MAツールは、もはや配信の自動化だけでなく、AIによる“誰に・何を・いつ・どこで”の最適化が勝敗を分ける時代に入っています。
とはいえ、機能名に「AI」と書かれていても、実務でどこまで効くのかイメージしにくいのが本音ではないでしょうか。
本記事では、AIを搭載している主要なMAツールを横断比較し、活用メリットと選び方の勘所を実務目線で整理しました。
ツールごとの違いを短時間で掴み、明日からの運用改善に直結させましょう。
また、「どのサービスを選べばいいかわからない」という方は、AI活用研究所に相談するのもおすすめですので、興味のある方はぜひお問い合わせください。
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AI搭載MAツールおすすめ10選
Salesforce Marketing Cloud Einstein

項目 | 内容 |
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プラン / 料金 | Advanced:約72万円 / 月 Premium:約270万円 / 月 |
初期費用 | 要問い合わせ |
運営会社 | 株式会社セールスフォース・ドットコム |
日本語対応 | あり |
公式ページ | https://www.salesforce.com/marketing/pricing/ |
Salesforce Marketing Cloud Einsteinはメール、Journey、広告、モバイルなど各チャネルの配信タイミングとコンテンツをAIで最適化します。
予測スコアリングでコンバージョン確率や解約リスクを見える化し、優先アプローチ先を自動提示します。
自然言語でのクエリ生成や件名生成も強化され、運用担当の手作業を大幅に削減できます。
データクラウドと連携すれば、ゼロ/ファーストパーティデータを横断して高精度のセグメントを自動抽出できます。
ガバナンス機能が充実し、大企業のセキュリティ要件にも対応しやすいのが特長です。
口コミ |
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「顧客の関心や行動に基づく洞察をリアルタイムに提供し、メール・モバイルプッシュのエンゲージメントスコアを自動評価できる。」|MarCloudConsulting |
「EinsteinのAIスコアリングがデータに基づいて潜在見込み客を優先順位化し、営業チームの行動効率を高めてくれる。」|Business News Daily |
>>Salesforce Marketing Cloud Einsteinを見てみる
HubSpot Marketing Hub AI

項目 | 内容 |
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プラン / 料金 | Marketing Hub Starter:約2,200円 / 月 ※各種、中〜大規模向けは要見積もり |
初期費用 | 要問い合わせ |
運営会社 | 株式会社HubSpot |
日本語対応 | あり |
公式ページ | https://www.hubspot.com/pricing/marketing/ |
HubSpotのAIは、ブログやLPの下書き生成からメール件名の最適化、A/Bテストの提案まで一気通貫で支援します。
「AIアシスタント」でプロンプトからキャンペーン素材をまとめて作成し、アセット間のトーンを統一できます。
予測リードスコアはCRMとネイティブ連携し、商談化確度の高い見込み客を自動でワークフローに流せます。
SEO推奨やコピー改善もダッシュボードで確認でき、属人化しがちな運用を標準化できます。
中堅規模までの導入・定着が速く、運用コストを抑えたい企業に適しています。
口コミ |
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「ブランドボイスに基づいたブログやランディングページ、ポッドキャストなどを自動生成でき、Prospecting Agent によるターゲットアカウントへのパーソナライズされたアプローチも可能。」|StayModern.ai |
[「見込み客スコアリングやコンテンツ戦略策定、チャットボットによる対応まで含めて一連のインバウンドマーケティングを自動化でき、効率性と精度が高い。」|ArticlesBase |
>> HubSpot Marketing Hub AIを見てみる
Adobe Marketo Engage

項目 | 内容 |
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プラン / 料金 | 約640万円〜 / 年 |
初期費用 | 要問い合わせ |
運営会社 | 株式会社アドビ |
日本語対応 | あり(UI多言語対応) |
公式ページ | https://business.adobe.com/jp/products/marketo.html |
Marketoはアカウントベースのスコアリングとコンテンツ個別化に強く、B2Bの長期案件で真価を発揮します。
AIはフォーム離脱防止や次の最適タッチポイントを提案し、パイプラインの歩留まりを改善します。
コンテンツAIでのコピー生成やセマンティックタグ付けにより、アセット管理と再利用が効率化します。
Adobe Experience Cloudと統合すると、広告やサイト行動のシグナルを横断して配信が自律的に賢くなります。
高度な権限設計と監査ログで、統制とスピードの両立が可能です。
口コミ |
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「Marketo Engageは使いやすく、マーケティングキャンペーンを自動化し、リード育成に非常に効果的だった。」|Capterra |
「マーケターの思考に沿ったフロー設計ができ、非常に精緻なリードキャンペーンが迅速に構築できるようになった。」|G2 |
B2Bマーケティングオートメーション(旧Pardot)

