エージェンシーは今、クライアント業務でAIエージェントを実際にどう使っているか

マーケティング、クリエイティブ、開発、コンサルティングの各エージェンシーは、エージェンティックAIのパイロット段階をすでに過ぎている。今日クライアント業務で実際に動いているもの、まだ話が先行しているもの、そして誰も決着をつけていない請求、開示、責任の問いを整理する。

6月、広告業界のディールメーカーたちが年に一度の巡礼で南フランスに集まった週、エージェンシーはAIエージェントの発表で互いに競い合った。WPPは、プレミアム動画インベントリ向けのメディアバイイングおよびプランニングのエージェントを試験していると述べた。Dentsuは、キャンペーン設定と分析を速めるため、Newton ResearchというAIエージェント開発者と提携した。独立系のButler/TillはDoubleVerifyとともに、品質の低いインベントリから広告費を遠ざけるClaudeベースのエージェントをすでに構築していた。これはデモではなかった。ライブのクライアントアカウントの中で動いているツールを、エージェンシーが説明していたのだと、Digidayの報道は伝えている。

その一週間は、エージェンティックAIが今どこにいるかについて、ある真実を捉えていた。もうピッチデッキの一枚ではない。キャンペーンのダッシュボード、監査のワークペーパー、コードベースに現れ始めている——それがない世界向けに作られた請求モデル、開示の慣行、責任の枠組みよりも速い。エージェンシーが今日実際に動かしているものと、本当の摩擦がどこにあるかを見ていく。

パイロットを抜けた仕事

導入について最もはっきりしたデータは、NinjaCatが2025年1月に米国のマーケティングエージェンシーの意思決定者547人を対象に行った調査だ。91%は何らかの形ですでにAIを使っており、59%はAIエージェントを具体的に、積極的に使っていると答えた。提案を生成するだけでなく、タスクを実行する自律システムである。エージェンシーが最も多く挙げた用途は、データとインサイトの仕事（74%）と、キャンペーン戦略および最適化（72%）だった。実務では、広告プラットフォームをまたいで指標を統合し、予算を浪費する前に異常を捉え、アナリストが手でデッキを組み立てることなく、レポーティングをクライアントの受信箱へ直接届ける、という意味になる。

IABのState of Data 2025レポートは、それが実際どこまで進んだかに数字を置いている。エージェンシー、ブランド、パブリッシャーのうち、メディアキャンペーンのライフサイクル全体にAIを完全に組み込んでいるのは、これまでのところ30%だけだ。ただしそのグループでは、エージェンシーとパブリッシャーがブランドより先を行っている。導入された場所では、IABは70%超のケースでAIが期待に達するかそれを上回ったとし、生産性を47%引き上げ、一人あたり週およそ12時間の低価値な手作業を削ったとしている。

エージェンティックな層そのもの——推奨するだけでなく実行するメディアバイイングのエージェント——は、まだ初期スケールの段階だが動きは速い。Digidayは9月、IAB Europeの調査を引き、広告エグゼクティブの58%が、エージェンティックなバイイングが一年以内に意味のある規模に達すると見ている、と報じた。Dentsuのデータテクノロジーおよび測定担当EVPであるCaitlin Gellesは、その魅力をDigidayに対し、運用の言葉で率直に述べた。「システムをまたいでキャンペーンを設定するには何時間もかかる……そのニュアンスをRAGデータベースに蓄えたり、クライアントがどう買いたがるかを取り込み、AIにその効率を見つけさせたりできるなら、価値はそこにある。」

開発とデジタルトランスフォーメーションのエージェンシーは、同じ手を並行して打っている。オランダのエージェンシーグループDeptは、スイスのフィットネスブランドBlackroll向けに、GoogleのGeminiとAntigravityのスタック上のAIエージェントを使ってeコマース基盤の再設計を行った。Deptによれば、プロジェクトはAI以前の自社見積もりより3.8倍速く終わった。BlackrollのCEO、Scott ZalaznikはDigidayに、同社はいまeコマース機能のテストと開発の大部分にAIエージェントを使っている、と語った。Deptはその後、このやり方をAgent Studioという有償オファリングに製品化し、自分たちで構築せずにその能力が欲しいクライアントへ、自社のエージェント構築ワークフローを事実上貸し出している。

