関連記事

マーケター向けGemini 3.0活用術｜コンテンツ制作・広告・分析を効率化する方法

2025.11.25

AIエージェント導入で実現するパーソナライズド広告配信の最新トレンド

2025.05.12

イントロダクション

「AGI（汎用人工知能）」という言葉は、長らくSFや未来予測の文脈で語られてきました。しかし、Sam Altmanは2025年に入り「AGIへの道筋は見えており、もはや研究テーマというよりエンジニアリングの問題だ」といった趣旨の発言を繰り返し、AIエージェントが実際の職場に参加する可能性に言及しています。

同時に、Altmanは「AGIが完成した瞬間に世界が激変する」というイメージをやや修正し、実際には「段階的に高度なAIが社会に浸透していき、その延長線上に“スーパーインテリジェンス”がある」とも語っています。

では、この「AGIへの新たなマイルストーン」という考え方は、デジタルマーケティングの現場にどのような影響を与えるのでしょうか。単なる技術トレンドとしてではなく、「予算」「組織」「業務プロセス」に直結するテーマとして捉え直してみます。

概要

まず、Sam AltmanがどのようなAGI観・マイルストーンを示しているのかを整理し、「どのレベルになればマーケティング実務が変わり始めるのか」という視点で俯瞰します。

Sam Altmanが語るAGIの定義と「今いる地点」

Altmanは自身のブログや対談の中で、AGIを「多くの分野で、人間レベルで複雑な問題を扱えるシステム」と説明しています。

また、2025年初頭のエッセイでは「伝統的に理解されてきた意味でのAGIを構築する方法について、自信を持って語れる段階に来た」とし、今後はその設計図に基づき、より実用的なシステムとして組み上げていくフェーズに入ったと述べています。

OpenAIの公式ドキュメントでも、「AGIが人類全体の利益になるようにする」ことがミッションとして繰り返し明記されており、AGIは単なる技術ゴールではなく、社会実装やガバナンスとセットで語られています。

「新たなマイルストーン」としてのAIエージェント参加

Altmanは、AGIに向けた重要な節目として「AIエージェントが実際の職場に参加し、企業のアウトプットに目に見える変化をもたらす」タイミングを挙げています。具体的な年として2025年頃にこの変化が始まる可能性に触れており、AGIがいきなり完成する前に「実務で使えるエージェント」が先に立ち上がるイメージです。

デジタルマーケティングの文脈で言えば、「キャンペーン設計から実行・改善までを継続的に手伝うAI」「顧客との対話と分析を行い、LTV向上に寄与するAI」といった存在が、チームの一員として働き始める状態が、最初の大きなマイルストーンになると考えられます。

利点

AGIに近づく過程で立ち上がる「実務レベルのAIエージェント」は、マーケティング組織のどこにメリットをもたらすのでしょうか。理想論ではなく、日々の業務に落とし込める観点から整理します。

長期的なマーケティング施策への伴走

現在のLLMは、単発のプロンプトに対する応答には十分に対応できますが、「半年〜1年単位の施策を見通しながら、仮説・実行・検証をくり返す」といった長期的なタスクはまだ扱いが難しい場面があります。

Altmanが語るAGIの姿は、「長い時間軸での意思決定」を視野に入れたものであり、その手前の段階でも「長期キャンペーンの計画やレビューを継続的にフォローするエージェント」が現実味を帯びてきます。

チャネル横断での“全体最適”に近づく

広告・オウンドメディア・SNS・メールなど、チャネルごとにKPIや運用ツールが分かれていると、どうしても部分最適な判断に偏りがちです。

AGIに近いエージェントは、「検索広告のCPAが改善している一方で、ブランド検索ボリュームは減少している」「短期的なCPAを追うと、長期的なLTVが下がる」といったトレードオフを、過去ログをもとに整理しやすくなります。

