AIと自動化は「魔法の杖」か、それとも「ハンドブレーキ」か？―― 誇大広告（Hype）を捨て、現場の泥臭い「データフロー」と向き合うための実践的エンジニアリング・ガイド

2026年1月30日

序章：ハイプ・サイクルの「幻滅期」を超えて

2026年1月29日、BLOO:CON 2026（ドイツ・ケルン）。午前中のセッションが「トレンド」や「戦略」といったマクロな視点で未来を語ったのに対し、ランチ前の最後のセッション（11:45〜12:30）は、会場の空気を一気に「現実」へと引き戻しました。

登壇者は、Bloofusionのデジタルアナリティクス＋CRO（コンバージョン率最適化）責任者、Andreas Engelhardt（アンドレアス・エンゲルハルト）氏。

テーマは**「オンラインマーケティングにおけるAIと自動化 – 誇大広告（Hype）、レバー（Lever）、それともハンドブレーキ（Handbrake）?」**。

メディアは毎日「AIがすべてを自動化する」「マーケターは不要になる」と騒ぎ立てますが、現場の人間は知っています。ツールを導入したからといって、魔法のように成果が出るわけではないことを。むしろ、間違った自動化は業務を複雑にし、組織の成長に急ブレーキ（ハンドブレーキ）をかけることさえあります。

本稿では、エンゲルハルト氏が数々のクライアントワークで経験した「AI導入の失敗事例」と、そこから導き出された**「成功するデータフローの方程式」**について、技術的な裏付けと共に徹底的にレポートします。

解説資料：https://lifrell-tech.com/wp-content/uploads/2026/01/AI_Marketing_Levers_And_Handbrakes.pdf

第1章：AIはいつ「ハンドブレーキ（阻害要因）」になるのか？ ―― カオスとトークンの物理的限界

エンゲルハルト氏は冒頭、多くの企業が陥る「AI導入の失敗パターン」を、一つのキーワードで表現しました。それは**「カオス（Chaos）」**です。

1. 「カオスの自動化」は「高速なカオス」を生むだけだ

議事録にある「カオスは実際に直接働くことができると言われていますが（それは間違いです）」という文脈は、AI導入における最大の教訓を示唆しています。

「多くの企業が、社内のデータが整理されていない状態で、あるいは業務プロセスが定義されていない状態で、最新のAIツールを導入しようとします。しかし、ゴミのようなプロセスをAIで自動化しても、出力されるのは『高速で生成されたゴミ』だけです」

例えば、顧客データ（CRM）において、名前の表記揺れ、重複、メールアドレスの欠損が放置されているとします。この状態で「AIでパーソナライズメールを自動送信するフロー」を組んだらどうなるでしょうか？「様」が抜けたメール、同じ内容の重複送信、解約済みの顧客への勧誘……。人間なら気付けるミスを、AIは秒速で数万件実行してしまいます。これは業務効率化どころか、ブランドの信頼を破壊する「急ブレーキ」となります。

教訓： AIは「整理整頓」ができません。AIを入れる前に、まず人間が「データの掃除（クレンジング）」と「業務の標準化」を行わなければなりません。「自動化」の前に「標準化」。この順序を間違えたプロジェクトは100%失敗します。

2. 技術的制約：「トークン」の限界とデータベースのクラッシュ

エンゲルハルト氏は、多くのマーケターが見落としがちな**「LLM（大規模言語モデル）の物理的限界」**についても、技術的な深堀りを行いました。

「私たちはAIを無限の知識を持つ魔法使いだと思いがちです。しかし、実際には**『トークン（Token）』**という厳しい制限の中で動く計算機に過ぎません」

議事録にある「データバンク（Database）は大きすぎて、モデルをクラッシュすることができないので、トークンを使用する……」という発言は、以下の深刻な技術的課題を指しています。

コンテキストウィンドウ（Context Window）の壁: 自社の全商品データ（数万点）や、過去10年分の顧客対応履歴を、一度のプロンプトでAIに読み込ませることは不可能です。2026年現在、数百万トークンを扱えるモデルも登場していますが、コストと精度の面で、毎回すべてのデータを読み込ませるのは現実的ではありません。無理に入力すれば、AIはエラーを吐くか（クラッシュ）、最初の方の情報を忘れて（忘却）、もっともらしい嘘をつき始めます（ハルシネーション）。
「情報の選別」の必要性: データベースにある情報をそのままAIに渡すのではなく、「今必要な情報だけ」を切り出して渡す技術が必要です。これを行わずに「全データ連携」を夢見ると、システムは破綻します。

