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Photo byyuyashiokawa

【第577回】 Dreamforce 2026 Marketing Keynote(基調講演)まとめ

    今回の記事では、2026 年 9 月に行われた Dreamforce 2026 の Marketing Keynote(基調講演)「A New Model for Growth」の内容をまとめてみたいと思います。

    今回、いくつかの新機能も紹介されましたが、

    • Salesforce がこれから Marketing Cloud をどのような製品にしようとしているのか

    を示すことが中心だったと思います。

    これまでの MA は、マーケターがあらかじめ顧客の動きを想定し、対象者、コンテンツ、チャネル、タイミング、分岐などを設計して、そのシナリオに沿ってキャンペーンを実行することが基本でした。

    今回示されたのは、その考え方をさらに進め、

    マーケターが Goal や Brand、ガードレール などを定義し、Agent が顧客や状況に応じて継続的に判断し、実行していく

    という世界観です。

    そしてキーノートの冒頭では、Marketing Cloud を改めて紹介し、

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    • Multiply every marketer with agents that act
      行動するエージェントによって、すべてのマーケターの力を増幅する

    というメッセージが示されていました。

    単に AI がマーケターを支援するだけではなく、実際に行動する Agent によって、1 人のマーケターができることを大きく広げるという考え方です。

    この考え方に沿って、このキーノートで発表された内容を見ていきます。


    マーケティング成長に必要となる 3 つの要件

    最初に紹介されたのが、Salesforce が考える 「The new imperatives for marketing growth」 です。

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    次の 3 つが挙げられました。

    • Shape what AI says about your brand
      AI が自社ブランドについて何を語るかを整える

    • Run campaigns that improve themselves
      キャンペーン自体が継続的に改善する

    • Turn buying signals into pipeline
      購買シグナルをパイプラインへつなげる

    今回のキーノートは、基本的にこの 3 つに沿って進んでいました。


    1. Shape what AI says about your brand

    まず最初は、

    • Shape what AI says about your brand
      AI が自社ブランドについて何を語るかを整える

    です。

    これまでは、Google などの検索結果で自社の Web サイトを見つけてもらうために SEO が重要でした。

    しかし、現在は ChatGPT や Gemini、Claude などの生成 AI に直接質問し、商品やサービスを調べる人も増えています。

    そうなると、

    • AI が自社の商品やブランドについてどのように理解し、どのような回答をしているのか

    もマーケティング上の重要な要素になります。

    そこで紹介されたのが Palmata です。

    Palmata

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    Palmata は、AEO for AI discovery として紹介されています。
    ※ AEO は Answer Engine Optimization の略です。

    Palmata では、AI Answer Engine 上で自社ブランドがどのように扱われているのかを確認できます。

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    Palmata Agentic Discovery

    Manta は履きやすさ・快適さという入口では強いものの、自社ページや第三者コンテンツの内容によって、本格的にランニングをする人には Tervus、Cumulus、Velora の方が適している、とAIに理解されてしまっている。

    さらに Palmata では、単に「AI での評価が良い・悪い」を確認するだけではありません。

    どの Prompt で問題が発生しているのか、どの Source が参照されているのかを確認し、改善するための Action まで提示します。

    そして面白いのが、その変更を行った場合に AI 上の Brand Perception がどの程度改善する可能性があるのかをシミュレーションできる点です。

    つまり、

    AI が自社をどう見ているのかを確認する
    ↓
    どこに問題があるのかを特定する
    ↓
    改善方法を提案する
    ↓
    改善した場合の効果を予測する

    というところまでつながっています。


    Contentful

    そして、この Content の部分で大きく登場したのが Contentful です。

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    Salesforce は 2026 年 9 月 1 日に Contentful の買収を完了しています。

    Contentful は、コンテンツをページ単位で作るだけではなく、再利用可能な構造化されたコンテンツとして管理できる Headless CMS です。

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    Salesforce は Contentful を Headless 360 のコンテンツレイヤーとして位置付け、Data 360 や Agentforce と組み合わせて利用する方向性を示しています。

