【詳説】AI支援市場とは？日本/海外参入企業一覧

サイバーエージェントが営業向けAIツールに本格参入

サイバーエージェントは100％子会社のAI Shiftを通じて、今秋から営業・マーケティング・コールセンターを対象とした AI支援市場に本格参入する。国内のAIシステム市場は2029年に4兆円超へ拡大予測され、 電通や博報堂など大手企業も競合として名乗りを上げる中、激しい競争が見込まれる。

AI Shiftは、2025年3月に企業向けAIエージェント構築プラットフォーム「AI Worker」を発表。 試験運用を経て、営業活動の効率化や広告運用、資料作成、カレンダー設定などに対応するエージェントを開発してきた。 今後は営業・マーケティング・コールセンターの3領域に重点を絞り、事業を拡大していく。

一方、広告制作・運用向けのAIツールは当面は自社利用に限定する方針。ただし、業界の変化に応じて外販する可能性も示唆している。 サイバーエージェントは、広告代理店としての強みを生かしつつ、柔軟にAI支援のビジネスモデルを変化させる構えだ。

1. 定義（簡潔）

AI支援市場とは、企業や組織が業務を効率化・高度化するために導入する AI（人工知能）を活用した製品・サービス群の総称です。単なるAIモデルの販売にとどまらず、 導入コンサルティング、システム統合、運用・保守、ならびに業務に最適化された「AIエージェント」や 「AIプラットフォーム」の提供を含みます。

2. なぜ今注目されるのか（主なドライバー）

• 生成AIや大規模言語モデル（LLM）の実用化により、自然言語処理や自動化の効果が飛躍的に向上したため。
• クラウド基盤・API経由で高度なAIを低コストで利用できるようになったため。
• 業務データのデジタル化が進み、AIで価値を出せる領域（営業、カスタマーサポート、マーケティング等）が増えたため。
• 競争優位性の確保やコスト削減、顧客体験向上のニーズが企業間で高まっているため。

3. 市場の構成要素（何が売買されるか）

• ソフトウェア／プラットフォーム（SaaS／PaaS）：業務特化型のAIツール（例：営業支援AI、チャットボット、広告最適化ツール）
• システムインテグレーション（SI）／コンサルティング：PoC、データ準備、業務設計、導入支援
• カスタム開発：顧客の業務に合わせたAIエージェントやワークフローの開発
• 運用・監視・改善サービス（Managed Services）：モデルの再学習・モニタリング・品質管理
• データパイプライン・接続（API／コネクタ）：既存システム（CRM、MA、SFA、コールログ等）との連携

4. 主要ユースケース（代表例）

• 営業支援：リードのスコアリング、提案書・メール文面の自動生成、次アクション提案。
• マーケティング：広告クリエイティブの自動生成・テスト、ターゲット最適化、キャンペーン効果予測。
• コールセンター／カスタマーサポート：チャットボット、音声認識＋自動応答、オペレーター補助（要約・FAQ提示）。
• 業務自動化（RPAと連携）：定型処理の自動化＋AIによる例外処理判断。
• バックオフィス（法務・経理等）：契約レビュー、請求書処理、不正検知。

5. 提供形態と収益モデル

• サブスクリプション（月額/年額）
• 初期導入／カスタマイズ費用（プロジェクト型）
• 成果報酬型（KPIに応じた課金）
• 運用・保守契約（モデル再学習やSLA）

6. 導入プロセス（典型的な流れ）

1. 課題の明確化（KPI設定）
2. PoC（概念実証）で効果確認
3. データの整備・前処理（品質チェック、ラベリング）
4. 本番導入（システム統合、ユーザートレーニング）
5. 運用・評価・改善（モニタリング、再学習）

7. 成功を測るKPI（例）

• 業務時間の削減（工数削減率）
• 売上・受注率の向上（CVR改善）
• 顧客満足度（CSAT、NPS）の改善
• コスト削減（人件費、外注費）
• 誤応答・エラー率の低減

8. 主な課題・リスク

• データ品質・量：不十分だと期待通りの精度が出ない。
• プライバシー・法規制：個人情報の取り扱いや説明責任（例：個人情報保護法、各種ガイドライン）。
• 説明可能性・バイアス：判断根拠の提示が求められる場面での対応。
• 社内受容性（チェンジマネジメント）：業務フローや権限の見直しが必要。
• ベンダーロックイン：特定プラットフォームに依存すると後方互換性やコストで不利に。

9. 「勝ち筋」（競争優位を作るポイント）

• 業務特化／業界特化：汎用よりも業務知識を盛り込んだ垂直（vertical）ソリューションが導入されやすい。
• 既存業務との深い統合：CRMやSFA等とのコネクタを豊富に持つこと。
• 信頼性とガバナンス：可監査性・説明性・SLAを担保できること。
• 人とAIの協働設計（Human-in-the-loop）：現場が即使えるUX・フィードバックループを作ること。
• 運用力（改善サイクル）：導入後も精度を維持・改善できる体制。

10. 今後のトレンド（短め）

• 「AIエージェント化」の進展：複数AIが連携して業務を自主的に遂行する流れ。
• モデル市場の成熟：業界特化モデルや小規模企業向けのプラグ＆プレイ化。
• 規制強化とガバナンス需要の増加。
• 成果連動型ビジネスやSaaSとSIのハイブリッド提供の拡大。

11. 用語ミニ辞典

AIエージェント

特定業務を自動で実行するAI（例：営業アシスタント、問い合わせ対応の自動化ボット）。

LLM（大規模言語モデル）

大量テキストで学習した言語モデル。文章生成や要約、問答に強い。

RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）

定型業務の自動化ツール。AIと組み合わせることで例外処理が可能になる。

12. まとめ（要点）

AI支援市場は「単なるAIモデル販売」ではなく、業務に組み込まれた価値提供（導入→統合→運用）全体を指します。 成功の鍵は「業務理解」「データ準備」「現場が使えるUX」「継続的な運用体制」の4点です。市場は拡大を続けていますが、同時にガバナンスや説明責任、組織内導入の難しさといった課題の解決が勝敗を分けます。

• Microsoft - サービス名：Copilot
  内容：Office製品やGitHubでAIによる作業効率化を支援。
  公式サイト：https://www.microsoft.com
• Google - サービス名：Gemini（旧Bard）
  内容：自然言語処理や検索と連携したAI支援。
  公式サイト：https://ai.google/
• OpenAI - サービス名：ChatGPT
  内容：文章生成、要約、プログラミング支援など幅広く活用。
  公式サイト：https://openai.com/
• IBM - サービス名：Watson
  内容：企業向けAIソリューション、データ解析、カスタマーサポート支援。
  公式サイト：https://www.ibm.com/watson
• Amazon - サービス名：Amazon Bedrock / AWS AIサービス
  内容：生成AIモデルをクラウド上で提供し、アプリ開発を支援。
  公式サイト：https://aws.amazon.com/jp/bedrock/
• Salesforce - サービス名：Einstein GPT
  内容：CRMデータを活用した営業・マーケティング支援。
  公式サイト：https://www.salesforce.com