人材と組織文化

エージェンシーのAIの役割:AIを全員の仕事にするのをやめよう

全従業員にコードアカウントと構築の日を与えると、エージェンシーは混乱に陥ります。ビルダー、ユーザー、承認者という3つの明確なAIの役割のほうが、人にもクライアントにも効果的です。

レストランの厨房のパスの白黒写真。コックたちがコンロで働き、後ろ姿の料理長が皿を確かめ、ウェイターの手が小さな赤い伝票の下で出来上がった料理に伸びている。
この記事が答える問い

「AIでマーケティングの仕事はなくなりますか? そして、エージェンシーの全員が本当にAIでの構築を学ぶ必要があるのでしょうか?」

結論いいえ。AIの恩恵は全員が受けられますが、全員が構築する必要はありません。全従業員にコードアカウントを配ったエージェンシーでは、チームの半分は力を発揮し、残りの半分はそうならず、保守されないツールが散乱する結果になりました。より良いモデルは3つの役割を使います。追加の時間を投じるビルダー、システムを日常的に運用して問題を報告するユーザー、そして何かを納品する前に品質を承認する承認者です。

この記事のポイント

  • AIの恩恵は全員が受けられますが、全員が構築する必要はありません。「全員が構築する」という一律の義務化は、ドキュメントのない、保守されない自動化をエージェンシーに残します。
  • 3つの役割が秩序をもたらします。追加の時間を捧げるビルダー、システムを日常的に運用して問題を報告するユーザー、何かを納品する前に品質を承認する承認者です。
  • ビルダーはエンジニアではありません。エージェンシーのワークフローを改善する意欲と、守られた時間を持つ、好奇心旺盛な人たちです。
  • スタッフをエンジニア兼専門家兼クライアント対応のハイブリッドにしてしまうと、その人が辞めた途端に、採用と後継の問題が生じます。
  • Gartnerは、シニアマーケティングリーダー1,303人のうち18%がAIを理由に一部の職をなくし、16%が新たな職を作ったと明らかにしました。明確な役割は、若手に閉ざされた扉ではなく道筋を与えます。

AIでマーケティングの仕事はなくなるのでしょうか。そして、エージェンシーの全員がAIでの構築を学ぶ必要があるのでしょうか。後者への正直な答えはノーです。そこを正しく捉えれば、前者はずっと怖くなくなります。AIの恩恵は全員が受けられます。全員が構築する必要はありません。

不安には十分な根拠があります。AI Marketing Strategiesイベントでのタウンホールで、幹部たちはDigidayに対し、AIが若手の仕事を吸収するなか、エントリーレベルの採用を積極的に避けている雇用主もいると認めました。中小規模のパフォーマンスエージェンシーのオーナーの一人は、「大卒の人材は、しばらく採用していませんし、今後も採用する予定はありません」と語りました。一方、Marketing Diveが報じたGartnerの調査では、シニアマーケティングリーダー1,303人のうち18%がすでにAIを理由に一部のポジションをなくし、16%が新しい役割を作っていました。

これを受けて、多くのエージェンシーのリーダーは同じ処方箋に手を伸ばします。全員をAIビルダーにすることです。ある創業者はまさにそれを試し、今週シンガポールで開かれたAI導入セッションで、なぜ二度とやらないのかを語りました。

AIを全員の仕事にすると、エージェンシーはどうなるのでしょうか?

約20人の彼のエージェンシーでは、ストラテジストやクリエイティブだけでなく、人事や経理も含む全員に専用のコードアカウントを配りました。週の20%をそのために充て、金曜日は「ビルド・フライデー」になりました。

結果、チームは真っ二つに割れました。半分は理解し、半分は理解できませんでした。そして理解した半分が生み出したのは、場当たり的なスキルと自動化の山でした。あるパフォーマンス系クライアントのための誰かの近道、別のアカウントのための誰かの修正。どれもドキュメントがなく、保守されず、何が何を起動するのか誰にもよくわからない状態でした。

エージェンシーで働く人なら誰でも、このパターンに見覚えがあるでしょう。共有ドライブと同じです。ただし今回は、動いてしまいます。メディアプランナーの入札スクリプトが彼女のノートPCでしか動かない、コピーライターのプロンプトチェーンが個人アカウントの中にあり、彼が辞めるときに一緒に去っていく、そんな場面を思い浮かべてください。

ビルダー、ユーザー、承認者とは何ですか?

