株式会社アイアットOEC様 導入事例

導入企業のご紹介

まずは貴社のご紹介をお願いします。

濱田 様：

当社は2004年に設立した、従業員約90名のITサービス企業です。クラウドサービス「WaWaシリーズ」やノーコード業務アプリツール「@pocket」をはじめ、給与計算・勤怠管理・人事給与・文書管理といった総務系ソリューション、介護福祉事業所向けのパッケージソフトなど、中小企業の業務を支えるサービスを幅広く提供しています。

設立	2007年
従業員数	90名

現事業部へ異動して以来、@pocketのマーケティングに加え、一部インサイドセールスも兼務する「営業チーム内ひとりマーケター」 として動いています。担当領域はWebサイト、広告、展示会・イベント、ウェビナー、MA運用など多岐にわたります。施策が多岐にわたる中で、一部媒体（Meta広告）はインハウス運用へ切り替えたタイミングでもあり、現在は週2日、社内サポートメンバー1名の協力を得ながら広告運用を行う体制をとっております。

導入前の状況｜インハウスの運用を開始するも、一度は出稿停止に

Meta広告のインハウス運用はどのような経緯で始められたのでしょうか？

濱田 様：

もともとは、パターン化された業務は外部に任せてディレクションに徹し、小回りやスピードが求められる施策は自分で実施する、という役割分担で運用していました。そんな中、事業部長から「社内で広告運用ができないか」という方針が下りてきました。当時は、代理店に依頼している広告の手数料が目立ち始めたタイミングでもあり、コスト削減への期待から「一部の媒体はインハウスで回せるようにしよう」と判断しました。

そこで勉強も兼ねて、Meta広告でセミナー集客やホワイトペーパー獲得の出稿からスタートしました。ただ、実際に自分たちで回し始めてみると、想像以上に専門性の高い知識が必要になり、次々と課題に直面しました。

具体的には、どのような課題があったのでしょうか？

濱田 様：

大きく3つの課題がありました。

① 何をすれば良いか分からず、CPAだけが悪化していった

出稿してもCVが思うように積み上がらず、管理画面を見ても「どの指標が悪いのか」「何を直せばCPAが下がるのか」を見立てられない状態が続きました。実際、CV数は低水準のまま、CPAは想定の数倍まで悪化しました。そのような中でも、原因も改善策も分からないまま行き詰まってしまいました。

② 代理店に「何を聞けばいいか」の問いが立てられなかった

社内運用と並行して、一部の広告は引き続き代理店に依頼していました。代理店の厚意で自社運用分の相談にも乗っていただきましたが、こちら側で論点や仮説を立てきれていなかったため、投げかける質問もどうしても漠然としてしまい、結果として回答も抽象的なものにとどまっていました。

③ 汎用AIでは届かなかった、自社事情に踏み込む示唆

判断材料を少しでも補おうとAIにも相談しましたが、ここでも壁を感じました。困りごとを投げかけても返ってくるのは、どの会社にも当てはまる一般論が中心で、具体的なアクションにつながる踏み込んだ示唆までは得られません。さらに代理店との関係性と同様に、問いを立てる側に思考力が求められるため、継続的な「壁打ち相手」として運用フローに組み込むのも難しい、というのが正直なところでした。

最終的には、Meta広告の出稿をいったん完全に停止せざるを得えない状況になってしまいました。

導入理由｜ツールではなく、プロアクティブな伴走者が欲しかった

ACMを導入しようと決めた理由を教えてください。

濱田 様：

決め手は大きく2点あります。1点目は、ツール単体ではなく、サポート担当による支援とセットで提供されること。2点目は、こちらから問いを立てる前にプロアクティブに提案してくれることで、業務に自然と組み込みやすいAIエージェントだったことです。ひとりマーケターで何をすれば良いかに迷う場面が多い中、この2つが揃っていることが大きな安心材料になりました。

① ツール単体ではなく、サポート担当による支援とセットで提供される

ひとりマーケターとして一番怖いのは、ツールを導入したのに使いこなせないまま放置してしまうことでした。その点ACMは、ツール提供で終わらず、初期設定の段階からカスタマーサクセス担当の方が伴走してくれます。AIエージェントの活用における「プロフェッショナルの支援」 が最初から組み込まれているのは、ひとりで抱え込まずに済むという意味で大きいですね。AIとの対話のコツも丁寧に教えていただけたので、自社の業務にフィットする使い方を早い段階で確立できたのも大きなメリットでした。

