Google Cloud の「データエージェントファミリー」がデジタルマーケティングにもたらすもの

こんにちは、デジタルマーケティング事業に携わっている神崎です。
本記事では、Google Cloud の「データエージェントファミリー」がデジタルマーケティングにもたらすものについて、考えてみます。

本記事の目次は、下記のとおりです。

デジタルマーケティングへのデータ活用の理想と現実

「データを収集・統合・民主化し、分析・活用できるようにする」というのは、デジタルマーケティングに携わる方のほとんどが描く理想かと思います。

一方で、現実にはさまざまな問題があります。以下はそのような問題の例です。

前述のような理想の実現のためには、データを収集～活用するまでのエコシステムが円滑に機能することが重要です。

しかし、データの活用に至るまでのエコシステムが、現実の問題により機能不全を起こすということが、デジタルマーケティングの現場では多々起きています。

結果として、一部のメンバーへの「属人化」や「データの散在・活用不全」という課題が生じているケースも多く見受けられます。

「データエージェントファミリー」は、Google Cloud の AI エージェント群です。

４つの AI エージェントをアーキテクチャに取り込むことで、データを取り扱いやすくなり、データの活用に至るまでの時間を短縮できるようになります。

※出典：生成 AI が拓くデータ活用の新境地：Google Cloud の「データエージェント」とは？
https://www.youtube.com/watch?v=YGZozq561iI

「データエージェントファミリー」は、デジタルマーケティング、とりわけデータ活用の文脈では、主にデータの統合・処理～可視化・分析のステップを支援します。

それぞれの AI エージェントの詳細については、以下の記事を参照してください。

AI エージェント	記事
Conversational Analytics Agent	BigQuery の会話分析機能を活用する - NRIネットコムBlog
Data Governance Agent	BigQuery テーブルやカラムの説明（メタデータ）を自動生成する - NRIネットコムBlog
Data Science Agent	Google アナリティクスのデータの異常を BigQuery ML で検出してみた - NRIネットコムBlog
Data Engineering Agent	Data Engineering Agent とともに BigQuery パイプラインを作成する - NRIネットコムBlog

Google Cloud の「データエージェントファミリー」は、前述のような問題、課題の解決に貢献します。

「データエージェントファミリー」による支援のイメージは、以下のとおりです。

AI エージェントの支援により、データの活用にかかわる問題を解決することで、データ活用に至るまでのエコシステムの機能不全が解消されます。

結果、ユーザーは KGI・KPI の達成に向けた、施策の実施に全力投球できるようになります。以下は「データエージェントファミリー」の導入により見込まれる効果の例です。

本記事で紹介した内容は、2026年3月19日に開催された Google Cloud のイベント「Agentic AI Summit '26 Spring」で私が講演した内容をもとにしたものです。
よろしければ、以下のページより講演のアーカイブ配信もご覧ください。

また、「データエージェントファミリー」の導入は、PoC からスモールスタートすることを推奨します。
以下は、Conversational Analytics Agent 活用 PoC のタスクイメージです。

No.	カテゴリ	タスク
1	ヒアリング	対象となるデータの整理
2	ヒアリング	現在の分析業務のヒアリング
3	要件定義	機能要件、非機能要件、データ要件を定義
4	設計	システム全体構成図の作成
5	設計	環境設計
6	設計	テーブル定義書の作成
7	設計	プロンプトの設計
8	開発	（必要に応じて）AI エージェントが稼働する環境（フロントエンド・バックエンド）の構築
9	開発	ETL 処理の実装
10	開発	データマートの作成
11	開発	非機能要件対応（セキュリティ、監視設定など）
12	効果検証	現在の分析業務に対する AI エージェント導入の有効性の検証、結果報告