マーケティングナレッジを、属人化しない「集合知」に

MarkeZine編集部（MZ）：はじめに現在の業務と、本プロジェクトでの役割について教えてください。

藤原：サントリーホールディングスの宣伝部で、統合プランニングとデジタルプランニングを担当しています。宣伝部は、グループ各事業部の宣伝活動を行い、メディアのバイイングやプランニングを担う部署です。デジタルプランニングの効率をもっと高める手立てをAIで作れないかと考え、電通さんに相談しました。

窪谷：電通の第2マーケティング局で、メディアプランニングやデータ分析を担当しています。その延長で、社内外のAI活用も推進しており、2025年からサントリーさんを担当するなかで、今回の実装をご提案しました。

櫻井：電通デジタルのAIイノベーション事業部で、マーケティングとAIを組み合わせた内製化支援や、AIソリューションの開発・導入を推進しています。本プロジェクトでは、サントリーさんが大切にされているプランニングの考え方や業務プロセスを、AIが扱える形に落とし込む役割を担いました。皆さんと開発側の間で翻訳役を務めながら、ソリューション全体をディレクションしました。

MZ：今回のプロジェクトは、どのような構想なのでしょうか。

櫻井：手軽にAIエージェントを作成・共有・活用できる国内電通グループのAIエージェントプラットフォーム「AI For Growth Canvas」と、メディアプランニング領域に特化したAIエージェントを土台に、3社で培ってきたプランニングの考え方や過去の配信実績を組み込み、サントリーさん向けの「D-Planning AI」を構築しました。AIがたたき台を作り、それをもとに人が検討・判断することで、より重要な議論に時間を使えるようにすることを目指しています。

メディアの分散化と人の流動化で、プランニングの難易度が上がっている

MZ：サントリー様として、当時抱えていた課題について詳しくうかがえますでしょうか。

藤原：大きく3つあります。1つ目はプランニングの難易度が上がっている点です。デジタルを中心にメディアの数は大きく増える一方、1人が日常的に使うメディアは3つほどに限られ、固定化しています。このように分散化と固定化が同時に進んでいる中で幅広い人にリーチするには、以前より複雑なプランニングが求められています。

　2つ目は組織内の異動やリソース不足の課題です。当社は専門家集団ではないため、営業部門から宣伝部に異動してくるメンバーもいます。知見に差がある中で難易度の高いプランニングをこなす必要がありますし、ブランド数も多いため人手が足りないのが実情です。この「差」と「負荷」をAIで解消できないかと考えました。

　3つ目は「学びの継承」の課題です。当社は媒体ごとの効果検証を重ねてきましたが、検証して終わりではなく、その学びを次世代に引き継ぎ、日々のプランニングに生かすことが不可欠です。知見を引き出しやすくする点はAIが得意な領域だと考えました。

MZ：外部パートナーとのやり取りにも課題を抱えていたとうかがっています。

藤原：広告会社様は専門知識が豊富で、高い水準の提案をいただけます。一方で当社はセントラルバイイングの機能を担い、いただいたプランがブランドのめざすゴールとつながっているかを見極める責任があります。“ズレ”があればフィードバックしなければならず、そこにこれまで多くの工数がかかっていました。広告会社様と同じ言葉、同じ背景をもとに会話できれば、もっとスムーズに意思疎通できるのではないかという期待もありました。

なぜメディアプランニングへのAI導入は難しいのか？

MZ：サントリー様の課題をどう受け止め、どのような戦略を立てたのでしょうか。

窪谷：担当してまず伺ったのが、「キャンペーンの数が多く、個別や四半期ごとのレビューが大変だ」ということでした。それなら、その作業で積み上げたものを資産に変え、新しい進化につなげられないかと考えました。

　ただ、メディアプランニングでAIを使うには注意が必要です。キャッチコピーやコンセプトなら、AIが出した案を人が判断するフローで良いと思います。一方でメディアは「どの媒体にいくら配分するか」の理由や論拠を数字で説明しなければならない領域です。感覚でメディアを選ぶことはできず、リーチ数などのパフォーマンスや実績による裏付けがあってこそ意思決定が可能な領域です。一方でAIは、機能的にこの裏付けに依存せずとも答えを出すことができてしまう点を意識する必要があります。だからこそ、数値の根拠を示せる形にすることが前提でした。

