【徹底解説】サイバーエージェントの生成AI活用｜「業務6割削減」を支える全社浸透の仕組みと成果

活用事例

9ヶ月前

サイバーエージェントは2023年に「AIオペレーション室」を新設し、2026年までに既存業務の6割削減を掲げて生成AIを全社展開。広告制作ではクリエイターの平均生産性が約7倍、エンジニアの開発量は1.5倍に。公式発表の数字と、自社で真似できる仕組みを整理する。

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結論：サイバーエージェントの生成AI活用は「目標の公表×専任組織×全社員教育」

生成AI活用でサイバーエージェントが他社と違うのは、技術力そのものより「全社に浸透させる仕組み」です。2023年に「既存業務を2026年までに6割削減」という数値目標を公表し、専任組織「AIオペレーション室」と全社員向けリスキリングで現場に定着させ、広告・ゲーム・メディア・開発の各領域で成果を出しています。

この記事のポイント

サイバーエージェントは2016年の「AI Lab」設立から約10年、研究開発と事業実装を続けてきた。
2023年10月に「AIオペレーション室」を新設し、2026年までに既存のオペレーション業務を6割削減する目標を公表した。
広告事業では「極予測AI」と生成AIにより、クリエイターの平均生産性が約7倍に高まったと公表されている。
2025年には開発AIエージェントに年間約4億円を投じ、エンジニア1人あたりの開発量が1.5倍になった。
自社LLMの開発は真似しなくてよい。真似すべきは「数値目標・推進体制・全社教育」の3点。

年表で見る：サイバーエージェントの生成AI関連の主な取り組み

時期	取り組み	内容
2016年	AI研究組織「AI Lab」設立	広告を中心としたAI研究開発を本格化
2020年	「極予測AI」提供開始	効果の高い広告クリエイティブ制作を支援する独自AI
2023年4月	「ChatGPTオペレーション変革室」設立	月約23万時間の広告オペレーション時間のうち、約30%（約7万時間）の削減を目指す
2023年5月	独自の日本語LLMを一般公開	以降も日本語LLMを継続的に開発・公開
2023年10月	「AIオペレーション室」新設	2026年までに既存のオペレーション業務を6割削減する目標を公表
2023年11月	「生成AI徹底理解リスキリング」開始	全社員・エンジニア・機械学習エンジニアの3階層で育成
2024年5月	子会社AI Shiftが「AIシフトサービス」開始	社外企業向けに、AI人材育成から業務改革までを支援
2025年6月	開発AIエージェントに年間約4億円を投資	エンジニア1人あたり月額200米ドルを支援
2025年8月	「AIドリブン推進室」新設	エンジニアとAIエージェントが協働する開発組織づくり

この年表からわかるのは、サイバーエージェントが「研究 → 事業への実装 → 全社員の業務 → AIエージェントとの協働」と、対象を段階的に広げてきたことです。

サイバーエージェントの生成AI活用は何がすごいのか？3つの柱

サイバーエージェントの生成AI活用は、「研究開発の基盤」「事業への実装」「全社業務での活用」の3つの柱で成り立っています。どれか1つではなく、3つが連動している点が特徴です。

柱1：研究開発の基盤（AI Lab・独自LLM・計算資源）

サイバーエージェントの公式発表によると、同社は2016年に「AI Lab」を設立し、2023年には国内初となる「NVIDIA DGX H100」を導入して大規模なAI開発環境を強化しました。独自の日本語LLM（大規模言語モデル）も開発・一般公開しています。

LLM（大規模言語モデル）とは、大量のテキストを学習し、文章の生成や要約、質問応答を行うAIモデルのことです。

柱2：事業への実装（広告・ゲーム・メディア）

研究成果は、広告の制作・審査・運用、ゲームの品質保証、ABEMAの番組制作など、売上に直結する現場に組み込まれています。詳しくは次の「事業別の活用事例」で紹介します。

柱3：全社業務での活用（AIオペレーション室）

3つ目の柱が、ビジネス職を含む全社員の業務に生成AIを広げる取り組みです。2023年10月に新設された「AIオペレーション室」が、社員のリテラシー向上と、誰もが業務で生成AIを使える環境づくりを担っています。

