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iPhoneがマイナンバーカードに：6月24日からスマホで行政手続きが可能に

iPhoneでマイナンバーカードが利用可能に

デジタル庁は、2025年6月24日より、iPhoneにマイナンバーカード機能を搭載するサービスを開始します。

これにより、iPhoneのApple Walletにマイナンバーカードを追加し、以下のような行政サービスをスマートフォンだけで利用できるようになります：

  • マイナポータルへのログインや電子署名
  • 住民票や印鑑登録証明書などのコンビニ交付サービス
  • 医療費や年金記録の確認、引越し手続きなど

これらの機能は、iPhoneの生体認証（Face IDやTouch ID）を活用して、パスワード入力なしで安全に利用できます。

7月から対面での本人確認も可能に

2025年7月中には、「マイナンバーカード対面確認アプリ」のiOS版が提供され、iPhoneを使った対面での本人確認が可能になります。

これにより、携帯電話の契約や銀行口座の開設など、これまで物理的なマイナンバーカードが必要だった場面でも、iPhoneだけで本人確認が完了するようになります。

今後の展開：マイナ保険証やマイナ免許証への対応

デジタル庁は、2025年9月頃を目処に、iPhoneを健康保険証として利用できる「マイナ保険証」機能の導入を予定しています。

また、運転免許証との一体化を図る「マイナ免許証」についても、警察庁と連携して早期実現に向けた検討が進められています。

MetaとConstellationによる原子力エネルギー契約の意義

AI時代の電力需要急増とMetaの戦略的転換

近年、AI技術の飛躍的な進展により、データセンターを運営するハイパースケーラー企業の電力需要が著しく増大しています。特にMeta（旧Facebook）は、AI推論や学習に「膨大な電力を必要としており、再生可能エネルギーだけでは賄いきれない状況に直面」していました。このような背景のもと、2025年に発表されたMetaと米国大手電力会社Constellation Energy（以下、Constellation）との20年間にわたる核エネルギー供給契約は、AIインフラ維持における重要な転換点として注目されています。

過去最大級のバーチャルPPA

  • 契約規模: MetaはConstellationから「1,121メガワット（MW）の核エネルギーを、20年間にわたって購入する契約」を締結しました。これは、過去にMicrosoftとConstellationが締結した契約を「約35％上回る規模」であり、「この取引は、Microsoftとの契約よりも35％大きい規模です」とBloombergのアナリストが指摘しています。
  • 対象施設: この電力は、Constellationがイリノイ州に保有するクリントン原子力発電所（Clinton Clean Energy Center）の「全出力を引き取る」形となります。契約は2027年6月から開始されます。
  • 「バーチャル」契約の意義: この契約は、Metaが原発隣接地にデータセンターを設置するのではなく、電力網を介して供給を受ける「バーチャル取引」です。「データセンターを原子力発電所のそばに建設しなくても、必要な電力はバーチャルで調達できます。」この方式は、インフラ整備の手間を省きつつ、大容量かつ安定した電力を長期にわたり確保できるという大きなメリットがあります。
  • 既存発電所の延命と拡張: このPPAは、州が出資するゼロエミッションクレジット（ZEC）プログラムの終了後、「20年間にわたり同施設の再ライセンシングと運営をサポート」します。さらに、「アップレートにより、発電所の出力をさらに30MW拡大」し、合計で1.121GWに増加させる予定です。ConstellationのCEOであるJoe Dominguezは、「既存発電所の再ライセンシングと拡張を支援することは、新しいエネルギー源を見つけることと同じくらいインパクトがあります。前進する上で最も重要なことは、後退することをやめることです」と述べています。

AIインフラにおける電力需要と環境目標への影響

  • AI推論による電力負荷: これまでAIの電力需要は訓練段階に焦点が当てられがちでしたが、実際には「訓練よりも推論が、はるかに多くの電力を必要としています」とマンディープ・シン氏が指摘するように、継続的な推論処理こそが膨大な電力を消費します。Metaは月間30億人以上のユーザーを抱え、生成AIサービスの導入を進めており、その「CPUやGPUの稼働率を100％に維持するには、安定した電力供給が不可欠」と認識しています。
  • 環境目標と原子力発電: 多くのテック企業が「2030年までにネットゼロ（実質カーボンゼロ）」を目指していますが、AIの電力需要急増により「昨年、AIの急増で電力需要が跳ね上がり、ガスや石炭に依存せざるを得ない状況が生まれました。これは彼らのカーボンフリー目標に真っ向から反する」という問題が生じていました。原子力発電は稼働時にCO₂をほとんど排出しないため、Metaのように「クリーンエネルギー目標を達成しつつ、大量の電力を安定的に確保したい」企業にとって理想的な選択肢となります。また、核燃料コストを長期固定契約することで、発電コストの安定化も図れます。

Constellationの役割と原子力発電の再興

  • 既存ライセンスの活用: Constellationはイリノイ州に複数の原子力発電所を運営しており、今回の契約対象プラントは既に追加反応炉ユニットの許認可を取得済みです。これにより、「新規原発を一から建設するよりも、拡張や運営継続によるコストやリスクを抑えられ」ます。
  • 新規建設への期待: 米国では、過去のジョージア州の事例のように「最後に大規模原発が建設されたのはジョージア州ですが、完成には7年遅延し、予算も数十億ドル上振れしました。この経験が、多くの企業を二の足を踏ませてきたのです」という課題がありました。しかし、MetaやMicrosoftといった「アンカー」となるハイパースケーラー企業が大量の電力を長期契約する意向を示すことで、Constellation側には「大口顧客を確保できれば、新規反応炉ユニット建設への自信につながる」という期待が生まれています。これにより、資金調達の見通しが立ち、ライセンス取得済みサイトの活用、そして市場への信頼醸成へと繋がります。
  • Constellation株価の高騰: Metaの契約発表後、Constellationの株価は5%以上急騰し、5ヶ月ぶりの高値となる1株あたり340ドルを記録、時価総額は1,000億ドルを超えました。ConstellationはOpenAIのChatGPTリリース以降、S&P 500の期間中51%のリターンを大きく上回る230%以上のリターンを投資家にもたらしており、「AIが企業アメリカを再構築したことで、ウォール街で最大の勝者の1つ」となっています。
  • 政治的後押し: ドナルド・トランプ大統領は5月23日に、2050年までに米国の原子力エネルギー容量を4倍にするという大統領令に署名しており、この動きは原子力発電の再興をさらに後押しする可能性があります。「原子力エネルギーは、かつて見捨てられた存在でしたが、AIの飽くなきエネルギー需要と、太陽光や風力発電の間欠性を補うために追加のエネルギー源が必要であるという認識の高まりによって、復活を遂げています」とYardeni Researchの創設者Ed Yardeniは述べています。

