進化型AI 自律型の AgenticAI が脚光を浴びている、ここでは、AgenticAIに適合し易い業種である広告代理店を例に、導入への考察を行う
Google のPerformance Max with AIの登場もあり、米国企業の８割がマーケティング業務の内製化に舵を切ったとの報道があります、更に Agentic AI の登場で、国内においてもマーケティング業務の内製化に舵を切る企像を映し出す鏡となるからです。
1. AIによるマーケティングオペレーションの自律化
役割の変化と効率化の極大化
Agentic AIの登場により、マーケティング業務は劇的に効率化され、自律性が高まる。キャンペーンの企画立案から実行、分析、改善までの一連のプロセスがAIによって自動化・最適化される。例えば、Google Performance MaxはAIが複数の広告チャネルを横断的に管理・最適化するが、Agentic AIはさらに進んで、市場調査、ターゲット選定、クリエイティブ生成、予算配分、効果測定といった各ステップで、人間が介在することなくAI自身が最適な判断を下し、実行する。これにより、企業はこれまで広告代理店に依頼していた業務の多くを、社内のAIシステムで完結できるようになる。
2. データ主導の意思決定と所有権の重要性
リアルタイムデータとファーストパーティデータの優位性
自社で広告管理を行うことで得られる「リアルタイムで表示されるデータは、次なる手を打ちやすい」という考えができる、マーケティングにおけるデータの重要性はこれまで以上に高まる。Agentic AIは、膨大なデータを瞬時に分析し、市場の変化や顧客行動の兆候を捉えて、次の一手を提案・実行する。この際、企業自身が顧客データ（ファーストパーティデータ）を所有し、それをAIが直接利用できることが決定的な優位性となる。代理店を介さずにデータを直接AIに学習させることで、SNSと連携してより深く、よりパーソナライズされたマーケティング戦略を、迅速に展開できるようにもなる。データの所有権は、未来のマーケティング競争における最も重要な資産となる。
3. 広告代理店の役割変革と新たな価値創造
戦略パートナーへの転換と専門性の深化
「これまでの広告代理店の存在意義は？」という見方もできますが、消滅するわけではなく、広告代理店は、単なる広告運用代行者から、より高度な「戦略パートナー」へと役割を転換せざるを得なくなる。AIで自動化できない専門性の高い業務に特化、具体的には、以下のような領域が新たな価値創造の源泉となるが、効率化に舵を切った企業から見て、これらは必要になるだろうか。
- クリエイティブの「超」高度化: AIが生成するクリエイティブの枠を超え、人間ならではの感性や深い洞察に基づくクリエイティブ戦略の立案。
- 新規事業開発と市場開拓: 新たなビジネスモデルやニッチ市場の機会を見つけ出し、事業化までを支援するコンサルティング。
4. 人的繋がりの本質的価値への回帰
コンプライアンスと透明性の重視
これまで、広告代理店が特権の様に行使してきた「人的繋がりの優位性」も、昨今のコンプライアンスの観点から消えていくべき優位性との判断は的を射ている。不透明な「人的繋がり」に基づくビジネスは、コンプライアンス・リスクを高め、透明性や公平性を欠く可能性があり、会社を揺るがす事件に発展する例もある。
- 社内における異部署連携とリーダーシップ: マーケティングの内製化が進むことで、社内の製品開発、営業、顧客サポートといった他部署との連携がより密接になり、横断的なプロジェクトを推進するリーダーシップの重要性が増す。
- 顧客との直接的なエンゲージメント: AIが顧客行動を深く理解することで、企業は顧客一人ひとりに合わせた、よりパーソナルで心に響くコミュニケーションを直接設計・実行できるようになる。これは、これまで代理店が間に入っていた部分が、企業と顧客のより直接的な関係へと変化することを意味する。
- 専門家コミュニティとの連携: AI技術の進化は目まぐるしく、企業は自社だけで全ての知見を持つことは困難で、AIベンダーや、高度な専門知識を持つコンサルタントとのオープンで透明性の高い連携が、イノベーションを加速させる鍵となる。
5. Agentic AIの導入で専門人材は
実装より“問いのデザイン”が価値になる時代
これまで、マーケティング業務のITによる内製化を実現するために、実装作業へのサイエンティストやITエンジニアの増員の必要がありましたが、AgenticAI の内製化運用には、少し異なった人材が必要になります。
- 従来のDX時代の中核人材：
Tエンジニア：インフラ構築、システム実装、API連携など
データサイエンティスト：分析・可視化・機械学習モデル構築
