# AIエージェントが訪問の5割を占める時代、データ基盤は備えているか｜Tealium CEO ジェフ・ランズフォード

- 番組: [Eye On A.I.](https://ai-curator.jp/podcasts/shows/cmv3z5bzz000b5o107u882j88)（Craig S. Smith）
- 元のタイトル: AI Agents Will Take 50% of Your Traffic — Is Your Data Ready? | Jeff Lunsford, CEO of Tealium
- 配信日: 2026年10月30日
- 長さ: 56分
- 要約作成日: 2026年10月31日
- トピック: [#AIエージェント](https://ai-curator.jp/topics/AI%E3%82%A8%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%83%B3%E3%83%88) [#リアルタイムデータ](https://ai-curator.jp/topics/%E3%83%AA%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%BF%E3%82%A4%E3%83%A0%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF) [#CDP](https://ai-curator.jp/topics/CDP) [#MCP](https://ai-curator.jp/topics/MCP) [#エージェンティックコマース](https://ai-curator.jp/topics/%E3%82%A8%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%83%B3%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%B3%E3%83%9E%E3%83%BC%E3%82%B9) [#データオーケストレーション](https://ai-curator.jp/topics/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%AA%E3%83%BC%E3%82%B1%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3)
- URL: https://ai-curator.jp/podcasts/cmvv47ij000005w11jtw2ap55

## 要約

Tealium CEO のジェフ・ランズフォード氏が、リアルタイムのデータ収集・配信レイヤーの役割と、AIエージェント経由のトラフィック増加への備えを語った。同社顧客では流入の約20%がエージェントで、1セッションあたり収益は人間より約38%高いという。同氏は1年後にはエージェントが5割に達するが人間のトラフィックは減らず、全体が増えると見ている。新しいチャネルは既存チャネルに積み重なるとし、鮮度の高い同意済みデータ層の整備が勝敗を分けると主張した。

## ポイント

- Tealium は Web、モバイル、店舗、コールセンターなど各システムのイベントをリアルタイムで収集し、ID解決とプロファイル拡充を行って下流システムへ配信する中立的なレイヤーで、約1,300のベンダーと連携すると説明している。
- バッチ処理のデータは「月曜に火曜のデータが届く」ような後追いで高コストだとし、エージェントに24時間前の文脈を渡すべきではないと主張する。パイロットの例えで、現在の高度を知る必要性を語った。
- 顧客の流入の約20%がエージェントで、そのトラフィックは人間より約38%高い収益/セッションだと述べる。1年後には50%になると予測するが、人間の流入が半減するわけではなく総セッションが増えるとの見方を示した。
- エージェント対応として、サイトの裏側にあるデータレイヤーにバックエンドやDWHの属性を載せる「データレイヤーエンリッチメント」や、JSON-LD などの事前ラベル付きデータの活用を挙げた。
- 事例として、広告のコンバージョンAPI連携で広告成果が平均25%向上、旅行業界ではリアルタイム化で転換率が30〜40%改善、自動車ディーラーでは成約率が10%から30%になったと紹介した。
- 6月に MCP サーバーを公開し、Claude などから自然言語で Tealium の設定を操作できるようにした。エージェントの識別は人に紐づく属性や独立IDとして扱う設計を顧客と検討中だと述べた。

## 章立て

- [01:03] **Tealium の位置づけと役割** — Tealium は各顧客接点システムの下で動く中立的なデータ収集・拡充・配信レイヤーだと説明する。エージェントそのものではなく、データと文脈を供給する役割だと述べる。
- [05:59] **バッチからリアルタイムへ** — 従来のバッチETLは後追いで高コストだとし、イベント単位のリアルタイムETLという発想を語る。信頼性や再送などの信頼性・可観測性もオーケストレーションの要素だと説明する。
- [09:39] **小売などの活用例とリアルタイムの価値** — 小売業での店頭・メール・リターゲティング連携や、銀行・航空などの例を挙げる。鮮度の高い文脈ほど転換率が高いと主張する。
- [17:13] **DWH連携とスキーマの課題** — Snowflake などのDWHから複製を作らずにオーディエンスを有効化する CloudStream や、オープンスキーマ、ポイントツーポイント連携の置き換えを語る。
- [25:33] **エージェントトラフィックの増加と備え** — 流入の約20%がエージェントで、変換率も高いという数字を示す。データレイヤーの整備や、新チャネルは既存チャネルに積み重なるという見方を述べる。
- [40:14] **エージェントのID、即時決済、MCP** — エージェントを顧客IDグラフでどう扱うか、instant checkout への向き合い方、MCP サーバーの活用を議論する。
- [48:08] **導入成果と事業の背景** — 広告API連携や自動車ディーラーの成果、課金方式、タグ管理から始まった沿革を紹介する。
- [55:04] **今後の展望** — AI機能の製品組み込みとAIエコシステム向けコネクタの拡充を進めていると述べる。2年後は音声を含むオムニチャネルでエージェント経由の流入が大幅に増えると展望する。

## 解説記事

Eye on A.I. の今回のエピソードでは、顧客データ基盤を手がける Tealium の CEO ジェフ・ランズフォード氏が、司会のクレイグ・スミス氏と対話した。テーマは、AIエージェントがWebサイトを訪れる時代に、企業のデータ層をどう整えるべきかである。

