「AIエージェント元年」、企業はどう対応すべきか？――YOMIKOが提案する“AI価値創出”の近道

「AIエージェント元年」と呼ばれる2025年、AIの進化はとどまるところを知りません。AIが業務プロセスに組み込まれ、仕事のやり方そのものが変わる転換期にある現在、広告・マーケティングの現場でも、AI最適化が進んでいます。こうした状況を踏まえ、YOMIKOではAIによる価値創出と、その知見の提供施策を強化しています。そこでYOMIKOが提供するサービス内容と成果、そして今後のAI時代の変化について、デジタルコンサルティングセンター、YOMIKOの全社AI化推進担当の立田 真一郎が語りました。

― YOMIKOでは2025年は「AIエージェント」が活発になることを予測し、AI領域への取り組みを強めてきたそうですね。「AIエージェント元年」と言われている今、今後どうなると考えていますか？

立田：「AIエージェント元年」という言葉は2025年に入り、さまざまな企業・業界で聞かれ始めました。「元年」と呼ぶのは、テクノロジーそのものより、“仕事のやり方”が変わり始める節目がまさに2025年だからだと思います。

ここでいう仕事のやり方とは、広告に限らず、あらゆる業界に共通します。かつての“仕事”は、人の手を中心に組み立てたプロセスで、価値や対価を生んでいました。これに対しAIエージェント時代は、このプロセスのなかにAIエージェントが組み込まれています。たとえば、従来、手作業で行っていたデータ収集や分析、レポート作成などの業務が、AIエージェントによって自動化されるようになり、業務の効率化だけでなく、人的ミスの削減や、より戦略的な業務へのシフトが可能となります。つまりやり方が大きく書き換わる転換期なのです。これは当社にとってもクライアント企業にとっても同じです。

現時点では、まだ完全な自律化には至っていませんが、AIエージェントが業務メールの内容を確認し、依頼内容によってレポートを作成・返信するなど、より自律的にタスクを処理できるよう進化してきています。

業務によってはAIが100%担うことがよい部分と、人が100％担うべき部分があり、最適な役割分担や設計が求められます。大切なのは、工程同士を連鎖させたときに価値に到達する設計になっているかどうかです。ここは各社の状況によって創意工夫が必要ですし、YOMIKOでは、こうした変化に対応するためのベストプラクティスや支援プログラムを提供しています。

― 広告・マーケティングの現場では、AIによってどのような変化があるのでしょうか。

立田：広告事業でいえば、象徴的な変化が検索のAIモードです。検索画面上で解が出れば、リスティング広告を経由せず、サイト来訪も起きません。従来の「露出して来訪、そしてCV」という動線と違う新しいルートが生まれています。

こうしたなか、売り場のつくり方そのものも刷新されつつあります。たとえばECサイトでいえば、従来のCMSが、AI生成物やAIアプリを管理できるフレームに進化していますし、エージェントが自律的にコンテンツを出し入れして、1人ひとりに最適化した棚を組めるように進化しています。実店舗でも、カメラ解析で動線を読み、棚割りを最適化したり、来店者に合わせてレシピやサイネージを自動生成する実証が進んでいます。

― マーケティングも大きく変わりますね。

立田：そうですね、当社もABM（Agent-Based Modeling）というやり方で新商品のテストマーケティングを行う事例が出始めています。従来であれば、新製品を発表する際には、人口比率が理想的な地域でトライアルにリリースして評価してもらうというやり方がありました。

これに対してABMは、市場そのものをデジタルツインとして再現してシミュレーションする方法です。このため、「北米市場の仮想環境で1万回規模のテストを回す」といった高頻度・高網羅なシミュレーションが現実的になりました。

もちろん技術的には容易でも、信頼性や説明可能性、検証設計といった社会実装の要件を満たさなくてはなりません。そこで私たちは、説明可能AI（XAI）というアプローチで、“ブラックボックスにしない”シミュレーション開発に力を入れて進めています。

― AIによって、これまでの業務のやり方はもちろん、広告やマーケティングのあり方までもが大きく変化していることがわかりました。そうした状況に対し、YOMIKOではどのような形でクライアント企業を支援しているのでしょうか。