業務コンサルタント：業務フロー最適化とIT化支援 - Agentic AI時代に必要な新しい人材：
① 意味論的設計者（セマンティックアーキテクト）：(できれば社内)
エージェントが理解・判断・行動するための「意味構造・知識マップの設計者」
業務プロセスをただ自動化するのではなく、状況判断→意思決定→結果の解釈までAIに任せる設計力
② コンテクストエンジニア＋会話設計者（Human-AI Interaction Designer）：(社内)
単なるプロンプト作成ではなく、「会話設計」「認知負荷」「タスク誘導」までを含むUX設計力
Agentがユーザーや他Agentとやり取りするインタラクションを「対話の流れとして設計」する
③ Agent Orchestrationエンジニア（LangChainなど）：(社外でOK)
LangChainやAutoGenのようなフレームワークで、マルチエージェントを制御・連携・評価する
自律的にタスクを分担し合うAIネットワークの構築者
④ 評価指標設計・AI QAエンジニア：(できれば社内)
Agentの「意図通りの思考と行動」を評価するためのQA設計
GPTのようなLLMの出力評価は従来型の単体テストやデバッグとは異なるため、言語的品質評価の知見が必要 - マーケターのAIリテラシー向上: 既存のマーケターは、リスキリングにより実装への技術を獲得するのではなく、以下の様にAIを理解し、Agentic AIを使いこなすためのリテラシー(スキル醸成)を向上させる必要がある。
必要な“思考の枠組み”：
「問題解決を構造的に捉え、段階的に委任する」←スキル醸成
「タスクの曖昧性を分解・補完するセンス」←社内で発掘
「Agentの振る舞いをログからメタ的に再設計する能力」←これは今後のプロジェクトマネージャーに不可欠 - アジャイルな組織体制: 市場の変化に素早く対応するため、試行錯誤でプロンプト発行を繰り返しながら迅速に改善・改良を行うアジャイルなプロンプトエンジニア＋会話設計者の育つ組織体制への再構成が必要である。
未来型企業において、「マーケティングデータは自身で持つ方が全てに優位に展開できる」という真理を追求し、Agentic AIを最大限に活用することで、競争優位性を確立する。
Agentic AIを進化させながら使いこなしデーター・オペレーションを自社で行えると、マーケティングにGAME要素を融合したり、Web3による自律型カスタマー・コミュニティサイトの導入・連携など広がりは止まらない。
Agentic AI は、幅広い業態で人材増強に変わる効果を
AgenticAI は、一般的にAIエージェントと言われる FAQ系AI Agent や Smart RPA的AI Agentとは
根本的に異なる技術です、以下違いについて説明します。
根本的なアーキテクチャの違い
Agentic AI（自律型AI）
- 意思決定の自律性: LLMを中核に、状況を理解して動的に行動を選択
- 推論エンジン: 自然言語理解と生成により、曖昧な指示も解釈可能
- 適応性: 未知の状況でも文脈から判断して対応
Smart RPA的AI Agent
- ルールベース: 事前定義されたワークフローとロジックに従う
- 補助的AI: 画面認識やデータ抽出などの特定タスクにAIを活用
- 決定論的: 同じ入力には同じ出力を返す予測可能性
技術スタックの差異
Agentic AI
- LLM（GPT-4、Claude等）+ プロンプトエンジニアリング
- Tool-calling / Function-calling機能
- RAG（Retrieval Augmented Generation）
- メモリ管理システム（短期/長期記憶）
- 反省・計画ループ（ReAct、Chain-of-Thought）Smart RPA
- プロセス自動化エンジン（UiPath、Power Automate等）
- OCR/IDP（Intelligent Document Processing）
- 機械学習モデル（分類・抽出用）
- ビジネスルールエンジン
- 例外処理ロジック実行時の挙動
Agentic AI
- 毎回異なる経路で目標達成の可能性
- コンテキストに応じた判断
- エラー時も自己修正を試みる
- 説明可能な意思決定プロセス
Smart RPA
- 決まった経路を確実に実行
- 事前定義された条件分岐
- エラー時は定義済みハンドリング
- トランザクションログで追跡
適用シーンの違い
Agentic AIが優れる場面
- 要件が曖昧で柔軟性が必要
- マルチステップの複雑な意思決定
- 自然言語でのインタラクション
- 創造的な問題解決
Smart RPAが優れる場面
- 定型業務の大量処理
