常値、ジャーニーインベントリの健全性の問題の診断、ジャーニー全体のプロファイルのトレースを行います。 ジャーニーについて詳しくは、すべての Coworker スキルを参照してください。
- ロイヤルティ: ロイヤルティに関する課題を作成および設定し、ロイヤルティポイント、階層ディストリビューション、収益指標を照会します。 ロイヤルティについて詳しくは、すべての Coworker スキルを参照してください。
- コンテンツ管理:15 個の読み取り/書き込み MCP ツールを使用して、テンプレート、フラグメント、ランディングページ、インラインメッセージのバリアントを検索、作成、更新、複製、公開します。 すべての Coworker コンテンツ管理ツールを参照してください。
- 決定:特定のオファーがプロファイルまたはセグメントに表示された理由と表示されなかった理由を理解し、適格性、ランキング、キャッピングを追跡します。適格性ルールとランキング式を自然言語で作成、説明、シミュレーション、最適化します。 決定について詳しくは、すべての Coworker スキルを参照してください。
- チャネル: チャネルの設定と資格情報を表示、一覧表示、検査し、チャットでカスタムチャネルを作成、テスト、管理します。 チャネルに関するすべての共同作業者のスキルを表示。
MCP サーバー mcp-server
モデルコンテキストプロトコル(MCP)を使用して、Adobe Journey Optimizer を Claude Web、Claude Desktop、Cursor などの MCP 対応 AI アプリケーションに接続します。 MCP サーバーにより、API 呼び出しや UI の操作を必要とせずに、平易な言語のプロンプトでキャンペーン、ジャーニー、オファー、チャネル設定のクエリを実行できます。 すべての操作は現在、読み取り専用です。
- MCP クライアントの操作 - Journey Optimizer MCP サーバーを使用して、Claude Web、Claude Desktop、Cursor からキャンペーン、ジャーニー、オファーのクエリを実行します。
AI アシスタントと AI エージェント ai-assistant
AI アシスタントは、生成 AI と、ジャーニーの最適化や実験に対する専用のエージェントを活用した、Adobe Journey Optimizer の製品内対話型ガイドです。 AI アシスタントは、Coworker に引き継がれています。2 つの関連について詳しくは、上記を参照してください。
AI アシスタントへのアクセス
上部バーの AI アシスタントアイコンをクリックすると、画面の右側にアシスタントパネルが開きます。
AI アシスタントで実行できること
製品知識 - Adobe Journey Optimizer の機能と概念について質問する
- 「Adobe Journey Optimizer でキャンペーンを設定するにはどうすればよいですか?」
- 「ジャーニーで使用するカスタムアクションを作成するにはどうすればよいですか?」
- 「1 つのサンドボックスにライブアクティビティをいくつ含めることができますか?」
運用上のインサイト(Beta) - ジャーニーに関するリアルタイムの情報を取得します。
- 「ライブジャーニーはいくつありますか?」
- 「スケジュールされたすべてのジャーニーのリストを提示してください。」
- 「過去 7 日間に作成されたジャーニーの数はいくつですか?」
AI アシスタントの使用方法
- パネル下部のテキストフィールドに質問を入力します
- Enter キーを押してクエリを送信します
- AI が生成した応答を確認します
- 「ソースを表示」をクリックして、関連ドキュメントにアクセスします
- 応答品質の評価にサムアップ/ダウンを使用します
高度な AI エージェント ai-agents
Adobe Journey Optimizer には、AI アシスタントの対話機能に基づいて、ジャーニーの最適化と実験のための詳細な分析と実用的なレコメンデーションを提供する専用の AI エージェントが用意されています。
Journey Agent journey-agent
Journey Agent の AI アシスタントには、分析と作成という 2 つのスキルが含まれています。 自然言語プロンプトから、既存のジャーニーを最適化したり、新しいジャーニーを作成したりできます。
- ジャーニーの表示 - AI アシスタントでジャーニーに関するインサイトを直接表示します
- ジャーニーの管理 - AI アシスタントで新規ジャーニーを直接作成します
- セグメントの表示 - オーディエンスに関するインサイトを表示し、既存のオーディエンスを検索します
- セグメントの管理 - AI アシスタントで新規オーディエンスを直接作成します
- ジャーニーイベント、データソースおよびアクションの表示 - ジャーニーイベントとカスタムアクションを検索する作成スキルに必要です
ジャーニー分析スキル journey-analyze-skill
ジャーニー分析エージェントは、自然言語分析を通じてジャーニーのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。
- ジャーニーのフォールアウトの分析 - ジャーニー中に顧客が離脱する場所と理由を特定し、非エンゲージメントパターンを検出します
- オーディエンスの重複の検出 - 複数のジャーニーをまたいでオーディエンスの重複を分析して、過剰なターゲティングによる疲労を防ぎます。
- スケジュールの競合の検出 - 同じオーディエンスを対象としたスケジュール済みジャーニー間のタイミングの競合を特定します
- 運用上のインサイト - 「すべてのライブジャーニーを表示」や「X を超えるジャーニーで使用されているオーディエンスはどれですか」など、プロンプトベースのインサイトを取得します
- 「ジャーニーの [ジャーニー名] のフォールアウト分析を実行してください」
- 「ジャーニーの [ジャーニー名] には、スケジュールの競合がありますか?」
- 「ジャーニーの [ジャーニー名] に関して、オーディエンス重複の競合を表示してください」
- 「どのオーディエンスが 5 件以上のジャーニーで使用されていますか?」
ジャーニー作成スキル journey-create-skill
ジャーニー作成エージェントは、自然言語プロンプトからジャーニーを作成し、目標を構造化されたジャーニー設定に変換するのに役立ちます。
- 自然言語ジャーニーの作成 - 目的のジャーニーを記述し、自動的に作成します
