Inside Cox Automotive’s drive to engineer agentic AI

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Most enterprises don’t yet have a playbook for how to architect, let alone deploy, their agentic AI solutions. After all, it’s still early days for this nascent class of autonomous bots, many of which are capable of executing multiple workflow steps unsupervised. Count Cox Automotive among the outliers. Under the guidance of Chief Product Officer…

電通デジタルCAIOに聞く、テクノロジーとクリエイティブの融合が切り開くAI時代のマーケティング

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東大松尾研からビジネスの世界へ──AI研究者が経営側に回った理由  ──これまでの経歴についてお教えいただけますか。  電通グループに入社したのは2018年で、それ以前は独立系ベンチャーのCEOを務めていました。大学院では東京大学の松尾豊先生の研究室に所属し、AI研究に取り組んでいましたが、博士号を取得する前に退学し、ビジネスの世界に進むことを決意しました。  研究室時代は、ABテストツールの開発やクリエイティブ最適化のアルバイトをしており、その経験を通じて「これは事業として成立する」と感じました。そこでアルバイト先に正社員として入社し、1年後には独立・事業化の流れの中で自らCEOに立候補することで経営者としてのキャリアが始まりました。  当初はABテストツールの開発を手がけていましたが、やがて「表層的なツールよりも、その裏側のAI・機械学習エンジンの開発に注力すべきではないか」と考えました。電通がその技術を高く評価し支援してくれたこともあり、「このまま上場も視野に入るのでは」と考えた時期もありました。  しかし最終的には、「電通グループの営業基盤の中で事業を拡大した方がスピードも影響力も大きい」と判断し、2018年に社名の「データアーティスト」を残したまま電通グループに参画しました。  その後5年間、AI事業を着実に拡大し、2023年には電通デジタルとデータアーティストが統合。私はそのタイミングで電通デジタルの執行役員に就任しました。  統合から約2年後、AIブームの到来により社内で「誰が責任者を担うべきか」という議論が起こりました。その際に指名を受け、現在はCAIO（Chief AI Officer）としてAI戦略をリードしています。  「負けられない」電通の覚悟──AIシフトを導いた信念とは  ──これまでのキャリアにおける最も大きな功績をお教えください。  2023年4月に電通デジタルへジョインしたことが、結果的に電通グループ全体に大きなシナジーをもたらしたと感じています。  もともと私はデータアーティストという会社でAI事業を展開していましたが、商流の拡大に課題を抱えていました。一方、電通デジタルではAIソリューションの強化を進めており、2022年に「一緒になった方が良いのではないか」という話が持ち上がりました。その提案をすぐに受け入れたのは正解でした。なぜなら、まさにその直後、2022年11月にChatGPTが登場したからです。  生成AI時代の幕開けに合わせてAI事業を全社的に強化できたこと、そしてその戦略を全面的に任せていただけたことが大きな転機でした。正式入社は2023年4月ですが、1月から役員会議に参加し、最初の経営会議でこう訴えました。  「必ず次はAIマーケティングの時代が来ます。検索や広告に加え、AIとの会話を通じて商品を選ぶ時代になります。今から準備しなければ手遅れになります」  このメッセージを一貫して発信し続け、今日まで粘り強く訴えてきたことが良かったと思っています。  