第2章：RAG（検索拡張生成）とベクターデータベース ―― AIに「記憶」を持たせる技術

エンゲルハルト氏は、前述の「トークンの限界」を突破するための解決策として、**RAG（Retrieval-Augmented Generation）**の概念をマーケター向けに噛み砕いて解説しました。

1. AIは「本」を読まない。「該当ページ」だけを読む

「膨大な社内マニュアルをAIに学習させたい場合、どうすればいいでしょうか？その答えがRAGです」

RAGのプロセス：

チャンキング（Chunking）: マニュアルや商品データを、AIが読みやすいサイズ（段落ごとなど）に分割します。
埋め込み（Embedding）: 分割したテキストを「ベクトル（数値の羅列）」に変換し、ベクターデータベースに保存します。これにより、AIは言葉の意味的な近さを計算できるようになります。
検索（Retrieval）: ユーザーが質問したとき、その質問に関連するベクトルを持つテキストだけをデータベースから引っ張り出します。
生成（Generation）: 引っ張り出した「関連情報」だけをプロンプトに含めて、AIに回答を生成させます。

「この仕組みを作らずに、ただAIに『マニュアルを全部読んで』と言うのは、辞書を丸暗記させてから会話しようとするようなものです。非効率であり、間違いの元です」

2. 「Make」でつなぐRAGのワークフロー

議事録にある「Make（メイク）」への言及は、このRAGシステムをノーコードで構築する手法を指しています。「Pythonコードを書かなくても、Make.comを使えば、『Google DriveのPDFを読み込む』→『OpenAIでベクトル化する』→『Pinecone（ベクターDB）に保存する』という一連の流れを自動化できます。これからのマーケターに必要なのは、この**『データのパイプライン』を設計する力**です」

第3章：AIを真の「レバー（推進力）」にするためのフロー設計

技術的な基盤が整ったところで、エンゲルハルト氏は「業務フロー（Flows）」の具体的な設計論に移りました。

1. 「ハッピーパス（Happy Path）」しか考えない素人

「初心者は、すべてが上手くいく前提のフロー（ハッピーパス）しか作りません。しかし、現実はエラーの連続です」

APIエラー: OpenAIのサーバーがダウンしていたら？
データ欠損: 商品価格が空欄だったら？
ハルシネーション: AIが不適切な言葉を生成したら？

「プロフェッショナルな自動化フローには、必ず**『エラーハンドリング（Error Handling）』が含まれています。APIがエラーを返したら、5分後に再試行する。それでもダメなら人間にSlackで通知する。AIの出力に禁止用語が含まれていないかチェックする。こうした『防波堤』**を何重にも張り巡らせることこそが、本当の自動化設計です」

2. 「タイミング」の制御と非同期処理

議事録にある「次はタイミングの説明です」という部分は、自動化における極めて重要な実務的視点です。

「AIは24時間365日、ミリ秒単位で働けます。しかし、受け取る側の顧客や、承認する側の人間はそうではありません」

人間リズムへの同期: AIが深夜3時に素晴らしいメールを書いても、その瞬間に送信してはいけません。顧客が開封しやすい翌朝9時まで「待機（Sleep）」させるフローが必要です。
承認プロセスの非同期化: AIが生成したコンテンツを、人間が即座にチェックできるとは限りません。成果物を一度スプレッドシートやCMSの下書きに保存し、人間がチェック完了のステータスに変更した瞬間に公開トリガーが引かれる。このような**「非同期（Asynchronous）」な連携**が、現場のストレスを減らします。

第4章：最大の落とし穴 ―― 「新旧データ」のコンフリクトとナレッジマネジメント

エンゲルハルト氏がセッション後半で熱弁したのが、**「ナレッジマネジメント（知識管理）」**の難しさです。これは議事録の「新しいテキストと古いテキストとの関係」「インポート」という部分に該当します。

