サイバーエージェントは2023年10月に専任組織「AIオペレーション室」を新設。社内業務への全面的な生成AIの導入で、2026年までに既存業務の6割を減らし、浮いた時間をより生産性の高い業務に充てることを表明した。その狙いと具体的な取り組み内容について担当者に聞いた。
最重要ミッションは全社の競争力強化
──最初にお二人の担当業務とご経歴を教えてください。
上野千紘（以下、上野）：2011年に新卒で入社して以来、メディア事業本部のプロダクトマネージャーとして、一貫して新規事業の立ち上げに関わってきました。2023年10月のAIオペレーション室の新設に関わったことを機に、現在は専任メンバーとして、2023年9月に行われた「生成AI徹底活用コンテスト」で採用された企画案の実行計画策定と進捗管理を担当しています。
紺屋英洸（以下、紺屋）：2008年に中途入社してから、主に広告事業本部に在籍しています。最新テクノロジーを導入して生産性を高め、ミスのないオペレーションにする業務設計をやってきました。現在はAIオペレーション室のほかに、広告事業本部、オペレーション、AI事業本部の開発組織も兼務しています。
──AIオペレーション室の所属メンバーは何人ですか。合わせて役割も教えてください。
上野：30人ほどです。私と開発メンバーの一部の専任メンバー以外に、紺屋をはじめとした広告、メディア、ゲームなどの事業責任者クラスの方が10人所属しています。弊社のカルチャーは「自由と自己責任」を尊ぶことが特徴で、各事業の裁量に委ねられていることが多いのですが、生成AI活用は全社で取り組んでいくべきこと。AIオペレーション室に決裁権を持つ事業責任者が参加することで、事業の理解を促し、それぞれの組織での推進を容易にする役割が期待されています。
紺屋：業務効率化のノウハウは広告事業本部に多く蓄積されているため、それを他の事業本部と共有しながら、全社展開を進めることになります。全社を動かすのは大変なことですが、「生成AIは全社でやること」と会社の意思を全社に示す役割も担っているのです。
──AIオペレーション室のミッションは何でしょうか。
上野：「生成AIを全社で活用し、競争力強化につなげること」が、この組織の最重要ミッションです。社長の藤田は、しばしば「生成AIを活用できる会社とそうではない会社は数年後に差が出る。これまで世の中が変わる節目には必ずテクノロジーの進化があった。次は生成AIになる」と話しています。ミッション達成に向けては、AIに明るい社員だけではなく、一人ひとりの底上げが欠かせないと考えました。
サイバーエージェント AIオペレーション室 室長 上野千紘氏
社内コンテストでグランプリを受賞した「AIナスカ」とは？
──AIオペレーション室が進めている取り組みの内容について伺います。現在は複数の開発案件を進めているわけですよね。
上野：「生成AI徹底活用コンテスト」では全社で活用案を募りました。コンテストの応募数の目標は1,000件でしたが、実際には2倍以上の約2,200件にのぼりました。もちろん一部には「賞金総額1,000万円」に魅かれて応募した方もいたと思いますが、現場にしかわからない業務効率化のニーズを吸い上げようと、実現可能性を問わずに気軽に応募してもらうようにしたことが、多くの参加意欲を高めることにつながったと思います。
そのうち採用した案は約50件。内訳はAIオペレーション室で進める9件と各事業で進めるものに分かれます。この9件は、サイバーエージェント全社共通の案件として進めることで成果の最大化につながると判断したものばかりです。
──その中からスケジュール調整をする「AIナスカ」がグランプリに選ばれたとのことでした。決め手は何だったのでしょうか。
上野：特に評価されたのは、全社員へのインパクトが大きいことですね。スケジュール調整のアイデアは他にもあったのですが、AIナスカの場合、単なるスケジュール調整にとどまらず、重要なアポに割く時間を増やせるようになるという、全社の生産性向上につながる将来像が明確でした。
紺屋：単にスケジュール調整をしてくれるツールは既に世の中にもありますが、どれも空き時間帯を探して、提案してくれるものばかりで、なかなか弊社のニーズには合いません。弊社の広告事業本部の場合、社内の定例会議だけでなく、外出先でのクライアントとの打合せも多い。1日の予定が丸々会議のことも珍しくありません。加えて、2、3ヵ月先まで予定が詰まっていたとしても、「今週中にこれを決めたい」など、緊急度の高い会議のニーズは突発的に発生します。今は秘書が「この時間帯（の一部）であれば、譲ってもらえるかも？」と当たりを付けて交渉しているのですが、代わりに調整可能な時間帯を提案してくれるのがAIナスカならではの特長です。
──どんな操作で使うイメージですか。
紺屋：参加してほしいメンバー、いつまでに、どれくらいの時間を要するかを入力すると、候補時間帯が複数提案されるような、簡単な操作で使えるものを考えています。役割や参加実績などで、その社員にとって予定の重要度や優先度は変わってくるはずです。まさに今、一人ひとりのデータを学習してもらい、痒いところに手の届くような提案ができるアルゴリズムの構築を進めているところ。2024年6月を目安に、一部のチームにAIナスカのプロトタイプを提供する計画です。
「2026年までに6割削減」へ 全社員リスキリングが転換点に
──全社の業務効率化では「2026年までに6割削減」の目標を掲げています。
上野：広告、メディア、ゲームそれぞれで業務効率化をやりやすいところの濃淡はあるにしても、「6割」というのは、試算して、全社として達成可能な目標と考えて出しているものです。生成AIはやってみないと、どんなアウトプットが出てくるかわからないことが多々あります。ですから、「皆さん、まずは使ってみましょう」のスタンスでいます。