項目 | 内容 |
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プラン / 料金 | Growth:約15.8万円 / 月、年払い Plus:約34.8万円 / 月、年払い |
初期費用 | 要問い合わせ |
運営会社 | 株式会社セールスフォース・ドットコム |
日本語対応 | あり |
公式ページ | https://www.salesforce.com/jp/marketing/b2b-automation/ |
Salesforce CRMとネイティブに連携し、B2BリードのスコアリングとグレーディングをAIで最適化します。
B2Bマーケティングオートメーション(旧Pardot)が開封・クリック・サイト滞在などのシグナルから、商談化確率の高いアカウントを浮き彫りにします。
動的コンテンツとメール件名の最適化により、少人数運用でも成果を伸ばしやすくなります。
セールスとのハンドオフがスムーズで、SLA違反のアラートやフォロー漏れ防止が仕組み化できます。
B2Bマーケの王道フローを短期間で立ち上げたい企業に向いています。
口コミ |
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「Engagement Studioによる自動メールシーケンス作成と全体フローの視覚化で、リードナーチャリングが直感的に構築できる。」|MarketingTechStack |
「自動でスコアリングされ、優先度の高いリードを把握できることが営業チームの成果に直結している。」|The Spot |
>>B2Bマーケティングオートメーション(旧Pardot)を見てみる
Microsoft Dynamics 365

項目 | 内容 |
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プラン / 料金 | 必要ライセンス+Copilot追加 約4,800円 / 月(1ユーザーあたり) |
初期費用 | 要問い合わせ |
運営会社 | 日本マイクロソフト株式会社 |
日本語対応 | あり |
公式ページ | https://www.microsoft.com/ja-jp/dynamics-365 |
Microsoft Dynamics 365は自然言語の指示でセグメントとジャーニーを生成し、配信計画を自動で組み立てます。
Customer Insightsと統合すれば、リアルタイムの行動データでペルソナを更新し続けられます。
件名・本文の提案や、最適な送信時間の提示も自動で行い、反応率の底上げに寄与します。
Microsoftスタックとの統合が強く、Power Platformで業務アプリ連携を迅速に拡張できます。
セキュリティと権限管理の設計がしやすく、情シス主導の標準化に向きます。
口コミ |
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「Copilotがマーケティングワークフローを変革。時間短縮と内部プロセスの簡素化が進み、マーケ担当者にとって戦略的な利点となっている。」|Microsoft公式ブログ |
「Copilotがセグメンテーション設計やメール生成を自動化し、マーケティング担当者の負荷軽減に役立っている。」|Microsoft公式ブログ |
ActiveCampaign CXA AI

項目 | 内容 |
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プラン / 料金 | Plus:約11,200円 / 月 Professional:25,440円 / 月 Enterprise:40,000円前後 / 月 |
初期費用 | なし |
運営会社 | ActiveCampaign Inc. |
日本語対応 | 部分対応(UI英語) |
公式ページ | https://www.activecampaign.com/pricing |
中小〜中堅のメール / オートメーションに強く、AIが件名とセグメントの最適化を手軽に支援します。
行動スコアとサイト追跡を組み合わせ、CV見込みの高いユーザーに優先配信します。
生成コピーで素早くキャンペーンを立ち上げ、A / B結果の学習を自動反映できます。
CRM機能も内蔵し、SFAが未整備でも一体運用が可能です。
コスト効率が良く、スモールスタートに最適です。
口コミ |
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「150,000社以上に導入され、マシンラーニングと自動化、ネイティブな統合により、パーソナライズされた顧客体験を簡単に構築できる。」|CX Today |
「オートメーションがシンプルかつ強力で、ネイティブ連携が豊富なので、効果的なマーケティングフローを手軽に設計できる。」|Forbes Advisor |
Mailchimp Predictive Segmentation