解決策は役割を任命することでした。図に示すとおり、役割は3つあり、彼のスライドにあった一文のもとに置かれています。「AIの恩恵は全員が受けられる。全員が構築する必要はない。」

役割どんな人か何をするかエージェンシーでの例
ビルダーエンジニアではなく、より多くの時間を捧げる情熱を持った人エージェンシーのAIワークフローを設計・構築・改善し、ドキュメント化する月次のメディアレポートを再現可能なワークフローに変える、システム思考のプランナー
ユーザー日々システムの中で働く全員業務を回し、バグや要望をフィードバックするクライアントへの報告を作成し、アウトプットがおかしいときに声を上げるアカウントエグゼクティブ
承認者品質管理を担うテーマの専門家アウトプットを確認する。承認されるまで、何も納品されないクライアントに届く前に、すべてのインサイト資料をレビューするストラテジー責任者

最も重要なのは最初の点です。ビルダーはエンジニアではありません。時間を割く意欲のある、好奇心旺盛で辛抱強い人たちです。クリエイティブショップならプロデューサー、CRMエージェンシーならデータに強いキャンペーンマネージャー、PR会社ならエージェンシーのプレスリリースのテンプレートをすでに書いてきたアカウントディレクターかもしれません。

承認者も同じくらい重要です。彼らはエージェンシーの仕事における「良い状態」を定義する人であり、書きかけのAIの下書きがクライアントの受信箱に届かない理由でもあります。

3つの役割(ビルダー、ユーザー、承認者)と、「AIの恩恵は全員が受けられる。全員が構築する必要はない。」という一文を示した図。
エージェンシーのための3つのAIの役割:ビルダー、ユーザー、承認者。2026年10月にシンガポールで開かれたAI導入セッションで共有されたフレームワーク。

なぜ「全員が構築する」はインポスター症候群を助長するのでしょうか?

インポスター現象とは、自分は周囲が思うほど有能ではなく、いずれ見抜かれるという感覚が続くことです。有能さのルールが一夜にして変わるとき、それは強まります。

「全員が構築する」という一律の義務化は、まさにそれを引き起こします。15年のキャリアを持つシニアコピーライターが、突然、自動化を組めるかどうかで評価される。「理解できなかった」半分のチームメンバーは、雑務から解放されたとは感じず、取り残されたと感じます。理解できた半分は、自分はまだストラテジストなのか、それとも気づかぬうちにジュニアエンジニアになったのかと考え始めます。

明確な役割はその圧力を逆転させます。ユーザーは構築に失敗しているのではなく、明確に定義された価値ある仕事をしています。承認者の経験は、エージェンシーの品質基準になります。これがこの記事の洞察の論理です。本物らしさは、不安が引いたところで育つ。人は、自分が何のためにそこにいるのかがわかっているとき、最も誠実な仕事をします。

AIハイブリッドが辞めたらどうなるのでしょうか?

創業者は、あらゆるエージェンシーのマネージングディレクターが向き合うべき問いを投げかけました。人をエンジニア兼専門家兼クライアント対応のハイブリッドにしたら、その人が辞めたときにどうなるのか。そして、採用して規模を拡大する必要が生じたときはどうなるのか。

そんな人材を募集することはできません。自社のカスタム自動化まで保守するアカウントディレクターは、市場にはいません。1人が辞めれば、その人が築いたスキルは壊れるか、考古学の対象になります。

役割はこの後継の問題を解決します。ビルダーは、他の人がそれに依存しているので、作ったものをドキュメント化します。ユーザーはクライアント対応や専門スキルを理由に採用でき、システムについてもすぐに教育できます。承認者は、クライアントが対価を払っている専門知識に根ざした存在であり続けます。

これは若手の問題にも関わります。Gartnerは、高い成果を上げているチームの大半が2030年までに従来型のエントリーレベルの職をなくすと予測する一方で、CMOに対し、人材パイプラインを削るのではなく、若手により価値の高い仕事を早期に任せるよう促しています。定義された役割は、この助言に具体的な形を与えます。新卒はフィードバックの役目が明確なユーザーとして始め、やがてビルダーへ、あるいは時間と判断力を経て承認者へと成長できます。

エージェンシーでAIの役割を割り当てるには、どうすればよいですか?

  1. 一律の義務化をやめる。アクセスは全員に残しつつ、全員が構築するという期待は手放します。
  2. これまでに作ったものを棚卸しする。使われているスキル、プロンプトチェーン、自動化をすべて洗い出します。それぞれを残す、統合する、廃止するのいずれかにし、残ったものには必ず担当者を置きます。
  3. ビルダーは職種ではなく意欲で選ぶ。すでに試行錯誤している人を探します。同じ時間枠を全員に薄く配るのではなく、その人たちに守られた時間を与えます。
  4. すべてのワークフローに承認者を指名する。「良い状態」を定義し、クライアントに届く前に承認するテーマの専門家です。
  5. ユーザーにフィードバックの窓口を1つ用意する。バグや要望を記録する場所を1つに絞り、ビルダーが毎週レビューします。
  6. 役割を職務記述書に書き込む。Slackのメッセージにしかない役割は、次の組織再編で消えてしまいます。

では、AIはマーケティング職の雇用の安定を脅かすのでしょうか?