コンサルティングファームはさらに先にいて、それでも成果を巡って議論している

マーケティングエージェンシーが移行の途中だとすれば、大手コンサルティングファームは量ではすでに全賭けしている——そして今、そのどれが価値なのかという、より難しい問いで止まっている。McKinseyのCEO、Bob Sternfelsは1月、同社は内部のAIエージェントを数万体展開しており、最終的には40,000人の従業員一人につき一体ほしい、とBusiness Insiderに語った。しかし、元McKinseyパートナーで現在はWriterのチーフカスタマーオフィサーであるMina Alaghbandはこう言った。「いまは混乱の時代に入ったと思う。」一年前の指標は利用だった。今ファームが測ろうとしているのは、もっと難しいもの——実際に生まれた価値だ。

PwCのチーフAIオフィサー、Dan PriestはBusiness Insiderに、同社はエージェントの数を数えるのをやめ、それぞれを実際に何人の人間が使っているかを数え始めた、と述べた。EYはエージェントについて、生産性、品質、コスト効率のKPIを毎月追っている。最も具体的な数字を持っているのはBCGだ。パートナーのScott Wilderは、従業員はスライドを作るような低価値な仕事に費やす時間がおよそ15%減り、取り戻した時間の約70%をより深い分析に再投資し、残りの30%は彼の言葉では、もっと眠るかヨガのクラスに使っている、と述べた。時間で請求するファームの内部でさえ、AIで取り戻した時間は自動的には請求時間の増加に変わらない。

最初に実際に壊れ始めているのは請求モデルだ

エージェンシーが当たっている摩擦のうち、請求が最も差し迫っている。計算から逃げられないからだ。AIがある作業の所要時間を五時間から一時間に縮め、それでも時間で請求するなら、意図せずクライアントに80%の割引を渡したことになる。監査の専門家743人を対象にした2026年のGartner調査と、法務ソフトウェア企業Clioの別調査を扱ったForbesの分析は、隣接するプロフェッショナルサービス産業に同じパターンを見いだした。監査リーダーの93%は何らかのAI利用を報告しているが、戦略を持っているのは38%だけで、Clioは請求可能な法務タスクのおよそ四分の三が、いま生成AIで自動化しうると見積もっている。

価格は追いついていない。Clioによれば、ソロの法律事務所の86%と小規模事務所の78%は、これに応じた価格変更をまったくしておらず、ミッドマーケットは51%、エンタープライズは46%だった。規模が小さいほど、割引を静かに飲み込んでいる。一方、クライアントの71%は研究者に対し、そもそも時間請求より固定料金やフラットフィーを好むと答えた。時間請求は、クライアントが本当に欲しかったもの——タイムシートではなく、予測できる成果——の代わりだった、ということを示唆する。Salesforceのチーフ法務オフィサー、Sabastian Nilesは、Forbesが引用したHarvard Law Schoolのガバナンスフォーラムへの投稿で、クライアント側の期待を明示した。「その成果はもちろん、節約、コスト効率、新しいビジネスモデルを通じて、クライアントとも分け合わなければならない。」Wall Street Journalは同じ変化を「Inside Consultants' Messy Shift From Hourly Billing」という見出しで取り上げ、AIが請求可能な時間を時代遅れにしかねないなか、プロフェッショナルサービス企業が課金の仕方を作り直すのに苦慮している様子を描いた。

マーケティングエージェンシーは、NinjaCatの調査が見つけた代替案をすでに試している。28%は標準的な請求時間から、価値または成果に基づく価格へ移り、45%はAIベースのソリューションと自動化を既存のリテイナーに折り込むのではなく、パッケージ化されたサービスとして売っている。効率の向上を、より小さい請求書ではなく、新しいプロダクトに変えているのだ。

エージェントが仕事に触れたことを、クライアントに伝えるべきか

開示の問いは、請求の問いほど決着がついていない。拠り所にできる単一のルールがないからだ。IABのState of Data 2025の調査では、ブランドのおよそ半数が、エージェンシーやパブリッシャーが自分たちに代わってAIをどう使うかについて、すでに懸念を抱いている。開示のあり方を誰かが決める前から、信頼のギャップは存在している。