- イベントベースおよびオーディエンスベースの開始 - イベントトリガー、オーディエンスベース、ビジネスイベント、オーディエンスの選定ジャーニーを作成します
- 条件付きロジック - 顧客の属性または行動に基づいて分割パスを作成します
- マルチチャネル メッセージ – 電子メール、プッシュ通知、モバイルのアクションを追加する
- スケジュール - 手順間の開始日とタイミングを設定します
- 「顧客がオンラインで購入した際に開始され、お礼のプッシュ通知を送信するジャーニーを作成してください。」
- 「12月20日開始で、日帰りハイカーのオーディエンスをターゲットにした、2 週間で 3 通のメールからなるジャーニーを作成してください。」
- 「ユーザーが店舗に入店した時点に開始され、有効なメールアドレスを持っているかどうかに基づいてフォローアップするジャーニーを作成してください。」
Experimentation Agent experimentation-agent
Experimentation Agent は、web サイト、メール、プッシュメッセージ、アプリケーションをまたいでデジタル実験を実行および管理する方法を最新化します。
- パフォーマンス分析 - 実験で何が起こったかを明確に把握
- インサイトの生成 - 結果が発生した理由の説明
- 機会の発見 - 次に実行するアクションに関するガイダンス
- コンテンツ分析 - メッセージ要素を調べて、特定の処理が他の処理よりも優れている理由を理解します
- レコメンデーションの生成 - インサイトに基づいて新しい処理や調整を提案します
- 「[Campaign Name] ではどのような実験が実行中ですか?」
- 「自分の [実験名] では、どのような処理が行われていますか?」
- 「[実験名] から何を学びましたか?」
- 「この実験の後、次に何をすることをお勧めしますか?」
- 「最近のテストではどのような一般的なパターンが見られますか?」
- 実験の表示 - AI アシスタントで実験に関するインサイトを表示します
- 実験メタデータの管理 - AI アシスタントで新しい実験を作成します
メモ: Journey Optimizer Experimentation Accelerator ライセンスで使用可能です。
その他の AI エージェント additional-ai-agents
- Audience エージェント - 重複の検出やサイズトラッキングを含む、Adobe Experience Platform をまたいだ対話型のオーディエンスの探索および管理を行います。 Audience エージェントの詳細情報
- エージェントオーケストレーター - 複数の専門エージェントを調整して、複雑なマルチステップのマーケティング課題を解決します。 オーケストレーターは、関与するエージェントを自動的に決定し、その作業を効率的に順序付けます。 エージェントオーケストレーターの詳細情報
AI を活用したコンテンツ生成 content-generation
生成 AI を使用して、複数のチャネルをまたいでコンテンツを作成およびパーソナライズし、ブランドの一貫性を維持しながらコンテンツ制作プロセスを高速化します。 コンテンツの生成は、電子メール 、 プッシュ通知、 モバイルメッセージ 、およびwebのエクスペリエンスで利用できます。件名、本文、画像、および完全なメッセージのバリエーションを生成するのに役立ちます。
主な特長
- 完全なコンテンツ生成 - メール、web、ランディングページ、プッシュ用に、完全なコンテンツエクスペリエンス(テキストと画像)を 1 つのフローで生成します。 AI を使用した完全なコンテンツの生成
- テキストの生成 - ブランドの声と目標に基づいて、魅力的なコピーを作成します。 AI を使用したテキストの生成
- 画像の生成 - Adobe Firefly を使用してカスタム画像を生成します。 AI を使用した画像の生成
- コンテンツバリエーション - A/B テスト用に複数のバリエーションを作成します。 AI によるコンテンツ実験
- パーソナライゼーション - パーソナライゼーションエディターまたは E メールデザイナーツールバー(式を追加)から、新しい式を生成したり、既存のコードを説明したり、コンテンツを生成の問題を修正したりします。 パーソナライゼーション式のコンテンツを生成
- ブランドとの整合性 - 生成されたコンテンツがブランドガイドラインに一致していることを確認します。 ブランド整合性の評価
- テンプレートサポート - 既存のメールテンプレートを活用します。 コンテンツテンプレートの使用
ベストプラクティス
- 具体的 - より良い結果を得るために、明確で詳細なプロンプトを提供します。 プロンプトのベストプラクティスの詳細情報
- ブランドアセットのアップロード - ブランドの一貫性を維持するために、PDF、画像または ZIP ファイル(最大 50 MB)を使用します
- カスタムテンプレートの使用 - 最大 8~10 の画像を含むブランド固有のテンプレートを活用します
- フィードバックの提供 - AI モデルの改善に役立てるために、出力を評価します
- すべてのコンテンツの確認 - 公開前に、AI 生成コンテンツの正確性を必ず確認します
JJourney Optimizer 全体の AI 関連機能 ajo-ai-features
人工知能と機械学習が Journey Optimizer 全体の特定の機能を強化する方法について説明します。
Adobe Journey Optimizer は、PQL 構文で表された決定ルールやランキング式を自動的に分析し、元のロジックを保持する簡素化を提案できます。 簡素化が見つかると、ルールや数式の横に赤色の 最適化 インジケーターが表示され、元の式と AI が提案する式を並べて比較できる画面が開き、両方が同じように動作することを検証するダウンロード可能な分析を使用できます。
主な機能
- ロジックを保持する簡素化 - AI は、シミュレートされたプロファイルに同じ結果を返す短い式を提案します。
- 検証レポート - 変更を適用する前に、シミュレートされた各プロファイルが両方のバージョンに対してどのように評価されるかを示す分析(TSV)をダウンロードします。
- ワンクリックで適用 - 元の PQL を 最適化 ウィンドウから直接最適化されたバージョンに置き換えます。
実施要件
PQL 式が 2 KB(UTF-8 エンコード)より大きいルールとランキング式のみが分析用にターゲットされ、より小さい式は分析されません。
