広告代理店の常識が崩れた日――サイバーエージェント減収減益が示す「インハウス×AI」反乱の臨界点

広告市場は伸び続けている。それなのに、広告代理店の屋台骨が静かに軋み始めた。国内大手のサイバーエージェントは2025年4～6月期にインターネット広告事業で売上高が前年同期比微減、営業利益は3割超の減少に沈んだ。原因は一過性の景気ではない。象徴的だったのは「大口顧客の離脱」というひと言だ。広告主は外部委託から自社内運用へと舵を切り、AIを味方に“運用のブラックボックス”を切り開き始めている。いま、市場全体の拡大と代理店の伸び悩みが同居する“逆説”が、歴史の転換点を告げている。

グローバルで進むインハウス化：数字が語る構造変化

数字の裏側には明瞭な現場の実感がある。グローバルのCMOたちは、外部委託に伴う手数料や情報の非対称性にフラストレーションを募らせてきた。媒体の自動化が進めば進むほど、人手による運用の付加価値は目減りし、“コストは残るのに価値が薄い”というギャップが可視化される。結果、社内に少数精鋭のトレーディングデスクを置き、プラットフォームの力を直に引き出す体制へと移行する企業が増えた。インハウスは、流行ではなく帰結である。

サイバーエージェントの減収減益が示すもの：市場が悪いのではない

市場全体の広告費は拡大
            ↓
出稿経路の直販化・プラットフォーム自動化の進行
            ↓
広告主の運用インハウス化（主導権回収・データ主権確立）
            ↓
代理店の運用フィー縮小・収益構造の圧迫
            ↓
個別企業の減収減益（大口顧客の内製移行が直接要因）
  ＋
生成AIの普及が上記の流れを加速

日本の総広告費は2024年に過去最高を更新した。つまり、パイは広がっている。それでもデジタル専業代理店が減速するのは、広告費の流れる“経路”が変わっているからだ。サイバーエージェントの決算で言及された「大口顧客の離脱」は、単なる解約ではない。広告主が運用の主導権を取り戻し、インハウス体制に移行するなかで、代理店に委ねられていた領域が社内へと回収されている。プラットフォームの自動化、リテールメディアやCTVなど新しい面の台頭、そして生成AIの普及が、外部化の必然を一つひとつ解消し始めたのである。

とりわけ直近の変化を決定づけたのは生成AIだ。広告は“作って流す仕事”から“学習して回す仕事”に変質した。画像や動画、コピーの生成はAIが担い、人間は“何を学ばせ、どこに線を引くか”を定義する。この役割分担は、外注より内製の方が圧倒的に相性がよい。ナレッジは社内に残り、テスト設計は資産化し、学習結果が翌日の意思決定に直結するからだ。

成功の方程式：内製の“速さ”はなぜ勝つのか

インハウスの優位は、意思決定の“短距離走”に現れる。入稿、差し替え、配信先の切り替え、クリエイティブの微修正。これらを社内のダッシュボードで一気通貫に回せるかどうかで、同じ予算でも獲得単価と機会損失は別世界になる。米金融大手はプログラマティック配信先を数十万サイトから厳選した数千サイトへと絞り、ほぼ効果を落とさずに無駄配信を削った。消費財大手は対象領域でメディアバイイングの一部を内製化し、二桁％のコスト削減と再投資を両立させている。加えて、トランザクションデータやLTVを軸に配信ロジックをつなげば、“安い獲得”ではなく“儲かる獲得”が実現する。内製は単なるコストダウン手段ではない。意思決定の速さが、戦略の質を押し上げる。

内製の“速さ”は、単にボタンを押す速度の話ではない。仮説の生成と検証、反証の積み重ねが、1週間単位から数時間単位へと圧縮される点に本質がある。例えば、配信先をホワイトリスト化して効果の低い在庫を排除した上で、クリエイティブを毎日小さく差し替える。LTVの高いセグメントにのみ予算を寄せ、在庫が薄いと見れば瞬時に撤退する。細かな判断が積み重なると“勝率”は上がり、同じ失敗を二度しない組織記憶が育つ。

それでも難しい“内製の壁”：人と統治とクリエイティブ

一方で、内製は魔法ではない。最大の難所は“人”だ。スキル採用と定着、知見の継承、モチベーションの維持。数カ月でダッシュボードは埋まるが、文化は数年単位でしか育たない。もう一つは“統治”だ。ブランドセーフティ、個人情報保護、薬機法や景表法などのレギュレーション。最後は“クリエイティブ”。閉じた会議室に集まったメンバーだけで意思決定が走ると、視野が狭くなる。だからこそ、内製の正解は“孤立”ではない。戦略は内に、批評性は外に、制作はAIに――という役割分担が要る。