    これまでであれば、

    • Web用コンテンツ

    • メール用コンテンツ

    • アプリ用コンテンツ

    • Commerce用コンテンツ

    など、それぞれで別々にコンテンツを準備するケースもありました。

    Contentful では、コンテンツを再利用可能な形で管理し、それを各チャネルで利用できます。Salesforce の現在の製品ページでも、Web、App、Email、Storefront などで同じコンテンツを利用する考え方が説明されています。

    そして、ここが Palmata とつながります。

    Palmata で、AI が自社ブランドについて正しく説明していない という問題を発見したとします。

    そこで Contentful 側のコンテンツを改善し、AI が理解しやすい情報へ修正していくことができます。


    Headless Marketing と MCP

    さらに今回のデモでは、ここからもう一段進んでいました。

    Claude の Connector として、

    • Contentful

    • Palmata

    • Salesforce MCP

    などが接続されています。

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    つまり、Palmata で見つけた問題を確認するために Palmata の画面へ行き、Contentful を修正するために Contentful の画面へ行く必要すらなくなっていきます。

    Claude のような外部 AI から、

    • Palmata の分析結果を確認して、Contentful のコンテンツを修正する

    といった処理を実行できるわけです。

    これが Salesforce が進めている Headless Marketing の非常に分かりやすい例だと思います。

    Marketing Cloud の UI を操作することを前提とせず、API や MCP を通じて、別の AI やアプリケーションから Marketing Cloud の機能を利用します。

    Salesforce も Headless Marketing を、MCP や API を利用して Marketing Cloud の機能を任意の Surface から利用する仕組みとして説明しています。

    すでに Marketing Cloud Engagement の MCP Server は GA しており、Claude Code などの MCP 対応 AI から、Data Extension、Journey、Automation、Content などを自然言語で操作できます。

    キーノートのスライドでは、

    • Marketing Cloud Engagement:GA Now

    • Marketing Cloud Next:Beta Now

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    と表示されていました。

    Marketing Cloud Next にも MCP が登場することが正式に発表されました。


    2. Run campaigns that improve themselves

    続いて紹介されたのが、

    • Run campaigns that improve themselves
      キャンペーン自体が継続的に改善する

    です。

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    まず、従来のキャンペーンの問題として、

    • Every campaign still depends on decisions made in advance
      あらゆるキャンペーンは、依然として事前に決めた内容に基づいて実行されています。

    というメッセージが示されました。

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    キャンペーンを開始する前には、

    • Offer

    • Timing

    • Content Variants

    • Budget Allocation

    • Customer Data

    • QA & Testing

    • Approvals

    • Segmentation

    • Journey Logic

    • Creative Approvals

    など、多くのことを事前に決める必要があります。

    そして、キャンペーンの準備には長い時間がかかります。

    そこで Salesforce が示したのが、

    • From predefined journeys and production bottlenecks
      事前に定義されたジャーニーと制作工程のボトルネック

    から、

    • To campaigns that keep working toward your goals
      目標に向かって継続的に動き続けるキャンペーンへ

    への変化です。

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    これまでは、

    マーケターがあらかじめ Journey を設計する
    ↓
    顧客がその Journey の中を進んでいく

    という考え方が中心でした。

    これからは、

    マーケターが Goal を定義する
    ↓
    Agent が Goal に向けてキャンペーンを組み立てる
    ↓
    顧客や成果を見ながら継続的に判断する
    ↓
    キャンペーン自体を改善し続ける

    という考え方になっていきます。

    その中心となるのが Campaign Agent です。


    Campaign Agent

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    Campaign Agent は、

    • Turn goals into growth with every campaign
      すべてのキャンペーンを通じて、目標を成長へと変える。

    として紹介されています。

    Campaign Agent は単に、「キャンペーンを作って」と入力すると適当にキャンペーンを生成する Agent ではありません。

    企業やマーケターが定義した Goal、KPI、Priority、Brand などの Context を Grounding として利用し、その前提の中で Agent が動く仕組みです。