権限
この機能では、コンテンツを生成と同じ生成 AI アクセス制御を使用します。 ユーザーには、AI アシスタントリソースで コンテンツを生成 権限を付与する必要があります。 コンテンツを生成のアクセス権の詳細情報
実験アクセラレーターは、AI 駆動型のインサイトとレコメンデーションを使用して実験をより迅速に実行し、成果の高いコンテンツバリエーションをよりすばやく特定するのに役立ちます。
主な機能:
- 複数のコンテンツバリエーションを自動生成します
- AI による実験デザインに関するレコメンデーションを受信します
- パフォーマンストレンドの早期指標を取得します
- 統計的優位差を算出するまでの時間を短縮します
AI を使用して、個々の顧客行動パターンに基づいて各メッセージの最適な送信時間を予測し、エンゲージメントを最大化します。
仕組み
送信時間の最適化では、エンゲージメントの履歴データ(開封数とクリック数)を分析して、各顧客がメッセージに関与する可能性が最も高いタイミングを予測します。 指定した時間枠内に配信が自動的にスケジュールされます。
使用するタイミング
| table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2 | |
|---|---|
| 最適な用途 | 推奨されない用途 |
| マーケティングキャンペーンとニュースレター | 時間的制約のある運用メッセージ(注文確認、パスワードリセット) |
| プロモーションメッセージ | 緊急の通知(フライトの遅延、緊急アラート) |
| 教育コンテンツ | 特定のタイミング要件があるイベントベースのメッセージ |
| エンゲージメントキャンペーン |
AI を活用した変換テクノロジーを使用して、静的画像デザイン(JPEG、PNG)を編集可能な HTML メールテンプレートに変換します。
Adobe GenStudio for Performance Marketing と統合し、AI を活用したメールコンテンツを作成し、テンプレートを Journey Optimizer にインポートしてオーケストレーションを実行します。 Journey Optimizer テンプレートを GenStudio にエクスポートし、AI を活用してバリエーションを生成してデプロイメント用に取り込みます (限定提供、メールチャネルのみ)。
トーン、声、メッセージの一貫性を測定する AI を活用したスコアリングを使用して、コンテンツがブランドガイドラインにどの程度一致しているかを評価します。
決定の AI モデル ai-decisioning
コンバージョン率(コンバージョン数 ÷ インプレッション数)別にオファーをランク付けするインテリジェントなランキングモデルを作成し、各顧客に対してコンバージョンする可能性が最も高いオファーを自動的に表示します。
モデルタイプ
- 自動最適化 - オファーの全体的な、パーソナライズされていないパフォーマンスから学習し、時間の経過と共にコンバージョンを自動的に改善します。 モデルが約 6 時間ごとに再トレーニングされるので、オファーが頻繁に変更される場合に適しています。
- パーソナライズされた最適化 - 顧客プロファイルの属性、行動、オーディエンスメンバーシップを使用して、各個人に最適なオファーを予測します。 これは、全体で単一の勝者を選択するのではなく、顧客ごとに異なるランキングが必要な場合に選択します。
要件
最小データ要件は、モデルのタイプによって異なります。
- 自動最適化 - 過去 14 日以内に、それぞれ 100 回以上の表示イベント数と 5 回以上のクリックイベント数を含む2 個以上のオファー。 このしきい値を下回るオファーは新規として処理され、探索トラフィックを通じてのみ提供されます。
- パーソナライズされた最適化 - 30 日間のローリングウィンドウを使用します。 アドビでは、オファーごとに週あたり少なくとも 1,000 個のインプレッション数と 100 個のコンバージョンイベント数を推奨しています。デフォルトでは、インプレッション数が 1,000 個未満またはコンバージョン数が 50 個未満のオファーに対しては、モデルのトレーニングが行われません。 単一のモデルをトレーニングするために、最大 5 つのオーディエンスを選択できます。
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For complete understanding, this information should be combined with the documentation on this page. Neither source is intended to stand alone; the page describes the feature, while this section provides additional context that helps disambiguate terminology, intent, applicability, and constraints.
- TL;DR: This page is an overview of the AI and machine learning features across Journey Optimizer, including CX Coworker, AI Assistant, AI agents, AI-powered content generation, integrations and tools, Send-Time Optimization, AI decisioning, and content experimentation.
Intents:
- Understand what CX Coworker is, how it relates to AI Assistant, and which skills it provides for journeys, loyalty, and content management
- Simulate journey logic with the Journey Simulation skill in CX Coworker
- Understand what AI Assistant can do and how to access it
- Learn which AI agents are available and what permissions each requires