これまでで最も明確な指針は、自社のクライアントについて同じ問いに向き合っている、隣接分野のプロフェッショナルサービスから出ている。Journal of Accountancyから配信された記事で、保険会社のCNAはCPAファームに対し、すべてを統括する単一の法律がない状況——法的状況は、Gramm-Leach-Bliley Act、カリフォルニアやユタなどの州に散在する開示法、欧州にクライアントを持つファームにとってのEUのAI Actが入り混じったものだ——では、自発的で具体的な開示が依然として安全な道だと助言した。のちに、知らされないままAIが自分の仕事に関わっていたと知ったクライアントは、何か問題が起きたかどうかにかかわらず、それを欺瞞と受け取るかもしれないからだ。記事は、生成AIに関するAmerican Bar Associationの2024年のFormal Opinionに触れ、明確な線引きを示した。業務委託契約書（エンゲージメントレター）に埋もれた定型文は、インフォームドコンセントとは認められない。開示では、AIが何をしたのか、その後人間が何を確認したのかを、実際に説明しなければならない。

エージェントが間違えたとき、誰が責任を負うのか

責任は、エージェンシーが最も考え抜いていない摩擦だ。問題がまだ表面化していないからである。法曹界では、実際の提出書面でAIが作り出した架空の判例を引用した弁護士が制裁を受けたが、エージェンシーのAIの失敗が見出しになった例はまだない。Law.comのDavid Partidaは2026年を通じて全六回の連載を続け、この問題が理論上のものから日常のものへ移る過程を追っている。その中には「What Happens When AI Acts Alone — And Who Pays For It?」と「Who's Liable When AI Gets It Wrong?」がある。同サイトの関連記事「Accountability For AI Errors By Attorneys And Judges」は、弁護士がAIの生成した偽の判例引用を含む書面を提出する例が増えており、その多くはツール自体ではなく利用者の誤りに起因すること、そして裁判所がすでに申立てや上訴を通じて、その結果下された判断を是正していることを記している。ABAの意見からCNAのCPAファームへの助言まで、これをめぐって収束しつつある専門家の指針は一貫している。独立した人間のレビューなしにAIエージェントの出力に依拠したファームは、監督のない若手がその誤りを犯した場合とまったく同じように責任を負う。責任を負うのはエージェントではない。その出力をクライアントに届けたファームだ。

エージェンシーには、こうした事態が公の記録として突きつけられた例はまだない。だからこそ、おそらく最も注視する価値のある摩擦点だ。エージェンシーの成果物は動きが速く、クライアントの受信箱に届く前の精査が甘いことも多いからである。

エージェンシーを運営しているなら、これは何を意味するか

発表を取り除くと、パターンは狭いが確かに存在する。エージェンティックAIが今日実際に成果を上げているのは、クライアントに届く前に、反復でき、測定でき、レビューできる仕事だ。キャンペーンのレポーティング、定められたガードレールの内側でのメディアバイイングの実行、一次調査と競合分析、そしてDeptの数字によれば、eコマースの構築とテストのサイクルのかなりの部分である。小さなリストではない。その仕事をまだ手作業でやっているエージェンシーにとって、これは手の届くところにある本物のコスト優位だ。

一方で、スケールして検証する方法を誰も見いだせていない、判断を要する仕事では、まだ話ばかりが先行している。ブランドリスクを伴うクリエイティブの判断、クライアントがそれを下す人を信頼するからこそ対価を払う戦略的な提言、そして人間の目に触れる前に誤りがクライアントへ届きかねないものだ。この報道で引用された各社——Dentsu、PwC、BCG——は、用途は違っても根底にあるモデルは同じだと説明している。エージェントが効率化できる仕事を担い、人間がリスクのある部分を確認し、空いた時間は利益として懐に入れるのではなく再投資する。「AIがエージェンシーに取って代わる」という話よりも地味だ。そして、今まさにクライアントのアカウントで実際に起きているのも、こちらの話だ。