タスクに対しては、そうです。判断に対しては、はるかに小さい影響です。最も影響を受けやすいのは雑務です。月次レポート、競合監査、手作業のリサイズ、進捗会議。最も影響を受けにくいのは、何が重要か、何が良いか、クライアントに何を伝えるかを決める仕事です。

それは、人とソフトウェアの正しい役割分担でもあります。Defy Agentsは、レポーティング、モニタリング、リサイズといった繰り返しの多い納品業務のためにエージェンティックなワークフローを実行し、人が成果につながる仕事に集中できるようにします。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を効率化するために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。広告業界に入った動機が、そんな雑務だったというストラテジストはいません。

エージェントがモニタリングやデータアクセスとどう組み合わさるかを知りたい方は、Defyプラットフォームでスタック全体をご覧いただけます。何を使うにせよ、原則は変わりません。人に与えるのは宿題ではなく、役割です。

Defy Monitor・Defy MCP・Defy Agents

Defyができること

Defyは、チームの大半がビルダーではなくユーザーでいられるよう設計されています。

  • Defy Agentsは、レポーティング、モニタリング、リサイズといった繰り返しの多い納品業務のためにエージェンティックなワークフローを実行します。SAMYは、パフォーマンスレポートを3日分の作業から1日に短縮しました。
  • Defy MCPを使えば、誰でもClaude内でクライアントやカテゴリのデータに問いかけられます。同僚に頼むようにプロンプトを入力するだけで、覚えるべきダッシュボードはありません。
  • 検証できる結論:Defy MonitorのAIの結論はすべて、その根拠となる実際の投稿と照合できるため、承認者が確認するための具体的な材料になります。

チームが最も嫌がるワークフローを1つ選び、承認者を指名したうえで、繰り返し部分をエージェントに任せることについてご相談ください。

よくある質問

エージェンシーのAIビルダーは、エンジニアである必要がありますか?

いいえ。シンガポールのセッションで共有された役割モデルでは、ビルダーは訓練を受けたエンジニアではなく、より多くの時間とエネルギーを注ぐ情熱を持った人たちです。彼らはエージェンシーのAIワークフローを設計・改善し、他の人が使えるようドキュメント化します。複雑なシステムにはなおエンジニアの支援が必要な場合があり、独立系エージェンシーの多くがすべてを自前で構築せず、保守されたプラットフォームを購入する理由のひとつになっています。

誰が承認者になるべきですか?

その仕事で「良い状態」とは何かをすでに知っている、テーマの専門家です。インサイト資料ならストラテジー責任者、パフォーマンスレポートならシニアのメディアリード、コンセプトならクリエイティブディレクターといった具合です。承認者は品質管理を担います。AIで作られたものは、承認者が確認して承認するまで、クライアントに納品してはなりません。

AIはエージェンシーのエントリーレベルの職を置き換えるのでしょうか?

急速に変えつつあります。Gartnerは、高い成果を上げているマーケティングチームの大半が、2030年までに従来型のエントリーレベルの職をなくすと予測しており、Digidayは、もはや新卒を採用しないというエージェンシーオーナーの声を伝えました。Gartnerの助言は、若手により価値の高い仕事を早い段階で任せることです。明確に定義されたAIの役割はその助けになります。若手はフィードバックの役目を担うユーザーとして始め、やがてビルダーや承認者へと成長できます。

それでも全従業員にAIツールへのアクセスを与えるべきですか?

原則として、はい。アクセスがあれば、下書きからリサーチまで、全員がAIの恩恵を受けられます。変わるのは期待のあり方です。ユーザーを自動化の構築力で評価してはならず、クライアントに届くものはすべて承認者を通すべきです。アクセスは広く、構築は集中させ、品質管理は指名された専門家に委ねましょう。

出典

  1. 'Not hiring' entry-level talent: Industry acknowledges runaway crisis brought on by introducing AI to the workforce — Digiday, 2026-09-28
  2. CMOs must rethink entry-level talent as AI alters marketing needs: Gartner — Marketing Dive, 2026-09-29

この記事を書いた理由このコラムを書いたのは、「AIに仕事を奪われるのでは」という不安が、エージェンシーのAI義務化の多くの背後にあるからです。今月報じられた若手の職の消滅に関する記事と、「全員が構築する」のどこがうまくいかなかったかをありのままに語ったシンガポールの講演が相まって、より明確な答えが急務になりました。

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