広告運用×これからのキャリアでAIに任せた検証ノート

Claudeに広告運用の週12時間を任せた38歳元BIエンジニアの検証ノート

先月、自分の作業時間をストップウォッチで測ってみた。広告レポートの作成と数値チェックだけで、週12時間。1ヶ月なら約50時間。もはや「業務の一部」ではなく、業務そのものだった。

この12時間、本当に人間がやる必要があるのだろうか？

そう思って、私はこの3ヶ月、広告運用まわりの仕事を段階的にAIに渡す実験をしてきた。うまくいった部分もあれば、盛大に転んだ部分もある。この記事は、その一部始終を記録した検証ノートだ。

自己紹介を30秒だけ

はじめまして。江東区に住む38歳のIT会社員です。キャリアの前半5年はBIエンジニアとしてダッシュボードとSQLに埋もれ、その後は広告運用、PM、そして今は社内のAI導入まわりを担当している。要するに「データを見る側」と「施策を打つ側」の両方を経験してきた人間だ。

妻には「あなた、家でもずっと管理画面見てるよね」と言われる。否定できない。

だからこそ、AIに仕事を渡すことへの期待と警戒、どちらも人一倍ある。BI時代に「自動化したはずのレポートが誰にも見られていなかった」という苦い経験をしているからだ。ツールを入れることと、仕事が変わることは別物。私はそう考えている。

この記事で持ち帰れるもの

先に予告しておくと、読み終えたときに手元に残るのは次の3つ。

• 広告運用のどの工程がAIに渡せて、どこが渡せないのか。私の実測ベースの線引き

• 私が最初の1ヶ月で犯した失敗と、そこからの立て直しの手順

• 38歳の会社員が「これからのキャリア」の設計図をどう描き直したか、その現在地

まわりを見て感じている変化

大きな話をするつもりはない。市場がどうとか、業界の何割がどうとか、そういう数字を私は持っていない。あくまで自分の半径5メートルの観測だ。

それでも、体感でははっきり変わった。1年前、社内でAIの話をすると「へえ、便利そうだね」で終わっていた。今は違う。会議で「それ、AIでできない？」が口癖のように飛び交う。取引先の担当者が提案資料の叩き台をAIで作ってくるのも、もう珍しくない。

一方で、現場は静かに焦っている。

個人的には、この焦りの正体は「AIに仕事を奪われる恐怖」ではないと思っている。むしろ「隣の席の人がAIで先に楽になっていくのを見ている焦り」だ。恐怖より嫉妬に近い。私自身、後輩がClaudeでレポートの下書きを10分で出してきたとき、感心より先に胃のあたりがざわついた。あの感覚が、この検証を始めた本当のきっかけかもしれない。

後輩との会話から始まった

その後輩、佐藤くん（27歳・広告運用2年目）との昼休みの会話を再現しておく。

「先輩、正直に聞いていいですか。俺たちの仕事、あと何年ありますかね」

「重い質問を唐揚げ定食の前でするなよ」

「だって先輩、この前の週次レポート、俺Claudeに下書きさせたじゃないですか。あれ、部長何も気づかなかったですよね。ってことは、俺の3時間って何だったんだって」

「気づかなかったのは事実だな。でも佐藤、あのレポートで一番大事な一文はどこだった？」

「え……『クリエイティブBの疲弊が始まっているので今週差し替え推奨』のとこ、ですかね」

「そう。で、それはAIが書いたのか？」

「……いや、俺が足しました。数字の並びだけ見ても、先月キャンペーン構成いじった経緯を知らないと、あの判断は出ないんで」

「それが答えの半分だと私は思ってる。ただな」

私は箸を置いた。ここからが本題だった。

「残りの半分は、お前の言う通り危機感を持つべき話なんだ。私はこの3ヶ月、自分の広告業務を工程ごとに分解して、片っ端からAIに渡してみた。週12時間かかってた作業がどうなったか。どこで失敗したか。全部記録してある」