項目 | 内容 |
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プラン / 料金 | Standard:約3,200円 / 月 Premium:約52,000円 / 月 |
初期費用 | なし |
運営会社 | 株式会社Mailchimp |
日本語対応 | 部分対応(UIは英語中心) |
公式ページ | https://mailchimp.com/pricing/marketing/ |
Predictive機能でLTVや購入確率によるセグメントを自動生成し、配信のムダを削減します。
Creative Assistantはブランドガイドから自動でクリエイティブ案を作り、デザイン統一を担保します。
シンプルなUIで、非エンジニアでもAIの恩恵を受けやすいのが魅力です。
EC連携テンプレートが豊富で、カゴ落ちや再購入促進の自動化が早く立ち上がります。
小規模チームでも回しやすい運用負荷の低さが評価されています。
口コミ |
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「MailchimpのAIコンテンツ提案と予測セグメンテーションは斬新で、価格面でも導入しやすい。」|SolidGrowth |
「予測された購入可能性や顧客生涯価値、年齢・性別などのデモグラフィック情報を用いて、最適なターゲットグループへの配信が可能になった。」|Mailchimp |
>> Mailchimp Predictive Segmentationを見てみる
Oracle Eloqua AI

項目 | 内容 |
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プラン / 料金 | Basic:約25.6万円 / 月 Standard:約51.2万円 / 月 |
初期費用 | 実装:約128万~320万円 |
運営会社 | 日本オラクル株式会社 |
日本語対応 | あり |
公式ページ | https://www.oracle.com/jp/cx/marketing/automation/ |
エンタープライズ向けの堅牢なデータモデルと、スコアリング&オーケストレーションをAIで強化します。
複雑なB2B購買委員会に対して、役割ごとに異なるメッセージを動的に最適化します。
アナリティクスで施策影響を多接点で把握し、次アクションを自動提示します。
他のOracleアプリケーションや外部CRMとも連携しやすく、全社標準の基盤に適します。
審査・統制要件が厳しい組織でも導入しやすいのが特長です。
口コミ |
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「極めて柔軟性の高いキャンペーン設計とオーディエンスセグメンテーションが可能で、複雑なキャンペーン実行を支援してくれる最良のMAツール。」|G2 |
「dvanced Intelligence による生成AIプロンプトとリードスコアリング機能が、ライティングやターゲティングの効率化に大きく貢献している。」|RelationshipOne |
SATORI

項目 | 内容 |
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プラン / 料金 | 148,000円 / 月(年契約) |
初期費用 | 300,000円 |
運営会社 | 株式会社SATORI |
日本語対応 | あり |
公式ページ | https://satori.marketing/ |
国産MAツールとして、匿名ユーザーの可視化と行動トリガーでのナーチャリングに強みがあります。
AIがコンバージョン見込みの高い来訪者を抽出し、ポップアップやチャットでの適切な接客を提案します。
日本語でのテンプレや支援が手厚く、少人数チームでも短期間で成果を出しやすいです。
Webhookや各種広告との連携も容易で、獲得施策との往復がしやすくなります。
国内法・商習慣を踏まえた運用ガイドが整備されている点も安心材料です。
口コミ |
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「純国産のMAツールで、日本語マニュアルとサポートがあるため非常に扱いやすい。」|Buddy Marketing |
「マーケ経験が浅い担当者でも、導入後に新規問い合わせが約100件から350件に増えた。」|SATORI公式 |
List Finder

