アルゴマティック代表・大野氏が語るAIの本質と現場での活用法。営業、バックオフィス、マーケティング、コンテンツ制作まで、各部門で「今すぐ使えるAI」と「人間が残すべき仕事」の境界線を解き明かす。
M&A CAMPの社内勉強会に、AI事業を手がけるアルゴマティック代表の大野氏をゲストとして迎え、経営視点と現場視点の双方から「AI活用」を学ぶ機会を設けた。
大野氏は10年前に東京大学で機械学習・ディープラーニングの研究をスタートし、AIモデルを企業に提供する会社を起業。5年前にDMMグループへ売却した後、DMM子会社の代表としてAI事業を推進。2年前にはアルゴマティックを設立し、生成AI領域に特化した新規事業の立ち上げを続けている。
勉強会の冒頭、大野氏はAIの現在地をこう言い切った。
「AIはすごすぎますね。スマホがすごいって今さら誰も疑わないじゃないですか。あのレベルで5年後、10年後にはAIが全部に関わっているのが当たり前になる。もはや『AI領域』という言葉すらなくなると思います」
大野氏自身、自然言語領域でこのタイミングにブレークスルーが起きるとは予想していなかったという。2022年11月のChatGPTリリースをきっかけに、人類が一斉にAIへ気づき、莫大な資金と人材が流れ込んだ。
AIで何ができるのかを考えるとき、大野氏は2つの軸を分けて考えるべきだと語る。
一つは「理論上できること」。最新のChatGPTなどのモデルは、人間が思考する作業の多くを文字生成によって代替できるレベルに達している。
もう一つは「足元できること」。日々の営業や採用活動を実際に効率化するには、AIを各種ツールと連携させる「アプリケーション」が必要となる。これは現状、各プレイヤーが個別に開発しているフェーズだ。
「『AIすごい』は理論上の話。『今日から自分の業務で使える』はアプリケーションが揃ってきた範囲だけ、という整理が大事です」
「10人でユニコーン企業ができる」と言われる時代、組織の規模はどうあるべきか。大野氏の答えは意外なものだった。
「人はどんどん入れた方がいい。1人が10人分、100人分の動きができるなら、50人入れれば5000人分の動きになる。AIを使いこなせる前提で人を増やすのが正解です」
そのうえで、組織に必要な人材は2タイプに分かれるという。
第一に「ドメインエキスパート」。たとえばアルゴマティックの営業AIエージェント「アポドリ」では、優秀な営業担当者が営業準備でやっていることをAIにインプットしている。ドメインの知見がない限り、AIエージェントは作れない。
第二に「AIを使いこなしてプロダクトを生み出せる人材」。エキスパートのナレッジを抽出し、ワークフローに落とし込む役割を担う。
「最初の1人、2人のドメインエキスパートには超こだわるべき。この人のコピーが大量に生まれる構造になるからです」
AIによってプレイヤーは増えるが、マネージャーの重要性はむしろ上がる、と大野氏は指摘する。
「『このコンテンツいいよ』『ここ微妙』というフィードバックをする力。フィードバックが優れていれば、その判断軸を100人分のAIが受けることになる。マネジメントの価値は超大きいです」
動画ディレクターからの「自社向けGPTsの精度を上げるには」という質問に対し、大野氏は2つのコツを挙げた。
1つ目は、過去に良かった企画書や資料をPDFなどでコンテキストとして与えること。「これまでこういう企画書が良かったとされている」という情報を最初に渡すことで、出力の方向性が定まる。
2つ目は、やり取りの最後に「これを最初から出すためにはどういう指示をすればよかったか教えて」と聞く方法だ。LLM自身が最適なプロンプトを提案してくれる。それを基本プロンプトとしてチームで共有すれば、メンバー全員の生産性が上がる。
「1人に教えたら他の人たちも使える状態にする。これがマネジメントですよね」
複数AIの使い分けについては、「98%のユースケースはどれでもいい」と前置きしたうえで、得意領域を整理した。
- **ChatGPT**：万能型。最も汎用的に使える基盤
- **Gemini**：長文インプットや動画解析が得意
- **Claude**：日本語の自然な文章生成に強い
- **Grok（X）**：ニュース・世論・ツイート分析に強い
「ニュースを企画化するならGrok、本一冊分のような長文を扱うならGemini、日本語コンテンツの仕上げはClaude、というように使い分けると効果的です」
先方資料をAIに入れる際の情報漏洩リスクについて、大野氏は「学習に使わない」設定（オプトアウト）の重要性を強調した。
「主要なAIサービスには『学習に使っていいか』のチェックボックスが必ずあります。そこをオフにしておけば、理論上は学習データに使われません。これはどのツールでも最初に設定しておくべきポイントです」
領収書の整理に時間がかかる、という経理担当者の悩みに対し、大野氏は即答した。
「ドンピシャに改善できます。2〜3年前は会計ツール側が個別実装していた領収書OCR機能が、この1年で汎用LLMでも普通に解けるようになっています」
スマホで撮った領収書をChatGPTに上げれば読み取り、ルールを与えればタグ分けまで可能。さらに踏み込めば、会計ソフトのAPIを叩いて自動入力する仕組みまで構築できる。アルゴマティック社内でもバックオフィスはAIエージェント化が最も進んでいる領域だという。
