現場の課題
広告代理店の担当者は、施策だけでなく商品やターゲットの検討にも踏み込むようになっていました。一方、提案の組み立ては感覚に頼り、AIも主にアイデア出しに使っていました。
新規広告主の事業内容や媒体情報の調査、資料の数字を数える仕事には手作業が残っていました。知りたいことを単に入力するだけでは、期待した回答を得られないという課題もありました。
取り組んだこと
仕事で使う前提として基礎を補う
オンラインのAI Transformプログラムを実施しました。基礎を押さえること、社員が自分の業務にどう落とし込むかが重視されています。
ケースを使って実務への当てはめ方を試す
参加者からは、復習や知識の補完に役立ったこと、ケーススタディで実務活用を実践できたことへの評価がありました。
確認できた変化
確認できるのは、知識の補完とケースを通じた実践への評価です。アイデア出しだけでなく、提案を支える調査や分析に目を向けるための学習となりました。
広告成果や提案採用率、調査時間の改善を測定したものではありません。個別の分析業務を自動化したという記録もありません。
AXRの考察 / 自社で考えるなら
この実践を次の仕事へ
調査、分析、アイデア、提案資料を分けて、どこに時間がかかっているかを見る。AIで案を増やす前に、判断の根拠を整理する仕事を見直せます。
- 調査で集める事実と、そこから導く解釈を分けられているか。
- AIが出した情報の出典を、どの段階で確認するか。
この課題に関連する支援
同じ課題を自社で考えるためのサービス案内です。この事例の契約内容を示すものではありません。
AI Transformの支援内容を見る →社名を伏せ、実施・検討記録と参加者の報告をもとに編集しています。参加者の実感と、実測された成果を区別しています。
自社の仕事について相談する →