最も重要なタイミングで電通デジタルに参画し、今まさに大きく成長しているさまざまな領域で、AIオプティマイゼーションやAI広告などに取り組んでいますが、「絶対にやらなければまずい」と諦めずに言い続けたことが、実績なのではないかと考えています。  広告はマスからデジタル、そしてソーシャルへと進化し、「自分ごと化」が進んできました。AIの時代にはさらに一歩進み、双方向のコミュニケーションが可能になります。広告と対話しながら購買行動が起こる世界が、確実に訪れると信じていたのです。  生成AIをリリースするプラットフォーマーが、この領域で活用しないはずがないですから、私たちも取り組まない理由はありません。  このように強い信念のもと、全社を巻き込んで推進している背景には、マスメディアに関しては、電通グループがビジネスにおいて大きな成功を収めたものの、デジタルメディアに関しては、その成功ゆえに他のデジタル専業代理店と比較して着手が少し遅れたという事実があると思います。  その中で「次のメディアでは絶対に負けるわけにはいかない」という電通グループ全体の危機感と「次の波には遅れずに挑むべき」という共通認識が生まれました。  推進にあたっては対話型マーケティングへの先行投資も比較的少なく、基礎を固めた上で資産を活用して拡大できる環境が整っていたことも追い風でした。「AIの可能性を信じ抜く」という確信、そして「次こそ必ず勝つ」という企業文化の両輪があったからこそ、電通のAIシフトは力強く前進できたのだと思います。  ハッカソンでの衝撃──若手クリエイターに「完敗」した経験からの学び  ──大きな実績を上げるまでにはどのようなチャレンジがあり、それは現職でどう生かされていますか。  正直に言えば、これまでのキャリアは日々がチャレンジの連続で、「特定の大きな賭け」というよりも、継続的な試行錯誤の積み重ねでした。その中でも一番の決断は、「電通グループに入る」と決めたことだと思います。  統合前のデータアーティスト時代には、「上場を目指すべきではないか」という声もありました。しかし、私はAIを開発するだけではなく、それを社会に確実に届ける力こそが重要だと考えていました。AIの世界では「どう作るか」よりも「何を作るか」が決定的に重要になる。その想像力を最も持っているのは、クリエイティブの現場だと感じていたのです。  そう考えるきっかけになったのが、前職でCEOを務めていた時に参加したハッカソンでの経験でした。電通の若手クリエイターのチームに、私は完膚なきまでに打ちのめされたのです。 自分は技術の延長線上で「これができるから、これとこれを組み合わせよう」という発想しかできない一方で、彼は「社会が本当に必要としているものは何か」という観点から発想を始めていました。発想の出発点がまったく違っていることに気付いた瞬間、「こういう人たちと組めば、本当に大きなことができる」と確信しました。  この体験を経て、テクノロジーとクリエイティビティを融合させることを自分の使命にしようと決めました。当時の電通グループは、どちらかといえばクリエイティビティに軸足を置いていましたが、私はその創造力にテクノロジーという武器を掛け合わせることで、まったく新しい価値を生み出せると感じました。  ハッカソンでの経験は、次の方向性を教えてくれた原点です。クリエイティブとテクノロジーの融合こそが、これからの社会を動かす力になる——そう確信して挑み続けてきたことが、現在のAI戦略にも生きています。  「視座を上げるだけでは足りない」──現場を見抜く力が経営を支える  ──仕事をする上で心に残っているアドバイスはありますか。  東京大学・松尾研究室に在籍していた頃、当時MITで経営学を教えていた外科医の先生から言われた「視座を高く持て。そして、視座を上げたら視力も良くしなければならない」という言葉が、今でも忘れられません。  高い視点で物事を俯瞰するだけなら誰にでもできる。重要なのは、視座を上げたうえで現場にも立ち、実態を正確に把握し、最適な方法を具体的に提案できることだ——。その教えは、今も仕事の根底にあります。  もう一つ印象に残っているのが、その先生とのやり取りです。「大学どこだ？」