1. AIは「情報の鮮度」を理解できない

「ある企業のチャットボット導入失敗事例をお話ししましょう。彼らはAIに『過去の全マニュアル（2020年版〜2026年版）』を無差別にインポートしてしまいました」

結果、何が起きたか？ AIは顧客に対して、「今はもう廃止された古い機能」を自信満々に案内し始めました。

「AIにとって、2020年のドキュメントも2026年のドキュメントも、単なる『テキストデータの塊』に過ぎません。人間のように『こっちの日付が新しいから、古い方は無視しよう』という高度な判断は、メタデータ（属性情報）として明示的に指示しない限りできないのです」

2. データベースの「新陳代謝（Metabolism）」を設計せよ

AIを導入するということは、単にツールを買うことではありません。**「自社の知識（ナレッジ）を常に最新かつクリーンに保つ運用体制（Ops）」**を作ることと同義です。

バージョン管理: 古いデータには「Deprecated（非推奨）」タグを付けるか、ベクターデータベースから物理的に削除する仕組みを自動化する。
SSOT（Single Source of Truth）の確立: 「価格情報は必ずPIM（商品情報管理システム）を見る」「仕様は必ず最新のPDFを見る」といった、参照元の優先順位をAIに厳守させる。

「『インポートして終わり』ではありません。そこからが、終わりのないメンテナンスの始まりなのです。データが腐れば、AIも腐ります」

第5章：2026年の自動化トレンド ―― 「プロトタイピング」から「実装」へ

エンゲルハルト氏は、今後の展望として、企業の開発体制そのものが変わる必要があると示唆しました。

1. データサイロの破壊とAPIエコノミー

「これまでは、Google広告の中だけ、あるいはCRMの中だけの閉じた自動化でした。これからは、APIを通じてツール間の壁（サイロ）を越える自動化が標準になります」

例えば、ウェブサイトでの行動データ（Google Analytics）をトリガーにして、オフラインの営業担当者にタスクを割り振る（Salesforce）、さらにその結果を広告配信にフィードバックする（Google Ads）。このようにツールを横断してデータを流す設計力が求められます。

2. 「完璧」を目指さず「プロトタイプ」を作る

「いきなり全社規模の巨大な自動化システムを目指さないでください。それは必ず失敗します。まずは小さなフローから始めること。**プロトタイプ（試作品）**を作り、エラーが出たら修正する。この『アジャイルな開発サイクル』を高速で回せるマーケティングチームだけが、AIの恩恵を享受できます」

議事録にある「プロトタイプの建物について話します」という言葉は、まさにこの「小さく作って大きく育てる（Build small, Scale fast）」アプローチを推奨するものでした。

結論：AIは「魔法」ではない。「規律（Discipline）」である

アンドレアス・エンゲルハルト氏のセッションは、AIに対する過度な期待（Hype）を戒め、実務的な規律（Discipline）を強く求めるものでした。

「AIと自動化は、私たちの仕事を楽にしてくれるわけではありません。むしろ、『データを整理する』『プロセスを定義する』『知識を更新し続ける』という、人間がこれまでサボってきた仕事を、より厳格に求めてきます」

「しかし、その泥臭い準備と規律を守り抜いた企業にとって、AIは競合を置き去りにする最強の加速装置（レバー）になります。ハンドブレーキをかけているのはAIではありません。整理されていないデータと、古いマインドセットを持つ私たち自身なのです」

💡 LIF Tech 解析：エンゲルハルト氏のセッションから学ぶ「日本企業の生存戦略」

「カオスの自動化」は重罪である プロセスが未定義なまま自動化ツールを導入するのは、混乱を拡大させるだけです。まずはアナログで業務フローをホワイトボードに書き出し、無駄を削ぎ落とし、標準化することから始めてください。「AIを入れる前に、掃除をする」。これが鉄則です。
RAGとベクターDBの理解が必須教養に これからのマーケターは、SQLを書けなくてもいいですが、「RAGとは何か」「なぜトークン制限があるのか」を理解していなければ、AIベンダーと対等に話すことすらできません。技術の基礎理解が、戦略の質を決めます。
「オートメーション・アーキテクト」の育成 コピーライティングのスキル以上に、**「MakeやZapierを使って、AのツールとBのツールをつなぎ、エラー処理を組み込むスキル」**が必須となります。社内にこの役割を担える人材（オートメーション・アーキテクト）を育成、あるいは採用してください。彼らこそが、AI時代の生産性の鍵を握るキーマンです。