#### Tealium は何をする会社か

ランズフォード氏によれば、Tealium は Web、モバイル、コールセンター、店舗のPOS、ATMなど顧客体験を支える各システムの下で動く、中立的なデータ収集プラットフォームである。各システムのイベントをリアルタイムで受け取り、ID解決と拡充を行ったうえで、リッチな訪問者プロファイルを必要な下流システムへ配信する。連携先は約1,300ベンダーに及ぶという。

同氏はこれを「データオーケストレーション」と呼ぶが、エージェントそのものを管理するわけではないと明確にしている。供給するのは、同意状況が分かる信頼できる最新の文脈であり、渡し先はエージェントのほか、不正検知やネクストベストアクションのモデルなどである。

#### なぜバッチではなくリアルタイムか

同氏は、従来のデータサイエンスの現場で主流だったバッチのデータパイプラインを「後追いで高コスト」と批判する。月曜に火曜のデータが届くような状態で、24時間前の文脈をAIエージェントに渡すのは望ましくないという立場だ。

代わりに、各システムが生むイベントを直接聴き取る「リアルタイムETL」を提唱する。ただし、受け手が受信に失敗した場合の再送など、信頼性と可観測性を担保する堅牢な仕組みが必要で、それがオーケストレーションの中身だと説明する。パイロットでもある同氏は、燃料の状態ではなく「今の高度」を知りたいという例えを使った。リアルタイムの体験は遅延した体験より30〜200%高い転換率になるとも述べている。バッチのデータしか持たない企業も多く、Tealium はそれも取り込み、既存のものを置き換えるのではなくポイントツーポイントの連携を置き換える補完層だとしている。

#### エージェント流入への備え

本編の核心は、エージェントのトラフィックに関する数字だ。同氏によれば、顧客企業の流入の約20%がすでにエージェントで、そのトラフィックは人間より約38%高い収益/セッションを生む。同氏はAI以前から流入の約40%がボットだったことにも触れ、20%はそれを除いた「良質なトラフィック」の割合だと説明する。さらに1年後、つまり来年半ばには50%に達するとの予測を示した。

ただし、これは人間の流入が半減するという意味ではないという。エージェントに仕事を任せやすくなることで総セッションが増える、というのが同氏の見方だ。歴史的にも、実店舗、電話、IVR、インターネット、モバイルと、新しいチャネルは既存のものに積み重なってきた。エージェントも新たな配信チャネルであり、人間向けのパーソナライズや同意管理は引き続き必要だと述べる。

具体策として挙げたのが、サイトのデータレイヤーの整備である。ブラウザで見える画面の裏に、人間の目には触れないデータ層があり、エージェントはそこを読む。Tealium はバックエンドやDWHにある訪問者属性をこの層に載せる。また、エージェントは JSON-LD のような事前ラベル付きの構造化データを好むため、整備すればエージェントの評価やランクが上がり、次回以降も選ばれやすくなると述べた。

#### エージェントのIDと即時決済

議論では、エージェントが買い物をする場合、IDグラフ上の顧客は人かエージェントかという問いも出た。ランズフォード氏は、ある訴訟で裁判所がエージェントは人と同一視され、人が責任を負うと判断したと紹介した。Tealium では、人間の訪問者に「エージェントを持つか」という属性を付けるか、エージェントに独自IDを与えるかを、顧客と検討しているという。世帯のように人とエージェントを関連付ける案も出た。

OpenAI の instant checkout のように購入までの過程が短縮される流れについて、同氏は抗わないほうがよいとの立場だ。データが整っていればエージェントは人間より速く取引を終えられ、対応しなければ、エージェント経由で購買する20代の世代を失うと語った。

#### 成果事例とMCPサーバー

成果として、広告プラットフォームのコンバージョンAPIを Tealium 経由で接続すると、コンバージョン率と広告費用対効果が平均25%上がると述べた。旅行業界では、前日データからリアルタイムに変えて転換率が30〜40%改善した例もあるという。自動車ディーラーの事例では、データを整備して成約率が10%から30%に上がり、他店の買収にまで進んだと紹介した。

また、6月に公開した MCP サーバーにより、Claude などのエージェントから自然言語で、ルールや属性、オーディエンスの作成ができるようになった。同氏はこれを製品の力を引き出す最大の進展と位置づけている。

#### まとめ

本回のメッセージは、エージェント時代にも人間の訪問は消えず、チャネルが重なっていくという点と、エージェントに選ばれる条件として鮮度と同意状況の明確なデータ層が要るという点である。流入比率や変換率の数値は同社顧客に基づく発言であり、ベンダーの立場からの主張として読む必要がある。それでも、Webサイトの構造化データ整備、バッチ中心のデータ連携の見直し、エージェント識別の設計は、日本の企業でも早めに検討できる論点だ。

> この要約・解説記事は、元の音声の文字起こしをもとに AI（Claude）が日本語で作成したものです。出典: Eye On A.I.「AI Agents Will Take 50% of Your Traffic — Is Your Data Ready? | Jeff Lunsford, CEO of Tealium」