立田：冒頭でお話ししたように、今やChatGPTのようなツールは誰でも使っている状況です。しかし、そこから一歩進んだ「AIエージェント」や「業務へのAIの組み込み」となると、「どうやったらいいのか、どこから手を付ければいいのか」が見えていないお客様が非常に多いと感じています。

また、「担当者一人が熱心に考えているが、組織全体としては動けていない」といった、理想と現実の間にギャップがある企業も少なくありません。そうした企業様に対し、物事をスムーズに推進できるよう支援するため、YOMIKOでは「AI勉強会」と「AIワークショップ」を組み合わせた「AIビジネス創発プログラム」をオーダーメイド型パッケージとして提供しています。

AIを導入しようとしている現場では、実際の担当者と、周辺部署・マネジメントとの間で熱量や理解度、知識の差が生じていることがしばしばあります。そこで勉強会では、ステークホルダー全員の理解度と言語をそろえることに注力します。

続くワークショップでは、「結局何からやるべきか」というフェーズを突破するため、ボトムアップでテーマを洗い出し、優先度付けと実行計画に落とし込みます。ここまでは汎用化したパッケージでスピーディに提供し、その先はコンサルティング型の伴走で個別実装する二段構えです。

このプログラムを最初に受注したのは去年のことでした。以降、体制を本格的に整備し、多くのお客様に対応できるように博報堂DYグループのHakuhodo DY ONEと組んで動き出したのは、今年に入ってからです。

手応えはかなりあります。こちらから提案するケースもありますが、お客様側からの引き合いも多いです。ご提案をすると、すぐに発注に繋がるケースもあります。

― 実績も出始めているようですね。

立田：はい。ある企業では、AIワークショップで生成AI活用法を披露し、そこから継続的にAIアプリ開発案件を受注しています。またある地方自治体からも「AIテーマの勉強会に参加して知見を得たい」という依頼があり、当社の営業担当者のアプローチでAI勉強会を開催しました。これがきっかけで、広報動画の制作・配信を行うエージェントシステムの提案が採用されたという経緯があります。

― ワークショップや勉強会でアイデアや方向性を固めてから、「じゃあ、それをこの形で実現しよう」と具体的なプロジェクトに進んでいったわけですね。

立田：そうですね。勉強会やワークショップといった初期段階のプログラムは、「これからAI活用を始めようとしている人たち」、いわば「入門レベル」の人たちが抱える共通の課題を解決するためのものです。

「何を始めるか」という最初の段階や、手探りの時期ほど、自社だけで推進するのは難しいと思います。また、AIの浸透にともなって、業務のやり方、広告やマーケティングのあり方までもが大きく変化していますから、たんなる活用の入口にとどまらず、プロセス変革につなげていくことも必要になってきます。そういった最初のスタート地点から、最後まで通して支援できるのがYOMIKOの強みです。

― YOMIKO内でのAIの取り組みについてはいかがですか？

立田：デジタルツインのようなマーケティング手法の高度化を実現するため、研究や実証実験（PoC）を進めています。同時に進めているのが、実務へのAIの組み込みです。これまで人が行っていた作業をAIに置き換えることで、業務をスリム化しています。

これは営業、メディア、マーケティングといった幅広いセクションで段階的に進めています。全体で洗い出した業務のうち、約40%程度はAI化に着手できているという感触です。具体的なプロジェクト数は現在12ほど動いており、9月にリリース発表した「広告レポーティングの自動化」という取り組みもそのうちの1つです。

広告レポーティングは、データ収集から集計、分析までをAIエージェントが一気通貫で担います。ベテランの有能人材が時間をかけて取り組んでいた作業がAIに置き換わったことで生産性が大きく向上し、また人的ミスがなくなり安定した品質のご提供が実現します。人がExcelで行っていた作業も“秒”で終了するので、空いた時間を新領域の価値創出に振り向けられるようになりました。

― 付加価値という面では、どのような新しい取り組みがありますか？

立田：注目しているのは「人の手では不可能だった領域」への挑戦です。たとえば市場調査にしても、従来だと年に1度といったペースで行われていたため、どうしてもリアルタイム性に欠けるという課題がありました。