- Generate content and message variations with AI across supported channels
- Predict the best send time per customer with Send-Time Optimization
- Rank and personalize offers with AI decisioning models
- Optimize Decisioning rules and ranking formulas with AI-suggested simplifications
Glossary:
- CX Coworker: Adobe’s conversational experience that integrates with business applications, automating customer experience and marketing workflows across Adobe applications; you describe a business goal in natural language and Coworker plans, executes, and validates the work (product-specific)
- Journey Create (CX Coworker skill): A CX Coworker skill for journeys that builds journeys with natural language prompts (product-specific)
- Journey Simulation (CX Coworker skill): A CX Coworker skill for simulating journey logic (product-specific)
- Channel Content Create (CX Coworker skill): A CX Coworker skill for journeys that generates channel-specific message copy and designs (product-specific)
- Journey Analyze (CX Coworker skill): A CX Coworker skill for journeys that diagnoses journey drop-offs, scheduling overlaps, and execution anomalies (product-specific)
- Loyalty Challenge Management (CX Coworker skill): A CX Coworker skill for loyalty that creates and configures loyalty challenges (product-specific)
- Loyalty Insights (CX Coworker skill): A CX Coworker skill for loyalty that queries loyalty points, tier distributions, and revenue metrics (product-specific)
- AI Assistant: The conversational guide to Journey Optimizer that answers product-knowledge questions and, in Beta, surfaces operational insights about journeys (product-specific)
- Journey Agent: An AI agent offering two skills in AI Assistant, Analyze and Create, for optimizing or building journeys from natural language (product-specific)
- Experimentation Agent: An AI agent that analyzes and manages digital experiments across websites, emails, push messages, and applications (product-specific)
- Generate Content: AI-powered content generation for subject lines, body text, images, and message variations (product-specific)
- Auto-optimization: A ranking model type that learns from overall, non-personalized offer performance and retrains roughly every 6 hours (product-specific)
- Personalized optimization: A ranking model type that uses customer profile attributes, behavior, and audience membership to predict the best offer per individual (product-specific)
- Send-Time Optimization: An AI capability that predicts the optimal send time per customer from historical engagement data (product-specific)
- Journey Optimizer MCP server: A capability that connects Journey Optimizer to MCP-compatible AI applications for plain-language queries; all operations are currently read-only (product-specific)
Guardrails:
- Content Management (CX Coworker) is powered by 15 read/write MCP tools.