と聞かれ、「東京大学です」と答えると、「それはカレッジかい？」と返されました。「University of Tokyoです」と言うと、「ならば自分の専門以外のことも理解しなさい。Universityとは“統合された知”を学ぶ場所なのだから」と諭されたのです。  当時、私は博士課程で医療AIを研究していましたが、先生の言葉は「技術だけを追っていては人を幸せにできない」という意味でした。疫学、歴史、人の感情など——あらゆる文脈をつなげて理解しなければ本質にはたどり着けない。その考えが今も自分の中に根づいています。  この教えは、電通グループのクリエイターに「完敗」した経験とも重なりました。テクノロジーの知識だけでは太刀打ちできず、「人を動かす力」はクリエイティブの中にあると痛感したのです。  先生が伝えたかったのは、「高い視点で世界を見渡しながら、現場の細部まで見通せ」ということでした。自分では視座を高めたつもりでも、実際には専門領域の延長でしか物事を見ていないことがある。だからこそ「University出身者」を名乗るなら、「Universe全体」に目を配れ、という言葉が胸に残っています。  私は今でも若手にこの話を伝え、「視座を上げるだけでなく、視力を鍛えよう」と言い続けています。  社長を経験したことも、この言葉の意味をより深く実感するきっかけになりました。技術者としてだけでなく、営業、経理、法務まで自分で担わなければ会社は成り立たない。売上が立っても入金が遅れれば資金繰りが破綻する——そんな現実に直面し、「広い視野と高い視座を同時に持つ」ことの大切さを身をもって学びました。  アジアの循環を生む「橋渡し役」としてのCAIOの使命  ──CAIOとして、どのようなところにやりがいを感じますか。  「世界をつないでいる」という実感を強く持っています。AI技術においては、今後、国産でグローバルにも通用するLLM（大規模言語モデル）や基盤モデルの開発を進める必要がありますが、現時点では主に海外プラットフォーマーが提供するAIを活用しています。  だからこそ、米国のプラットフォーマーとの関係づくりが極めて重要です。ただ「使わせてください」という立場ではなく、「電通グループがアジアにおける価値創出をどう支援できるか」を提示し、双方にとってプラスとなる関係を築くことが大切だと考えています。電通はアジアに本社を置く世界有数の大型代理店であり、その立場を活かしてアジア全体に良い循環を生み出すことが使命だと思っています。  アジアは今、世界で最も成長している市場です。香港を中心に東京までを半径として円を描けば、その中に世界人口の約半数が含まれ、今後も増え続ける見込みです。生成AIの登場により、生産は必ずしも人口に比例しなくなりましたが、消費は依然として人口規模に大きく左右されます。つまり、人口の多いアジアは間違いなく巨大な市場であり、ここにおける存在感を高めることは、電通グループの競争力に直結します。  そのため、日系企業がアジアで事業を拡大し、アジア域内でクライアント同士の経済循環が生まれるよう支援することが重要です。私たちがこの循環を活性化できてこそ、米国のプラットフォーマーに対して「この地域で技術を活用させてください」と胸を張って提案できる。これは単なる戦略ではなく、原理的に取り組むべきテーマだと考えています。  そして何より、世界がつながり、自分たちの手でアジアという地域を活性化させていく実感を持ちながら働けることに、大きな喜びを感じています。  また、私はdentsu APACのプロダクトコミッティのメンバーとして、電通デジタルが開発したソリューションを日本国内だけでなく、アジア全域へと広げる役割も担っています。CAIOとして、アジア企業の競争力強化に貢献し、地域全体に新しい経済の循環を生み出す——その橋渡し役であることに、大きなやりがいを感じています。  AI時代に欠かせない「いつ、どこで何を使うか」を見極める力  ──CAIOに欠かせないリーダーシップとはどのようなものでしょうか。  少し前であれば、「みんなでAIを使おう」と旗を振る推進力がCAIOに求められていたと思います。しかし今や、AIを活用すること自体は命題です。その前提のもとで重要なのは、「AIをどう使うか」を正確に判断できる力です。 …

