CX Enterprise Coworker for Marketo Engageに関する資料 data-information
CX Enterprise Coworker for Marketo Engageは、Adobe Marketo Engage内のネイティブのエージェント機能であり、リードのインポート、プログラムの検証、データの正規化、プログラムの作成、リード調査、分析、製品ガイダンスなど、マーケティング部門が自然言語で操作し、選択したワークフローを自動化できるようにします。 CX Enterprise Coworker for Marketo Engageは、ユーザーの既存のMarketo Engage環境内で動作し、Adobeで管理されるインフラストラクチャをAIの推論とオーケストレーションに使用します。
ユーザー環境： CX Enterprise Coworker for Marketo Engageは、既存のMarketo Engage環境内で動作し、新しいユーザー間共有パスを導入しません。
データ範囲：サービスは、リードレコード、プログラムデータ、スマートキャンペーンアクティビティなど、ユーザー環境に既に存在する標準的な B2B マーケティングデータを処理します。
AI サービス： Marketo Engage用CX Enterprise Coworkerは、Adobeによって構築されたAI ハーネスを活用し、Azure OpenAI GPT-4.1とAWS Bedrock上のClaudeをAI推論に使用し、Marketo MCP ツールが製品アクションの実行をサポートします。
ガバナンス： AI が生成した出力は、ユーザーの環境内に残り、既存のガバナンス、データの保管場所、保持に関するコントロールの対象となります。
透明性： AI が生成した出力は、会話や監査履歴を通じて確認可能で、ユーザーによる監視をサポートします。
アクセス制御とロールアウト
リードの読み込み
機能：ユーザーが指定したリードデータを処理し、マッピング、正規化、重複排除を行った上で、Marketo Engage に読み込みます。
プログラムの検証
機能：命名標準、承認ステータス、メールコンプライアンス、フローロジックなど、Skill の Markdown ファイル内でユーザーが定義した組織のルールに対して、Marketo プログラムを評価します。
リードの調査
機能：フローのステップ実行やスマートリストのメンバーシップを検証し、ユーザーがマイルストーンに到達した理由や到達しなかった理由を会話形式で分析します。
製品知識
機能：エージェントエクスペリエンスをまたいで使用される共有ナレッジレイヤーを通じて、Marketo のベストプラクティスとハウツーガイダンスを提供します。
ユースケース
リストされているものに加えて、CX Enterprise Coworker for Marketo Engageを使用して、複雑な運用上の問題（CRM同期エラー、Webhook エラー、メール配信の根本原因分析、フィールドの不一致）の診断とトラブルシューティング、アカウント全体での監査の実施（メール配信品質、サブスクリプションセンターのコンプライアンス、スマートキャンペーンレビュー、スコアリングモデル評価）、ブリーフやテンプレート（イベントプログラム、多言語メールキャンペーン、ウェビナーの設定）からのプログラム作成の迅速化を検討します。 CX Enterprise Coworker for Marketo Engageは、AIによるリードの大規模な分類とデータの強化、パフォーマンス分析と修正に関する推奨事項、ベロシティのスクリプトやライフサイクルモデルなどの技術的な設定のガイド付きデバッグを提供するように設計されています。
可用性とロールアウトステータス
実施要件：コア Gen-AI 条件と補足条件に同意した Marketo Engage ユーザーのみが、プロビジョニングを利用できます。
ロールアウトモデル：デプロイメントは、アルファ版およびプライベートベータ版を通じて、より広範なパブリックベータ版へと拡大し、最終的に一般提供に至ります。
対象地域：最初のリリースは、中国本土を除くグローバルな Marketo Engage ユーザーを対象としています。
業界範囲：現在のロールアウトには、ヘルスケア、財務サービス、政府、防衛など、高度に規制された業界向けの業種別機能は含まれていません。
ドキュメントとサポート
ドキュメント：一般提供に向けた準備の一環として、Experience League ドキュメントを拡張しています。
サポートモデル：現在のサポートアプローチには、ユーザーからのフィードバックの受け入れ、営業時間、Marketo Engage Experience League向けCX Enterprise Coworker コミュニティが含まれます。
サービス監視：アドビは、可観測性、フィードバックダッシュボード、品質評価メカニズムを、ローンチの成熟度と継続的な改善の重要な要素として特定しています。
範囲外のデータと除外事項
新しい特殊カテゴリーデータがありません： Marketo Engage用CX Enterprise Coworkerでは、ヘルス、財務、正確な場所、バイオメトリクス、またはその他の特殊カテゴリーデータに対する新しい処理は導入されていません。
新しい共有パスなし：サービスは、ユーザー間でコンテンツを共有する新しいメカニズムを作成しません。
ユーザー環境内に残る出力： AI が生成した出力は、既存のガバナンス管理の下で、ユーザーの既存の Marketo Engage 環境内に残ります。
現在の除外事項：最初のロールアウトでは中国本土が除外されており、高度に規制された業界向けの業種別機能は提供されません。
Azure OpenAI および AWS Bedrock 上での Claude の使用
このセクションでは、Azure OpenAIがCX Enterprise Coworker for Marketo Engage ワークフローをどのようにサポートしているかを説明します。 関連する図やフローの説明は、データの範囲、ユーザーによる監視、モデルのトレーニングに関する制限など、ここで説明されているコントロールと共に参照する必要があります。
目的： Azure OpenAI GPT-4.1 は、対話型の推論およびエージェント駆動型ワークフローのオーケストレーションに使用されます。