「攻めた効率化ができるのはバックオフィス。社内に閉じる業務だから失敗のリスクが小さく、実験しやすい。契約書の作成依頼も、社員ではなくAIボットに頼むルールにしています」
o3、o4-mini、Proモード（月3万円）など、増え続けるモデルの使い分けについても議論が及んだ。
「基本的には上位互換なので、最新モデルを使えば問題ありません。Proモードで起きていることは、AIが考えるパワー（時間と計算量）を大きく増やしているということ。複雑な問題を分解して順番に解く必要があるタスクほど、Proモードと相性がいい」
大野氏自身、過去のツイートの流れを踏まえてバズるツイートを生成させるテストでは、通常モデルが「ハッシュタグだらけのSNSセンスのない文章」を出すのに対し、o1 Proは「それっぽいもの」を出してきたという。企画立案や事業相談の壁打ちは、Proモードが本領を発揮する領域だと話す。
営業担当からの「企業リストを生成させてもURLや電話番号が間違っている」という悩みに対しては、AIに自己レビューさせるワークフロー設計が解決策だと指摘した。
「AIが情報を埋めて、その情報が正しいかをAI自身でレビューする。リンクがおかしければアクセスして確認し、再生成する。難しければ『取得不可』と返す。こうしたAI同士のワークフローを組むことで品質は跳ね上がります」
これを実装するにはソフトウェアの知識が必要だが、「Dify」のようなノーコードでAIワークフローを組めるツールを使えばエンジニアでなくとも構築できる。
マーケティング担当者から「YouTubeから公式LINEへの誘導を最大化したい」という相談に対し、大野氏は具体的な打ち手を複数提示した。
- **初期メッセージのABテスト**：ペルソナA・B・Cそれぞれに尖らせた文面を作り、効果測定する
- **動画別の出し分け**：どの動画から流入したかに応じて初期メッセージを変える
- **究極形はワン・トゥ・ワン配信**：ユーザー情報が取れる前提で、個別最適化されたメッセージを送る
「AIが得意なのは作業量がスケールするタスク。100個1000個の動画それぞれに最適な文面を作る、といった作業は人間では限界があるのでAIの独壇場です」
一方で、テレビCMのように「1個のクリエイティブを大量の人に見せる」タイプの施策は、人間がやり込んだ方がいい。
「スケールするものはAI、スケールしないものは人。この見極めが重要です」
YouTube動画のサムネイルABテストを「やりっぱなし」にしている、という課題には次のように答えた。
「サムネ画像とクリック率データを与えれば、傾向分析は絶対できます。タイトル・概要欄・文字起こしも一緒に渡せば、どんなセグメントの動画ではどんなサムネが伸びるか、優秀なデータサイエンティスト並みの考察が出ます」
競合動画のリサーチでハルシネーション（架空のリンク生成）が起きる問題には、Webサーチ機能をオンにすることが第一の対策。GeminiのDeep ResearchやGrokなど、Web情報を強く参照するモデルの活用も推奨された。
「これからの若手は何が重要になるか」という質問に対し、大野氏は「ハイコンテクストかどうか」という軸を提示した。
コンテキスト（背景情報）が明確に揃っている仕事──議事録の要約、定型レポート作成、リスト整理など──はAIが解けてしまう。逆にコンテキストが落ちていない仕事は、AIには解けない。
「経営者が街を歩いていてふと思いつくアイデア、タクシー広告を見て生まれた気づき、ユーザーと話して感じる微妙な空気感。こういう情報は再現できない。世の中で『センスがいい』と言われる領域こそ、人間が残すべき場所です」
だからこそ、テキスト化されない情報を取りに行くこと、ターゲットが見ているコンテンツや流行を実体験すること、リアルな人間関係を大事にすることが、これまで以上に重要になる。
大野氏は最後に、AI時代だからこそ「フィジカル」の重要性が際立つと締めくくった。
「AIが解けているのは結局デジタル世界だけ。スーパーで棚を見て『ここ埋めなきゃ』と判断する、奥行きを目で測りながら動く、こうしたフィジカルな判断はまだ全然解けていません。人間ってすごい物理的な生き物なんです」
そして、デジタル世界では再現できない「リアルな繋がり」こそが、AI時代の差別化要因になる。
「動画撮影に行く、飲み会で関係を深める、運動会で体を動かす。AIが進化するほど、こうしたフィジカルな営みの価値は逆に上がっていくと思います」
約2時間にわたる勉強会を通じて見えてきたのは、AIは万能の魔法ではなく「適切な指示と検証」を必要とするツールだということ。そして、ドメイン知識を持つ人材とAIを使いこなす人材を組み合わせ、スケールする業務はAIに任せ、ハイコンテクストでフィジカルな営みは人間が担う──そうした役割分担が、これからの組織設計の鍵になる。
「使わないという選択肢は、もはや車に乗らずに走り続けるようなもの。適応した方が生存戦略として正しいと思います」
大野氏のこの言葉は、AI時代を生きる経営者と現場の双方にとって、重要な指針になるはずだ。
※本記事はYouTube動画を元に編集部で再構成したものです
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