The rise of the outcome-orchestrating CIO

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Like most IT executives, Kevin Rooney knows exactly how IT initiatives can tick all the boxes and still fall short of business outcome goals. Early in his career, Rooney delivered a technology project on time, on budget, and on spec — and still saw it fail. The electronic signature system his team implemented at an…

IT certifications take a turn for the practical

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IT and tech certifications have long been a cornerstone of the industry, giving employers an easy way to identify skilled professionals, and allowing professionals to demonstrate and validate their IT and tech skillsets to employers. Now there’s an increasing amount of in-demand IT certifications earned through hands-on, skills-based criteria that can help tech workers progress…

The 5 pillars of the agentic data center

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For decades, the data center was a fortress of “if-then” logic. We built scripts to handle surges, set thresholds for heat, and kept an “eyes on glass” rotation of engineers ready to sprint when a P0 alert hit the dashboard. But in 2026, the physics of compute have shifted. The sheer scale of AI workloads…

AI時代のスキルギャップをどう埋めるか ──日本企業が直面する構造的課題と、人材育成の新戦略

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日本企業のAI導入はなぜ遅れているのか AI導入が世界的に進む中、日本企業は依然として後れを取っている。ランスタッドが2024年に発表した調査では、AIを職務で活用している人材の割合は15カ国中最下位の19％にとどまった。ランスタッドのデジタルタレントソリューション事業本部、常務執行役員本部長の北上由香氏は、この背景には日本特有のIT構造があると指摘する。 「日本の事業会社では、いまだに自社に所属するエンジニアが二、三割程度しかいません。大規模案件になればなるほど外部ベンダーに丸投げする構造が続いており、結果として自社にノウハウが蓄積されないままです」 一部の大手銀行や外資系企業では内製化の動きが進んでいるものの、全体としては依然としてSIer依存が強い。AI導入においては、技術そのものよりも「自社のビジネスやデータの意味を理解しているか」が重要になるため、この構造は大きな障壁となる。 「ベンダーは技術には詳しいですが、自社のビジネスの文脈やデータの意味までは理解できません。AI時代に求められるのは、技術だけでなくビジネスの中身を理解し、ベンダーと事業部門をつなぐ役割を担える人材です」（北上氏） AI導入が進むにつれ、IT人材に求められる役割は大きく変化している。従来のように技術だけを扱うエンジニアではなく、ビジネス課題を理解し、データを整備し、プロジェクトを推進する「チェンジエージェント」としての役割が求められる。 北上氏は次のように語る。 「AIを活用するには、ビジネス側が持つデータをAIが使える形に整える必要があります。データクレンジングやアノテーションの設計、ビジネスプロセスのどこにAIを組み込むかの判断など、技術とビジネスの両方を理解した人材が不可欠です」 AI導入は単なる技術プロジェクトではなく、ビジネス変革そのものだ。だからこそ、IT部門がビジネスの課題を理解し、事業部門と共に変革を推進する力が求められる。 「AIを入れることでどれだけの価値が生まれるのか、投資対効果をシミュレーションし、ビジネスと一緒に改善ポイントを見つけていく。そうしたプロジェクト推進力を持つ人材が必要です」（北上氏） データ設計・管理能力がAI活用の成否を左右する AI導入において最も重要な要素の一つがデータである。AIは「ゴミを食べればゴミを出す」。つまり、データが整備されていなければ、AIの性能は発揮されない。 北上氏は、データ整備の重要性を繰り返し強調する。 「AIが使えるデータを整えるには、単にデータを集めるだけでは不十分です。