投稿者 global-ai-media 
マーケティングデータ統合ツール大手のSupermetricsが、Google CloudのVertex AI Agent Builderを活用し、週次レポート作成を自動化するAIエージェントを構築しました。単なるデータ分析アシスタントを超え、自律的なタスク実行を行う「エージェント型AI」へのシフトが加速する中、本事例が示唆する業務変革の可能性と、日本企業が留意すべき実装のポイントを解説します。
静的なダッシュボードから、能動的なAIエージェントへ
マーケティングデータの収集・統合ツールとして世界中で利用されているSupermetricsが、Google Cloudの「Vertex AI Agent Builder」などを活用し、週次マーケティングレポートを自動化するAIエージェントを開発しました。これまでマーケターは、複数の広告プラットフォームやアナリティクスツールからデータをCSVでダウンロードし、スプレッドシートやBIツールで加工してレポートを作成するという「手作業」に多くの時間を割いていました。
この事例の重要な点は、AIが単に質問に答えるだけのチャットボット（Chatbot）ではなく、特定の業務プロセスを完遂する「AIエージェント」として機能している点です。ユーザーが能動的にデータを見に行くのではなく、AIエージェントが自律的にデータを収集・集計し、インサイトを含めたレポートを生成して人間に提示する。これは、BI（ビジネスインテリジェンス）ツールのあり方が、「可視化」から「業務代行」へと進化していることを示しています。
「エージェント型AI」がもたらす実務へのインパクト
昨今の生成AIトレンドにおける最大のキーワードの一つが「エージェント（Agentic AI）」です。従来のLLM（大規模言語モデル）活用が、文章作成や要約といった「単発タスクの支援」であったのに対し、エージェントは「ツール（API）を使用して、複雑な手順を自律的に実行すること」を目的としています。
Supermetricsの事例において、AIエージェントは以下の役割を果たしていると推測されます。
- 多種多様なデータソースへの接続：Google 広告、Meta 広告、GA4などの異なるAPIから必要な指標を取得する。
- コンテキストの理解と集計：「先週の成果」という曖昧な指示を具体的な日付範囲とKPIに変換し、データを整形する。
- 自然言語による報告：数字の羅列ではなく、「なぜ数値が変動したか」の仮説や要約を添えてアウトプットする。
この流れは、日本の多くの企業が抱える「定型業務のブラックボックス化」や「属人化したExcel作業」を解消する強力なアプローチとなり得ます。
日本企業における適用と「データ基盤」の課題
日本企業、特にエンタープライズ領域で同様の仕組みを構築しようとした場合、最大の障壁となるのが「データのサイロ化」と「非構造化データ」の問題です。SupermetricsがAIエージェントを成功させられた背景には、彼ら自身がデータコネクタベンダーであり、データが整然と構造化され、API経由でアクセス可能な状態にあったことが大きく寄与しています。
一方、日本の現場では、重要なデータが個人のローカルPCにあるExcelファイルや、API連携が困難なレガシーシステムに閉じ込められているケースが散見されます。AIエージェントを導入するには、まず「AIが読み取れる形」にデータを整備するデータエンジニアリング（MLOpsの前段階としてのDataOps）が不可欠です。Google CloudのVertex AIなどが提供するグラウンディング（Grounding：AIの回答を信頼できる企業内データに基づかせる技術）機能を有効にするためにも、データガバナンスの整備が急務となります。
ハルシネーションリスクと「人とAIの協働」
レポーティング業務における最大のリスクは、AIがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション」です。マーケティング予算や売上数値において、0ひとつ間違えることは許されません。
実務的なアプローチとしては、AIエージェントに最終決定権を持たせるのではなく、あくまで「ドラフト（下書き）作成」までを任せる「Human-in-the-loop（人間がループに入る）」設計が推奨されます。AIが90%のデータ集計と文章作成を行い、人間が最後の10%で数値の整合性と文脈のニュアンスを確認する。これにより、リスクをコントロールしながら生産性を劇的に向上させることが可能です。
日本企業のAI活用への示唆
SupermetricsとGoogle Cloudの事例から、日本の意思決定者やエンジニアが得るべき示唆は以下の通りです。
- 「チャット」から「エージェント」への視点転換：AIを単なる相談相手としてではなく、定型業務を代行する「デジタル社員」として設計・開発するフェーズに入っています。
- データ整備なしにAI活用なし：AIエージェントが機能するかは、接続先のデータがいかに綺麗に整理されているかに依存します。データウェアハウス（DWH）やAPI基盤への投資は、AI活用の前提条件です。
- 法規制とセキュリティへの配慮：社内データや顧客データを扱う場合、パブリックなモデルへの学習利用を防ぐ設定（オプトアウト）や、アクセス権限の管理（RBAC）が必須です。Vertex AIのようなエンタープライズ向けプラットフォームを選定する理由はここにあります。
- 「報告（Reporting）」業務の自動化：日本企業の文化である「報・連・相」のうち、「報告」の多くは事実の集約です。ここをAIエージェントに任せることで、人間はより高度な「連絡・相談（意思決定や調整）」に注力できるようになります。