成果はどれくらい出ている？公表されている数字まとめ

サイバーエージェントの生成AI活用の成果は、公式発表やメディア取材で具体的な数字として公表されています。主なものを整理します。

領域	取り組み	公表されている成果・数字	出典・時期
広告クリエイティブ	極予測AI＋生成AIによる広告素材の自動生成	クリエイターの平均生産性が約7倍、トップクリエイターは約15倍	サイバーエージェント公式（2025年10月）
エンジニア開発	開発AIエージェントの導入支援	1人あたり開発量が1.5倍（2024年7月と2025年7月の比較）	同上
エンジニア開発	同上	8割以上が日常的にAIを活用、3割が「AIなしでは仕事が成り立たない」と回答（2025年8月調査）	同上
広告営業	営業AIエージェント	メール一次返信や分析業務で、90%以上の社員が使う部署もある	サイバーエージェント公式プレスリリース
全社	生成AI徹底活用コンテスト	約2,200件の応募。グランプリは月6万時間の削減を見込むスケジュール自動調整ツール	ITmedia NEWS（2023年10月）

なお、「2026年までに既存業務を6割削減」という目標の達成状況は、本記事執筆時点（2026年10月）で公式な最終結果を確認できていません。最新の発表は、サイバーエージェントの公式サイトでご確認ください。

事業別の活用事例：広告・ゲーム・メディアで何をしているのか？

サイバーエージェントは、主力の3事業それぞれで生成AIを業務の中核に組み込んでいます。

広告事業：制作・審査・運用の3工程をAIで支援

広告事業は、サイバーエージェントの生成AI活用が最も進んでいる領域です。

制作：独自開発の「極予測AI」は、配信前に広告クリエイティブの効果を予測するAIです。生成AIによる広告素材の自動生成と組み合わせ、効果の高い素材を効率よく作っています。
審査：「審査AI」は、広告主が指定したルールに沿ってクリエイティブを自動でチェックする仕組みです。
運用・分析：「シーエーアシスタント」は、広告効果の可視化や簡易分析をAIが行うツールで、広告主企業にも提供されています。

AIを使った広告運用の考え方を広く知りたい方は、AIエージェントのマーケティング活用ガイドもあわせてご覧ください。

ゲーム事業：品質保証（QA）とバランス調整

ゲーム事業では、QA工程（品質保証工程）の一部をAIが担っています。公式発表によると、「デッキ探索AI」や「カードゲームAI」がゲームバランスの調整やサムネイル生成を支援しています。人が何百回も試すテストプレイをAIが肩代わりすることで、開発者はゲームの面白さを高める作業に時間を使えます。

メディア事業（ABEMA）：番組制作のあらゆる工程で活用

ABEMAでは、ニュース番組のナレーションのAI化、SNS用ハイライト動画の作成、CM挿入ポイントの抽出など、番組制作の幅広い場面でAIが使われています。映像制作は人手と時間がかかる工程が多いため、AIによる効率化の効果が大きい領域です。

なぜ全社に浸透したのか？サイバーエージェント流・3つの仕組み

多くの企業では、生成AIツールを導入しても一部の社員しか使わず、効果が出ないまま終わりがちです。サイバーエージェントが全社に浸透させられた理由は、次の3つの仕組みにあります。

仕組み1：数値目標を「外に向けて」公表した

サイバーエージェントは、AIオペレーション室の設立と同時に「2026年までに既存業務を6割削減する」という目標を公表しました。AIdiverの取材で同社担当者は、6割という数字は今の業務を少しずつ改善する積み上げでは届かず、業務そのものを作り直す必要があるというメッセージを込めたと説明しています。

ポイント：あえて高い目標を掲げることで、「ツールを使う」から「仕事のやり方を変える」へと社員の意識を切り替えています。

仕組み2：専任組織に「決裁権を持つ事業責任者」を入れた

EnterpriseZineの取材によると、AIオペレーション室は約30人体制で、専任メンバーに加え、広告・メディア・ゲームなど各事業の責任者クラス約10人が所属しています。

同社は各事業に裁量を任せる文化ですが、生成AI活用は全社で取り組むべきテーマと位置づけました。決裁権を持つ人が推進組織にいることで、各部署での導入判断が速くなります。

仕組み3：全社員の教育と「使ってみる機会」をセットで用意した

サイバーエージェントは、教育と実践の場を同時に用意しています。

施策	内容
生成AI徹底理解リスキリング	全社員・エンジニア・機械学習エンジニアの3階層に分けて育成。全社員向けはeラーニングで、法務・セキュリティの知識も含む
生成AI徹底活用コンテスト	賞金総額1,000万円。全従業員が対象で、約2,200件のアイデアが集まった
開発AIエージェントの費用支援	エンジニア1人あたり月額200米ドルを支援。意思決定から運用開始まで1週間以内