    今回のキーノートでは、大きく次の 3 つが紹介されました。

    ① Campaign Assembly

    Campaign Agent が Campaign を組み立てます。

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    Audience、Content、Journey、Channel などを、マーケターが設定した Goal に合わせて組み立てていきます。

    ② Agentic Content

    キャンペーンで利用するコンテンツについても Agent が支援します。

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    単にコンテンツを生成するだけではなく、Channel や Customer Signal に応じた Variation を用意し、どの顧客にどのコンテンツを使用するのかまで判断していきます。

    ③ Campaign Prioritization

    そして特に面白いのが Campaign Prioritization です。

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    顧客が複数の Campaign の対象になっている場合、今、この顧客にどの Campaign を優先するべきなのか を判断します。

    これまでは、Journey A の中で顧客をどう動かすか を考えることが中心でした。

    しかし Campaign Prioritization では、

    • そもそも、この顧客には Campaign A と Campaign B のどちらを優先するべきなのか

    という、Campaign をまたいだ判断まで Agent が担うようになります。

    Campaign Agent は「キャンペーンを作る AI」というよりも、

    • Goal に向かって Campaign 自体を継続的に動かしていく Agent

    と考えた方が分かりやすそうです。


    3. Turn buying signals into pipeline

    最後は、

    • Turn buying signals into pipeline
      購買シグナルをパイプラインへつなげる

    です。

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    ここでは、

    • What if you could act the moment intent appears?
      購買意図が現れた、その瞬間に行動できたらどうでしょうか?

    という問いが提示されました。

    つまり、顧客の購買意図が現れた、その瞬間に行動できたらどうなるか という話です。

    キーノートでは、Qualified のデータとして、

    • 93% of companies do not respond within 5 minutes
      93% の企業は、5分以内に対応できていません。

    という数字も紹介されていました。

    せっかく顧客が高い購買意欲を示しても、そのシグナルを検知してから人間が確認し、営業担当者へ連携し、連絡するまでに時間がかかれば、その機会を逃してしまいます。

    そこで登場したのが Piper & Hunter です。

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    スライドでは、

    • Your inbound pipe gen agent and your outbound sales agent
      インバウンドのパイプライン創出を担う Agent と、アウトバウンド営業を担う Agent

    と紹介されています。

    この辺りは Connections 2026 でも紹介された機能になります。


    Account Discovery Agent

    Piper と Hunter の説明に入る前に紹介されたのが Account Discovery Agent です。

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    Account Selection Center では、Account を AI Account Score や Industry、Revenue Range などで確認できます。

    さらに Account Discovery Agent が Account の情報を分析し、Buying Committee のメンバーなどを把握します。

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    Salesforce の公式 Demand Generation ページでも、Account Discovery Agent はクロスチャネルの Interaction を分析し、不足している Buying Group Member の特定や Next Best Action の提示を行うものとして説明されています。

    私もこの機能については試しましたが、当時はバグが多かったと認識しています。それが修正されているのであれば、また試してみたいですね。


    Piper

    Piper は Inbound Pipe Gen Agent です。つまり受付係のようなものです。

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    Web サイトや Inbox に入ってきた見込み客に対して、リアルタイムで対応します。

    Piper は Chat だけではなく、Voice や Video でのコミュニケーションにも対応し、顧客を Qualification して、必要に応じて Meeting を予約します。

    つまり、

    Webサイトへ訪問
    ↓
    Piper と会話
    ↓
    顧客の関心や状況を確認
    ↓
    見込み度を判断
    ↓
    営業 Meeting を予約

    というところまで Agent が対応できます。


    Hunter

    一方の Hunter は Outbound Sales Agent です。

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    Piper が Inbound(受け側)を担当するのに対して、Hunter は Outbound(発信側)を担当します。

