私たちの考え

私たちは、AIに真剣に向き合ってきました。定型業務も非定型業務も、徹底的に自動化を試みました。メンバー全員がAIに熱量を持って取り組み、個々の生産性は目に見えて向上しました。

しかし、奇妙なことが起きました。

個人の生産性は上がっているのに、プロジェクト全体のスピードが上がらない。むしろ混乱が生まれ、成果は横ばいのまま。「AIを使わない方がいいのではないか？」という声さえ上がりました。

なぜなのか。私たちは、この問いと真剣に向き合うことにしました。

そもそも、私たちはAIに何を求めていたのでしょうか。スライドの自動生成か。コンテンツの量産か。リサーチの効率化か。AIはあらゆる可能性を広げてくれました。だからこそ、ゴールが見えなくなっていたのかもしれません。

しかし、マーケティングの本質は変わりません。商いを成立させ、事業を成長させること。それがすべてです。AIは成果に責任を取れません。どこまでいってもツールであり、手段です。ならば、AIを使ってマーケティングは何を目指すべきなのか。

私たちは、こう定義しました。

「より多い成果を、より速く実現する」

部分最適ではありません。「ここのスピードが上がった」「コストが下がった」ではない。業績を上げる。速いスピードで。これまで以上に。この一点から逃げない、ぶれない。これが私たちの中心にある答えです。

では、なぜAIで成果を倍増できなかったのか。答えは明確でした。個人の生産性向上と、プロジェクトの生産性向上は、まったく別物だったのです。

例えば、こんなケースがありました。

なぜなら、レビュー担当者のリソースが10本分のままだったら？入稿担当者の手が10本分しか動かせなかったら？結局、プロジェクト全体のアウトプットは変わりません。それどころか、レビュー待ちの記事が90本積み上がり、入稿待ちの記事が溢れ、プロジェクト全体が混乱する。これが、私たちが直面した現実でした。

個人の成功は、プロジェクトの成功を保証しない。

プロジェクトにAIを実装するには、プロジェクトや組織全体の設計を根本から見直す必要があるのです。

この課題を、私たちは「道路」に例えて考えました。従来の人を時速60キロで走る自動車、AIで生産性を爆増させた人を時速300キロで走るF1マシンだとします。問題は、F1マシンを手に入れたのに、一般道を走っていることでした。一般道には、F1マシンの性能を活かせられない障害物が溢れています。

例えば、以下のような障害物です。

せっかくF1マシンを手に入れたのに、そのポテンシャルを発揮できない。それどころか、スピードを出そうとして事故を起こすリスクさえある。だから、私たちはこう考えました。

プロジェクトを「サーキット化」する。
赤信号をなくし、速度制限を外し、標識を減らし、道を整備する。

これが、私たちが常に問いかけ続けていることです。

サーキット化を社内で実装するという実験を行いました。プロジェクトのあり方や組織の枠組みから変えていくことを徹底しました。

サーキット化の中で、最も難しい課題がありました。「キャッシュ」を消すことです。ここで言うキャッシュとは、ITの用語ではありません。過去の成功体験、これまでのやり方、「こうあるべきだ」という思い込みのことです。

象徴的な事例がありました。ある分野のベテランが2週間かけてもできなかったタスクを、経験の浅いメンバーが3日で完了させたのです。違いは何か。キャッシュの有無でした。ベテランは「こういう手順で進めるべきだ」という過去の成功体験に縛られていました。一方、経験の浅いメンバーはフラットにAIを使い倒し、最短ルートを見つけました。

もちろん、経験から得られる知見は貴重です。しかし、AIが日々進化する今、「できない」は本当にできないのか。やっていない。掘っていない。私たちの「できない」に対する答えの9割は、これです。

だから、キャッシュが効かないよう、目指す先を定義しました。

“Double the Result, Half the Time”

従来の2倍の成果を、半分の期間で。このゴールからスタートすれば、過去のやり方は通用しません。

ただし、全てがうまくいくわけではなく、体制や状態、関わり方をはじめ、あらゆる事柄を加味していく必要があります。

最新のAI技術、新しいツール、次々と登場するフレームワーク。情報は溢れ、すべてを追いかけたくなります。

しかし、私たちが大切にしているのは、プロジェクトをどう設計し、どう実装するかという視点です。私たちは、AIの専門家ではありません。私たちは、プロジェクトを成長させるマーケティングのプロフェッショナルです。戦略を理解し、施策を設計し、成果にコミットする。その上で、AIを手段として最大限に活用する。順番を間違えてはいけません。

同時に、AIの世界は日々進化しています。わからないことだらけです。だからこそ、マーケティングのプロフェッショナルでありながら、AIの一兵卒として学び続ける。このマインドを忘れません。

AIの一兵卒である私たちには、強みと弱みがあります。

弱みは明確です。AIのリテラシーを「教える」立場としては限界がある。技術は日々進化し、私たち自身も常に学び続けている最中だからです。

だからこそ、AIは「共創」であるべきだと考えています。

私たちが知り得る限りのことを提供し、クライアントが自走できるよう支援する。そして、新しい知見はお互いにシェアし合う。一方的に教えるのでも、一方的に受け取るのでもない。

共に学び、共に実装し、共に成果を出す。

この「共創カルチャー」こそが、マーケティングのプロフェッショナルとしてAIを正しく活用する道だと、私たちは信じています。