エネルギーインフラのボトルネックとソリューション

  • 送電網の制約: 原子力発電所からの電力供給契約が結ばれても、データセンターへの電力輸送には送電網の容量とリードタイムが大きな課題です。「送電線は、2～3年のバックログがあるため、設備の建設は進んでも、最後に送電線がつながらず完成できないケースが散見されます。」
  • スタートアップによる革新: この課題に対応するため、エネルギー領域では以下のスタートアップが注目されています。
  • Heron（旧Tesla幹部創業）: シリコンバレー発のgrid-scale用ソリッドステートトランスフォーマーを開発し、送電網の小型化・効率化を目指しています。
  • NIRA Energy: AIを活用したソフトウェアで、ガス、風力、太陽光など複数の発電リソースを統合管理し、グリッドオペレーターに最適な送電指示を提供します。「送電インフラは、巨大なルービックキューブのように複雑に絡み合っており、それを解くためには効率的なデータ管理と先進的な電力機器が必要です。」 これらの企業は、AIデータセンター向けの電力需要を見据えたマイクログリッド構築や高度な制御技術で、エネルギーインフラの課題解決を試みています。

長期的な展望と社会への波及効果

  • 小規模ビジネスへの影響: Metaが確保する安定した大量電力は、同社が提供するAI関連サービスを通じて、小規模ビジネスのマーケティングや業務効率化に好影響をもたらす可能性があります。「小規模ビジネスは、わずかなコストでAIを使ってビデオ広告やキャンペーン素材を生成できる時代が来るでしょう。」
  • 産業・社会への影響: Metaの20年にわたる核エネルギー固定価格契約は、以下の長期的なインパクトをもたらします。
  • データセンター運営コストの安定化: 電力価格の長期固定により、コスト変動リスクを抑え、収益見通しが明確化されます。
  • 原子力発電再興への機運醸成: 大手テック企業の契約は、「原子力発電はリスクが高い」という負のイメージを払拭し、新規建設や既存炉のライフ延長投資を活性化させる可能性があります。
  • クリーンエネルギーへの道筋: 他のハイパースケーラーや大企業も同様の長期契約に動くことで、「総発電量に占める脱炭素電源の比率が一気に高まる」可能性があります。 「私たちはまだAI普及の入り口に立っているに過ぎません。今後の数十年で、産業・社会全体がこのAI・エネルギーの交差点で変革を遂げるでしょう。」
  • 「エネルギー戦略がビジネス戦略と直結する時代」: Metaの契約は、単なる電力調達に留まらず、AI時代におけるエネルギー戦略のモデルケースとなり得るものです。今後10年、20年というスパンで見たとき、AIの推論負荷は増大し続けると予想され、企業が「エネルギー供給を誰と、どのように確保するか」は、AI競争の鍵を握る要素となるでしょう。私たちは現在、その大きな「転換点」を目撃していると言えます。

まとめ

AI技術の急速な発展により、特に推論処理を中心に電力消費が大幅に増加しています。これに伴い、再生可能エネルギーだけでは賄いきれない場面も多くなり、化石燃料への依存が再び強まる懸念があります。そのため、AIの持続的な発展には、原子力などの低炭素エネルギーの活用を含めた電力源の見直しと、環境負荷を抑える戦略的なエネルギー選択が不可欠です。

AIの仮面をかぶった人力サービス：Builder.aiの「Natasha」が暴いたAIウォッシングの実態

gigazine.net
破産したAI企業が提供していたコーディングAIが実は700人のエンジニアによる人力サービスだったと判明 – GIGAZINE
Microsoftの支援を受けた革新的なAIスタートアップとしてもてはやされたAI企業のBuilder.aiは、ソースコードを書かずに開発できる「ノーコード開発プラットフォーム」を…

Builder.aiは、Microsoftの支援を受けた革新的なAIスタートアップとして注目されていましたが、実際にはAIではなく、700人のインド人エンジニアによる人力サービスであったことが判明し、破産に追い込まれました。

同社は「Natasha」というAIアシスタントがソフトウェアアプリケーションを組み立てると宣伝していましたが、実際には顧客のリクエストはインドのオフィスに送られ、エンジニアが手作業でコードを書いていたとのことです。

この詐欺により、Builder.aiは8年間で4億4500万ドル（約640億円）の投資をMicrosoftを含む大手IT企業から集めましたが、アプリケーションは頻繁に不具合を起こし、コードは判読不能で、機能は動作しないなどの問題が発生しました。

破綻の始まりは、2023年にBuilder.aiに5000万ドル（約70億円）を融資したViola Creditという資産管理会社が、Builder.aiの債務不履行を受けて差し押さえを行ったことでした。この措置により、Builder.aiは事業運営能力と従業員への給料支払い能力を喪失し、破産手続きに入りました。