　そこで、3社で培ってきたプランニングの考え方とデータをすべてAIに学習させ、その経験をもとにゼロからプランを考えられる「脳みそ」を作ろうと提案しました。その構想を実現するために、すでに優れたAIソリューションを開発していた電通デジタル・櫻井のチームに合流してもらったという流れです。

MZ：電通デジタルとしては、どのようなアプローチでこの提案を形にしていったのでしょうか。

櫻井：私たちが企業の内製化を支援する際、外注していた業務をそのまま社内に引き取るだけでは現場が手一杯になってしまいます。そのため私たちは、データを整備しつつ、AIを活用することで「人がやるべき業務」を絞り込み、無理なく回る新しい業務プロセスへ組み替えることを重視しています。内製化は、外部パートナーの支援をすべてなくすことではありません。社内に残すべき判断や知見を明確にし、AIと外部の専門性を組み合わせながら、持続的に業務を高度化できる状態を作ることだと考えています。

　今回はその基盤に電通とサントリーさんの知見を細部まで載せ、「サントリー専用の環境」としてお渡ししました。セキュアな環境でデータを扱えることに加え、参照するデータだけでなく、プランニングの判断基準や処理の順番まで、サントリーさんの業務に合わせてカスタマイズできる点を重視しています。

　環境はクライアントごとに切り出し、利用できる関係者を限定して適切にアクセス権限を管理しています。AIがたたき台を高速で出し、それをもとにサントリーさんや私たちが「この商品を伝えるにはどうするのが一番良いか」を共創できる仕組みになっています。

自由演技（ビュッフェ）か、標準化（定食）か。議論を経て導いたAIと人の役割

MZ：実装に向けて、どのように進めていったのでしょうか。

窪谷：最初は国内電通グループの基盤「AI For Growth Canvas」を使わず、手作りのエージェントでサントリーさんと議論しました。分かれ道は、AIにどこまで自由演技をさせるかです。

　カテゴリーごとに使える基本のプランをAIが出す形を「定食」、ブランドごとに毎回1媒体ずつAIが考えて提案する形を「ビュッフェ」に例えて、どちらでいくかを1〜2ヵ月ほど議論し、まずは安定したプランをミスなく出す定食型から始めることとしました。

　方針決定後に、やりたいことに即していたAI For Growth Canvasを基盤とした開発にシフトし、ロジックの変更点や加える独自データの扱い方などについて要件定義を進めました。サントリーさんと電通で作成した、プランニングの秘伝のたれとも言える「虎の巻（マニュアル）」を脳みその中枢に据え、過去2〜3年分の配信実績も学習させています。

MZ：サントリー様としても、定食型から始めることに納得感はありましたか。

藤原：「ビュッフェ」のように自由度が高いほどブレが出やすく、なぜその媒体を選んだのか人が読み解けなくなります。AIの推測の幅が広がるほど、毎回の理由やロジックを追いにくくなるからです。そこで、まずはAIにベースとなる標準的なプラン（＝定食）を出してもらい、そこからブランドや目的に合わせてメニューを組み替えていく作業は人間が担うという役割分担にしました。

MZ：提供までの期間はどれくらいだったのでしょうか。また、こだわった点を教えてください。

櫻井：最初の1〜2ヵ月間は「定食かビュッフェか」という思想や方針をすり合わせる議論にしっかり時間をかけました。その方針が決まってからは、母体となる基盤のカスタマイズから提供までは1ヵ月強というスピード感でした。

　こだわった点としては、これまでの支援水準にAIがいきなり到達できるわけではないため、「どこまでをAIに任せ、どこから人が担うのか」という役割の線引きです。加えて、サントリーさんから「AIの結果を鵜呑みにせず、なぜこうなったのかを人が振り返れるようにしたい」というご要望をいただき、結果とあわせてその根拠を出す仕様にしました。言葉選びや表示の順番も、実際に使っていただきながら手触りよくブラッシュアップしていきました。

MZ：サントリー様として、AIの「算出根拠」を出す点にこだわられたのはなぜでしょうか。

藤原：私自身、何百ものプランを手がけてきたからこそ、今の判断力が身についています。AIが最短で答えだけを出すとその試行錯誤の過程が失われ、次の世代が「その答えが本当に正しいのか」を見極める力を養えません。それでは本末転倒です。工数削減だけでなく、AIが結論に至った理由を人間が学び、成長のための経験値として積み上げられる仕組みは外せないとお伝えし、実装していただきました。

