AIはメディアエージェンシーのビジネスをどう変えているのか。独立系エージェンシーは、乗り遅れて取り残されないために何をすべきか。結論はこうです。AIがまず吸収するのは、実行、レポーティング、データ集約です。価値は、助言、クライアントの事業への理解、ブリーフに異議を唱える力へと上流に移ります。独立系が大手グループの真似をする必要はありません。必要なのは、構築にお金をかけずに、同じ深さの分析を手に入れることです。
この診断は業界の内側から出てきたものです。フランスの業界紙Stratégiesが、メディアエージェンシーの「新時代」について掲載した記事の中で、Liftのゼネラルマネージャー、Sanja Vlaisavljevicは、「AIは、そうした実行業務の一部を徐々に圧縮していく」こと、そして「エージェンシーの価値を徐々にシフトさせていく」ことを警告しています。制作は減り、助言が増えるということです。
メディアエージェンシーで本当に変わりつつあるものは何ですか？
メディアエージェンシーの日常は、Vlaisavljevicが描写するものとよく似ています。レポートやダッシュボードを作り、集約し、共有する日々です。「Excelファイルが8バージョン、PowerPointが3つ」。誰もがそんな火曜日を経験したことがあるでしょう。
まさにその層が圧縮されつつあります。彼女の見方では、本当の問いは、AIが何を置き換えるかではなく、浮いた時間をエージェンシーが何に使うかです。彼女の答えは「バリューチェーンの上流へ移ること」。クライアントの事業をより深く理解すること。製品、価格設定、流通、競合、そして消費者の行動です。「ブリーフを実行するだけでなく、異議を唱えられること」。
ここから2つの帰結が出てきます。エージェンシーには、ゼネラリストではなく、より鋭いスペシャリストが必要になります。そして、主に費やした時間で請求しながら、戦略的な役割を主張することはできなくなります。
メディア、クリエイティブ、独立系：誰がどのように影響を受けるのでしょうか？
AIは、すべてのエージェンシーのモデルを同じ場所で直撃するわけではありません。以下は、事業形態別の読み解きです。
| エージェンシー種別 | AIが圧縮するもの | 価値が移る先 | 主なリスク |
|---|---|---|---|
| ホールディンググループ系のメディアエージェンシー | レポーティング、最適化、自動買い付け | データ、事業への助言、交渉 | いまだにボリュームに連動した報酬モデル |
| 独立系メディアエージェンシー | データ集約、キャンペーン終了後のレポート | 近さ、機動力、ニッチな専門性 | 助言を裏付ける分析力が不足していること |
| クリエイティブエージェンシー | アダプテーション、フォーマットのバージョン展開、デスクリサーチ | アイデア、視点、判断力 | 制作がコモディティ化していくのを目の当たりにすること |
| CRM／データエージェンシー | セグメンテーション、メッセージのバリエーション、配信 | 行動の読み解き、オーケストレーション | 単なる技術オペレーターに格下げされること |
| ソーシャル／インフルエンサーエージェンシー | モニタリング、クリエイターのショートリスト作成、パフォーマンスレポート | コミュニティと文化の理解 | インパクトではなくボリュームで評価され続けること |
共通するのは、どこでも最初に消えるのは、クライアントの目に触れなかった仕事だということです。残るのは、理解すれば喜んで対価を払ってくれる仕事です。
AIがエージェンシーの意思決定を下すのですか？
それが、いまの時代の誘惑です。テクノロジーだけがビジネスの未来を決めると信じてしまうことです。社会学者はこれを技術決定論と呼びます。道具は、リーダーが望むと望まざるとにかかわらず、組織や実践のあり方を形づくるという考え方です。
この読み方は半分正しいと言えます。たしかに、実行業務は、エージェンシーが備えようと備えまいと圧縮されます。レポートが数分で作れると知ったクライアントは、3日かけて作ることにお金を払わなくなります。しかし、テクノロジーは、空いた時間をどう使うかまでは決めません。エージェンシーは、それを短期的な利益に変えることも、望んだわけではない値下げに変えることも、助言に変えることもできます。
つまるところ、AIが主に生み出すのはボリュームです。より多くのデータ、より多くのシグナル、より多くのバリエーション。価値は、その大量の情報を、それが描く人間の行動に結びつける人のものになります。データを人間性に結びつけることで、混沌から明晰さが生まれます。それは解釈の仕事であり、実行の仕事ではありません。
大手グループと独立系の本当の差
長年、大手グループの優位性は、そのテックスタックにありました。数百万規模の投資を重ねてきた分析、データ、AIのツールで、クライアントは他のサービスと一緒にそれも購入します。従業員40人のエージェンシーには、同等のものを構築することも保守することもできませんでした。
その差は、すべてを自前で作ろうとしなければ、縮まりつつあります。Defyプラットフォームは、まさにそのために設計されました。独立系に、大手ネットワークと同じ分析力とAI機能を、開発コストも保守の負担もなく提供するためです。たとえば、グローバルなインフルエンサーエージェンシーのSAMYは、Defy Agentsでパフォーマンスレポートを自動化し、3日がかりだった作業を1日に短縮しています。
その時間が、ただ利益に消えてしまってはいけません。クライアントをよりよく知るために使うべきであり、それこそStratégiesが述べている価値です。
独立系エージェンシーは、どこから始めるべきですか？
- 実行業務を洗い出す。2週間かけて、繰り返しの制作業務とみなせるものをすべてリストアップします。月次レポート、集約、フォーマット調整、アダプテーション、競合モニタリングなどです。
- 時間を数字にする。各タスクにかかる時間を見積もります。それが捻出できる時間の総量であり、社内を説得する最良の論拠になります。
- まず、クライアントの目に触れない部分から自動化する。レポーティングとデータ集約は有力な候補です。すぐに効果が出て、リスクも低いからです。
- 浮いた時間は、クライアントを知ることに再投資する。価格設定、流通、競合、使われ方。ブリーフに異議を唱える力が身につくかどうかは、そこで決まります。
- 人材を専門特化させる。すべての領域をカバーするのではなく、第一人者になりたい鋭い専門分野を2、3選びます。
- 請求のあり方を見直す。費やす時間が減れば、時間ベースの請求は売上も一緒に引き下げます。固定フィーや成果連動の要素を準備しましょう。
どのAIツールを優先し、どれを避けるべきですか？
サブスクリプションを集めたくなる衝動は抑えましょう。互いに連携しない10個のツールは、Excel8バージョン問題をそっくり再現し、しかもより高くつきます。選別には、次の3つの基準で十分です。
- 追跡可能性。AIが生成した結論は、元データと照合して確認できなければなりません。そうでなければ、クライアントの前でそれを擁護できません。
- 実際の仕事への適合。チームがいつもの環境から問い合わせられるツールは使われます。またひとつダッシュボードが増えても、忘れ去られるでしょう。
- 総コスト。ライセンス料だけでなく、保守、トレーニング、統合にかかる時間も計算に入れましょう。
最後に、シンプルなルールを1つ。AIは雑務を引き受け、判断は人が持つ。実行しかしないメディアエージェンシーに、存在する理由はありません。一方、速く実行できるぶん、より良い助言ができるエージェンシーには、この先10年、明るい未来があります。
