「代理店に『AIで効率化しています』と言われたけれど、うちの情報をAIに入れて大丈夫なのか不安」「担当者によってAIの使い方がバラバラで、提案の質に差があるように感じる」。外注先の広告代理店が生成AIを使うようになると、こうした不安を持つことがあります。キーマンズネットが2026-11-04に公開した記事全社員を「AIマスター化」した広告代理店の“研修じゃない”人材戦略では、ある広告代理店が生成AIの全社導入で直面した「AIリテラシー格差」と「情報漏えいへの懸念」、そしてその対策が紹介されています。本記事は、2026-11-04時点の情報をもとにしています。
この記事では、その事例を手がかりに、外注先の広告代理店を選ぶ・見直す立場から「どこを確認すればよいか」を整理します。
先に結論をお伝えします。代理店の生成AI活用の質を左右するのは、使っているツールの名前よりも、次の3点です。
- 全員が共通の知識を持っているか（担当者による差が小さいか）
- AIに入れてよい情報のルールと、ツールの審査があるか
- AIの出力を人が疑い、目的に照らして判断する仕組みがあるか
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広告代理店の生成AI活用で何が変わったのか
元記事の要点
元記事で紹介された広告代理店は、顧客支援の質とスピードを上げるために生成AIの全社導入を進めました。ところが、従業員のあいだで知識や習熟度に差があり、「使い方が分からない」「リスクが怖くて使えない」という人がいる一方、リスクを十分に認識していない人もいたといいます。
同社はこの課題に対して、次の2つを「両輪」として進めました（出典：キーマンズネット）。
| 取り組み | 内容 |
|---|---|
| 人材育成 | 全正社員に生成AI活用普及協会（GUGA）の「生成AIパスポート」の取得を義務付け、基礎知識と利用上のリスクを学ぶ |
| 情報基盤の整備 | 社内情報をNotionに集約し、Notion AIで検索・分析して業務に生かす |
外注する側にとっての意味
広告業界は、担当者個人の力量が支援の質を左右しやすい業界だと元記事でも語られています。生成AIはその差を縮める道具にもなりますが、使いこなせる人とそうでない人の差を広げてしまうこともあります。
つまり外注する側から見ると、「AIを使っている代理店かどうか」ではなく、「AIを組織としてどう使っているか」が比較のポイントになります。
生成AIの全社導入でつまずきやすい2つの壁
壁1：AIリテラシー格差
AIリテラシーとは、AIの仕組み・できること・リスクを理解し、適切に使いこなす力のことです。生成AIを全社で使える環境を整えても、実際に使いこなせるかどうかは個人の習熟度に左右されます。
外注先でこの格差が大きいと、次のようなことが起こりえます。
- 担当者が替わると、提案や分析の深さが大きく変わる
- 一部の人だけがAIで効率化し、チーム全体の品質は上がらない
- AI活用をうたっていても、実際は個人任せになっている
壁2：情報漏えいへの懸念
生成AIに入力した情報がどう扱われるかを理解しないまま使うと、顧客の機密情報を不適切なツールに入力してしまうおそれがあります。元記事でも、全社でAI活用を進めるうえで特に注意したいのはセキュリティリスクだとされています。
ここで注目したいのは、「リスクが怖くて使わない人」と「リスクを知らずに使う人」が同じ社内に混在していた点です。ルールを作るだけでなく、全員がその理由を理解していることが対策の前提になります。
AI人材の育成は「研修」より「全員の共通言語」
資格取得を選んだ理由
元記事の広告代理店は、希望者だけの取得では差が残るとして、全正社員の取得を目標にしました。2026年8月時点で全正社員が資格を保有しているといいます（出典：キーマンズネット）。
研修ではなく資格取得にこだわった理由として、元記事では次の2点が挙げられています。
- 安心できるパートナーだと顧客に示すため
- 研修だと受け身になりやすく、資格取得のほうが「攻めの姿勢」で学べるため
受験料や参考書の費用は会社が負担し、業務時間中の学習も認めたそうです。苦手意識のあるメンバーをチームで助ける動きも自然に生まれたと紹介されています。
共通知識がもたらす効果