項目 | 内容 |
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プラン / 料金 | 45,000円 / 月〜 |
初期費用 | 要問い合わせ |
運営会社 | 株式会社Innovation × Solutions |
日本語対応 | あり |
公式ページ | https://promote.list-finder.jp/ |
インサイドセールス支援に特化し、展示会や資料請求の見込み客から“今アプローチすべき相手”をAIが抽出します。
スコアと温度感をダッシュボードで示し、電話やメールの優先順位が即断しやすくなります。
国産ゆえに実装・定着が速く、SFA未導入でも運用を立ち上げやすい設計です。
アクセス企業のアラート通知や、簡易ABテストも備え、少人数運用にフィットします。
中小企業のインバウンド強化に適したバランスの良いMAです。
口コミ |
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「BtoBマーケティングに特化したシンプルで直感的な操作性が魅力。メルマガ配信やアクセス分析が手軽に行え、導入しやすさと実用性が高く評価されています。」|ITトレンド |
「導入企業では、初心者でも使いやすくメルマガ配信作業をチームで担えるようになり、リードフォローの効率化と受注増加が実現しました。また、サポートが非常に手厚く、安心して利用できる点も高評価です。」|List Finder公式 |
AIで実現するMAツール5つの進化ポイント
予測スコアリングでリード優先順位付け
AIは過去の成約データや行動シグナルから、各リードの“次に起きる確率”を算出します。
営業が今アタックすべき相手が可視化され、架電やメールの当たり外れが減ります。
スコアの根拠や寄与要因が確認できれば、現場の納得感も高まります。
スコア更新を自動化し、日々の温度感の変化に追従できる運用にしましょう。
ISとFSのSLAをスコアに連動させると、ハンドオフの質が安定します。
パーソナライズメール&送信タイミング最適化
最適時間配信は、受信者ごとの開封傾向を学習して送信を自動調整します。
件名や本文もセグメントごとに微調整され、反応率の底上げが期待できます。
動的コンテンツを使えば、同一メールでもユーザーにより出し分けが可能です。
制作の手数が増えないのに、体感的な“一対一感”が出せます。
頻度上げすぎの反発は抑制ロジックで回避し、解約率も管理します。
コンテンツ生成と高速ABテスト
AIで一次案を素早く量産し、A/Bテストの回転数を劇的に増やします。
勝ちパターンの学習を自動で反映し、次回以降の初期値が強くなります。
ガイドラインやNGワードを事前ルール化すると、修正工数を抑えられます。
画像生成や要約も絡め、制作→検証→改善のリードタイムを短縮します。
検証のKPIは開封・クリックに加え、売上やCVRまで紐づけて評価します。
チャネル横断キャンペーン自動オーケストレーション
メール、Web、広告、SNS、アプリPUSHをAIが横断管理し、次最適チャネルへ自動で誘導します。
人手では追い切れない条件分岐や例外処理も、テンプレ化でミスを減らします。
在庫や営業時間などビジネス制約もロジックに組み込み、現場の実情に合わせます。
チャネルごとのKPI分断を避け、統合アトリビューションで評価します。
学習結果は旅程全体に波及し、面での改善が進みます。
リアルタイムダッシュボードで意思決定支援
施策状況を分単位で把握し、反応の良いセグメントへ即リソースを寄せられます。
異常検知アラートで、リンク切れや誤配信の初動対応が素早くなります。
費用対効果と学習状況を同一画面で追えると、止める・伸ばすの判断が的確です。
経営層にはKPIサマリー、現場にはオペ指標という見せ分けも重要です。
ダッシュボード自体の権限と監査ログで、統制とスピードを両立します。
AI×MAツールに関するよくある質問(FAQ)
Q1. AIモデルの精度はどのくらいで改善される?
初期は過去データの質と量に依存しますが、2〜4週間の学習で傾向が安定し始めます。
A / Bテストの回転数を上げるほど改善は加速し、季節性の学習にも対応しやすくなります。
誤差の大きいセグメントは分割や特徴量の見直しで精度が伸びます。
精度は“相対改善”で評価し、業績KPIへの寄与で最終判断しましょう。
継続運用の仕組み化が一番の近道です。
Q2. データ量が少なくても効果は出る?
少量でも、ルール×AIのハイブリッドで十分に成果は狙えます。
まずは高意図の行動シグナル(価格ページ閲覧、比較表滞在など)に絞って設計します。
外部データ連携や類似オーディエンスで母集団を補完する方法も有効です。
学習に不要なノイズを減らし、特徴量の質を上げることが鍵です。
小さく始めて、データが貯まるほどAIの利得が大きくなります。
Q3. AIによる自動化で運用メンバーは不要になる?
不要にはなりませんが、役割は“設計と判断”にシフトします。
AIが候補案や優先順位を提示し、人がKPIとブランド観点で最終決定します。
運用工数は減る一方で、企画・検証・LTV設計に時間を投資できるようになります。
体制は少人数でも高頻度改善が可能になります。
成果の再現性はむしろ高まります。
Q4. AI機能を最大化する社内教育方法は?
プロンプトと評価指標の基礎研修を短時間で反復し、現場に近い教材を使います。
勝ちパターンのテンプレとガイドラインを整備し、属人化を防ぎます。
毎週のレビューで数字と学びを共有し、失敗を早く潰します。
権限設計と監査ログで安全に試行できる環境を用意します。
“学習する組織”を前提に設計しましょう。
Q5. セキュリティ・個人情報の取り扱いは安全?
主要MAツールは権限管理、暗号化、監査ログを標準搭載し、安全な運用が可能です。
ただし、顧客データの持ち出し禁止や最小権限など運用ルールを徹底する必要があります。
生成AI連携時は、プロンプトに個人情報を含めない設計とマスキングが必須です。
データ処理の委託先、保管リージョン、ログ保管期間を契約で明確化しましょう。
セキュリティと成果の両立は設計で実現できます。