櫻井：提供後もその思想のもとで改善を続けています。現場から「過去の配信結果はどうだったか」という質問が多く寄せられたため、蓄積されたデータをもとに効果をシミュレーションする機能を追加しました。AIはそれっぽい数字を作り出してしまうリスクもあるため、計算ロジックがブレない仕組みを開発側で綿密に詰めています。

成功を支えた3社の共通言語と「伴走」のプロセス

MZ：取り組みの成果や手応えを教えてください。

藤原：削減できた時間を数字で示すのはまだ難しい段階ですが、「蓄積してきた知見を体系化し、いつでも取り出せる形にする」という目的は達成できたと感じています。電通さんと作った元々の「虎の巻」は、スライド資料を印刷し、手書きのメモを残しながら使っていた教科書のような存在です。それが今では資料をめくり直さなくても、AIに質問すればすぐに欲しい答えが返ってくる。これは当社にとって明らかな進化だと感じています。

MZ：今回のプロジェクトの成功の鍵はどこにあったと思われますか。

櫻井：1つは、いきなりツールを作るのではなく、「どこをゴールにするか」の議論を最初に尽くしたことです。もう1つは、「虎の巻」をもとにAIのガードレールとなるルールを綿密に作れた点です。サントリーさんのメディアプランニングを長年ご一緒してきた知見を活かし、業務に即したプロンプトやルールを構築できたと感じています。

窪谷：ツール構築を機に、今まで培ってきたノウハウをお互いに棚卸しして語り合えたことが大きかったですね。ツールの構築にとどまらず、実際に触りながら「このニュアンスで」「この順番で」と会話を重ね、運用まで一緒に固められたことが、チームとしての関係性の面でも非常に大きな成果につながったと思います。

藤原：広告の指標も用語も、共通言語として話せるパートナーでなければ解像度は上がりません。システム部門主導の「ツール導入ありき」ではなく、現場の課題感や当社ならではのロジックを理解している電通グループさんと組めた意味は大きかったですね。構想決定から1ヵ月強というスピード感で運用を開始できたのも、当社の業務を深く理解し、土台となる基盤をすでに持たれていたからこそだと実感しています。

「人の学び」と「実務の効率化」を両立──3社で目指す「AI×人」の次の姿

MZ：今後の展望を教えてください。

藤原：当社はプランを作る部署と、予算を持ち最終判断する部署が分かれているため、説得のロジックをAIと一緒に組み立て、視覚的にわかりやすく資料化できる価値は非常に大きいです。今後は、日常的に使っている計画表や管理シート上で、過去実績に基づいたシミュレーション値が一瞬で弾き出されるような状態を目指したいですね。電通さんとのやり取りもさらにスマートになり、お互いに本質的な議論へ時間を割けるはずです。

　また、回答の情報量が増えるほど人間の確認コストも増すため、「工数削減」と「人の学び」の絶妙なバランスを探りながら進化させていきたいです。

窪谷：デジタルプランニングはマーケティング全体の一部にすぎません。藤原さんは統合プランニングも担当されているので、デジタルに限らず領域を広げられると考えています。今回を入り口に、バイイングや検証など、AI以外も含めて幅広い領域でサントリーさんを支援していきたいです。媒体を広げるならどうするか、検証で使うならどうするかなど、「次の一手」を真っ先にご相談いただけるようなパートナー関係を、今後も築いていきたいですね。

櫻井：藤原さんからいただいた「各種フォーマットへの出力」や「シミュレーションのリアルタイム性向上」は、まさに今後追求していくべきテーマだと感じています。また、AI用に落とし込んだ「虎の巻」自体も、使いながらまだまだ磨く余地があります。

　AIで便利になることが多いからこそ、「人が担うべき思考や判断は何か」をしっかり設計したうえでソリューションを作り、使いながら進化させることが大切です。マーケティング実務への理解とAIの設計・実装をつなぎ、導入後の活用や改善まで一貫して伴走できることが、私たちの強みだと考えています。

　こうした取り組みの土台にあるのは、電通グループが培ってきたプランニングの知見と、それを実装する「AI For Growth Canvas」やメディアプランニング領域に特化したAIエージェント、そして設計・開発から導入後の改善まで担う体制です。こうした知見と技術をお客様ごとの業務や判断基準に合わせて組み合わせることで、特定の担当者の経験や工夫だけに依存せず、組織として再現性のある支援を他の企業にも広げていきたいですね。