また、Builder.aiとインドのコンテンツ発信プラットフォーム・VerSe Innovationとの間で、架空の取引をして売上高を水増しする「循環取引」の疑いも報じられています。VerSeはこれを否定しています。

現在、Builder.aiはイギリスで正式な破産手続きを開始しており、裁判所が任命した管財人が資産の回収または事業の一部の救済方法を検討しています。同社は「初期の失敗により回復不可能な状況」になったことを認めています。

この事件は、AI技術の実態と企業の透明性に対する警鐘となっています。

コントのような話しだが

自動販売機の中で人が飲み物を提供している、といったシチュエーションはコントで時折見かけますが、現実にあったサービスでした。しかも（悪い意味で）AIが作ったようなできばえだったようです。

現在ではとても需要があるとは思えませんが、AIサービスは日々どんどん出てくる一方で、玉石混交といった状況も否めません。性能面でのパワーバランスが変わるという点もそうですが、見てくれやデモ、サービス内容は非常に優れているように見えていても、実際にはハリボテのように中身はボロボロといったものもある可能性を考慮に入れて検討や検証することが重要になります。

メタ、AIを活用した広告完全自動化を計画、早ければ年内にも

概要

Meta（Facebook、Instagram、WhatsAppの親会社）は、2026年末までに広告主がAIツールを使用して広告キャンペーンを完全に作成し、ターゲティングできるようになる計画を発表しました。この動きは、伝統的な広告業界に大きな影響を与える可能性があり、特に広告代理店やメディア代理店に対して脅威をもたらすと見られています。Metaのマーク・ザッカーバーグCEOは、この開発を「広告というカテゴリーの再定義」と位置づけており、広告収入のさらなる拡大を目指しています。

主要テーマと重要な事実

  1. AIによる広告作成とターゲティングの完全自動化:
  • Metaは、広告主が商品画像とマーケティング予算を提供することで、AIが画像、動画、テキストを含む広告全体を生成し、最適なユーザーへのターゲティングを決定するツールを開発中です。
  • 既存のAIツールが既存広告の微調整に留まっていたのに対し、新しいツールは「広告コンセプトをゼロから完全に開発する」ことを可能にします。
  • 「地理位置情報」などのターゲティング機能を活用し、ユーザーの関心のある可能性のある目的地に特化した旅行会社の広告をカスタマイズする例が挙げられています。
  • Metaのプラットフォームは現在、年間1600億ドル（約18兆円）を広告から生み出しており、このAI導入によりその収益を大幅に増加させる可能性があります。
  1. 伝統的な広告業界への影響:
  • この動きは「伝統的なマーケティング業界に衝撃波を送った」と報じられています。
  • AIツールは、広告代理店が担ってきた伝統的な広告作成、計画、購入の役割を「中間排除」する可能性があります。
  • ニュースを受け、世界の主要なマーケティングサービス会社の株価は下落しました（WPPは3%減、Publicis Groupeは3.9%減、Havasは3%減）。
  • Metaの最高マーケティング責任者兼分析担当副社長であるアレックス・シュルツ氏は、「私たちは代理店の未来を信じている」と述べつつも、AIツールが「中小企業の競争条件を平準化する」と強調しています。
  1. 中小企業（SMBs）へのメリットと課題:
  • 新しいAIツールは、特に「小規模から中規模の企業（SMBs）にとって恩恵となる可能性」があります。これらの企業は「多くの場合、広範な広告作成活動のためのリソースを欠いている」ためです。
  • AIが「クリエイティブやターゲティングについて考える時間がない、または経済的規模が小さい中小企業」を支援し、「競争の場を平準化する」と期待されています。
  • 一方で、一部の「大手小売ブランド」は、AI生成コンテンツが「人間の手によるキャンペーンの品質や特定の美的感覚を常に達成できるわけではない」ことや、「歪んだビジュアル」を生み出す可能性について懸念を表明しています。
  1. Metaの戦略的投資とAI分野での競争:
  • Metaは2025年に640億ドルから720億ドルを資本支出に投資する計画を更新しており、これには「AIインフラストラクチャの構築費用」が含まれています。
  • AI部門の再編成が行われ、チームがAI製品と基盤となるAI技術の2つのグループに分割されました。これは「業務を合理化し、責任を明確にする」ことを目的としています。
  • AIを活用したコンテンツ作成は競争が激しく、Googleも動画生成ツールのVeoなどをリリースしています。多くのブランドは、Metaのプラットフォームを含むデジタルプラットフォーム全体で広告コンテンツを作成するために、MidjourneyやOpenAIのDALL-Eのようなサードパーティツールを使用しており、Metaはこれらの「サードパーティの機能を自社プラットフォームに統合する方法を模索している」と報じられています。
  • Metaは「トップのAI人材」を引き付けるのに苦労しており、Mistralなどの競合他社に研究者を失っているという課題にも直面しています。

MetaのAI広告作成は、広告業界にどのような影響と機会をもたらすのか？

MetaのAI広告作成ツールは、広告業界に大きな影響と機会をもたらすとされています。

広告業界への影響（脅威）

  • 伝統的な広告代理店への脅威: FacebookとInstagramの親会社であるMetaは、ブランドのマーケティング予算を直接ターゲットにすることを目指しており、これはクライアントのキャンペーンや予算を扱う広告およびメディア代理店にとって脅威となります。AIツールは、従来の広告作成、プランニング、および購入の役割を担う代理店の介在を不要にする（disintermediate）可能性があります。
  • 株価への影響: MetaのAI導入計画のニュースが報じられた際、世界最大のマーケティングサービス会社の株価はすぐに下落しました。例えば、WPPの株価は3%、フランスのPublicis GroupeとHavasはそれぞれ3.9%と3%下落しました。これは、伝統的なメディア業界に大きな衝撃を与えたと報じられています。
  • AI生成コンテンツの品質懸念: 大規模な小売ブランドの中には、AI生成コンテンツが人間が作成したキャンペーンの品質や特定の美的感覚を一貫して達成できない可能性を懸念し、Metaにより多くのコントロールを譲ることに慎重な姿勢を示しているところもあります。AIツールは、修正が必要な歪んだビジュアルを生成することもあります。