データの意味づけを理解し、どのようにクレンジングし、どの形式に変換すればAIが活用できるのかを設計する必要があります」 Excelの列が結合されているだけでAIが読み取れなくなるケースもある。PDFをそのまま読み込ませても、構造化されていなければAIは正しく理解できない。こうした細かな設計を行うのは、ビジネスの文脈を理解したIT人材の役割だ。 AI人材育成において、座学だけでは不十分だ。北上氏は、実際のビジネス課題に基づくプロジェクト経験が不可欠だと語る。 「POC（概念実証）だけを担当させても意味がありません。実際にビジネス価値を生むプロジェクトに参加し、課題の特定から改善策の設計、効果検証までを経験することが重要です」（北上氏） また、AIはIT部門だけのものではない。ビジネス側もAIの基本概念を理解し、共通言語を持つ必要がある。 「IT部門の担当者だけがAIを理解していても意味がありません。AIを使うのはビジネス側です。全社的にAI教育を行い、ビジネス側もAIの可能性を理解し、どこに活用できるかを想像できるようにすることが重要です」（北上氏） ランスタッドの「ワークモニター2025」では、働き手の価値観が大きく変化していることが明らかになった。調査開始以来初めて、ワークライフバランスが報酬を上回り、最も重要なモチベーションとなった。 さらに、働き手の多くが「スキル習得の機会」を重視している。将来を見据えたスキルを身に付ける機会が提供されない場合、41％が離職を検討すると回答している。 「働き手は、自分が価値ある存在であり続けるために、スキル習得の機会を求めています。企業がリスキリングの機会を提供しなければ、優秀な人材ほど離れていくでしょう」（北上氏） 日本はAIスキルの学習機会でも最下位 ランスタッドの「AIと公平性」レポートでは、日本のAI活用度や学習機会が15カ国中最下位であることが示された。AIスキルを持つ人材の需要は急増しているにもかかわらず、学習機会が提供されていない。 特に深刻なのは、男女間や世代間の格差だ。AIスキルを持つ人材の71％が男性であり、女性は29％にとどまる。高齢層はAIスキル習得の機会が若年層の半分以下で、AIに対する懐疑心も強い。 企業は、こうした格差を放置すれば人材不足がさらに深刻化すると認識すべきだ。 AI人材の育成には時間がかかる。だからこそ、採用戦略の多様化も重要だ。 「新卒でコンピューターサイエンスを学んだ人材を年収1000万円クラスで採用する企業も出てきています。外国人人材を積極的に採用する企業とそうでない企業の二極化も進んでいます」（北上氏） 外部採用と内部育成を組み合わせ、必要なスキルを持つ人材を確保する戦略が求められる。 AI導入を成功させる企業には共通点がある。経営層が強くコミットし、CIOとビジネス責任者が連携していること。そして、継続的な学習環境を整え、実務経験を積ませる仕組みがあることだ。 北上氏は次のように語る。 「AI導入は一度きりのプロジェクトではありません。継続的に学び、改善し続ける文化が必要です。経営層が旗を振り、ビジネスとITが二人三脚で進むことが成功の鍵です」 AI導入の本質は「組織文化の変革」にある AI導入が技術的な取り組みだけで完結するという考え方は、すでに時代遅れになりつつある。AIは単なるツールではなく、組織の意思決定、働き方、価値創造のプロセスそのものを変える存在だ。だからこそ、AI導入の本質は「組織文化の変革」にあると言える。 北上氏は、AI導入が進まない企業の多くが「文化的な壁」に直面していると指摘する。 「日本企業では、失敗を避ける文化が根強く残っています。AI導入は試行錯誤が前提で、最初から完璧な成果を求めると前に進めません。まずは小さく始め、成功と失敗を積み重ねながら学習していく姿勢が必要です」 AI導入の初期段階では、必ずしも大きな成果が出るわけではない。むしろ、試行錯誤を通じて組織がAIに慣れ、データの整備が進み、ビジネス側の理解が深まることが重要だ。こうした「学習する組織」への転換こそが、AI時代の競争力を左右する。 さらに北上氏は、AI導入を阻むもう一つの文化的課題として「縦割り構造」を挙げる。 「日本企業は部門間の壁が厚く、データも部門ごとに閉じてしまいがちです。しかしAIは部門横断で価値を生むものです。サイロ化された組織では、AIの力を十分に引き出せません」 AI導入を成功させる企業は、例外なく部門横断のチームを組成し、ITとビジネスが一体となってプロジェクトを推進している。AIは組織の境界を越えて初めて価値を生む。だからこそ、組織文化の変革が不可欠なのだ。 「データの民主化」がAI活用の鍵を握る AIを活用するためには、データが整備されているだけでは不十分だ。データが「誰でも使える状態」になっていることが重要である。これを「データの民主化」と呼ぶ。 データの民主化とは、データが特定の部門や専門家だけのものではなく、ビジネス側の担当者も含め、組織全体がアクセスし、理解し、活用できる状態を指す。 北上氏は、データの民主化が進んでいない企業では、AI導入が必ず停滞すると語る。 「データがブラックボックス化している企業は、AI導入が進みません。データの意味を理解しているのが一部の担当者だけだと、AIをどこに活用できるのか判断できないからです」 データの民主化には、以下の3つの要素が必要だ。 ① データの可視化 誰が見ても理解できる形でデータを整理し、アクセスできるようにする。 ② データリテラシーの向上 ビジネス側の担当者がデータを読み解き、意思決定に活用できるようにする。 ③ データガバナンスの確立 データの品質、データ・セキュリティ、データ・プライバシーを保護すると同時に、データを安全かつ迅速に利活用するための「ルール」と「仕組み」を構築する。…