AIとマーケターの協働による、さらなる最適化の時代へ

　セッションの後半では、翔泳社のAI専門メディア『AIdiver』創刊編集長の押久保が登壇し、水嶋氏との対談形式で実践的なAI活用のあり方について議論を交わした。

　押久保は、専門メディアとしてデータドリブンマーケティングの黎明期から業界を見てきた経験を踏まえ、「現在のAIの使い方や働き方が大きな転換期を迎えている」と指摘。プロンプトを細かく記述しなくても、目的を伝えれば文面作成から配信ソフトのプレビューまでAIエージェントが完結させる時代において、人間は「部下に指示を出すような感覚」でAIのタスクを管理するようになっている。

　水嶋氏自身も、推論モデルの登場以降、働き方が大きく変化したと語った。単なる一問一答ではなくツール操作まで自律的に行うエージェントに対して、業務手順や文脈を参照情報として与えることで、期待以上の提案が返ってくるサイクルが生まれている。AIがエラーを起こした際も、「自分で修正して」と指示するだけで自律的に修正を実行できるという。

　この対話において押久保が強調したのが、汎用AIに対して自社固有の文脈（コンテキストデータ）やフィードバックを与える重要性である。かつてのデータドリブン時代は数値などの構造化データが中心であったが、それに加えて現在は言葉や文脈といった非構造化データをAIが深く理解できるようになった。

　そのため、優秀な新人をオンボーディングし業務ドメインの知識を丁寧に渡していくような感覚でAIを育成することが、業務クオリティの高いアウトプットを生み出すカギとなる。水嶋氏もこれに同意し、会議の音声データからタスクを抽出させたり、メールの返信ドラフトに自身が加えた修正内容をフィードバックとして伝え、出力の改善につなげたりすることで、AIの精度を継続的に向上させている、と実践例を紹介した。

AI時代のマーケターに託された役割

　業務プロセス全体をAIエージェントによって効率化し、高度化していく過程において、企業が直面する現実的な課題が運用コストの管理である。AIの活用領域がより高度になり処理するデータ量や実行するタスクが複雑化するほど、トークンの使用量は増加し、コストが肥大化していくリスクがある。この課題に対して、AIプラットフォーム側も技術的な解決策を提示し始めている。

　水嶋氏は、コスト最適化に向けた3つのポイントを挙げた。第1にタスクの複雑さに応じて最適なモデルを自動選択する仕組み、第2にトークン単価の引き下げがあり、それぞれにプラットフォームとして取り組む。これらに加え、第3のポイントとして伝えられたのが、タスクを完了するための総コストと得られる成果を踏まえた投資対効果（ROI）を評価するフレームワークの重要性である。

　コスト課題において、AIを活用する企業側にもROIに対する厳密な視点が必要だ。単にAIの利用料金という表面的なコストを見るのではなく、特定の業務タスクを完了させるために必要なトータルコストと生み出される成果のバランスを評価し、適切なリソース配分を行うことが求められる。

　セッションの最後に、水嶋氏は聴講者のマーケターに向け「どの局面でどのようにAIを活用すべきかという答えは、マーケターの皆さん自身の中にあると思います。早いサイクルで試行錯誤を重ねている企業のほうが、大きな事業インパクトを残していますので、ぜひAIをどんどん試していってほしい」とメッセージを送った。この言葉は、技術が進化する中でも、それをどこに適用しどのような価値を生み出すかを決定するのは、人間の意志と判断であることを示している。

　AIが圧倒的な実行力をもってタスクを処理する世界において、人間は「何を解決すべきか」「どのような体験を届けるべきか」という問いを立てる役割に特化していく。AI時代、マーケターは自らが率先して最新のAI技術に触れ、実験と改善をスピーディーに繰り返しながら、テクノロジーと人間の創造性が融合した新しいビジネスの地平を切り拓くことが求められている。