広告業界への機会（メリット）

  • 中小企業（SMBs）への恩恵: Metaの新しいAIツールは、広告主の大部分を占める中小企業にとって潜在的に有益です。これらの企業は、大規模な広告作成に多くのリソースを割くことができないことが多いからです。Metaの最高マーケティング責任者兼分析担当副社長であるAlex Schultz氏は、AIツールが時間や財政的規模の制約により代理店と契約できない中小企業にとって「競争の場を平準化する」のに役立つと述べています。
  • 広告作成の自動化と効率化: Metaが開発しているAIツールは、ブランドが製品画像と計画されたマーケティング予算を提供することで、広告全体（画像、動画、テキストを含む）を作成し、さらにクライアントの予算に合わせてユーザーにターゲティングすることを可能にします。これにより、広告主は目標を設定し、予算を割り当てるだけでプラットフォームが処理するワンストップサービスが構築されることを目指しています。
  • パーソナライゼーションの強化: AIを活用したパーソナライゼーションにより、ユーザーの興味関心に基づき、同じ広告の異なるバージョンをリアルタイムで表示できるようになります。例えば、旅行会社の広告が、ユーザーの興味があると思われる目的地に特化した取引を提供するように調整されることが可能になります。
  • 代理店の役割の変化と進化: Metaは、AI機能の強化が伝統的な代理店を排除する動きではないと明言しています。MetaのAlex Schultz氏は、「私たちは代理店の未来を信じている」と述べ、AIが代理店や広告主が貴重な時間とリソースを「重要な創造性」に集中させることを可能にすると考えています。代理店の役割は、プラットフォームを横断したプランニング、実行、測定能力を通じて、これまで以上に重要になると予測されています。

MetaはAI広告に大規模な投資を行っており、2025年にはAIインフラ構築の費用を含め、640億ドルから720億ドルを投資する計画を更新しています。これは、AIを活用した広告を推進するというMetaのMark Zuckerberg CEOの強い焦点を示しています。彼は、これらの新しいツールの開発を「広告のカテゴリの再定義」と呼んでいます。Metaは、2026年末までにAIによる広告作成とターゲティングを全面的に可能にすることを目指しています。

中小企業は、MetaのAI広告ツールをどのように活用して成長できるのか？

中小企業（SMBs）は、MetaのAI広告作成ツールを以下のように活用して成長することができます。

  • 競争の場の平準化: Metaの新しいAIツールは、広告主の大部分を占める中小企業にとって特に有益です。これらの企業は、大規模な広告作成に多くのリソースを割くことができないことが多いためです。Metaの最高マーケティング責任者兼分析担当副社長であるAlex Schultz氏は、AIツールが時間や財政的な規模の制約により広告代理店と契約できない中小企業にとって「競争の場を平準化する」のに役立つと述べています。
  • 広告作成の自動化と効率化:
    • AIツールは、ブランドが製品画像と計画されたマーケティング予算を提供するだけで、広告全体（画像、動画、テキストを含む）を自動的に作成することを可能にします。これにより、中小企業はこれまで大規模なリソースを必要としていた広告コンテンツ制作の負担を大幅に軽減できます。
    • 広告主が目標を設定し、予算を割り当てれば、プラットフォームが広告プロセス全体を処理する「ワンストップサービス」の構築を目指しています。
  • 効率的なターゲット設定:
    • AIは、クライアントの予算に合わせてユーザーに広告を自動的にターゲティングします。
    • 例えば、ジオロケーション（位置情報）などのターゲティングにより、旅行会社の広告が、ユーザーの興味があると思われる特定の目的地に特化した取引を提供するように調整されることが可能になります。これにより、中小企業はターゲット顧客に効果的にリーチできるようになります。
  • パーソナライゼーションの強化: AIを活用したパーソナライゼーションにより、ユーザーの興味関心やその他の要因（例えば、ジオロケーション）に基づいて、同じ広告の異なるバージョンをリアルタイムで表示できるようになります。これにより、個々のユーザーにとってより関連性の高い広告体験を提供し、エンゲージメントを高めることができます。
  • 時間とリソースの節約: 中小企業は、広告のクリエイティブやターゲティングについて考える時間がないことが多いため、AIツールがこのギャップを埋めるのに役立ちます。AIによる自動化は、中小企業が「重要な創造性」に集中するための貴重な時間とリソースを確保することにもつながります。

Metaは、2026年末までにAIによる広告作成とターゲティングを全面的に可能にすることを目指しており、これらのツールは中小企業がMetaプラットフォーム上で効率的かつ効果的に広告を運用し、ビジネスを成長させる大きな機会をもたらすと考えられています。

広告を見る人たちにとってどのような影響をもたらすか？

MetaのAI広告作成ツールは、広告を見る人たち（ユーザー）に対して、主に以下のような影響をもたらすとされています。

  • 広告のパーソナライゼーションと関連性の向上:
    • AIを活用したパーソナライゼーションにより、ユーザーは自身の興味関心や位置情報（ジオロケーション）などの要因に基づいて、同じ広告の異なるバージョンをリアルタイムで見ることができるようになります。
    • 例えば、旅行会社の広告が、ユーザーが興味を持つ可能性のある目的地に特化した情報や取引を提供するように調整されることが可能になります。
    • これにより、広告は個々のユーザーにとってより関連性の高い、パーソナライズされた体験となり、エンゲージメントを高めることが期待されます。広告主はAIを活用して、広告をそれぞれの個人に合わせられるようにする計画を立てています。
  • 広告コンテンツの品質に関する懸念:
    • 一方で、一部の大規模な小売ブランドは、Metaにさらなるコントロールを委ねることに対して懸念を示しています。これは、AIが生成するコンテンツが、人間が作成したキャンペーンの品質や特定の美的感覚を常に達成できない可能性があるためです。
    • AIツールが歪んだビジュアルを生成し、修正が必要になる場合もあると指摘されています。したがって、ユーザーはAIによって生成された広告の一部で、品質のばらつきや不自然な画像を目にする可能性も考えられます。

