CMOなら誰もが、いずれチームにこう問いかけます。「なぜ数字が一致しないのか？」
ある担当者はSalesforceからパイプラインレポートを取得します。別の担当者は、マーケティングオートメーションプラットフォームからキャンペーンのアトリビューションデータを取得します。さらに別の担当者は、財務部門からコストデータをエクスポートします。3人が集まる頃には、次に何をすべきかを議論するのではなく、どの表計算ソフトが正しいかを巡って議論しています。会議は、実行すべき施策ではなく、調査項目を確認して終わります。
これは、マーケティングにおいて最も一般的で、かつコストのかかる問題のひとつです。これは単なるテクノロジーの問題ではありません。これはデータの問題です。そして今、チームがマーケティングデータの上に大規模言語モデルを導入し、難しい問いに対して確信を持った答えを求めるようになるにつれて、その重要性はさらに高まっています。
現実はこうです。LLM（大規模言語モデル）は推論エンジンです。文脈を解釈し、情報を統合する能力に非常に優れていますが、それは入力される情報がクリーンで、統制されており、実際にビジネスで合意されたロジックに基づいている場合に限られます。曖昧または一貫性のないデータを入力すると、もっともらしい誤った答えを自信を持って生成してしまいます。モデルは、企業ごとの「有望リード」の定義を理解しているわけではありません。また、顧客獲得単価の計算において、ある地域では代理店手数料を除外し、別の地域では除外していないことも理解していません。それは与えられた情報をもとに推論するだけです。
これは、多くのマーケティング組織がまだ解決できていない問題です。
ほとんどのマーケティングチームが抱える技術スタック
Snowflakeは、データを一元的かつスケーラブルに保存・分析したい企業にとって、主要なデータプラットフォームとなっています。マーケティングチームにとっては、キャンペーンデータ、顧客データ、Web分析、有料メディア支出、CRM出力、アトリビューションモデルなどが、すべて1か所に集約されることを意味します。ストレージとコンピュートの課題は、ほぼ解決されています。
Snowflake Cortex AIにより、チームはそのデータに対して直接LLMを実行できるようになります。データ移動やサードパーティAPIとの受け渡しは不要です。CMOは「前四半期にパイプラインカバレッジが低下した原因は何か？」と入力するだけで、アナリストがスライドを作成するのを3日待つことなく、数秒で要約された回答を得られます。
この機能自体は、すでに実現されています。問題は、その基盤となるデータです。
多くのマーケティング組織のSnowflake環境には、軽く変換された程度のデータしか格納されていません。キャンペーン名は、プラットフォームごとに統一されていません。アトリビューションロジックも、チームや四半期によって異なります。収益への貢献度は、ワークフローを作成した担当者によって4通りの方法で計算されています。チャネル分類も、CMOが取締役会で使用する表現と一致していません。
Cortex AIはそのようなデータをもとに推論を行うため、回答自体は生成できますが、そもそもデータの意味について組織内で合意が取れていないため、ビジネスとして完全には信頼できるものにはなりません。
AIの信頼性を支えるレイヤー
Alteryxは、生データとビジネス上の問いの間に位置します。これは、データを準備し、一貫した定義を適用し、組織の運用ルールを組み込む、ガバナンスされた変換およびビジネスロジックのレイヤーです。AIがデータに触れる前の段階で行われます。
実際には、Alteryxのワークフローがマーケティングプラットフォーム、ペイドメディア、CRM、Web分析、アトリビューションツールなどからデータを取得し、明確なビジネスロジックに基づいてクレンジング、標準化、エンリッチメントを行います。チャネル定義は統一されます。アトリビューションモデルは、再現可能かつ検証可能なワークフローになります。案件あたりのコスト、影響を受けたパイプライン、顧客獲得コストといった指標も、どのチームでも、どの地域でも、常に同じ方法で計算されるようになります。
そのロジックは、もはや表計算ソフトや個人の頭の中に存在するものではありません。クリーンで構造化され、コンテキストが付与されたデータをSnowflakeに書き戻す、ガバナンスされたワークフローとして管理されます。それこそが、Cortex AIが信頼性の高い推論を行うために必要な基盤です。
Beachbody On Demandを展開するフィットネスブランドBODiは、まさにこのアーキテクチャを構築しました。AlteryxとSnowflakeを組み合わせることで、チームは80種類の顧客属性にわたるAI対応データを構築し、その基盤を活用して顧客ロイヤルティのモデル化、購買傾向の予測、将来行動の予測を行いました。同社のマーケティングインテリジェンス担当VPは、「AlteryxとSnowflakeによって、どちらのプラットフォーム単体でも実現できなかったユースケースごとの予測モデルを構築できました」と述べています。
基盤が整うと、何が変わるのでしょうか
Cortex AIがAlteryxで準備されたデータ上で実行されると、状況は大きく変わります。LLM（大規模言語モデル）は、もはや生の不整合なデータをもとに推論することはありません。すべての指標に定義があり、すべての変換が追跡可能で、すべての計算が実際のビジネスロジックを反映した、管理されたデータセットをもとに推論を行います。
そのとき初めて、「前四半期にパイプラインカバレッジが低下した原因は何か？」という問いに対して、CMOが実際に行動へ移せる答えが得られるようになります。それは、モデルが賢くなったからではありません。データが信頼できるものになったからです。
これは単なる精度の問題ではありません。組織全体の信頼に関わる問題です。経営層が難しい質問を投げかけ、信頼性が高く一貫した回答を得られるようになると、リーダーシップとデータの関係そのものが変わります。マーケティングレビューの最初の20分を数字の整合性確認に費やす代わりに、チームは「次に何をすべきか」という本当に重要な問いに時間を使えるようになります。
Alteryxは、ロジックの監査可能性も維持します。どのアナリストでもワークフローを開いて、指標がどのように計算されたのかを正確に確認し、ソースデータまで遡って追跡し、CFOや取締役会に説明できます。AIは結果を提示します。結果そのものを生み出しているわけではありません。
アーキテクチャこそが戦略
多くの組織は、AI導入をモデル選定の問題として捉えています。LLMを評価し、ベンダーを比較し、PoCを実施しますが、出力結果が精査に耐えられず行き詰まることがあります。問題は、最初からモデルではありませんでした。
マーケティングにおいて、AI実験から運用AIへ移行できている組織は、まず基盤への投資を行っています。マーケティングデータの分類体系を標準化し、アトリビューションロジックを組み込み、指標定義をガバナンスし、AI対応データを大規模に整備しているのです。そのデータをSnowflakeに格納します。そしてCortex AIには、本来得意とする役割である「情報の統合」「パターンの抽出」「自然言語による回答生成」を担わせます。