• チャネルごとの指標を“同じ物差し”になるように翻訳する
• 直近と中長期のKPIのバランスを提案する
• 社内の意思決定会議向けに、背景説明付きの資料ドラフトを自動生成する

ナレッジの継承と「組織としての記憶」の強化

Altmanは、AGIやその先にあるスーパーインテリジェンスを「組織としての知性を高める存在」として捉えています。マーケティング組織に置き換えると、個々の担当者に分散しているノウハウを、AIエージェントを介して“チームの記憶”として共有するイメージです。

応用方法

ここからは、「AGIそのもの」を前提にするのではなく、「AGIに向かう過程で使えるエージェント」をどのようにマーケティングに応用できるかを、具体的なユースケースとして整理します。

戦略プランニングの“セカンドオピニオン”としてのAGI的エージェント

まず取り組みやすいのは、「戦略プランニングの相談相手」としてAIエージェントを組み込むパターンです。人間が立てた年間方針やKPIに対して、AIが別視点からコメントを返すことで、思考の抜け漏れを減らすことができます。

想定されるフローの一例

• 現状のビジネス目標・プロダクト・ターゲットをAIに共有する
• 過去1〜2年のキャンペーン実績と学びを要約して入力する
• AIエージェントに対し、「半期計画のレビュー」と「リスクと代替案の提案」を依頼する
• 返ってきた提案のうち、現実的なものを人間が選別・調整する

この段階では、実行まではAIに任せず、「意思決定の質を上げるためのパートナー」として位置づけるのが現実的です。

クリエイティブ・コンセプトの探索パートナー

Altmanが描くAGI像には、テキストだけでなく画像・動画・音声を扱うマルチモーダルな能力も含まれています。現時点でも、すでに生成AIはコピー案、ビジュアル案、ストーリーボード案の作成に活用されていますが、より一貫したコンセプト設計まで視野に入ってきます。

マーケター視点での活用アイデア

• ブランドトーン・ペルソナ・禁止表現などをプロンプトではなく「マーケ組織のスタイルガイド」として学習させたエージェントを用意
• キャンペーンごとに、メインコンセプト・メインビジュアルの方向性・チャネル別コピーをまとめて提案してもらう
• 実際のABテスト結果を再学習させ、「勝ちパターン」の特徴を言語化してもらう

顧客コミュニケーションを担うAIエージェント

AGIに近づくほど、カスタマーサポートやセールスの領域で、「会話の文脈理解」「長期的な関係構築」が重要になります。マーケティングとCSが連携した「顧客成長」を支えるエージェント像は、AGI時代を見据えた応用領域のひとつです。

想定される役割

• サイト内チャットやLINE・各種メッセージングアプリでの一次対応
• FAQ回答だけでなく、「このユーザーはどのフェーズにいるか」を推定したうえでの提案
• 問い合わせ内容をマーケ・プロダクトチーム向けのインサイトとして要約・可視化する

「マーケ活動の履歴書」を書き続けるエージェント

将来的にAGIレベルのエージェントが実現したとき、もっとも価値を発揮するのは「長期に蓄積された自社データとの接続」です。その土台として、今から「マーケ活動の履歴書」を書き続けるようなエージェントを導入しておくと、後の活用幅が広がります。

導入方法

「AGIが来てから考える」のではなく、「AGIに近いエージェントが現れたときにスムーズに乗れる状態」を今から準備しておくことが現実的です。ここでは、段階的な導入ステップを整理します。

現状把握：AIエージェントが入り込みやすい業務を洗い出す

まずは、現在のマーケ業務をざっと棚卸しし、「データが比較的そろっている」「ルールが明文化しやすい」「繰り返し頻度が高い」領域を探します。

候補になりやすい領域の例

• 週次・月次レポートのドラフト作成
• キャンペーン企画書のフォーマット化とたたき台作成
• 広告文・バナーコピーのバリエーション生成
• 定例会議の議事録作成とTODOリスト化