まとめ

メタ社による広告完全自動化は、伝統的な広告代理店にとっての脅威となる一方で、効率化という新たなメリットをもたらす可能性があります。一方、中小企業が広告代理店を介さずに広告を打ち出せるという時間的コスト的メリットもあります。

一方で、広告を見る立場からすると、パーソナライゼーションが進むというメリットはあるものの、低品質な広告があふれるという問題もあります。少なくとも、ユーザーにとって時間をかけて見る価値のある面白い広告を生み出せるレベルにないことは現在の生成AI技術からも明らかなため、これがどのような結果を生み出すのかは注目していきたいところです。

参考文献

dentsu JapanとOpenAIがマーケティング領域での研究開発をスタートしたと発表

画像の出典：dentsu Japanのプレスリリースより

電通グループの国内事業を統括・支援する dentsu Japanは、OpenAI社の最新の生成AI技術を活用したマーケティング領域における先進的なAIエージェントの研究開発を開始しました。OpenAI社は2024年4月に日本法人を設立し、日本市場での生成AIの普及・展開を牽引しています。

この取り組みは、急速に進化する生成AI技術、特に人と対話したり作業を自律的にこなしたりするAIエージェントが世界的に注目されている中で行われています。AIエージェントは、単純な質問応答だけでなく、業務効率化、マーケティングの高度化、新たなビジネス価値の創出など、多岐にわたる領域での活用が期待されています。

dentsu Japanは、この研究開発を通じて、独自のAI等級制度における「主席AIマスター」が率いる約150名のAIイノベーターを中心に活動しています。彼らは、OpenAI社が提供するデータセキュリティに配慮された「ChatGPT Enterprise」や最新の生成AI技術を活用し、先進的なAIエージェントの開発とその国内外におけるマーケティング領域での導入を推進しています。

顧客のマーケティング課題解決を支援する画期的なAIエージェントのプロトタイプは、2025年7月に開発が完了する予定です。

この研究開発は、dentsu Japanが掲げる独自のAI戦略「AI For Growth」を加速させるものです。「AI For Growth」は、「人間の知」と「AIの知」を掛け合わせることで、顧客や社会の成長に貢献していくことを目指しています。今回のAIエージェント開発により、全マーケティング工程におけるAI活用を通じたトランスフォーメーション（高度化・高速化・効率化・内製化）を加速し、「AIネイティブ化」の実現を推進していく考えです。dentsu Japanは、独自の視点と先進的なアプローチを強みに、「人間の知」と「AIの知」を掛け合わせることで、顧客の事業成長と社会の持続的な発展に貢献していくことを目指しています。

この協業の戦略的意義

電通グループの国内事業を統括・支援する dentsu Japan と OpenAI 社がマーケティング領域における AI エージェントの研究開発を開始したことは、双方にとって重要な戦略的意義を持っています。

dentsu Japanにとっての戦略的意義

  • 最新の生成AI技術の活用とAIエージェントの開発推進: dentsu Japan は、OpenAI 社の最新の生成 AI 技術、特にデータセキュリティーに配慮された「ChatGPT Enterprise」を活用することで、マーケティング領域における先進的な AI エージェントの開発を進めています。これは、急速に進化する生成 AI 技術、特に自律的に作業をこなす AI エージェントが世界的に注目されている状況に対応するものです。
  • 独自のAI戦略「AI For Growth」の加速: この研究開発は、dentsu Japan が掲げる「AI For Growth」戦略を加速させる中核となります。この戦略は、「人間の知」と「AI の知」を掛け合わせることで、顧客や社会の成長に貢献することを目指しています。
  • マーケティング全工程の「AIネイティブ化」実現: AI エージェントの開発・導入を通じて、全マーケティング工程におけるトランスフォーメーション（高度化・高速化・効率化・内製化）を加速し、「AIネイティブ化」の実現を推進していく考えです。AIエージェントがマーケティングの全工程をサポートするイメージが示されています。
  • 顧客課題解決への貢献と新たなビジネス価値創出: 顧客のマーケティング課題の解決を支援する画期的な AI エージェントのプロトタイプ開発を2025年7月に完了する予定であり、これは顧客事業成長への貢献を目指すものです。AIエージェントは、業務効率化やマーケティングの高度化に加え、新たなビジネス価値の創出も期待されています。
  • 社内AI人材の活用と育成: 独自の AI 等級制度における「主席 AI マスター」が率いる約 150 名の AI イノベーターがこの取り組みの中心となっています。これは、社内の専門人材とAI技術を融合させる「AIモデル」の深化にもつながります。

OpenAIにとっての戦略的意義

  • 日本市場におけるプレゼンス強化: OpenAI 社は2024年4月に日本法人を設立しており、日本市場での生成 AI の普及・展開を牽引しています。dentsu Japan のような日本の大手企業との連携は、日本市場での事業基盤を強化し、影響力を拡大する上で重要です。
  • エンタープライズ領域での技術適用と検証: dentsu Japan はデータセキュリティーに配慮された「ChatGPT Enterprise」や最新技術を活用して開発を進めており、これは OpenAI のエンタープライズ向けソリューションが実際のビジネス環境、特に複雑なマーケティング領域でどのように活用され、どのような成果をもたらすかを検証する機会となります。
  • AIエージェント技術の応用事例創出: AI エージェントは世界的に注目されており、業務効率化や新たなビジネス価値創出が期待される領域です。dentsu Japan との共同開発 は、OpenAI の基盤技術がマーケティングという特定のドメインでどのように高度な AI エージェントとして応用可能かを示す具体的な事例となります。
  • 有力パートナーとの協業による知見獲得: dentsu Japan の約 150 名の AI イノベーター が OpenAI の技術を活用することで、マーケティングの専門知識と AI 技術を組み合わせた新たな知見が生まれ、OpenAI の技術開発や企業向けソリューションの改善にフィードバックされる可能性があります。

