AIは、マーケティングエージェンシーの種類ごとにどう影響するのでしょうか。影響は一様ではありません。各分野で最初に置き換わるのは、反復的でデータ量の多い業務であり、その中身はメディアエージェンシーとPR会社で異なります。そして、小規模なエージェンシーも大規模なエージェンシーも同じツールを使うようになったため、AIはツールが知らないことを知っている専門特化型のエージェンシーに報います。
IW Groupの社長であるNita Songは、この後半の点をMarketing Diveで鋭く指摘しました。AIは、エージェンシーの規模に報いない初めての大きな技術変化だというのです。従業員10人のブティック型エージェンシーも、1,000人規模のホールディングカンパニー傘下の会社も、同じプラットフォームを使えます。彼女の言葉を借りれば、「ツールは違いを知りません」。
AIは大手エージェンシーと小規模エージェンシーのどちらに有利ですか?
広告の歴史の大半では、規模が勝ってきました。大きな制作予算、大きなリサーチ部門、リスクを吸収できる余力。Songの主張は、AIがそうした優位の多くを平らにする、というものです。かつては数か月かかったリサーチが、いまでは誰にとっても数日で終わります。
デジタル・ディバイドを研究する社会学者たちは、何年も前に同じパターンに気づいていました。第1の格差はアクセスをめぐるものでした。そもそも誰がテクノロジーを手にできるか、という問題です。アクセスが広がると、第2の格差が、スキルと使い方をめぐって生まれました。誰が実際にそこから価値を引き出せるか、という問題です。エージェンシーはいま、その境界を越えようとしています。AIへのアクセスは、ほぼ誰にでも開かれました。差が出るのは、各エージェンシーがAIをどれだけうまく使いこなせるか、そしてモデルが見たことのないどんな知見を持ち込めるかです。
Songが挙げた例は的確です。大規模言語モデルは、アジア系アメリカ人の消費者が前四半期に何を買ったかを要約できます。しかし、ロサンゼルスに住む中国系アメリカ人2世の世帯と、ヒューストンに住むベトナム系アメリカ人1世の世帯とで、同じメッセージがなぜ違って響くのかは、説明できません。そうした知見はデータセットではなく、コミュニティの中にあります。
AIはマーケティングエージェンシーの種類ごとに、どのような変化をもたらすのでしょうか?
ここからは、専門分野ごとの当社の見立てです。パターンは一貫しています。AIはまず雑務を引き受け、価値は判断へと移ります。
| エージェンシー種別 | AIが最初に引き受ける業務 | 価値が高まる領域 | 現状維持のリスク |
|---|---|---|---|
| クリエイティブ | バージョン展開、リサイズ、初稿作成、ムードボード | アイデア、センス、そしてどのコンセプトに媒体費をかける価値があるかを見極める力 | 制作ラインのような価格で扱われること |
| メディア・パフォーマンス | 入札管理、ペーシング、定型的な最適化、レポート | 効果測定、予算配分、商業交渉 | クライアントが最適化を自社で行うようになること |
| CRM | セグメンテーション、ジャーニー設計、キャンペーン配信 | 顧客インサイト、オファー戦略、データガバナンス | アドバイザーではなく、プラットフォームの運用担当になってしまうこと |
| PR・コミュニケーション | メディアモニタリング、掲載レポート、プレスリリースの初稿 | 関係性、ナラティブの判断、危機対応の判断 | モニタリング料金がいつのまにか消えていくこと |
| インフルエンサー | クリエイター探索、パフォーマンスレポート、契約事務 | クリエイターとの関係性、カルチャーとの相性、クリエイティブディレクション | セルフサービス型プラットフォームに利幅を圧迫されること |
| ソーシャル | 投稿のスケジューリング、コミュニティ対応の振り分け、リスニングの要約 | プラットフォームに根ざしたアイデアと、リアルタイムのカルチャーの読み取り | 投稿量でインハウスチームと競うことになること |
当社のクライアント2社も、このパターンに当てはまります。グローバルなインフルエンサー・エージェンシーのSAMYは、パフォーマンスレポートの効率化のためにDefy Agentsを導入し、3日かかっていた作業を1日に短縮しました。英国のCRMエージェンシーであるEnchantは、すべてのクライアント向けにインサイト分析とキャンペーン配信を自動化するため、Defy Monitorを導入しました。どちらも、自動化の対象は専門分野で最も反復的な部分であり、判断ではありません。
スポーツマーケティングにも同じ線引きがあります。試合当日のコンテンツを、すべてのプラットフォームとスポンサー向けにバージョン展開するのは雑務です。ダービーで敗れた後のファンの空気を読むのは、雑務ではありません。
専門特化型のエージェンシーが、AIサービスを加えるのではなく、サービスを削っているのはなぜですか?