一方で、暴走する内製の失敗例も少なくない。ブランドの価値観と社会の空気感を読み違え、炎上の火種を自ら撒いてしまうリスクは、社内だけの視野で閉じるほど高まる。だからこそ、第三者のクリティーク（批評）機能を定例的に差し込むべきだ。外部のクリエイティブ・プランナーや業界団体のガイドライン、ユーザー調査の“他流試合”を意図的に設計し、思い込みの温床を断つ。さらに、法規対応は早期関与が鉄則だ。事後の修正は遅く、高く、痛い。

インハウスを成功させるアーキテクチャ：100日設計図

第1週：現状棚卸し。媒体アカウント、タグ、コンバージョン計測、権限管理、データ連携を監査し、技術的負債を可視化する。第2～4週：KPIの再定義。CPAではなくLTVと粗利、在庫・供給制約を加味した“儲かるKPI”を設定する。第2カ月：データ基盤。広告、EC/MA/CRM、アトリビューションの最低限のハブをつなぎ、意思決定に間に合う更新頻度で回す。第3カ月：運用の標準化。入札・予算・配信先・クリエイティブの変更権限と承認フローを1枚絵にして、例外を最小化する。第4カ月：AI実装。P-MAXに代表される自動化を素地として、LTV予測やクリエイティブ生成、テスト設計の自動化に踏み出す。第5カ月：レビュー＆ガバナンス。コンプライアンス、ブランドセーフティ、アカウンタビリティの定例監査を設け、“速さ”と“確かさ”のバランスを制度化する。

この設計図の肝は、KPIの“縦串”だ。媒体ごと、キャンペーンごとに散らばりがちな指標を、粗利とLTVという共通言語で貫く。安い獲得に飛びつくのではなく、利益への寄与を可視化する。そのためには、1stパーティデータの整備と、同意管理（CMP）の運用、クッキーレス時代のコンバージョン計測（強化コンバージョンやサーバーサイド計測）が基盤になる。技術は目的の召使いであり、主役ではない。

ウェルネス×薬機法という最難関：ここでAIが“本気”を見せる

          成果最大化
              ▲
              │
ブランド保全 ├─────────── 規制遵守
              │
              ▼
        AIによる境界最適化
  禁止表現学習、許容域の探索、増分評価で「安全と成長」を両立

法規対応と成果最大化を同時に満たすこと。ウェルネス領域のマーケティングで最も難しいこの矛盾は、これまで“経験と勘”という属人性に頼らざるを得なかった。AIはここでこそ本領を発揮する。膨大な過去配信とコンプライアンスのルールセットを学習し、リスクのある表現を未然に排除しながら、効果の高い訴求バリエーションを生成・評価・配信まで自律的に回す。人間は意思決定の目的関数を設定し、例外にだけ介入する。属人化を超えて、科学的に“売れるやり方”を積み上げるフェーズに入った。

ウェルネス領域では、機能性表示やエビデンスの扱い一つで訴求の自由度は大きく変わる。安全側に倒しすぎれば成果は伸びないが、攻めすぎれば看板を傷つける。従来はベテランの“勘所”が要ったが、AIであればNGパターンを学習し、境界線でのABテストを重ねながら最適点を探索できる。規制と成長を両立させるには、この“境界最適化”という発想が不可欠だ。

ニュース：自律進化型AI広告運用「NovaSphere」が対応領域を拡大

ここで最新ニュースを共有したい。自律進化型のAI広告運用マシン「NovaSphere（ノヴァスフィア）」が、機能性表示食品に加えて健康補助食品全般へ対応を広げた。コンプライアンスを担保しながら、LTV最大化を目的に配信設計を自律的に最適化する思想だ。加えて9月中旬には、画像・動画のクリエイティブ自動生成を実装予定。運用の最後のボトルネックだった制作をAIが巻き取り、企画から配信、改善までの全行程を“完全自律化”する構えである。初期ユーザーには、永久定額プラン（月額30万円）や専任コンサルの伴走、機能の優先アクセスといった特典も用意されている。

NovaSphereの思想は、“職人芸から科学へ”だ。入札や配信だけではなく、KPI自体をLTVに合わせて進化させ、広告を“打つ”のではなく“育てる”。そのために、配信ログと顧客データ、クリエイティブの特徴量を横断的に紐付け、目的関数に対して最も勾配が大きい施策から優先的に回す。単なる自動化ではなく、戦略の自動生成へ――ここが従来ツールとの決定的な差分である。

なぜNovaSphereが“内製×AI”の本命なのか

内製を支えるAIには二つの条件がある。第一に、利益（粗利×LTV）という目的関数に直接ひもづく意思決定ができること。第二に、規制とブランドを壊さない統治能力だ。NovaSphereはこの両輪を満たす設計になっている。広告主側から見れば、“使えるAI”の条件は明快だ。ダッシュボードの美しさでも、レポートの枚数でもない。明日、どの面にいくら出し、どの表現で誰に当てるか――その判断の質を24時間365日で磨き続けられるかである。内製チームが小規模でも、AIが“自律的に回す”なら、意思決定の速度は代理店時代を凌駕する。

