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
Agentic AIは、自律型としての構造の複雑さから、AIエージェントの様にノーコードでの構築は難しくプログラミング作業が必要になる、
しかしながら、Agentic AIはプロンプトで情報粒度を可変できるので、事業スキーマの近い業態で有れば
システムのスケルトンを準備する事で幅広い分野で活用できる、ゆえにAI(人工知能）と言う。
自律型と呼ばれる Agentic AI であれば、回答を選択して回答する”賢いFAQ”にならぬ様に、複数のLLMに複数回のプロンプトを発行して、あたかも複数のスタッフが介在したと思わせる答えを提供したい。
データと段取りの多い人事系は相性抜群
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
社内で使われる Agent AI も良い、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かかるが、Agent AI で有れば半年でその任を与えることができる。
ひとり社長の会社組織
これからの超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。
ひとり社長の会社組織を、AgenticAIの下に部門を担うSub Agent を配置します。
AgenticAIの実装には [LangGraph] や [AutoGen] などが有望ですね。
Sub Agentは、それぞれ別のLLMアクターで、以下のような構成：
経理AI：freee API と連携し、入出金記録、自動仕訳、月次PL作成。
営業AI：見込み顧客データから優先順位をつけてメールドラフト生成。
開発AI：GitHub Copilotや自社仕様書に基づいてコード提案。
CS AI：ZendeskやLINE問い合わせを分類・返信テンプレを提案。
AgenticAI 設計へのポイント
Agentic AIを設計する上で重要なポイントを、戦略的要素という観点から整理しました。
ReWOO的な考え方が参考になります。
1. 目的（Goal）の動的再定義
従来のAIエージェントは、あらかじめ定められた「ジョブ」を効率的に完了させることに主眼を置いています。一方、Agentic AIは、より抽象的で複雑な「目的（Goal）」 を達成するために、状況に応じて自らジョブを生成・再定義します。
- ポイント: 最終的な目的を「特定のタスクを完了すること」ではなく、「より良い結果や価値を生み出すこと」として設計する。これにより、AIは固定されたフローに縛られることなく、最適な行動を模索できます。
2. 計画（Plan）の適応性と柔軟性
従来のAIエージェントは、固定された計画（Plan）に従って行動します。しかし、Agentic AIは、環境の変化や予期せぬ問題に直面した際に、計画を柔軟に適応・修正する能力が必要です。ReWOOの考え方（Reasoning Without Observation）のように、観察に頼らずとも論理的に思考し、行動を決定する能力が求められます。
- ポイント: 最初に立てた計画が失敗した場合に備え、代替案を生成したり、根本原因を分析して計画を立て直したりする「メタプランニング」の機能を組み込む。
3. 反省と学習（Reflection & Learning）の組み込み
Agentic AIは、単に行動するだけでなく、その行動の結果から反省し、学習するプロセスを内部に持っています。成功体験だけでなく、失敗体験からも学び、次回の行動に活かすことで、パフォーマンスを継続的に向上させます。
- ポイント: 実行した行動と、その結果に対する評価を記録するメカニズムを設計する。これにより、AIは自身の振る舞いを客観的に分析し、より効果的な戦略を学習できます。
4. ツール（Tool）の自律的選択と組み合わせ
従来のAIエージェントは、あらかじめ用意されたツールを決められた順番で使います。Agentic AIは、目的達成のために必要なツールを自ら選択し、組み合わせ、場合によっては新たなツールを生成することさえ可能です。これは、ReWOOにおける「推論」のプロセスに近いと言えます。
ポイント: AIが利用可能なツールのライブラリを設計するだけでなく、どのツールを、どのような状況で、どのような順番で使うべきかを自ら判断させるための「思考（Reasoning）のプロンプト」を最適化する。
様々な可能性を持つ Agentic AI をしっかりと追いかけていきたい。
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