- コンプライアンス要件が厳格
- 処理速度とコストの最適化
- 監査可能性が重要
技術的課題の違い
Agentic AI
- 幻覚（Hallucination）への対処
- レイテンシとコスト管理
- 予測不可能性のリスク管理
- プロンプトインジェクション対策
Smart RPA
- UI変更への脆弱性
- 例外パターンの網羅
- メンテナンスコスト
- スケーラビリティの限界
実際には、両者のハイブリッドアプローチも増えており、RPAの確実性とAgentic AIの柔軟性を組み合わせたシステムが今後の主流になる可能性があります。
と、 AgenticAI の理解を頂いたところで、
扱うデータと段取りの多い人事系業務はAgenticAIと相性抜群である事が分かります。
因みに、このブログで取り上げた広告代理店よりも、更に、Agentic AI に抜群の相性が良い業態が、
HR（Human Resources）人事関連の Agentic AI 化だ、生成AIならではのサービスも期待が膨らむ。
社内の人的交流を仲介する役目にも、AgenticAI
社内で使われる AI Agent にも活躍の場が、今話題の次世代カーのSDV(Software Defined Vehicle)の開発現場、ハードウェア思考のエンジニアとソフトウェア思考のエンジニアが、１つの機能開発を行う、その開発プラットホームの MBD(Model Based Development)利用で、双方の技術認識が普通にできる人材育成に数年必要になりますが、Agentic AI で有れば半年でその任を与えることができる。
ひとり社長の会社運営
A one-person company could reach a valuation of $1 billion as early as 2026,
by Anthropic CEO Dario Amodei predicted (2025 spring)
ネットとAIを駆使した会社、これからの小規模事業やスモールビジネスの理想的な形になり得ます。
ひとり社長の会社は、Top Agent の下に部門を担うSub Agent を必要な数だけ配置します。
AI で100人分のSubAgentを作る手順
Step 1. 全体アーキテクチャ設計
🎯 ゴール: 「ひとり社長が意思決定に集中し、作業はSubAgentに任せられる状態」
サブエージェントの職域を大分類すると次のようになります：
企画・マーケティング系
市場調査、競合分析、商品企画、コピーライティング
製造・調達系
デザイン設計、外注先選定、発注・納期管理
販売・広報系
SNS運用、ECサイト更新、広告運用、顧客対応
バックオフィス系
総務、人事、経理、財務、契約管理
Step 2. ワークフロー分解
Step 3. SubAgentの標準化
SubAgentを「職域ごとに作る」のではなく、パターンを作って再利用 する。
分析型（例：財務データ分析、広告効果測定）
CRUD型（データ登録・更新・検索）
ワークフロー型（例：デザイン発注 → 進捗確認 → 納品受取）
クリエイティブ型（例：コピー生成、デザイン案出し）
Step 4. オーケストレーション設計
SubAgent同士をどう連携させるかを設計
Step 5. 優先順位をつけて開発
Step 6. 注意点
スケーラビリティ：最初はPoC的に数エージェントで回す → 成功すれば拡張。
権限管理：財務や契約関係は「全自動」より「半自動＋承認フロー」にすべき。
データ一貫性：SubAgentが勝手に異なるマスタを持たない、共通DB（例：Airtable）で統一。
透明性：すべてのSubAgentの処理ログを「ひとり社長ダッシュボード」で可視化。
Step 7. プロンプトに入れておきたい要素
タスク境界を明示：「あなたの役割は〜」「入力はこれだけ」「出力はJSONで返す」
エラーハンドリング指示：「不確定なら推測せず、エラーとして返す」
粒度制御：「1回の出力はタスク単位まで、意思決定は上位エージェントへ委譲」
協調性：「次のエージェントに渡す前提で整形する」
Agentic AI 導入プラン（2025年版）
第1章 目的と境界の定義
- 成果目標（KGI/KPI）：明確な数値で「成功」を定義
（例：見積リードタイム30%短縮、不良率15%削減） - 権限境界（Authority Envelope）：AIが自動決定できる範囲
（例：価格調整±3%、在庫引当100個まで） - 安全不変量（Invariants）：絶対に破れない制約
（法規・品質規格・個人情報保護など）
💡 新情報：最近は 「AI権限マネジメントレイヤー」 が実装できる OSS/クラウドサービスが増加（例：LangChain Guardrails、GuardRAIL、Azure AI Safety System）。