さらに、NovaSphereが強いのは“現場適応力”だ。市場の季節性や在庫、外部イベントのシグナルを取り込み、当日の配分を自動で微調整する。たとえば、週末の需要ピークや、天候・SNSトレンドの急変に応じて、出稿面・表現・入札を分単位で再設計する。人間では到達できない粒度の観測と行動が、当たり前の水準になる。

経営にとっての意味：広告費は“経費”から“設備投資”へ

経営にとっての意味：広告費は“設備投資化”する（評価軸の整理）

AIが回す内製運用は、固定費化しやすい。成果が再現可能になれば、広告は経費から設備投資に近い性格を帯びる。短期KPIだけでなく、チャネル間波及やブランド指標も含めた“総合収益力”での評価が可能になる。この転換はPLの見え方を変える。だから、取締役会が問うべきは次の3点だ。第一に、目的関数は“利益”になっているか。第二に、統治は法務・情報セキュリティと一体運用か。第三に、AIと人の役割は明文化されているか。ここまで設計すれば、内製は勝てる。

経営は、広告を“読める”ようになる。配信の意思決定ロジックは監査可能で、数式とログで説明できる。だから、資本配分の議論がしやすい。上流のブランド投資と下流の獲得投資は二者択一ではない。双方の相互作用を前提に、期間損益と将来価値を両立させる“配合”の最適化に踏み込める。

最後に：勝者は“自走する企業”

広告主が自ら走り、AIがそれを増幅し、外部パートナーが俯瞰の知を注ぐ。勝者の構図はここに収束する。代理店の価値はゼロにはならない。しかし、価値の中身は劇的に変わる。運用の代行から、戦略・批評・共創へ。サイバーエージェントの減益は、終わりの始まりではない。役割の始まりだ。そして、ウェルネスのように規制と成果の両立が難しい領域では、NovaSphereのような“思考する広告塔”が、内製化のピースを最後に埋める。市場は前に進む。あとは、貴社がいつ走り出すかだけである。

次の勝者は、技術と倫理を同じテーブルで議論できる企業だ。AIが加速させるのは、正しい判断も、誤った判断も同じである。だからこそ、目的と境界を言語化し、組織に埋め込む必要がある。市場は熱狂の季節にある。浮足立たず、しかし躊躇せず。今期のうちに、小さく、速く、深く。

NovaSphereへのお問い合わせ

NovaSphereへのお問い合わせ（導入フロー）

問い合わせ → 適合診断 → 小規模PoC → 本導入 → 定例レビュー
     成果仮説        指標合意       勝ち筋抽出      標準化         改善の継続

内製を「機動力」と「統治力」の両面で加速させるなら、NovaSphereが最短距離です。ウェルネス市場で鍛えられたコンプライアンスと、自律進化する運用アルゴリズム。ご関心のある企業様は、初期ユーザー募集枠の有無や具体的な導入要件について、公式サイトからお問い合わせください。貴社の“明日の判断”を、今日から変えられます。

参考情報

本文の記述の一部は、各団体・企業の公開情報および報道をもとに構成しています。出典は以下をご参照ください。

グローバル企業のインハウス化比率（66%）と設立検討（21%）に関するデータは、WFAとThe Observatory Internationalの共同調査に基づきます。WFA

米国広告主協会（ANA）による調査では、会員企業の82%がインハウス機能を保有していることが報告されています。ANA

日本の総広告費が2024年に7兆6,730億円で過去最高を更新した件は、電通の『日本の広告費』発表を参照しています。電通『日本の広告費』

サイバーエージェントの2025年4～6月期におけるインターネット広告事業の減収減益と大口顧客の離脱に関する発言は、決算短信および報道をもとに記述しています。決算短信／gamebiz

VolkswagenがAIによるメディアプランニングで注文が14%増加した事例は、独メディア運用に関する報道に拠っています。Digiday

JPMorgan Chaseのインハウスエージェンシー『Inner Circle』に関する取材記事および配信先の大幅削減事例を参照しています。Digiday／Forbes

