AIエージェントが広告営業の現場をどう変えるのか。Media Innovation Conference 2026で、セールスフォース・ジャパンと博報堂テクノロジーズが、メディア業界の収益構造を再定義するための具体的なアプローチを提示しました。95%のAI導入が失敗に終わるという現実を踏まえ、データを中心としたビジネス変革の道筋と、AIエージェントとの「協働」という新しい働き方を実践例とともに紹介するセッションとなりました。
95%のAI導入が失敗する理由
セールスフォース・ジャパン 執行役員 ソリューション統括本部 通信・メディア・サービス本部 本部長の秋葉健氏は、1999年の創業以来、クラウド、モバイル、SNS、予測AIと続くテクノロジーの波を乗り越えてきた歴史を振り返りながら、現在のエージェント型AIを「世界を一変させる革命」と位置づけました。
しかし現実は厳しいものがあります。実に95%、20社に19社の割合で、AIのパイロット導入が失敗しているというデータが示されました。その原因として挙げられたのは、データの品質の低さ、ガバナンスの制限、そして個々の技術要素にとらわれて会社独自のAIを作ろうとして時間がかかってしまうことでした。
そうした状況の中、Salesforceでは「カスタマーゼロ」、つまり自社をゼロ番目の顧客として位置づけ、顧客に提案する前に自社でAIエージェントをフル活用しています。例えばヘルプサイトでのAIエージェント活用では累計200万件の会話を処理し、チャットボットとは全く異なる自律的な対応を実現しているとのことです。そうした実績を基に外部にAI活用を提案しています。
メディア企業に求められる「フライホイール」
メディア業界への提言として、4つの重要な事業領域が示されました。広告事業、サブスク事業、メディアコマース、そしてライツ/IP事業です。これらを「フライホイール」、日本語で言うと、弾み車として捉え、それぞれが独立して頑張るのではなく、相互に連携しながら自走する循環を作ることが重要だと強調されました。
メディア・エンタメ業界に求められる要素は3つに集約されました。クリエイターが顧客の注目を引く「Capture attention」、マーケターがエンゲージメントを高める「Keep attention」、そしてそれらを実際に収益化する「Monetize attention」です。AIエージェントは、コンテンツ制作でのコラボレーション、パーソナライズされた顧客体験、そしてリソース配分の最適化という形で、これら3つの要素すべてを支援できると説明されました。
広告営業におけるAI活用の3つのポイント
ここから講演はメディア・広告業界における具体的な活用に移っていきます。ここからはリードソリューションエンジニアの塩原 秀典氏が解説しました。
媒体社に求められる姿として、3つのポイントが挙げられました。一つ目は「関係性の可視化」。広告主だけでなく代理店との関係性、ブランドやブランドマネージャーとの関係性を、営業担当者の頭の中だけでなく会社として共有し、チームでアプローチできる状態にすることです。
二つ目は「社内ノウハウの集約」。専門性の高い提案が求められる中、知識を属人化させず、会社の資産として活用できる状態にすることです。三つ目は「営業活動の徹底」。目の前の案件だけでなく、中期・長期の案件をしっかり捉え、必要に応じて早めにリカバリーを行う観点が重要だとされました。
これらに対してAIエージェントがどう活用できるか、具体的なデモンストレーションが行われました。広告主の情報管理画面から、ブランド情報、代理店担当者との関係性を可視化し、AIエージェントに「次の夏キャンペーンの提案に向けて」と相談すると、過去の提案事例やリレーション情報を踏まえた上で、誰にどのようなアプローチをすべきか表示される様子が紹介されました。
Snap社の事例：85%の社員がSalesforceを中心に業務
海外事例として、Snapchatを運営するSnap Inc.の取り組みが紹介されました。月間アクティブユーザー数9億以上、13歳から34歳へのリーチ率75%を誇る同社は、グローバルで推定750兆円とされるZ世代・ミレニアル世代の購買力に対して強みを持っています。
Snap社では、営業活動サマリーエージェント、キャンペーン予測エージェント、アポ獲得エージェントなど、さまざまなAIエージェントを活用しています。特にアポ獲得エージェントは、顧客へのメールアプローチから日程調整まで、人が介在せずにエージェントが代行しているとのことです。
その結果、社内の85%がSalesforceを中心に業務を行うようになり、キャンペーン運用のペーシング業務では35%から50%という高い業務効率化を実現しています。単にデータを貯めるだけでは現場の負荷は下がらず抵抗感が生まれますが、AIエージェントと組み合わせることで新しい示唆を得られるようになったことが、高い利用率につながっているとの分析でした。
博報堂テクノロジーズ：AIエージェントとの対話でメディアプランを作成
後半は博報堂テクノロジーズのメディア事業推進センター 髙橋正憲氏が登壇し、同社のAI活用事例を紹介しました。髙橋氏はデータサイエンティスト・AIエンジニアとして、視聴率予測AIの開発や対話型メディアプランニングツールの開発に携わっています。
同社では、デジタル広告のメディアプランニング、つまりどの媒体にいくら予算を投下するかを決める作業に課題を感じていました。1回あたりのメディアプラン作成に4～6時間かかり、それが月に何度も発生するという状況です。
そこで開発されたのが「Digital AaaS CV Simulator」です。過去の実績データをもとにコンバージョンを予測し、予算配分を最適化して、最適なメディアプランを自動算出します。一方で、従来の操作画面ベースでの運用には、設定項目が多い、過去の設定が思い出せない、算出されたプランの解釈が難しいといった課題がありました。
そこに生成AIを掛け合わせて開発されたのが、対話型のメディアプラン作成AIエージェントです。AIエージェントとの対話を通して、メディアプランの算出から解釈、ネクストアクションの提示までできる点が特徴です。
メディアプラン作成AIエージェントは、過去出稿実績に基づくプラン、直近データによるノーム最適化を踏まえたプラン、さらに両方の知見を加味したプランという、異なる役割を担う3つのエージェントで構成されています。デモでは、これら3つのエージェントが連携しながら、チャットUI上でメディアプランを作成していく様子が紹介されました。
AIエージェント時代の働き方：ゴールを伝え、実行はAIへ
髙橋氏は、AIエージェント時代のメディアプランニングにおいて、人間の役割は「目的や予見を定義すること」にあると述べました。何を実現したいのか、どのようなゴールを目指すのかを示し、その実行や資料作成はAIエージェントが支援するという考え方です。
チャットUIを通して人間が指示を出すと、裏側では複数のAIエージェントが自律的に連携しながらメディアプランを作成し、レポートや提案資料の作成も支援します。生成されるメディアプランには複数の選択肢があり、最終的にどのプランでいくかは人間が比較検討して判断します。KPIや条件を見直す必要があれば、再度予見を整理して実行し直すという、新しい協働の形が示されました。
最後にセールスフォース・ジャパンからまとめとして、AIアプローチは様々あるものの、POC（概念実証）の「C」はコンセプトであることを強調しました。企業が顧客や従業員とどういった形で新しい世界を描くのか、そのコンセプトを明確化した上で、AIを活用して収益構造をアップさせることが重要です。「実行、アクションが伴って初めて収益化につながる」。AIを決してハードル高いものと考えず、フル活用して広告事業のその先へ進むことを呼びかけ、セッションは締めくくられました。