一方、SNSに目を向けると、そこには膨大なコメントや発言がリアルタイムで流れています。そうした膨大な発言をAIでクラスター化して、「特定の傾向を持つ人々のグループ」に分類し、AIエージェントとして人格をもたせることで、そのグループとリアルタイムで“会話”ができるようになります。

これは、今まで「全くできなかった」領域です。これまではクリエイターが目視でSNSのコメントを見てリアルタイムな価値観を分析し、それを提案に活かしていましたが、これからはAIとリアルタイムで会話をし、タイムリーに提案を導き出せるようになります。その結果、これまでアプローチできなかった層への提案の幅が格段に広がるでしょう。この仕組みはすでに実装・検証段階にあります。

このように私たちは、AIを使って「今までできなかったこと」を1つずつ形にし、現場の社員全員が利用できるようにしたいと考えています。

― 今後の展望をお聞かせください。

立田：これからは、各人のAIエージェントが決済手段を持って購買を代行する「エージェントエコノミー」の時代に入っていきます。現在、AIエージェントが購入を完了するためのオープンプロトコル「Agentic Commerce Protocol」に代表されるように、エージェントエコノミーは高確度でやってくるでしょう。標準化が進めば、5年以内に購買の2～3割がエージェント経由になる可能性もあります。

そうなればECや決済規約、マーケティング理論、売り場の構造に至るまで、これまでの常識とまったく違う世界がやってきます。ユーザーがAIに「試したい」と告げれば、最適なキットが届く。ヘルスケアなら症状に応じて病院予約まで行われるでしょう。広告会社は「露出の媒介者」から、エコシステムの設計・運用者へと役割を拡張しなくてはなりません。

一方、社会のAIエージェント化が進むことによる課題もあります。AIエージェントは学習を重ねて特定タスクに最適化するほど、効率化優先に走りがちだからです。

たとえば、あるカフェでは「最高に居心地のよい空間を届ける」ということを大切に、ビジネスをしているとします。そこで「コーヒーを淹れて届ける」ということだけに集中すると、いつしか「できるだけ速くコーヒーを入れ、素早く届ける」ことが正義となってしまい、お店のパーパスから外れてしまいます。

このように、特定機能に優れたAIエージェントが増えるほど、全体最適を保つ羅針盤が重要になるはずです。そうした未来を見据えて、YOMIKOでは人間が関与しなくても、AIだけでパーパスに沿った組織運営を可能にする「Purpose Code Protocol™」という技術を開発しました。これは行動規範や価値観といったパーパスをコード化し、各エージェントに渡すためのプロトコルです。これより実証実験をスタートします。

― 今後の展望についてお願いします。

立田：お客様側のAIへの取り組みについて考えると、大きく4つのフェーズに分けられると思っています。最初は「技術を調査する期間」、次に「探索する期間」を経て、探索した技術が自社に合うかを「見きわめる期間」に移行します。そして、見極めたものを実際にビジネスに組み込む「仕組み化する期間」です。フェーズが進むにつれて、取り組みはカチッと固まっていきます。

現在、多くの企業は初期の探索的な取り組みを、徐々にこの「仕組み化」へと昇華させている段階にあると感じています。 YOMIKOではすでにいくつかの領域でAI活用に取り組み、ある種のベストプラクティスが蓄積されてきています。そういった部分については、コンサルティング型の支援として、仕組み化されたパッケージを提供できます。これにより、クライアント企業は技術の調査・探索といった初期段階をショートカットし、一気に「仕組み化」のフェーズに持っていくことができるようになります。これはYOMIKOのAI領域における大きな価値だと考えています。

そしてこれまでの話にもあったように、より高度なAI活用、つまり手探りの部分が大きい領域については、私たちが先んじて探索して調査を行い、形にする動きを加速させています。できるだけ早く、そういった最先端の知見をお客様に提供していきたいと考えていますし、もし「その高度な研究に一緒に参加してみたい」というご要望があれば、ぜひ共同でプロジェクトに取り組んでいきたいと思っています。