総じて、この研究開発は、dentsu Japan にとっては先端技術を取り込み、自社のマーケティングサービスと組織を根底から変革し、顧客成長への貢献を加速させるための戦略的な一歩であり、OpenAI にとっては日本の重要市場において、先進的な企業パートナーと共に自社技術のエンタープライズ領域での適用を深め、AIエージェントを含む技術の可能性を探る機会となります。

マーケティング領域にAIを活用した事例

これまでに研究・実現されているマーケティング分野におけるAIの活用は多岐にわたり、その効率性と効果の高さから注目されています。AIを活用することで、マーケターにとって負担となっていた大量のデータ収集・分析を自動化し迅速化することが可能になります。また、顧客のニーズや購買行動を深く理解し、よりパーソナライズされたアプローチを実現する能力も持っています。

具体的なAIの活用事例としては、以下のようなものが挙げられます。

  1. データ分析の自動化・効率化:
    • 膨大な顧客データ（Webサイト閲覧履歴、SNS行動、メール開封率、購買履歴など）をリアルタイムで処理・分析し、傾向を読み取り、次のアクションを導く高度な意思決定支援を実現します。
    • これにより、従来時間と費用がかかっていたデータ分析作業が効率化され、マーケターの負担を軽減します。
    • 例えば、ホテルレビューの分析による競合差別化やユーザー特性の把握、ビッグデータ分析によるトレンド把握と新商品・サービス開発アイデアへの活用 が行われています。
    • SNS運用においても、リアルタイムデータ分析によりトレンドの変化や異常な行動を素早く捉え、即座に対応することが可能です。
  2. ターゲット層・顧客ニーズの深掘りとセグメンテーション:
    • AIは顧客の過去の購買履歴やオンラインでの行動データをリアルタイムに解析し、それに基づいた消費者インサイトを提供します。
    • 多様なデータをマルチアングルで処理し、顧客セグメンテーションをさらに精密化することが可能です。
    • これにより、ターゲット層ごとに適したマーケティング施策が実現し、より高い成果が得られます。
    • 企業は、ビッグデータ分析により顧客のニーズやライフスタイル、行動特性を詳細に把握し、販売促進や集客などのマーケティング施策の効率化に繋げています。
  3. パーソナライゼーション:
    • AIはデータ分析に基づき、リアルタイムで顧客の行動や傾向を把握し、個別のニーズに合ったマーケティングアプローチを実現します。
    • 顧客ごとの購買履歴や行動パターンに基づいたパーソナライズされた商品提案が可能になり、顧客満足度やブランドへのロイヤルティ向上に貢献します。
    • ECサイトでのレコメンドエンジン や、顧客の肌質・好みに基づくパーソナライズ化粧品提案（資生堂の事例） などがあります。
    • ユーザーの行動変化を察知し、リアルタイムで施策を最適化することで、「学習し続けるマーケティング」を実現します。
  4. コンテンツ生成とクリエイティブ制作:
    • 生成AIを活用することで、広告コピーや記事の自動生成、クリエイティブな提案を効率的に実現できます。
    • ターゲット顧客層に特化した広告文やデザインを作成することが可能になります。
    • これにより、作業効率の向上やコスト削減が可能になり、効果的かつ魅力的なマーケティングコンテンツを素早く投入できます。AIを活用することで、大量の高品質なコンテンツを迅速に作成することも可能です。
    • DAM（Digital Asset Management）システムにAIを搭載し、コンテンツの自動整理・分類（自動タグ付け、類似素材提案、使用傾向学習など）を行い、マーケティングチームのコンテンツ活用を効率化する事例もあります。
  5. 広告効果の最適化:
    • AIは広告のパフォーマンスデータを分析し、より高い反応率を得るための改善点を提案します。
    • ターゲットの購買履歴や行動データに基づき、関連性の高い商品・サービスを推奨したり、デモグラフィック情報や関心事に合わせた最適なメッセージやクリエイティブを表示したりすることで、広告のクリック率やコンバージョン率の向上が期待できます。
    • LINE株式会社では、AIによるパーソナライズ広告により、広告のクリック率とエンゲージメントを向上させています。
    • ニトリでは、AIを用いたマーケティングキャンペーンの最適化により、最適なタイミングとチャネルでの実施、効果測定と費用対効果の向上を実現しています。
  6. チャットボットとカスタマーサポート:
    • AIチャットボットは、顧客からの問い合わせに迅速かつ適切に対応し、満足度を高めます。
    • よくある質問に24時間365日対応することができ、顧客サポートの効率を大幅に改善し、コスト削減にも繋がります。
    • ECサイトでの問い合わせ対応効率化（もつ鍍専門店「肉の寺師」の事例） や、トヨタ自動車、パナソニック での導入事例があります。
    • ユーザーからの質問の意味をかみ砕いて回答できる点がAIチャットボットの特徴です。
    • チャットボットにパターン化されたやり取りを代行させることで、担当者はAIでは対応が難しいより複雑な案件に集中できます。
  7. マーケティングオートメーション:
    • AIエージェントが企業のマーケティング活動を効率化し、成果を最大化するための重要な手段となります。
    • 顧客の行動データや購買履歴を分析し、個別のニーズに応じたパーソナライズされた顧客体験を提供したり、AIが顧客データを分析し最適なタイミングで広告やメールを配信したりします。
    • 見込み顧客へのナーチャリング（商品やサービスの認知から購入に至るまでのプロセス最適化）にAIが活用されています。
  8. 需要予測と在庫管理:
    • AI技術を用いて商品の需要を正確に予測し、在庫管理を最適化することで、過剰在庫や品切れのリスクを軽減し、在庫コスト削減や顧客満足度向上、リピーター獲得に繋がります。
    • ユニクロでは、過去の販売データや市場トレンドなどを分析し、AIを活用して需要予測と在庫管理の最適化を行っています。
    • ホームセンター事業を営む企業では、AIを活用した需要予測システム導入により、ムダな在庫削減と売上増加を実現しました。
  9. その他の活用事例：
    • サブスクリプション型サービスの解約リスク軽減のため、解約可能性の高いユーザーを事前に予測し、適切なタイミングでフォローアップを行う仕組み。
    • 見込み顧客の購入意向をAIが読み取り、効果が見込める顧客にのみインセンティブを付与することで購入者数をアップさせた事例。
    • 顧客データを分析し、最適な金融商品を提案することで顧客満足度向上とクロスセル促進を実現した楽天銀行の事例。
    • AIが商品購入ページ内に関連商品ページへ遷移するためのキーワード集を用意し、偶然的な出会いを担保したピーチ・ジョンの事例。
    • 日本航空（JAL）では、AIによる顧客データ分析で、ターゲットに最適なマーケティング戦略を策定し、顧客ロイヤルティとリピート率の向上を実現しています。