第2章 アクションと状態モデル
- ツール台帳：利用するAPIや外部システムの I/O、失敗時の挙動を明記
- 状態遷移モデル：
意図解析 → 計画 → 実行 → 検証 → 完了/エスカレーション - ガード条件：各遷移に必須条件を設置
💡 新情報：「マルチエージェント状態管理」 が普及し、ワークフロー管理に Temporal.io、LangGraph、CrewAI が利用されるケースが急増。
第3章 NGケースのカタログ化
代表的な逸脱パターンと対処：
- 入力異常（曖昧/欠損）
- データ外れ（Out-of-Distribution）
- ツール障害（API落ち）
- 競合状態（在庫・工程の同時更新）
- コスト/レイテンシ超過
- ポリシー違反（権限越え）
- 目標衝突（コスト vs 納期）
- 幻覚/ハルシネーション
💡 新情報：LLM Guardrailsの他に、「AIシェル」（AnthropicのConstitutional AI、OpenAIのSystem Guardrails API）が標準化しつつある。
第4章 シミュレーション設計
- シナリオベース検証：典型・最悪・境界ケースを網羅
- プロパティテスト：入力に対する不変量の守られ方を確認
- ファジング：誤記・敵対的入力で耐性テスト
- モンテカルロ法：需要・工程変動を乱数シミュレーション
💡 新情報：「Synthetic Data for Edge Cases」 が簡単に生成できるプラットフォーム（MostlyAI、Gretel、Azure AI Synthetic）が普及。
第5章 実装パターン
- Planner–Critic–Executor 構造
- アクション・バリデータ によるI/O検証
- 二層精度モデル（軽量モデルで探索 → 高精度モデルで確定）
- HITL（Human-in-the-Loop） 段階導入
💡 新情報：「Self-Reflective Agents」（自己検証モード付きエージェント）がOSS化（例：AutoGen v2、LlamaIndex Agent）。
第6章 監視と観測
- 決定ログ：入力・思考要約・ツールI/O・根拠・信頼度
- メトリクス：成功率、介入率、コスト/件、幻覚率
- アラート：不変量違反、権限超過、コスト急騰
- 事例データベース：失敗事例を継続収集し、学習に還元
💡 新情報：Observability専用ツール（LangSmith、Weights & Biases for Agents、Arize Phoenix）が定着。
第7章 導入ステップ
- シャドー運用（人間が答え合わせ）
- ガード付き部分自動化（低リスク領域から）
- カナリア導入（対象限定テスト）
- 本番展開（ロールバック手順必須）
💡 新情報：多くの企業は「カナリア環境＋リスクゲート」を標準に。金融・製造ではAIの「責任境界」文書化が義務化の動きあり。
第8章 2025年の展望
規制動向：EU AI Actや日本のAIガイドラインが、逸脱時処理を強く要求
標準化：Agentic AIのガバナンスフレーム（ISO/IEC JTC 1/SC 42）が策定段階
ツール統合：MLOpsとAIOpsの融合 → 「AgentOps」基盤が登場
産業応用：製造・物流・金融で「部分自律AI」が実稼働に移行
AgenticAI(Deep Agents)の実現には、手足となる作業単位の SubAgentを、現在の作業現場から移植していく必要があります、以下では、そのSubAgentを、AIによるVibeCoding で実現しようとするものです。
DeepAgents (AgenticAI)に必要なSubAgent
AgenticAI SubAgent を 既存アプリからVibeCodingで移植する
既存の社内向け小規模アプリケーション（例：作業者管理、車両管理、部品入出庫など）を軽量化・最適化し、サブエージェントとして扱えるAPIに変換するための詳細な手順。対象は汎用販売アプリではなく、特定業務の一部を補助する目的で作られた社内ソフトであり、各アプリを自律連携させて従業員の日常業務を効率化することを目的とする。
移植API化により、以下のメリットが得られる：
- 再利用性の向上：業務ロジックを共通化して複数システムから利用可能にする。
- 拡張性：新規モジュールや機能追加が容易になる。
- エージェント連携：自然言語による指示を、サブエージェントが実行できるようにする。
この手法は、これは “AgenticAIを民主化する鍵”になると考えている。
using WordPress and
Comments are closed