広告最大手、AIに専任トップ

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結論:社内AIツールに専任トップを置く時代へ

広告業界世界最大手の一角であるPublicis Groupeが、2017年から運用してきた社内AIツール「Marcel」に、専任のCEOとCSO(最高戦略責任者)を新設した。これまで副業的な位置づけだった社内AIを、独立した事業部門として本格稼働させる動きだ。背景には、生成AIからさらに一歩進んだ「エージェンティックAI(自律的にタスクを遂行するAI)」への投資競争がある。

一方で、AIへの投資熱が必ずしも成果に直結していないのも事実だ。Publicis自身も、エージェンティックAIへの需要は旺盛でも、企業全体のDX(エンタープライズ変革)への投資は時間とコストがかかり、伸び悩んでいると認めている。派手な発表の裏で「どこまで本当に機能するか」を見極める視点が、スタートアップ経営者にも求められる。

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何が発表されたか

既存の幹部だったScott Hagedorn氏とSam Levine Archer氏が、新設されたMarcelのCEOとCSOにそれぞれ就任する。両氏はこれまでPublicisの「最高ソリューションアーキテクト」「最高ソリューション責任者」を務め、ライバルのOmnicomからPublicisに移籍した人物だ。過去4年間、生成AIがマーケティング業務の中核になる流れをけん引してきた。

新体制の下でMarcelは、以下の領域の機能強化に取り組む。

インフルエンサー・クリエイターマーケティング
スポーツマーケティング
カルチャー領域のコンテンツ戦略
AIチャットボットの回答結果に最適化するAEO(回答エンジン最適化)

データ基盤との連携がカギ

Marcelは単独で機能するのではなく、グループ内の複数のデータ資産と連携する設計になっている。

連携先	役割
Publicis Sapient	デジタル変革・システム構築
Epsilon	顧客データ・マーケティングインテリジェンス
Lotame	消費者データプラットフォーム(買収資産)
LiveRamp(買収手続き中)	アドテック・データ連携基盤、22億ドルで買収予定

Lotame買収時にPublicisは、世界のインターネット接続消費者の約91%にあたる約40億件のユニークな消費者プロファイルへのアクセスを持つと主張していた。この規模のデータを、エージェンティックAIが処理する「原材料」として活用する狙いだ。

なぜこの体制が機能すると考えられるか

ポイントは「ツールを作ったこと」ではなく、「専任のトップを置いたこと」自体にある。2017年の登場当初、Marcelは業界内で揶揄や困惑の対象にもなったツールだった。しかし専任のCEO・CSOを据えることで、社内の優先順位が明確になり、単なる実験プロジェクトから本格的な事業部門へと格上げされる。

Publicisは複数のエージェンシーが案件ごとに連携する「Power of One」という戦略を掲げており、Marcelはその中で部門間の壁(サイロ)を壊す役割を担ってきた。データとAIの統合が進むほど、従来型のコンペ(競合プレゼン)を経ずに大型案件を獲得するケースも増えているという。

実際、Publicisの2026年第3四半期の有機的成長率(為替や買収の影響を除いた実質成長率)は前年比5%増と、広告大手の中でも堅調に推移している。CEOのArthur Sadoun氏は「競合他社が人員削減や投資縮小に動く中、我々は正反対の戦略を取っている。チームを強化し、データとテクノロジーへの投資を倍加させている」と投資家向けの説明会で述べている。

ただし、技術部門を率いるSapientの業績は依然として伸び悩んでおり、AIへの期待と実際の収益化にはまだ差があることも明らかになっている。

スタートアップ・アグリテック企業への応用ポイント

この事例から得られる示唆は、巨大広告グループだけのものではない。日本のスタートアップやアグリテック企業にも応用できる構造がある。

専任の「推進役」を置く: 社内AI活用を誰かの兼務にせず、小規模でも責任者を明確にすることで、投資判断と優先順位付けが速くなる。
自社データを資産として扱う: 圃場データ、販売データ、気象データなどを散在させず、一元的に扱える基盤を持つことが、AI活用の土台になる。PublicisにとってのLotameやEpsilonのような「データの置き場」を、規模に応じて自社でもSaaS型ツールなどで代替できる。
全面的なDXより、狭い領域から始める: Publicis自身が認めるように、企業全体の変革は時間とコストがかかる。まずは需要が明確な一領域(例:収穫予測、在庫最適化など)でエージェンティックAIを試し、成果を見てから拡張する方が現実的だ。

導入のハードルを具体的に見る

前提として、PublicisのようにLotameやEpsilon、LiveRampといった大型データ資産を買収できる体力は、多くのスタートアップにはない。中小規模の企業がまず着手すべきは、社内に散らばるデータを統合する「小さな基盤づくり」と、それを活用できる担当者の育成だ。ITリテラシーが高くない組織であれば、まずは既存のクラウドAIサービスや業界特化のSaaSを使い、自前でシステムを構築するのは後回しにするという判断も現実的と言える。

まとめ

PublicisがMarcelに専任のCEO・CSOを置いたのは、エージェンティックAIを単なる実験から本業へと格上げする意思表示だ。データ資産を武器に、専任体制で優先順位を明確にするという構造は、規模の大小を問わず応用できる考え方である。一方で、エンタープライズ規模の変革にはコストと時間がかかるという現実も、Publicis自身が認めている通りだ。

あなたの現場では、AI活用の担当や責任の所在は明確になっているでしょうか。あなたの現場の声を、記事下のアグリコメで聞かせてください。

現場で使える！専門用語ミニ辞書

エージェンティックAI(えーじぇんてぃっくえーあい): 指示を待つだけでなく、タスクを自律的に判断・実行するタイプのAI。マーケティング業務の自動化領域で注目されている。
CSO(しーえすおー・最高戦略責任者): 企業や事業部門の中長期戦略を統括する役職。今回Marcelに新設されたポジションの一つ。
Power of One(ぱわーおぶわん): Publicisが掲げる、複数のエージェンシーが案件ごとに連携して対応する組織戦略の名称。
AEO(えーいーおー・回答エンジン最適化): AIチャットボットなどが生成する回答結果の中で、自社情報が表示されやすくするための最適化手法。
アドテック: 広告配信や効果測定を支えるテクノロジー全般を指す言葉。データ連携基盤もこの一種。
オーガニック成長率: 為替変動や買収・売却の影響を除いた、事業そのものの実質的な成長率を示す指標。