Accenture InteractiveのProgrammatic In-Housing支援サービスに関する発表資料。Accenture

本稿で紹介した自律進化型AI広告運用『NovaSphere』の最新リリース。PR TIMES

現場FAQ：よくある反論と、その答え

反論1：代理店のボリュームディスカウントが失われて損をするのでは。答え：最安仕入れが必ずしも最適ではありません。無駄在庫の排除とLTV最適配分で、総コストは下がりやすくなります。重要なのは単価ではなく、利益に対する貢献です。反論2：人材が採れない。答え：採用で解決しない課題を、設計で解くべきです。AIと外部パートナーの共創で小さく始め、勝ち筋の言語化と業務標準化を先行させる。属人が残るなら、それは“仕組みの欠落”です。反論3：ブランドが毀損しないか。答え：統治の設計次第です。ネガティブキーワード、NG表現、ABテストの安全基準、緊急停止のトリガーと責任者を明文化し、監査可能なログとダッシュボードを整えることが予防線になります。反論4：ツールはもう十分にある。答え：ツールは目的を達成する“手”にすぎません。目的関数とプロセス設計が欠けたままツールを積み上げても、組織は速くならない。AIを“回す仕組み”こそが差になります。

KPI設計テンプレート：CPAからLTVへ、そして利益へ

KPI設計テンプレート：CPAからLTVへ（設計表）

1. 目的の定義：単月の獲得最大化ではなく、12カ月LTVと粗利、解約率、再購入率までを含めた利益最大化を採用します。2. セグメント軸：媒体・面・クリエイティブ・オーディエンス・時間帯の五軸で粒度を揃え、比較可能な単位で管理します。3. 計測：サーバーサイド計測と強化コンバージョン、同意管理の三位一体で、ポストCookieの欠測を最小化します。4. 判断ロジック：閾値ベースではなく、ベイズ更新で意思決定。少数データでも“撤退しない理由”をデータで説明できるようにします。5. 評価：メディア横断の増分評価を四半期で実施し、予算配分の重みを見直します。

実装チェックリスト：20の確認ポイント

アカウント権限は人ではなく役割に紐づいているか。多要素認証は必須化されているか。入稿・差し替え・停止の承認フローは1営業日以内に完了するか。広告とCRMのデータ連携は日次で自動更新か。LTVモデルは直近の季節性を反映しているか。ダークパターンに該当するUIや訴求は排除されているか。ブランドセーフティの除外リストは定期更新されているか。配信先はホワイトリスト運用を基本にしているか。クリエイティブは“量×多様性×学習”の観点で設計されているか。画像・動画・テキストの特徴量は記録されているか。薬機法・景表法のレビューは配信前に必ず走るか。緊急停止のコマンドは誰が切れるか。外部パートナーの役割とKPIは、社内KPIと整合しているか。レポートは意思決定に使われているか。予算は“残予算消化”ではなく“期待利益”で配分されているか。タグとイベントの命名規則は統一されているか。社内教育は四半期ごとに更新され、離職時のナレッジ移管が制度化されているか。

ケーススタディ：D2Cサプリブランド、90日の航路

前提：定期購入比率が高い機能性表示食品。解約率の改善余地が大きく、広告は新規偏重。Day1-7：基礎体温を測る。現行キャンペーンの利益寄与を棚卸しし、“勝っているのに拡張できていない面”を特定。Day8-21：二層配信で実験。既存の獲得面をホワイトリスト化し、新規はNovaSphereの自律運用でLTV重視に切替。Day22-45：クリエイティブ探索。禁止表現ガイドラインを再定義し、AI生成の動画と記事LPのファーストビューを高速ABテスト。Day46-70：配分の再設計。リマーケと新規の比率をLTV回収期間で最適化。コールセンターのトークスクリプトと連携し、初回継続率を底上げ。Day71-90：評価と固定化。増分の検証で勝ち筋を定義し、固定費化プランへ移行。結果：獲得単価はわずかに上昇したが、12カ月LTVは二桁％伸長。総利益が拡大し、広告は“回すほど儲かる”状態へ。

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特徴量生成 → モデル学習 → 重要度の可視化 → 判断ログ → ガバナンス審査
     データ記録          成果要因の特定         説明可能性         監査可能性

1. KPIの再定義会議を設定。営業・プロダクト・財務・法務を同席させ、LTVと統治の観点で“利益の設計図”を合意します。2. 二層配信のサンドボックスを作る。現行運用を止めずに、NovaSphereの自律運用レイヤーを重ね、学習を開始します。3. 30日レビューを制度化。配信・クリエイティブ・法規・CXを横断したレビューを月次開催し、意思決定の質を継続的に改善します。

補足：測定と説明責任

特徴量生成 → モデル学習 → 重要度の可視化 → 判断ログ → ガバナンス審査
     データ記録          成果要因の特定         説明可能性         監査可能性

AIが判断した理由を“言語化”できることは、これからの広告に必須です。どの特徴量が成果に効いたのか、どの配信先をなぜ除外したのか、どのコピーがどのセグメントで反応したのか。これは社内の安心材料にとどまらず、経営や監督部門、時に社会に対する説明責任でもあります。測定はレポート作りではありません。意思決定の透明性を高め、次の一手を速く、正しくするための設計です。ここに妥協の余地はありません。

当社では、AI超特化型・自立進化広告運用マシン「NovaSphere」を提供しています。もしこの記事を読んで
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