AIを活用する ai-features

• 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？」

• 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 - メール、プッシュ、SMS アクションを追加します
• 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。」

• パフォーマンス分析 - 実験で発生したことの明確な表示
• インサイトの生成 - 結果が発生した理由の説明
• 機会の確認 - 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

• 「[キャンペーン名] ではどのような実験が実行されていますか？」
• 「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 実験アクセラレーターライセンスで使用可能です。

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。 ​ コンテンツへのアクセスの生成について詳しく見る

決定ルールの最適化 | ランキング式の最適化

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、勝利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

実験アクセラレーターの詳細情報

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。 指定した期間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	時間的制約のある操作メッセージ（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を含む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

送信時間の最適化の詳細情報

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。

画像から HTML への変換の詳細情報

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）。

GenStudio の詳細情報

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。

詳しくは、ブランド一致を参照してください。

決定の AI モデル ai-decisioning

コンバージョン率（コンバージョン率÷インプレッション率）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できます。

モデルの種類

• 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、時間の経過に伴いコンバージョンを自動的に改善します。 オファーが頻繁に変更される場合は、モデルが約6時間ごとに再訓練されるので適しています。
• 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、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

最小必要データ構成は、モデルタイプによって異なります。

• 自動最適化 – 過去14日以内に、100以上の表示イベントと5以上のクリックイベントを含む少なくとも2つのオファー。 このしきい値を下回るオファーは新しいオファーとして扱われ、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。 Adobeでは、1週間にオファーごとに1,000件以上のインプレッションと100件のコンバージョンイベントを推奨しています。デフォルトでは、インプレッション数が1,000件未満またはコンバージョン数が50件未満のオファーでは、トレーニングされたモデルを使用できません。 1つ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。

決定のための AI モデルの詳細情報 | AI ランキングモデルの作成

AI Knowledge Reference

This section contains structured knowledge intended to support interpretation, retrieval, and question answering related to this topic.

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
• 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)
• 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 only available for Email and Push actions in journeys; your organization needs at least 30 days of history using those actions before enabling it.
• AI Content Generation is only available for the Email, Push, Web, and SMS 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 SMS 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.