とはいえ、最初のうちはたくさんの人が使ってくれても、なかなか業務効率化につながらないこともあり得ます。その先に進めるには、ツールを引き渡して終わりにするのではなく、「こうやって使ってみよう」を示すこと、それから業務設計を見直すことのできる責任者クラスと共に業務を再設計することが重要だと考えています。
紺屋：大事なのは、ユーザー個人に委ねることと中央集権でやるべきことを使い分けることだと思います。その使い所を考えるのがAIオペレーション室の役割の一つで、「あれ？気づいたら生成AIを使っていたな」という状態を作ることを目指しています。
- Gold-Age Movies
- B&W and Color TV Classics
- Hand-Picked Quality Films
- 1930s - 1980s Films
- Big Studio Favorites
- Save favorites list
- Resume watching where you left off
- Search by region, rating, decade
- Nested playlists
- User-friendly interface
──全社の生成AI利用を促進するために何か実施したことはありますか。
上野：振り返ると、生成AI徹底活用コンテストの後、2023年11月にリスキリングセンターが中心となって実施した「生成AI徹底理解リスキリング」プログラムが学ぶきっかけになったと考えています。役員を含めて全員が同じ講義動画を視聴して、ミニテストを受けて8割以上の得点を取ったら、「合格」と認定（認定者は99.6％）するものでした。生成AIのリテラシーを揃えることができたと思います。
紺屋：それまでは「なんだか生成AIはとっつきづらいな」だったのが、終わった後は「やるぞ！」に変わったきっかけになったと思います。全社で話すときの共通言語ができたような感じで、議論ができる、アイデアも出せるように。良い転換点になりましたね。
──国内企業ではあまり例のない組織横断的な専任組織を設置し、取り組みを進めているわけですが、組織運営ではどんな点に気を付けていますか。
上野：私自身が生成AIを勉強していて実感しているのが、とても進化のスピードが速い技術だということです。最初に仕様を決めてからでは間に合わない。まずは試してみて、得られた成果をブラッシュアップして次に進む。弊社はスピード感のある組織ですが、それでもこれまで以上のスピード感が求められると感じています。
紺屋：専任組織でAIのオペレーションを作る利点は、取り組みへの熱量と深度を高められること。そしてもう一つ、中央集権ですべてをやろうとするのではなく、必要に応じて他の部署に任せることです。メディアの上野、広告の僕、この場にはいませんがゲームのもう1人の3人がいることで、この件は社内の誰に相談するべきか、勘が働くんですね。どうすれば広い範囲をカバーできるようなキーマンに参加してもらえるのか。推進組織の立ち上げを考えているのであれば、この2点が重要だと思います。
AIが当たり前の世界から逆算して考える
──組織が立ち上がってまだ日が浅いですが、これからどんなことに取り組んでいきますか。
紺屋：気を付けているのが、内製化と外部に任せる部分とのバランスです。AIナスカのように、弊社ならではの業務の場合は内製にこだわりますが、こだわりすぎることもよくない。「6割」を達成するには、内製でやるべきことと既存の他社ツールを導入すること、この両方の使い分けを見極めることが重要になってきます。
兼 AIオペレーション室 紺屋英洸氏
上野：エンジニアは既にGitHub Copilotを当たり前のように使っていますし、Microsoft Copilotの展開も始まっています。6割を達成するには、「まず使ってもらう」「良いと思ってもらう」「どんどん取り入れてもらう」と、ステップアップさせていくつもりです。
──良い使い方の情報共有はどんな方法でやっていますか。
紺屋：大きく二つあります。一つは、社内で基盤モデルの研究をしている人たちが中心になって、様々なモデルを自由に試せる環境の提供です。クリエイターでなくても画像生成モデルを使ってみることができるようになっています。有志のメンバーが月1回集まって、様々な生成AIツールを使ってみた成果を発表する場も設けられています。もう一つが「生成AIノウハウポータル」です。各部署の事例や成果を参照できるようになっています。
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上野：この二つは実は、他の部署が中心となって進めている取り組みです。AIオペレーション室だけでやろうとしても、行き届かないところがありますから、今後も他の部署の協力も仰ぎながら進めていくことになると思います。
──最後に、これから生成AIを活用していきたい企業に向けてメッセージをお願いします。
紺屋：新しいテクノロジーが出てきたとき、怖い気持ちが先に来るかもしれませんが、次のチャンスと捉えて色々チャレンジしてほしいです。試して失敗したとしても、最終的にテクノロジー実装の精度が高まればいい。ビビらずに使ってみてほしいですね！
上野：上司の内藤（常務執行役員 内藤貴仁氏）から学んだのが、「今の状態を置き換えるのではなく、AIがある前提で業務を設計するとどうなるか。まっさらにして再設計すること」です。「それって、ホントに必要だっけ？」と疑うことから始めなければ、やることが増えてしまうことになりかねない。AIが当たり前の世界から逆算して考えることが大事だと思います。