最近、AIエージェント系の記事をよく読んでいる。自分の仕事はSNS広告とコンテンツ担当だから、「営業AIエージェント」は直接の守備範囲じゃない。でも先日AINOWで見かけた営業AIエージェントの記事を読んで、マーケターとしても他人事じゃないと感じた部分があった。
記事によると、営業AIエージェントには「支援型」と「代行型」の2タイプがある。支援型は人間の判断を補助するもので、代行型はアポ取得や商談準備といったタスクをAIが自律的に実行するタイプだ。この代行型の話を読んだとき、真っ先に頭に浮かんだのは広告運用のことだった。
AIエージェントが「代行」する世界と、広告運用の未来
今の自分の仕事を振り返ると、Meta広告の入稿・調整・レポート作成にかなりの時間を使っている。クリエイティブのABテストを回してCVRを見て、CPAが上振れしたらオーディエンスを絞り直す、という作業を週に何度も繰り返す。正直これは「代行型エージェントが得意な類いの作業」だと思う。
ROASが1.5倍を下回ったらクリエイティブを差し替える、CPAが目標の120%を超えたら入札戦略を変える、という判断はある程度ルール化されている。だとしたら、条件分岐ベースで動くエージェントに渡せる余地は十分ある。ChatGPTで広告文の下書きを作るのは日常になったが、そこから先の「判断して実行する」フェーズは、まだ自分が手でやっている。
AINOWの記事では、営業AIエージェントが失敗するパターンとして「データ整備が不十分だと精度が出にくい」という点を挙げていた。これはSNS広告でも完全に同じだ。GA4の計測設定が甘いままAIに投げても、変換データが正確でなければ最適化は機能しない。ここを飛ばして「AI入れたのに効果が出ない」になるチームを何度も見てきた。
マーケ側が営業AIエージェントの議論から学べること
記事が指摘する失敗要因のうち、「稟議や多段的な意思決定で導入が長期化しやすい」という点は、マーケ部門でも同じ構造だ。うちの会社でもTikTok広告の新しい入稿ツールを試したとき、「効果測定の基準を先に決めてください」と言われて検討が止まった経験がある。ツール側の問題ではなく、評価軸が社内で固まっていなかったことが原因だった。
この構図は、営業AIエージェントの導入検討でも起きている話と重なる。エージェントに何を任せて、何を人間が判断するか。この線引きを先に決めないと、どんなツールを入れても定着しない。
SNS広告でいえば、自分が決めておくべき線引きはこんな感じだと思っている。
- インプレッションの配分とオーディエンス設定 → AIに委ねていい
- クリエイティブの方向性・メッセージ → 人間が判断する
- 予算の増減判断 → KPI達成率に応じてルール化してからAIへ
営業でも広告でも、「AIが得意な繰り返し作業」と「人間が持つべきコンテキスト判断」を分けて考えないと、ツールを入れただけで終わる。記事の主旨はそういうことだと読んだ。
AINOWの記事は営業部門向けに書かれていたが、読み終わって自分の業務フローを見直すきっかけになった。次のクォーターでROAS管理のルール化を進めて、判断の一部を自動化できるか検証してみるつもりだ。結果が出たら数字で報告できると思う。