資格取得の効果として元記事が挙げているのは、従業員が迷ったときに自分で情報を確認して判断できるようになったこと、そして社内ルールが体系的な知識に裏付けられ、全社共通の判断基準として機能していることです。AI利用への心理的なハードルが下がったことも成果の一つとされています。
外注先を選ぶ立場で読み替えると、「誰が担当になっても同じ基準でAIを扱えるか」を確認する価値がある、ということです。資格そのものは手段の一つであり、資格の有無だけで判断するのではなく、全員に共通の判断基準があるかを聞くのが実務的です。
情報漏えい対策は「ルール」と「置き場所」の両方で見る
ツールは審査してから使う
元記事の広告代理店では、全従業員がGeminiを使える環境に加え、高度な作業にはClaude、開発業務にはClaude Code、クリエイティブ業務にはAdobeのAIツールと、用途や職種に応じてツールを使い分けています。いずれもセキュリティリスクを含めて審査したうえで利用を認めているとされています。
情報の開示レベルで置き場所を分ける
情報基盤については、ナレッジをNotionに集約しつつ、ファイルストレージにはGoogle ドライブを使い、情報の開示レベルに応じて置き場所を使い分けています。
外注先に自社のデータを渡すときは、次のような観点で確認すると安心です。
| 確認する観点 | 聞き方の例 |
|---|---|
| 利用ツールの審査 | 業務で使うAIツールは、どんな基準で利用を認めていますか |
| 入力ルール | 顧客の情報をAIに入力してよい範囲は決まっていますか |
| 保管場所 | 預けた資料はどこに保管され、誰が見られますか |
| 自動化の記録 | AIが自動で動く業務は、実行内容を記録・確認していますか |
最後の「記録」について、元記事の代理店ではAIエージェント（条件に応じて業務を自動で実行する仕組み）が稼働するたびに、実行内容がSlackに通知されるようになっているそうです。自動化が進むほど、何が動いたかを人が後から追える状態が大切になります。
上の図は、ここまでの内容を「外注先に確認したい観点」として5つに整理したものです。ツール名よりも、知識・ルール・記録・人の判断がそろっているかを見ることがポイントです。
AI活用で提案の質はどう変わるのか
情報収集の時間を「考える時間」に回す
元記事で紹介された代表例が、同社が「0次分析」と呼ぶ商談前のリサーチです。公開情報と自社が持つ顧客情報を統合して、顧客の課題や競合の状況を分析する業務で、これまで3〜4時間かかっていた調査を、Notion AIを使ってすぐに分析結果を得られるようになったとされています（出典：キーマンズネット）。
ここで大事なのは、時間短縮そのものより、浮いた時間を分析や仮説づくりに充てられるようになった点だと元記事では語られています。
現場が自動化を設計する
同社では約20のAIエージェントが稼働し、情報収集や要約、社内申請などのバックオフィス業務に活用されているといいます（出典：キーマンズネット）。エージェントを開発するのは各部署で、どの業務を任せ、どんな情報を与えるかは実務を熟知する担当者が考え、ツール選定や全社的な管理はエンジニアが支える体制です。
外注先に聞くなら、「AIで何を効率化し、空いた時間を何に使っているか」という質問が有効です。効率化の話だけで終わる場合は、提案の質が上がっているかどうかを別の方法で確かめたほうがよいでしょう。
AIに任せすぎるリスクと「考える力」の育て方
若手が学ぶ機会が減るという課題
元記事では、AI活用が進むことで生まれた新しい課題にも触れています。たとえば議事録作成は、先輩からのアドバイスを受けながら情報整理のノウハウを学ぶ「育成の仕組み」でもありましたが、AIがまとめるようになり、若手が学ぶ機会が減ったといいます。
さらに、AIを使った結果、アウトプットが当初の目的からそれていることに気づけなかったり、特筆すべき点のない内容になったりすることもあるとされています。
目的を設定し、出力を疑う力
同社はAI導入以前から「目的を設定する力」の育成を重視し、論理的思考や言語化を学ぶ研修に力を入れてきました。AIから良いアウトプットを得るには、人が目的を正しく設定し、言語化して指示を出す必要があるためです。
広告やSNS施策に置き換えると、AIでクリエイティブ案や分析を大量に出せても、「この施策の目的は何か」「この案は自社のブランドに合っているか」を判断するのは人です。外注先がこの判断をどう担保しているかは、成果に直結する確認ポイントです。