これらの個別のAI活用に加え、近年注目されているのが、環境を観察し目標達成のために自律的に行動するAIエージェントの台頭です。AIエージェントは、マーケティング業務全体の自動化を可能にする可能性を秘めています。

まとめ

全プロセスでないにせよ、マーケティングとAIは親和性は高く、業務の一部をAIエージェントに置き換えたり、AIによってプロセスの一部を自動化することが期待されます。直接の対話において、AIに任せられる領域は少なからずあると考えられます。

Nvidia規制で加速する中国のAI半導体自前化戦略

経緯

2018年以降、米中間の貿易摩擦が激化する中、米国は中国に対して先端半導体技術の輸出規制を段階的に強化してきました 。特に、AI用途で世界市場をリードするNvidiaのGPU（Graphics Processing Unit）への輸出を制限する措置が注目されます。  

2022年9月、米国政府はNvidia製の「A100」や「H100」などハイエンドGPUを対象に、中国企業や研究機関向けの輸出許可を厳格化すると発表し、これは同年10月に施行されました 。これにより、AI学習や推論のために高性能GPUを必要とする中国のクラウド事業者や研究機関は、従来どおりの供給ルートから調達できなくなりました。  

2022年10月には、米国商務省がさらに踏み込み、Nvidiaの「A100」や「H100」などを含むAI向け先端チップを対象とした輸出規制を施行しました 。これにより、Nvidiaの正規ルートでの対中国輸出は大幅に制限されることとなりました。  

2022年初頭、トランプ政権下で打ち出された一連の規制は、バイデン政権でも解除されることなく引き継がれました 。特に「米国製ソフトウェア（CUDAを含む）とライセンスを組み合わせたGPUボード」も対象に含まれたため、中国企業はNvidia製GPUを活用することが困難となりました。  

こうした環境下で、中国の主要テック企業は「既存のGPUプラットフォームに依存し続けることのリスク」を強く認識するに至りました。

2023年、Alibaba（阿里巴巴）、Tencent（騰訊）、Baidu（百度）などは、それまでNvidiaのGPUを用いて自社データセンターでAI研究やクラウドサービスを提供してきましたが、在庫が逼迫し始めたことで「国内メーカー製チップへの切り替え計画」を正式に策定しました 。  

同年末から2024年にかけて、Huawei（華為技術）が開発する「Ascend」シリーズをはじめ、Cambricon（寒武紀）、T-Head（兆芯）など複数の国産AIチップメーカーが、データセンター向けのサーバーデザインおよび大量製造のパートナーシップ構築を表明しました 。  

2024年春、NvidiaのBlackwell（次世代アーキテクチャ）搭載サーバーが米国国内で先行投入されたものの、対中国向けには「高帯域メモリ（HBM）を除外したセーフティバージョン」のみが許可される見込みと報じられました 。これに伴い、中国テック企業は「学習用途には残存分の旧世代Nvidia GPUを、推論用途には国産チップを併用」というハイブリッド戦略を取らざるを得ない状況となりました。  

2024年末から2025年初頭にかけて、Alibaba傘下のAI研究機関「DAMO Academy」はAI関連チップ（RISC-V CPUやFPGAなど）の開発を進め、その成果の一部（例：サーバーグレードCPU C930の2025年3月納入開始予定など）を公表しました 。これに続き、Tencent傘下のクラウド部門も国産チップを搭載したAIサーバーを試験導入しました。さらに、Baiduは「AI推論専用クリスタルボード」の量産に向けたラインを立ち上げ、中国政府系VCから数十億円規模の出資を取り付けました。  

同時に、北京、上海、深圳などには「AIチップ開発特区」が設置され、税制優遇や補助金支給を通じてスタートアップや既存大手企業の競争を促進しています 。2024年までに、多数の国内企業が「7nm以下のプロセス技術を用いたAIチップ」の製造を目指すプロジェクトを公表し、2025年には一部製品のサンプル出荷を目指しています 。代表例は、Iluvatar CoreX（天罡100シリーズ）、MetaX（GPGPU製品）、Biren Technology（BR100）、Black Sesame Technologies（ADAS・自動運転向けAIチップ）などです 。