スモールスタート：1〜2ユースケースに絞って検証

いきなり「フルスタックのマーケAI」を導入するのではなく、効果や安全性を検証しやすい1〜2ユースケースから始めるのがおすすめです。

ガバナンスとルールづくり

AltmanはAGIに関する議論の中で、「AIの力が高まるほど、社会的なルールやガバナンスが重要になる」と繰り返し述べています。マーケティング部門レベルでも、次のようなルールを早めに決めておくと、将来のAGI活用にスムーズにつなげやすくなります。

• 生成したコピーやクリエイティブの最終責任は誰が持つのか
• どのデータをAIエージェントに渡してよいか／渡さないか
• プロンプトや出力結果をどの程度ログとして残すか
• 外部パートナー（代理店・制作会社）とAI利用方針をどう共有するか

ツール選定とアーキテクチャの考え方

今後、Altmanの言うAGIに近いモデルやエージェント基盤は、さまざまな形で提供される可能性があります。特定のベンダー名に依存する必要はありませんが、選定の際には次のような観点を持っておくと良いでしょう。

未来展望

Altmanは、「AGIは思ったより早く来るかもしれないが、その瞬間よりも、そこから続く長い移行期間の方が重要だ」というスタンスを示しています。マーケティングの未来を考えるうえでも、この「長い移行期間」のイメージがヒントになります。

AGIは“ゴール”ではなく、“始まり”として見ておく

AGIが実現したとしても、その時点で明確な「完了の鐘」が鳴るわけではありません。むしろ、そこから先の数年〜数十年にわたり、AIの能力向上に合わせてビジネスプロセスや職種が少しずつ変わり続ける可能性があります。

マーケターにとって重要なのは、「AGI前／AGI後」と二分法で捉えるのではなく、「AIの能力が毎年少しずつ高度化していく世界で、自分たちの役割をどう再定義するか」を考え続けることです。

マーケターの役割シフト：問いを立てる仕事へ

Altmanが語るAGIの世界観では、分析や文章生成といったタスクは徐々にAI側の得意領域となり、人間は「目的の設定」「制約条件の設計」「評価軸の決定」といった上流の仕事の比重が高まっていくと考えられます。

組織としての備え：学習の仕組みをあらかじめ作っておく

AGIがいつ実現するかについては、専門家の間でも見解が分かれています。ただ、「AIの能力が向上し続ける」という方向性自体は多くが共有している前提です。

その前提のもとでマーケ組織が今からできるのは、「新しいツールやエージェントを試し、小さく学び、組織にフィードバックしていく仕組み」を整えておくことです。

まとめ

Sam Altmanが示唆するAGIへのマイルストーンは、技術的な話にとどまらず、「マーケティング組織の働き方」そのものに関わるテーマです。最後に、本記事の要点を整理します。

• Altmanは、AGIへの道筋が見えつつあり、今後はエンジニアリングを通じて具現化するフェーズに入ったと述べている
• AGIは「ある瞬間の出来事」ではなく、より高度なAIエージェントが徐々に社会に浸透していくプロセスとして捉えられている
• マーケティングの現場では、戦略プランニング、クリエイティブ、顧客対応、ナレッジ管理など、さまざまな領域でエージェント活用の余地がある
• 導入にあたっては、スモールスタートとガバナンス設計の両立が重要であり、「どの業務から試すか」「どのデータを扱うか」を明確にしておく必要がある
• AGI時代のマーケターには、「問いを設計する力」「AIと人をつなぐオーケストレーション能力」がより求められていく

AGIの到来時期については意見が分かれる一方で、「AIエージェントが実務に入り込んでくる」流れはすでに始まりつつあります。タイミングを予測するよりも、「いつ来ても対応できるように土台を整える」ことにエネルギーを割く方が、現場のマーケターにとっては建設的だと言えるでしょう。

FAQ

最後に、マーケティング担当者からよく出てきそうな疑問を、Q&A形式で整理します。