外注先を選ぶときの確認手順
ここまでの内容を、外注先の選定や見直しで使える手順にまとめます。
- 自社のルールを確認する：自社の情報のうち、外部のAIツールに入れてよいもの・いけないものを社内で整理しておきます。
- AI活用の範囲を聞く：どの業務にAIを使い、どの業務は人が担っているかを聞きます。
- 情報の扱いを確認する：ツールの審査基準、入力ルール、資料の保管場所と閲覧範囲を確認します。
- 人の判断の入り方を確認する：AIの出力を誰が、どの観点で確認しているかを聞きます。
- 小さく試して評価する：いきなり大きく任せず、範囲を絞って進め方と品質を見てから広げます。
よくある失敗と対策
| よくある失敗 | 対策 |
|---|---|
| 「AI活用」の言葉だけで判断する | 具体的な業務と、人が確認する工程を聞く |
| 自社側の入力ルールがないまま資料を渡す | 渡す前に、AIに入れてよい範囲を合意する |
| 担当者1人の力量に頼る | チームとしての共通ルールや引き継ぎ方法を聞く |
| 効率化＝品質向上と思い込む | 浮いた時間を何に使っているかを確認する |
よくある質問
Q. 広告代理店がAIを使うと、自社の情報が漏れる心配はありますか？
使うツールや入力ルール次第です。利用ツールをセキュリティ面で審査しているか、顧客情報をAIに入れてよい範囲が決まっているかを、依頼前に確認しましょう。自社側でも、渡してよい情報の範囲を先に整理しておくと安心です。
Q. AI関連の資格を持つ担当者がいれば安心ですか？
資格は共通知識を持っていることの目安の一つですが、それだけで判断するのはおすすめしません。大切なのは、担当者が替わっても同じ基準でAIを扱えるか、AIの出力を人が確認しているかです。
Q. 生成AIの全社導入は、自社でも進めるべきでしょうか？
元記事の事例のように、人材育成と情報基盤の整備を両輪で進めることが一つの考え方です。一部の人だけが使う状態では差が広がりやすいため、まずは全員が共通の知識とルールを持つところから始めるとよいでしょう。
Q. AIを使う代理店のほうが、費用は安くなりますか？
効率化で作業時間が減る業務はありますが、費用の考え方は代理店ごとに異なります。金額だけでなく、浮いた時間が分析や企画の質に回っているかも含めて比較するのがおすすめです。
AimAgencyでできること
この記事で扱った「AI任せにしない」「目的から考える」という課題に対して、次のような支援ができます。
- 最新AI広告運用：AIを使ってクリエイティブを量産し、広告の最適化を進めます。
- 伴走型インフルエンサーマーケティング支援：実施前に採算をシミュレーションし、やる・やらないを判断してから進めます。
- ショートドラマ×広告運用：縦型ショートドラマの制作と広告配信を組み合わせます。
まとめ
- 広告代理店の生成AI活用は、ツール名より「組織としての使い方」で差が出る
- 全社導入でつまずきやすいのは、AIリテラシー格差と情報漏えいへの懸念の2つ
- AI人材の育成は、一部の人ではなく全員が共通の知識と判断基準を持つことが土台になる
- 情報漏えい対策は、ツールの審査・入力ルール・保管場所・実行の記録で確認する
- AIの出力を目的に照らして判断する「人の力」があるかどうかも、外注先選びの重要な観点
AIを使うかどうかではなく、AIとどう付き合っているかを聞くことが、安心して任せられる外注先を見つける近道です。
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AimAgencyは、AI×映像クリエイティブに特化したチームです。最新の生成AIと映像制作のノウハウを掛け合わせ、広告・SNS向けの動画を、企画から量産、配信後の改善まで一気通貫で手がけます。
- AIで、速く・たくさん：高品質なAI動画を短いサイクルで量産し、広告のABテストやSNSの投稿本数を支えます。
- テイストは自在：実写ドラマ風・アニメ風から縦型ショートドラマまで、目的に合わせて作り分けます。
- 作って終わりにしない：SNS運用・広告運用と連動し、配信結果を次のクリエイティブに生かします。
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