クッキーレスの次は「ヒューマンレス」？アドテク市場の次なる覇権争い

デジタル広告の世界では、入札・ターゲティング・配信最適化などの領域を中心に、自動化とAI活用が一気に進んできました。 かつて担当者がスプレッドシートと管理画面を行き来していた多くの業務は、今やアルゴリズムが行うことが一般的になっています。

その延長線上で語られ始めているキーワードが「ヒューマンレス」です。 ここでいうヒューマンレスは、広告運用における人の作業比率を下げ、意思決定と制御の多くをAIやエージェントに任せていく流れを指します。 一方で、人がまったく関わらなくなるわけではなく、戦略・設計・ガバナンス・倫理といった領域は、むしろ人の役割がより重要になります。

本記事では、アドテク市場におけるヒューマンレスの意味を整理しながら、広告運用の現場がどのように変わっていくのか、 そしてマーケティング担当者はどこに価値を発揮していくべきかを、落ち着いて整理していきます。

まずは、アドテクにおけるヒューマンレスを、高度な専門用語に頼りすぎずに整理してみます。 シンプルに言うと、以下のような変化の方向性です。

• 入札や配信設定のような反復的なオペレーションは、AIや自動化ツールに任せる。
• 人は、戦略・ストーリー設計やガバナンスに時間を使う。
• 複数チャネルや複数ツールをまたいだ「全体の調整役」もエージェントが担うようになる。

重要なのは、「ツールが高機能になったからヒューマンレス」という単純な話ではなく、 🎯役割分担の前提が変わるという点です。 自分たちの組織がどこまで任せ、どこを人が担うのかを設計すること自体が、これからのアドテク戦略のテーマになります。

ヒューマンレス化を進めることで、広告運用の現場にはどのようなメリットがあるのでしょうか。 ここでは、マーケティング担当者の目線で、実務上の利点を整理します。

⏱作業時間の圧縮と「考える時間」の確保

• 日次の入札調整や入稿作業など、ルール化しやすい業務を自動化できる。
• 管理画面のチェックに使っていた時間を、施策の企画・検証・社内連携などに充てやすくなる。
• 少人数でも、より多くのキャンペーンやチャネルを扱いやすくなる。

📊複雑な条件下でも安定した運用がしやすい

• 媒体数・キャンペーン数が増えるほど、人力だけでのコントロールは難しくなります。
• AIエージェントは、複数の指標や制約条件を同時に考慮しながら調整することが得意です。
• 人のコンディションに左右されにくく、長期間の運用でも一定の品質を保ちやすくなります。

🧪テストと学習のサイクルを回しやすい

• クリエイティブやメッセージ、ランディングページのパターンを、自動で多数試す設計にしやすい。
• どの条件で成果が変わるのかを、定性的な感覚ではなく、パターンとして捉えやすくなる。
• マーケターは、「何を試すべきか」という仮説づくりに集中できる。

🧩チャネル横断での一貫性を保ちやすい

• 媒体ごとにバラバラに最適化されていた方針を、全体設計のもとで調整しやすくなる。
• 「誰にどのような体験を届けるか」という視点で、メディア・クリエイティブ・コミュニケーションを揃えやすい。
• チャネル横断での予算配分や優先順位付けも、自動で提案・調整しやすくなる。

ここでは、マーケティング担当者がイメージしやすいよう、ヒューマンレスの発想をどのように実務に落とし込めるか、 いくつかのユースケースとして整理します。

🎯運用オペレーションの「AIコパイロット」化

いきなりすべてを任せるのではなく、「AIコパイロット」（副操縦士）のような位置づけで導入するパターンです。

• 入札や予算配分の候補を、AIが毎日提案する。
• 担当者は、「この提案を採用するか」「どこを微調整するか」を判断する。
• 判断の理由を入力すると、AI側のロジックも少しずつ改善されていく。

🧠クリエイティブとメッセージの自動生成・選択

生成AIを活用して、複数のメッセージやクリエイティブ案を出し、成果に応じて選択していくパターンです。

• ブランドトーンやNG表現などのガイドラインを事前に明確にしておく。
• AIに対して「プロモーションの目的」「訴求したい価値」「ターゲット像」を渡し、案を生成させる。
• テスト結果を踏まえ、次回生成の条件やプロンプトを調整していく。

📈チャネル横断の予算配分エージェント

予算配分を、キャンペーン単位ではなくチャネル横断で見ていくために、エージェント的な仕組みを活用するパターンです。

• 全体のマーケティング予算と上限・下限を定義する。
• チャネルごとの配分をAIが提案し、実績に応じて配分を調整していく。
• 人は「事業側の優先テーマ」や「季節性」「社内事情」など、数値以外の背景要素を加味して判断する。

📊レポーティングとインサイト抽出の自動化

ダッシュボード上の数値を眺める時間を減らし、インサイトづくりに時間を使うための応用です。

• 主要なKPIや指標を事前に定義し、更新頻度とアラート条件をセットする。
• 数値の変化をAIが要約し、「どの変化が大きいか」「どこが気になるか」をコメントとして追加する。
• 担当者は、そのコメントを起点に「なぜそうなったのか」「次に何を試すか」を議論する。

ヒューマンレス化は、ツールを導入すれば一気に実現できるものではありません。 現場の体制やデータの状態に合わせて、段階的に進めていくことが現実的です。

🧭ステップA：現状業務の棚卸しと優先度付け

まずは、広告運用に関わる業務をできるだけ細かく洗い出し、「人がやるべき仕事」と「ルール化できそうな仕事」に分けます。

• 媒体別のキャンペーン設計・入稿
• 日次・週次の数値チェックと調整
• 社内共有・レポーティング
• クリエイティブの企画・制作ディレクション

そのうえで、 📌頻度が高い、 🔁パターン化しやすい、 ⚙️データで判断しやすい といった業務を、優先的に自動化の候補とします。

🧪ステップB：小さな範囲でのパイロットとルール設計

いきなり全アカウント・全キャンペーンを自動化するのではなく、リスクが低く、検証しやすい範囲から始めます。

• 特定のキャンペーンのみ、AIコパイロットを導入する。
• 「どこまで自動で変更してよいか」「どの指標を守るべきか」を事前に決めておく。
• 期間と評価指標を決め、振り返りの場を確保しておく。

🏗ステップC：横展開とガバナンス整備

パイロットで手応えがあれば、他のキャンペーンやチャネルにも徐々に広げていきます。 その際、属人的にならないよう、ルールやナレッジを整理しておくことが重要です。

• 自動化のルールや設定パターンをドキュメント化する。
• 「どの状況では人が介入するか」をあらかじめ定義しておく。
• 新メンバー向けに、エージェント活用の前提知識をまとめておく。

今後のアドテク市場では、「どこまで自動化するか」だけでなく、 「人をどの位置づけに置くか」という設計思想そのものが、競争軸になっていくと考えられます。

特に、以下のような観点が重要になっていきます。

• ヒューマンセントリックな体験設計：数値だけでなく、ユーザー体験やブランド体験をどう守るか。
• 説明可能性と透明性：自動化された判断が、どのようなロジックで行われたかを説明できるか。
• 組織とスキルの変化：マーケターの役割や求められるスキルセットがどう変わるか。

本記事では、アドテク市場における「ヒューマンレス」というキーワードを軸に、広告運用のこれからを整理しました。

自社の状況を踏まえつつ、「まずはどの業務から任せてみるか」「任せた結果をどう振り返るか」を考えていくことが、 アドテク市場の次のフェーズに備える現実的な第一歩になります。