背景

中国政府は2015年に「中国製造2025」を正式発表し 、その中で「半導体自給率向上」を国家戦略の重要課題の一つと位置づけました。以降、国家資金や地方政府の補助金を投入しつつ、国内企業の研究開発投資を強化してきました。  

一方、2022年以降の米国による輸出規制強化は、中国にとって「外部からの技術流入を遮断しようとする動き」として受け止められました。特に2022年10月のNvidia製先端GPUに対する輸出規制強化は、中国企業のAI開発ロードマップに大きな影響を及ぼしました 。  

中国には豊富な電力インフラが整備されています。2023年にハイテク産業向け電力消費は前年比11.2％増（一部資料では11.3% ）となり 、再エネ・火力を合わせた発電能力が急速に拡大していることから、「演算性能あたりの消費電力がやや高い国産チップを複数並列稼働させても電力面で吸収可能」との見方が広がっています。  

また、マイニング用途でかつて大量に投入されたGPUが電力逼迫や環境面の課題を引き起こした一方、現在はAI用途向けにより効率的な専用チップを開発するほうが有益と判断されています 。こうした経緯もあり、「マイニング規制で獲得したデータセンター運用ノウハウをAIチップ開発に転用しやすい」というアドバンテージも存在すると言われています 。  

さらに、中国国内の大規模ユーザー（インターネット企業、金融機関、製造業など）が急速にAI需要を拡大していることから、国内市場だけで十分な需要が見込める点も、企業各社の自前化を後押ししています。「中国製造2025」では、2025年までに半導体自給率を70％に引き上げるという目標が掲げられていました 。政府は引き続き半導体の国内生産能力向上を目指しており、この目標達成に向けた官民連携が加速しています。  

今後の影響予測

技術的自立の進展と国際競争

国産AIチップがある程度の性能を有し、Nvidia製GPUとのギャップを埋められれば、グローバルにおける選択肢が拡大し、中国製チップが他国のデータセンターやAIプロバイダーにも採用される可能性があります 。特に、価格競争力のあるチップが登場した場合、北米・欧州との間で技術競争が激化し、NvidiaやAMD、Intelといった従来のプレイヤーはさらなる研究開発投資を迫られるでしょう 。  

サプライチェーンの再構築

2025年以降、中国は国産素材と製造装置の内製化を加速し、製造装置メーカー（EUVリソグラフィ装置など）への投資を強化する動きが予測されます 。将来的には、「製造から設計までの垂直統合型エコシステム」を構築し、外部リスク（米国の追加規制など）に耐えうる自律的な供給網を確立する可能性が高いです 。また、日本やオランダなどの先端装置メーカーも、対中ビジネスの在り方を見直し、「協業か取引制限か」の選択を迫られることになるでしょう 。  

国内AIエコシステムへの影響

中国国内のAIプラットフォームは、国産チップの普及によってコスト構造が変化し、AIサービスの価格低下と導入企業の拡大が進むと考えられます 。これにより、医療画像診断や自動運転、スマートシティなどの分野でAI導入が加速し、「産業全体のデジタルトランスフォーメーション」が一気に進展する可能性があります 。加えて、AI関連スタートアップも国産ハードウェアを活用しやすくなることで、開発のハードルが下がり、イノベーションの創出速度が向上するでしょう 。  

地政学的リスクと世界経済への波及

中国製チップが世界市場で一定のシェアを獲得すれば、米中両国間の技術覇権争いはさらなる激化を迎えます 。米国は追加の制裁や輸出規制を打ち出す一方、中国は対抗策として関税引き下げや輸出奨励を行う可能性が高いです 。この結果、「技術ブロック化」（Tech Bloc）の傾向が強まり、世界のサプライチェーンはさらに分断されるリスクがあります 。特に半導体素材や製造装置の二極化が進むと、日本や韓国、欧州諸国は両陣営の間で揺れる立場を余儀なくされるでしょう 。  

国内雇用と産業育成

国産AIチップの量産化が進めば、中国国内では「設計エンジニア」「プロセス開発技術者」「データセンター運用エンジニア」などの需要が急増し、人材育成ニーズが拡大します 。これに呼応して、大学や研究機関は半導体設計・製造分野のカリキュラムを強化し、国内の技術者供給を担保する動きが活発化するでしょう 。その結果、ハイテク産業の雇用創出効果が高まり、中国経済の高度化をさらに加速させる要因となります 。

まとめ

米国のエヌビディアGPU輸出規制に端を発した中国のAI半導体自前化戦略は、「国家安全保障上の必要性」と「膨大な国内市場の存在」という二つの要因に後押しされています。Nvidia規制前は高性能GPUを輸入に依存していた中国企業が、2023年以降は自社・国内メーカー製のAIチップにシフトし、既存のデータセンターアーキテクチャを改変して対応することを余儀なくされました 。政府の補助金や税制優遇措置、設計・製造拠点の集約化などを通じて、国内ベンダーは短期間で「7nmプロセスAIチップ」のプロトタイプ開発を達成しました 。2025年には一部企業が量産体制の構築を目指し、中国製AIチップの実運用が現実味を帯び始めています。  

今後、中国製チップの国際競争力が高まれば、世界のAIハードウェア市場は二極化傾向を強める可能性があります。技術ブロック化の懸念が高まる中、日本や欧州などのサプライチェーンは新たな調整を迫られるでしょう。国内ではAIサービスの普及と産業のデジタル化が加速し、ハイテク人材需要の高まりを背景に経済成長への寄与が期待できます。一方、米中間での技術覇権争いが激化すれば、半導体素材・製造装置の流通が一層限定され、各国は自国の供給網を強化せざるを得ない状況に陥るでしょう。

以上のように、「エヌビディア規制で加速する中国のAI半導体自前化戦略」は、単なる技術的トレンドにとどまらず、地政学的・経済的に重大なインパクトを伴う大きな潮流と言えます。

参考リンク

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