- AI Assistant requires agreement to the Adobe Experience Cloud Generative AI User Guidelines before use.
- Operational Insights are in Beta, are currently only available for Journeys, and reflect data from your current sandbox.
- Send-Time Optimization is not recommended for time-sensitive operational messages (order confirmations, password resets), urgent notifications (flight delays, emergency alerts), or event-based messages with specific timing requirements.
- AI Content Generation is only available for the Email, Push, Web, and Mobile message channels.
- Brand asset uploads support PDFs, images, or ZIP files (max 50 MB) (hard limit).
- Custom templates support up to 8-10 images.
- Auto-optimization requires at least 2 offers with 100+ display events and 5+ click events each within the last 14 days; offers below this threshold are treated as new and only served through exploration traffic.
- Personalized optimization uses a rolling 30-day window; Adobe recommends at least 1,000 impressions and 100 conversion events per offer per week (recommended); by default, offers with fewer than 1,000 impressions or 50 conversions do not get a model trained for them.
- Up to 5 audiences can be selected to train a single personalized optimization model.
- AI-powered rule and formula optimization analyzes only rules and ranking formulas whose PQL expression is larger than 2 KB (UTF-8 encoded); smaller expressions are not analyzed.
- AI-powered rule and formula optimization requires the Generate Content permission on the AI Assistant resource.
- The Journey Optimizer MCP server currently supports read-only operations only.
- GenStudio for performance marketing integration is in Limited availability and email channel only.
- The Experimentation Agent is available with the Journey Optimizer Experimentation Accelerator license and requires View Experiments and Manage Experiment Metadata permissions.
Terminology:
- Canonical name: Send-Time Optimization — Acronym: n/a — variants: send-time optimization
- Synonyms: “Generate Content” = “AI content generation”
- Do not confuse: “Auto-optimization” (learns from overall, non-personalized performance) ≠ “Personalized optimization” (predicts the best offer per individual)
- Do not confuse: “Journey Analyze skill” (optimize existing journeys) ≠ “Journey Create skill” (build new journeys from prompts)
- Do not confuse: “AI Assistant” (conversational guide) ≠ “AI Agents” (specialized agents for deep analysis and recommendations)
- Do not confuse: “Journey Analyze skill” and “Journey Create skill” (AI Assistant’s Journey Agent skills) ≠ “Journey Analyze (CX Coworker skill)” and “Journey Create (CX Coworker skill)” — the page names these separately: the Journey Agent skills operate within AI Assistant, while Journey Analyze and Journey Create are CX Coworker skills for the Journeys capability.
- Do not confuse: “CX Coworker” (Adobe’s evolution of AI Assistant, described in the CX Coworker section) ≠ “AI Assistant” (the conversational guide it is succeeding)
FAQ:
- Q: How does CX Coworker relate to AI Assistant? — CX Coworker is Adobe’s evolution of the AI Assistant conversational experience; organizations are being transitioned from AI Assistant to CX Coworker on a rolling basis, and some organizations may retain access to AI Assistant until they are enabled for CX Coworker.
- Q: What permissions do I need for AI features? — Generate Content requires the Generate Content permission; AI Assistant product knowledge requires agreement to the Adobe Generative AI User Guidelines; each agent requires its listed View/Manage permissions.
- Q: Is AI-generated content always accurate? — No; always review AI-generated content for accuracy and brand appropriateness, and use the thumbs up/down feedback tools.
- Q: Which channels support AI Content Generation? — Only the Email, Push, Web, and Mobile message channels.
- Q: What are the requirements for AI ranking models? — They differ by model type; Auto-optimization and Personalized optimization have distinct minimum interaction-data thresholds described in Requirements.
- Q: How do I get access to these features? — Most AI features are included with Journey Optimizer; some capabilities such as Send-Time Optimization or AI Agents may require enablement by Adobe, so contact your Adobe representative.