教育だけでは「知っているが使わない」状態になりがちです。コンテストや費用支援で「実際に使う理由と機会」を作っている点が、定着の決め手になっています。

社内定着でつまずく原因をさらに詳しく知りたい方は、AIエージェントが社内定着しない本当の理由と打開策で解説しています。

生成AIからAIエージェントへ：サイバーエージェントの次の一手は？

サイバーエージェントは2025年から、生成AIの「活用」から「AIエージェントとの協働」へと軸足を移しています。

AIエージェントとは、人が設定した目標に向けて、AIが自ら手順を考え、ツールを使いながらタスクを進める仕組みのことです。生成AIとの違いは、AIエージェントと生成AIの比較記事で詳しく整理しています。

同社は2025年6月に開発AIエージェントへ年間約4億円の投資を決め、約1,200名のエンジニアが自分に合うAIエージェントを導入できる環境を整えました。同年8月には「AIドリブン推進室」を新設し、エンジニアとAIエージェントが協働する開発体制づくりを進めています。

同社は、AIエージェント時代のエンジニアには上流設計や品質への責任がより求められると述べています。AIに作業を任せるほど、人は「何を作るか」「品質をどう担保するか」に集中する、という役割分担です。

自社で真似するなら？規模に合わせた取り入れ方

サイバーエージェントの取り組みは大規模ですが、仕組みの考え方は中小・中堅企業でも応用できます。

サイバーエージェントの施策	自社での置き換え例
2026年までに業務6割削減を公表	「半年で定型業務の作業時間を2割減らす」など、測れる目標を社内に公表する
AIオペレーション室（事業責任者が参加）	専任1〜2名＋各部署の決裁者で、小さな推進チームを作る
全社員リスキリング	半日〜1日の社内研修で、使い方とルールを全員に伝える
賞金1,000万円のコンテスト	部署対抗の「AI活用アイデア発表会」を開き、優秀案を実際に導入する
月額200ドルのツール費支援	有料版AIツールのアカウントを、希望者に会社負担で配布する

進め方の5ステップ

対象業務を決める：作業時間が長く、手順が決まっている業務（資料作成・問い合わせ対応・レポート作成など）から選ぶ。
数値目標を置く：削減したい時間や件数を、測れる形で決める。
社内ルールを作る：入力してよい情報や確認手順を決める。作り方はAIエージェントの社内ルールの作り方が参考になります。
教育と実践の場を同時に用意する：研修とアイデア募集をセットで行う。
効果を測って広げる：削減時間や品質を定期的に確認し、成果の出た使い方を他部署へ展開する。測り方はAIエージェントの効果測定｜ROIを見える化する5つの指標で解説しています。

真似しなくてよい部分は？導入時の注意点

サイバーエージェントの取り組みのうち、多くの企業がそのまま真似する必要のない部分もあります。

独自LLMの開発：大規模な計算資源と研究者が必要です。多くの企業は、既存の生成AIサービスを使うだけで十分な効果を得られます。
いきなり全社展開：同社も研究開始から全社展開まで数年をかけています。まずは1部署・1業務で成果を出してから広げるほうが確実です。
数字の一人歩き：「6割削減」は、同社が業務の作り直しまで含めて掲げた目標です。自社では、現状の作業時間を測ったうえで、達成可能な目標から始めましょう。

まとめ：サイバーエージェントの生成AI活用から学べること

サイバーエージェントの生成AI活用は、AI Labから始まる約10年の研究開発を土台に、2023年の「AIオペレーション室」設立で全社業務へと広がり、2025年からはAIエージェントとの協働へ進んでいます。

自社で取り入れる際に重要なのは、技術ではなく次の3点です。

測れる数値目標を掲げ、社内に公表する
決裁権を持つ人を含めた推進チームを作る
教育と「実際に使う機会」をセットで用意する

まずは自社で最も作業時間がかかっている業務を1つ選び、生成AIでどれだけ時間を減らせるかを試すところから始めてみてください。AIエージェント導入の具体的な手順は、AIエージェント導入の完全ガイドで解説しています。

出典

記事監修

伊東和成いとうかずなり

生成AIインフルエンサーでXフォロワーは10万人を超える。株式会社サードスコープ取締役 COO。社外CTOや上場企業で非常勤顧問などAI領域で広く活躍。1,700人規模のMicrosoftで開催された「AI駆動開発」にて登壇。ソフトバンクと「生成AIハッソン」を共催。Qiita 2024年度年間1位を獲得。上場企業CXO会など上場企業の経営層とも幅広いネットワークを持っている。