② プロアクティブな提案で、業務に自然と組み込みやすいAIエージェント

もう1つの決め手は、こちらから問いを立てなくても「ここが問題ではないか」と先回りして論点を提示してくれる点でした。汎用AIの場合、こちらが立てる問いの精度が回答の精度に直結してしまい、結局「何を聞けばいいか分からない」という壁に戻ってしまいます。その点ACMは、課題や要因、アクションプランまでを自動で複数提示してくれるだけでなく、こちらが気づけていなかった論点まで提示してくれるのが大きな違いでした。出稿 → ACMが論点を提示 → 議論 → 次の打ち手、という型に乗せやすく、「使うために身構える」のではなく「日常運用の中で使える」AIエージェントとして、自然に業務フローに組み込める感覚がありました。

活用方法｜ACMを起点に議論する

現在、どのように活用されていますか？

濱田 様：

私とサポートメンバーが同じ画面を見ながら議論するスタイルが定着しました。出稿 → 振り返り → 次の打ち手検討、というPDCAを回す感覚が身につきました。

振り返りでの活用｜ACMの先回り指摘を土台に、議論の質を向上

Meta広告の数値や配信実績をACMが自動で取り込み、整理された課題や要因の仮説を土台にサポートメンバーと議論を行っています。私たちが議論を始める前に、ACM側から「ここが問題ではないか」と客観的な指摘が先に出てくるため、とてもスムーズに、次のアクションへ落とし込めています。

AIと人の役割分担｜示唆は「判断材料」として扱い、最終判断は人が下す

ACMから出てくる示唆は鵜呑みにせず、あくまで判断材料として扱うようにしています。最終的な打ち手の決定は、必ず人が下す。AIの示唆を起点に、人が考え抜いて結論を出す。こうしたスタンスが、徐々にチームに根づいてきた感覚があります。

導入後の変化｜これで合ってるか？から次は何を試そうへ

導入後に感じている変化や手応えがあれば教えてください。

濱田 様：

導入前は「何が悪いのか分からない」まま行き詰まっていましたが、実際に直近では、同じホワイトペーパーでもLPと広告文の見せ方を変えるだけで反応が変わるという仮説をACMの示唆から立て、修正を重ねた結果、月のダウンロード数を3倍まで伸ばすことができました。ただ、それ以上に大きいのは、組織と自分のスタンスが変わったことだと感じています。

共通の視点を持って議論できるようになった

汎用AIでは、現場での壁打ちだけで終わりやすく、社内に共有される仕組みにはなりにくいと感じていました。一方でACMなら、実際のアウトプットや実行施策を同じ画面、同じ論点で確認しながら会話できます。その結果、議論の起点が「数字の確認」から「課題仮説の検証」へと前倒しされます。「この調整をしたらどうなるんだっけ？」といった問いかけもしやすくなり、具体的なアクションにつながるようになりました。

ひとりマーケターの「判断の不安」が、改善の動機づけに変わった

以前は「これで合っているのか」が分からないまま施策を打ち続けるしかなく、実行判断そのものが心理的な負担になっていました。今では、ACMが事実データに基づいた分析を行い、論理的に方向性を示してくれるため、以前よりも自信を持って施策実行に移ることが出来ています。さらに、気になった点はチャット機能で対話しながら深掘りできるため、新たに考えるべき題材や論点も得られ、視野が大きく広がっています。

PDCAが回るようになった

出稿停止と再開を繰り返していた状態から、短いサイクルで計画的に検証と改善を回せる運用へと変わりました。常に「なぜこの施策を選んだか」「次に何を試すか」といった意思決定の背景まで記録として残るため、属人化のリスクも徐々に下がっています。前述したホワイトペーパーDLの3倍化も、こうしたPDCAサイクルが回り始めたことで得られた手応えのひとつだと感じています。

今後の展望｜代理店との関係も、議論できる運用へ

今後、ACMに期待していることがあれば教えてください。

濱田 様：

自社運用しているMeta広告に加えて、代理店にお願いしている広告領域も、ACMを軸に議論を組み立てていきたいと考えています。

その先で目指しているのは、「代理店との関係性そのものをアップデートしていく」運用です。代理店レポートをそのまま受け取るのではなく、ACMでAI分析を一度通したうえで論点を整理し、社内側でも仮説を持って定例に臨む。そうすることで、ブラックボックス化していた代理店運用を「議論できる運用」へと変えていきたいと考えています。最終的には、代理店任せにせず社内にもナレッジが蓄積されていく状態をつくり、集客基盤そのものを強くしていきたいです。