新しいテクノロジーが現れると、新しい部門を付け足したくなるものです。しかし、エビデンスは逆を指しています。Campaign USは、Promethean Researchによるデジタルエージェンシーに関する2026年のレポートを引用しました。サービスを削減したエージェンシーは13%成長し、拡大したエージェンシーは9.8%、現状維持のエージェンシーは5.7%でした。しかも、調査対象のエージェンシーの86%が、自社を専門特化型だと位置づけています。
その事例は示唆に富んでいます。Deptは、外部の企業が「半分のコスト」で同様のサービスを提供するようになったため、ネイティブのモバイル開発部門を閉鎖しました。Sparkは、ニッチな専門企業に太刀打ちできなかったため、社内のウェブ開発チームとスタジオチームを閉じました。Conscious Mindsは、リサーチ部門とコミュニティマネジメントをやめてソーシャルとクリエイティブに集中し、制作、AI、スポーツなど、その中核を深める専門分野だけを加えました。
Sparkの創業者Michael Petersは、エージェンシーがAIの仕事も同じように扱い、外部に委託すると見ています。すべてを社内に築こうとするのとは、まったく異なる発想です。
自社のタイプに合ったAIツールの選び方
- 最も繰り返しの多い業務を10個挙げる。タイムシートの記入、月次レポート、進捗会議、クライアントからの修正対応、手作業のリサイズ、競合調査など。それぞれにかかる時間を正直に書き出します。
- 雑務と判断に仕分ける。雑務は、ルールに基づき、データ量が多い業務です。判断は、品質が落ちればクライアントが気づくような業務すべてです。
- 何がコアかを決める。専門分野の外にある業務は、自動化する前に、パートナーに任せるか、やめることを検討します。
- 専門分野ごとにツールのカテゴリーを選ぶ。メディアのチームは効果測定と最適化、クリエイティブのチームはバージョン展開と事前スコアリング、CRMはセグメンテーションと配信、PRとソーシャルはリスニング、インフルエンサーはレポートに注目しましょう。
- 基準値を取って、1つのクライアントでパイロットを行う。現在の所要時間と品質を書き留め、ツールを1か月使い、その後で比較します。
- 浮いた時間を、ツールには知り得ないことに再投資する。カルチャーへの理解、関係性、センスにこそ、自社の専門性は宿ります。
イノベーションが競争ではなく、つながりから生まれるのはなぜですか?
AIによって能力へのアクセスが平準化すれば、すべての専門分野を1つの屋根の下に抱えるという、ネットワークの昔ながらの強みは弱まります。より興味深いモデルは「つながり」です。独立系の専門特化型エージェンシーが互いに連携し、ツールを共有し、いちばん上手にこなせる相手に仕事を回す。互いに信頼し合うCRMエージェンシーとクリエイティブの制作会社なら、ネットワークとよく似たオファーを、オーバーヘッドなしで組み立てられます。
イノベーションは、競争ではなく、つながりの中で育ちます。Songも関連する指摘をしています。多文化の消費者は、のちにメインストリームのマーケティングに届くトレンドの火付け役になることが多い、というものです。その知見が広がるのは、それを持つ専門家が、必要としているブランドやエージェンシーとつながっている場合だけです。
独立系エージェンシーにとって、これは何を意味しますか?
競争の土俵はかつてないほど平らになりましたが、それは、その土俵に立つだけの力があればの話です。ネットワークは、アナリティクス、AI、インテリジェンスの基盤に多額の投資をしてきました。Defyプラットフォームは、構築コストも保守の負担もなしに、独立系エージェンシーに同等の分析力とAIの力を提供します。専門特化型のエージェンシーは、自らの専門分野にエネルギーを注げます。
ツールは、ブティック型エージェンシーとネットワークの違いを知りません。クライアントには、必ずその違いを知ってもらいましょう。