    Hunter は CRM Data や Intent Signal、外部データなどを利用して、見込み客の調査や優先順位付けを行い、営業活動を支援します。

    Hunter は、単発でリストを作るだけではなく、数週間から数か月にわたって営業担当者と連携する Long-running Agent として設計されています。

    キーノートでは GA が 2026 年 11 月と紹介されていました。


    新しい Marketing Cloud の 4 つの要素

    そして、今回の内容をまとめる形で紹介されていたのが、最初に掲載したこちらのスライドです。

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    Marketing Cloud を、

    • Context

    • Content

    • Campaigns

    • Conversations

    という 4 つの要素で説明しています。

    ① Context

    Agent が判断するための Customer Data、Behavior、Campaign、Revenue などの Context です。

    ② Content

    人間が利用するだけではなく、Agent や各 Channel から再利用できる Content です。

    今回の Contentful もここにつながります。

    ③ Campaigns

    Goal に向かって Agent が Campaign を組み立て、実行し、継続的に改善します。

    Campaign Agent が代表的な機能です。

    ④ Conversations

    Email、SMS、Web、WhatsApp などを、一方的にメッセージを配信する Channel ではなく、Agent と顧客が双方向に会話できる Channel として利用します。

    Piper なども、この方向性の分かりやすい例です。


    ゴールデンフーディー:Erin Duncan

    そして最後に、アメリカの Salesforce MVP であり Marketing Champion でもある Erin Duncan(エリン・ダンカン)さんが、ゴールデンフーディー(パーカー) を授与されました。

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    Erin さんは、近年では皆さんご存じの TAM(The Agentic Marketer)コミュニティ を、François Perret さん、Claudia Hoops さん、Tammy Begley さんらとともに精力的に推進されている方です。

    また、特に B2B Marketing の分野では以前から広く知られている存在であり、長年にわたってコミュニティや業界に貢献されてきた方でもあります。

    本当におめでとうございます!👏


    Marketing Cloud はどこへ向かっているのか

    今回のキーノートを見て、Marketing Cloud の方向性がかなり分かりやすくなったように思います。

    これまでの Marketing Cloud は、

    • マーケターがシナリオを設計し、そのシナリオをシステムが実行する

    というマーケティングオートメーションの考え方が中心でした。

    一方、今回 Salesforce が示した Agentic Marketing では、

    マーケターが Goal、Brand、KPI、Guardrail などを定義する
    ↓
    Agent が Context を利用して判断する
    ↓
    Content や Campaign を組み立てる
    ↓
    顧客ごとに実行する
    ↓
    結果を確認して、さらに改善する

    という形へ変わっていきます。

    特に Campaign Agent の、

    • From predefined journeys and production bottlenecks
      事前に定義されたジャーニーと制作工程のボトルネック

    から、

    • To campaigns that keep working toward your goals
      目標に向かって継続的に動き続けるキャンペーンへ

    という表現は、今回の Marketing Keynote 全体をよく表していると思います。

    また、今回の 3 つのテーマを並べてみると、

    AI にブランドを正しく発見してもらう
    ↓
    Campaign を継続的に最適化する
    ↓
    発生した Buying Signal をすぐに Pipeline へつなげる

    という一連の流れになっています。

    Palmata、Contentful、Headless Marketing、Campaign Agent、Account Discovery Agent、Piper、Hunter は、個別に見るとまったく違う新機能ですが、すべてを並べてみると、

    • Agent が Context を理解し、自ら行動する Marketing Cloud

    という 1 つの方向に向かっていることが分かります。

    今回の Dreamforce 2026 Marketing Keynote は、単なる新機能の発表というよりも、

    「これから Marketing Cloud をどのような製品にしていくのか」

    を示したキーノートだったように感じました。


    いかがでしたでしょうか。

    冒頭のスライドで「Introducing Marketing Cloud」の文字を見たときは、正直「また製品名が変わるのか!」と少し焦りましたが、今回はそうではなく、少し安心しました。

    個人的には、もう少し具体的な新機能やロードマップも紹介されるのかと思っていましたが、今回は Marketing Cloud の今後の方向性を示すことが中心だったように思います。

    より具体的な新機能については、今後 Dreamforce 2026 の各セッションが Salesforce+ で視聴できるようになってきたら、また確認していきたいと思います。

    今回は以上です。


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