データの範囲：入力は、ユーザーの Marketo Engage 環境に既に存在し、リクエストされたワークフローの実行に必要な標準的な B2B マーケティングデータに制限されます。
AI出力： AI出力は、ユーザープロンプトと設定によって決定されます。Marketo Engage向けCX Enterprise Coworker機能は、ユーザー設定なしでは自律的に意思決定を行いません。
トレーニング：アドビは、このサービスに対する Azure OpenAI モデルのトレーニングや微調整にユーザーデータを使用しません。
ユーザーによる監視： AI が生成した出力は、Marketo Engage の会話機能や監査履歴機能を通じて、引き続き確認可能です。
データの保持と保存
ユーザー環境内に残る出力：クリーンアップされたリードリスト、QA レポート、生成されたプログラム構造、正規化されたデータなど、AI が生成した出力は、ユーザーの Marketo Engage 環境内に残ります。
ガバナンスのアラインメント：出力データは、Marketo Engage のユーザーの既存のデータガバナンス、データの保管場所、保持に関するコントロールの対象となります。
新しいユーザー間ストアなし：サービスは、ユーザー間でデータを共有する個別のパスを導入しません。
データの処理と保存場所
この節では、CX Enterprise Coworker for Marketo Engageが動作する環境と、処理が行われる環境について説明します。 ドキュメントに地域の図やインフラストラクチャのビジュアルが含まれている場合、これらの資料は、包括的なネットワーク構成図ではなく、サービスの場所や処理フローを大まかに示したものとして理解する必要があります。
Application environment: CX Enterprise Coworker for Marketo Engageは、ユーザーの既存のAdobe Marketo Engage環境内で動作します。
AI処理： Marketo Engage版CX Enterprise Coworkerでは、Azure OpenAI GPT-4.1とAWS Bedrock上のClaudeを使用して、対話的な推論とタスクのオーケストレーションを行っています。
ユーザーデータの場所：ユーザーデータおよび AI が生成した出力は、ユーザーの Marketo Engage 環境内に残り、ユーザーの既存のデータの保管場所、ガバナンス、保持に関するコントロールの対象となります。
個別のユーザー間ストアなし：サービスは、ユーザー間でデータを共有する個別のレイヤーや保存レイヤーを導入しません。
ワークフロータイプ別のデータの範囲
CX Enterprise CoworkerでMarketo Engage用に処理されるデータは、ユーザーの使用パターンと呼び出される特定のワークフローによって決まります。 すべてのワークフローで、リードレベルのデータ処理が必要になるわけではありません。
キャンペーンのメタデータのみ（リード情報なし）を活用するワークフロー
- 概要からのプログラム作成：自然言語による指示から、プログラム構造、スマートキャンペーン、フローステップ、コンテンツプレースホルダーを生成します
- メールの複製と翻訳：メールの HTML コンテンツ、件名、マーケティングコピーを複製し、各言語のバリアントに翻訳します
- キャンペーンの監査：スマートキャンペーン設定、トリガー／フィルター定義、フローロジック、命名規則を確認します
- プログラムの QA 検証：ユーザーが定義したルールに対して、プログラムのコンプライアンス、承認ステータス、構造上の完全性を評価します
- 購読センターとプログラムアーキテクチャの確認：キャンペーンロジックとプログラム構造を分析します
- 製品知識とベストプラクティスに関するガイダンス：共有知識レイヤーから Marketo に関するハウツー応答を提供します
リードレベルのレコード（標準的な B2B の「取引先責任者」フィールド）を活用するワークフロー
- リードの調査とトラブルシューティング：ユーザーが入力した個々のリードフィールド値、アクティビティ履歴、ライフサイクルの進行状況を検証し、リードが MQL ステータスに達した理由または達しなかった理由や、マーケティングキャンペーンで選定された理由または選定されなかった理由を診断します
- リードの読み込みと正規化：名前、メールアドレス、電話番号、会社フィールドなど、ユーザーが入力したリードデータを処理し、マッピング、クレンジング、重複排除を行います
- リードの分類とエンリッチメント：ユーザー定義のスコアリングや分類ロジックに対してリードレコードを評価します（例：データベースの健全性に対する有効なリードとスパムリード、パーソナライゼーション目的のペルソナ、企業メールリードと消費者リードを含むビジネスリード）
- データ品質と配信品質の監査：リードレベルのエンゲージメントデータ、バウンスパターン、重複レコードを分析し、データベースの健全性に関する問題を特定します
- キャンペーンのパフォーマンス分析：リードのエンゲージメントパターン、コンバージョンデータ、オーディエンス構成を明らかにし、パフォーマンス分析をサポートします
設計によるデータ最小化
- いずれの場合も、AI モデルに送信されるデータは、そのワークフロー内での特定のユーザーリクエストを実行するために必要なものに制限されます
- CX Enterprise Coworker for Marketo Engageは、ユーザーの既存のMarketo Engage権限に従います。ユーザーが製品UIを通じて表示できる権限を超えるリード記録、フィールド、またはプログラムへのアクセスは提供されません
- リードデータの処理を制限するユーザーは、AI の構造的および管理的な機能へのフルアクセスを維持しながら、Marketo Engage の既存の役割および権限コントロールを通じて、ツールの調査用ワークフローへのアクセスを制限できます
増分データの露出なし
AI は、エスカレーションパスではなく、既存のユーザー権限に対するアクセラレーターとして機能します。 Marketo Engage UIで特定のリードフィールド、プログラム、パーティションを表示できないユーザーは、Marketo Engage用のCX Enterprise Coworkerでそのデータを表示することもできません。 サービスは、パーティションルール、フィールドレベルの権限、ワークスペースの制限をバイパスしません。