「え、それめちゃくちゃ聞きたいんですけど」

「昼休みじゃ終わらない。だからノートに書いた」

——それが、この記事だ。

最初に白状しておくと、実験の1ヶ月目、私はAIの出力を信じすぎて、クライアント向けの数値を誤ったまま提出しかけた。止めてくれたのは佐藤くんだった。師匠面していた側が救われる。キャリアの皮肉とはこういうことか、と定食屋で天を仰いだ。

失敗の詳細と、そこから組み直した「AIに渡す手順」は第2部から順に書いていく。まずは、私が何をどこまで任せようとしたのか。その全体像から見てほしい。

第2部　「AIに任せる」の中身——言葉の整理と、いま現場で起きていること

まず「AIに任せる」って、何を任せるのか

定食屋の続きを書く前に、言葉をほどいておきたい。佐藤くんとの会話でも、最初ここで噛み合わなかったからだ。

「AIに仕事を任せる」と聞くと、多くの人はロボットが勝手に働く絵を想像する。違う。少なくとも私の現場では違った。

いま「AI」と呼ばれているものの中心は、文章や表を読み書きできる仕組み——いわゆる生成AIだ。大量の文章を学習していて、指示文（プロンプトと呼ばれる。要するに「お願いの文面」）を渡すと、それらしい答えを返してくる。ここまでは、たぶん皆さんも触ったことがある。

2025年あたりから様子が変わったのは、この「一問一答」が「一連の作業」になったことだ。ファイルを読ませる。表を作らせる。その表を元に次の判断をさせる。人間が段取りを組んでおけば、途中を続けてやってくれる。エージェントという言葉で呼ばれているが、私は「段取りごと渡せる新人」と説明している。優秀だが、社歴ゼロの新人。

ここが肝だと私は考えている。任せているのは「判断」ではなく「段取りの実行」だ。先月キャンペーン構成をいじった経緯——ああいう文脈は、渡し方を設計しない限り、新人は知らない。

「じゃあ結局、人間が段取り組むんですよね？　それ楽になってます？」

佐藤くんの疑問はもっともだった。答えは表で見せたほうが早い。

私の週12時間は、どう変わったか

3ヶ月間、広告運用まわりの定常業務をストップウォッチ片手に測った。私自身の実測なので、n=1の記録として読んでほしい。

• 工程: レポート集計・整形 / 以前（週あたり）: 3.5時間 / 3ヶ月後: 0.5時間 / ひとこと: 一番素直に減った

• 工程: 広告文の案出し / 以前（週あたり）: 2.0時間 / 3ヶ月後: 0.5時間 / ひとこと: 案の「選別」は残る

• 工程: 競合・市況のチェック / 以前（週あたり）: 1.5時間 / 3ヶ月後: 0.5時間 / ひとこと: 要約を読む形に変更

• 工程: 入札・予算の当たり付け / 以前（週あたり）: 2.0時間 / 3ヶ月後: 1.5時間 / ひとこと: ほぼ減らず。理由は後述

• 工程: 社内向け報告資料 / 以前（週あたり）: 3.0時間 / 3ヶ月後: 1.0時間 / ひとこと: 叩き台まで任せる

• 工程: 合計 / 以前（週あたり）: 12.0時間 / 3ヶ月後: 4.0時間 / ひとこと: 浮いた8時間が本題

集計や整形のような「型が決まった仕事」から順に消えていく。逆に、入札判断のような「文脈がすべての仕事」はほとんど減らない。この非対称が、キャリアの話に直結する。減った8時間を何に使うかで、3年後の立ち位置が変わると私は考えている。

2025〜2026年、現場から見えている変化

マクロな数字は私には語れない。代わりに、この1年で私が実際に見た変化を並べる。

ひとつ。広告の管理画面そのものにAIが住み着いた。文案の提案、異常値の指摘、設定の推奨。以前は外部ツールを行き来していた作業が、画面の中で完結し始めた。便利だが、推奨を鵜呑みにした月は成果が荒れた。これは第3部で詳しく書く。

ここから先は、私が実際に手を動かした手順と、つまずいた箇所、そのまま真似できるテンプレートやプロンプトまで、順番に載せています。同じところで止まっている方は、この先がそのまま使えます。